Para establecer un método portátil de rápida identificación de materiales de impresión 3D basado en espectroscopía Raman. Se recopilaron espectros Raman de 100 muestras de materiales de impresión 3D, y se construyeron 120 procesos candidatos de pretratamiento utilizando métodos como el suavizado de Savitzky-Golay (SG) y la corrección de línea base por mínimos cuadrados asimétricos (AsLS). Estos procesos fueron combinados con 11 clasificadores tradicionales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, completándose la selección del modelo y la evaluación del rendimiento de generalización mediante validación cruzada anidada estratificada por grupos con muestras independientes como unidad de agrupamiento. Los resultados muestran que la mejor solución para la clasificación en 3 categorías de materiales es la combinación de suavizado SG, corrección de línea base AsLS y normalización Min-Max junto con Transformer espectral, con una precisión del 88.0%; sin embargo, el copolímero acrilonitrilo-butadieno-estireno (ABS) sólo contiene 4 muestras independientes, haciendo que los indicadores a nivel de clase sean altamente sensibles a un único error de clasificación. La clasificación de marcas de tereftalato de polietileno modificado con glicol (PETG) sirvió como una validación exploratoria de clasificación secundaria, la mejor solución fue suavizado SG, primera derivada y variable normal estándar (SNV) junto con perceptrón multicapa (MLP), con una precisión del 88.9%. En la optimización preliminar del tiempo de integración para una muestra representativa de cada uno de los 3 materiales, el coeficiente medio de correlación de forma espectral a los 9 s fue de 0.995; la similitud coseno promedio de mediciones repetidas en punto fijo de una muestra individual de PETG fue de 0.994. Este método puede usarse para el cribado químico posterior y la comparación de fuentes de muestras preclasificadas en campo como evidencias sospechosas de impresión 3D, proporcionando soporte técnico para la rápida clasificación de evidencias en escenas del crimen.

materiales de impresión 3D;espectroscopía Raman portátil;clasificación jerárquica;validación cruzada anidada;examen de evidencias