基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化

李家帅; 薛莲莲; 王凯; 刘俊成; 吴翰; 李华清; 尹凤福

doi:10.19969/j.fxcsxb.22101104

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基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化

实验技术与方法 | 更新时间：2023-04-17

- 基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化
- Optimization of Pretreatment Methods for Plastic Sorting Technology Based on Near-infrared Spectroscopy
- 分析测试学报 2023年42卷第3期页码：351-356
- 作者机构：
  
  1.青岛科技大学机电工程学院，山东青岛 266042
  2.青岛工程职业学院信息工程学院，山东青岛 266112
- 作者简介：
  
  尹凤福，博士，教授，研究方向：机电产品绿色设计与制造，E-mail：yinff@qust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51575287)
- DOI：10.19969/j.fxcsxb.22101104
  中图分类号：
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李家帅,薛莲莲,王凯等.基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化[J].分析测试学报,2023,42(03):351-356.

LI Jia-shuai,XUE Lian-lian,WANG Kai,et al.Optimization of Pretreatment Methods for Plastic Sorting Technology Based on Near-infrared Spectroscopy[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(03):351-356.
李家帅,薛莲莲,王凯等.基于近红外光谱的塑料分选技术预处理方法的优化[J].分析测试学报,2023,42(03):351-356. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.22101104.

LI Jia-shuai,XUE Lian-lian,WANG Kai,et al.Optimization of Pretreatment Methods for Plastic Sorting Technology Based on Near-infrared Spectroscopy[J].Journal of Instrumental Analysis,2023,42(03):351-356. DOI： 10.19969/j.fxcsxb.22101104.

摘要

为进行不同塑料种类的识别，采集了尼龙（PA）、聚丙烯（PP）、聚苯乙烯（PS）、聚氯乙烯（PVC）4类塑料的近红外光谱数据，并针对光谱数据采集时存在的噪声、基线和光程问题，基于3点Savitzky－Golay卷积平滑（S－G）、一阶导数（FD）、二阶导数（SD）、标准正态变量变换（SNV）、多元散射校正（MSC）进行了预处理组合优化研究，以竞争性自适应重加权算法（CARS）进行特征波长提取，并运用支持向量机算法（SVM）建立模型。结果显示：所有预处理方法中，预处理组合S－G + FD + SNV获得的结果最优，S－G + FD + SNV + SVM模型的平均准确率高达96.67%，其训练集和验证集的平均准确率均为100%。上述预处理组合优化方法可为4类常见塑料的鉴别研究提供参考。

Abstract

In order to identify different types of plastics，the near-infrared spectral data of four types of plastics，i.e．nylon（PA），polypropylene（PP），polystyrene（PS） and polyvinyl chloride（PVC），were collected．Meanwhile，according to the existing noise，baseline and optical path issues during spectral data acquisition，pretreatment combination optimization methods were investigated，based on 3-point Savitzky－Golay convolution smoothing（S－G），first derivative（FD），second derivative（SD），standard normal variable transformation（SNV） and multivariate scattering correction（MSC）．Furthermore，the characteristic wavelength was extracted by competitive adaptive reweighting sampling（CARS），and a model was established using support vector machine（SVM）．The results showed that among all preprocessing methods，the preprocessing combination S－G + FD + SNV obtains the best results，while the average accuracy of the S－G + FD + SNV + SVM model is as high as 96.67%，and the average accuracies of its training set and validation set are both 100%．The mentioned-above pretreatment combination optimization method could provide a reference for the identification on four common plastics.

关键词

塑料分选近红外光谱（NIR）预处理组合预测分析

Keywords

plastic sortingnear-infrared spectroscopy（NIR）preprocessingcombinationpredictive analysis

references

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