国内刊号:11-2436/TN
国际刊号:1001-5078
发布日期:
作者:甄佳
单位:沈阳理工大学,辽宁 沈阳 110158;
关键词:塑料;光谱;积分;分类
基金:省博士科研启动基金计划项目(No.2021-BS-161);辽宁省教育厅青年“育苗”项目(No.1030040000225)资助。
不同种类塑料所含元素及含量不同,通过激光诱导击穿光谱技术结合机器学习算法以塑料基体元素(C、H、O、N)的原子及分子光谱峰值强度对7种塑料进行区分,避免了光谱中大量背景噪声及无关元素的干扰,分类时间较短并取得了较好的识别率,同时又以谱线积分强度对塑料进行鉴别,减弱了光谱波动和谱线线型等对分类的影响。实验结果表明利用谱线积分强度对塑料进行区分的识别正确率较谱线峰值强度有所提升。
来源:2022年第11期
《激光与红外》期刊编辑部