基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型

张毅民, 王鹏, 白家瑞, 马冬雅

现代化工 ›› 2016, Vol. 36 ›› Issue (3) : 182 -186.

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现代化工 ›› 2016, Vol. 36 ›› Issue (3) : 182-186. DOI:
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基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型

    张毅民, 王鹏, 白家瑞, 马冬雅
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摘要

利用近红外高光谱成像仪在900~1 700 nm的范围采集PE、PP和PET样本的高光谱图像,并进行黑白校正,提取感兴趣区域的反射率光谱数据;利用主成分分析法对提取的数据去噪降维。结果表明,前3个主成分的累计贡献率达9889%。把前3个主成分的载荷系数对波长作图,得到了6个特征波长;利用特征波长对应的反射率光谱数据进行判别分析,并建立了3种塑料的识别分类模型;用预测样本对模型进行检验,结果显示,预测样本的识别准确率为9524%,表明该模型可准确有效地对PE、PP和PET进行识别分类。

关键词

近红外高光谱 / 识别模型 / 判别分析 / 特征波长 / 塑料识别分类

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基于近红外光谱建立PE、PP和PET的识别分类模型[J]. 现代化工, 2016, 36(3): 182-186 DOI:

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