基于近红外光谱的再生塑料固体废物识别技术

再生塑料固体废物鉴别过程较为复杂，需要结合多项理化指标综合分析判定。本文采用便携式近红外光谱技术，以842个再生塑料样品和202个再生塑料固体废物样品为研究对象，结合模式识别算法(最近邻算法KNN,偏最小二乘分类判别法PLS-DA,最小二乘支持向量机LS-SVM)建立识别模型，在剔除饱和吸收光谱的情况下，训练集的准确率最高可达到97%。实现了不同种类再生塑料固体废物快速鉴别，可应用于再生塑料固体废物现场初筛，为海关监管提供技术支撑。