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Rapid and Nondestructive On-Site Classification Method for Consumer-Grade Plastics Based on Portable NIR Spectrometer and Machine LearningMétodo rápido y no destructivo de clasificación in situ de plásticos de consumo basado en un espectrómetro NIR portátil y aprendizaje automático

Resumen

La clasificación de los desechos plásticos antes del reciclaje es de gran importancia para lograr un reciclaje efectivo. Con el fin de lograr una detección rápida, no destructiva y en el sitio, en este estudio se utilizó un espectrómetro portátil de infrarrojo cercano para obtener el espectro de reflectancia difusa tanto de plásticos estándar como comerciales fabricados con ABS, PC, PE, PET, PP, PS y PVC. Después de aplicar una serie de pretratamientos, se utilizó el análisis de componentes principales (PCA) para analizar la tendencia de los grupos. Se desarrollaron y evaluaron modelos de clasificación de vecinos más cercanos (KNN), máquina de vectores de soporte (SVM) y red neuronal de retropropagación (BPNN), respectivamente. El resultado mostró que los diferentes plásticos podían ser separados correctamente en el espacio de los tres componentes principales después del pretratamiento, y los modelos de clasificación obtuvieron excelentes resultados de clasificación y alta capacidad de generalización. Este estudio indicó que el espectrómetro NIR portátil, integrado con quimiometría, podría lograr un rendimiento excelente y tiene un gran potencial en el campo de la identificación de plásticos comerciales.

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