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题名基于红外光谱和化学计量学的乳胶产品种类快速识别
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作者
周莹
徐晓春
蚁乐洲
侯建波
洪灯
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机构
浙江省检验检疫科学技术研究院
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出处
《光谱学与光谱分析》
2025年第S1期21-27,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0103900)资助。
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文摘
目前市场上主要乳胶产品(如乳胶枕、乳胶床垫)成分可分为天然乳胶、人造乳胶以及混合乳胶,单靠一种检测方法无法加以区分。针对乳胶产品种类快速识别的需求,提出一种基于傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FTIR)结合化学计量学的快速检测方法。通过采集不同种类乳胶产品的红外光谱数据,结合不同光谱预处理(一阶导数(FD)、标准正态变量(SNV)、多元散射校正方法(MSC)和平滑滤波器(SGS)、波长选择方法竞争自适应重加权采样(CARS),应用线性判别分析(LDA)方法建立乳胶产品种类的判别模型。利用CARS方法对光谱中的特征波长进行选择,对模型性能有显著提升作用,特别是校正集的准确率和敏感性均有大幅提升。其中,SNV、MSC和SGS预处理后的预测集准确率较筛选前分别提高了14.71%、29.42%和14.71%;在校正集上,SNV和MSC预处理后准确率也有提升,分别增加了4.28%和2.85%。具体而言,经过CARS筛选后,采用MSC预处理所建立的模型对乳胶产品种类的判别效果最佳。校正集的准确率、特异性和敏感性分别达到了95.71%、98.15%和87.50%;预测集的准确率、特异性和敏感性分别为91.18%、92.31%和87.50%。结果表明,该方法能够有效区分天然乳胶以及非天然乳胶,校正集识别准确率达95%以上,预测集91%以上,单样本检测时间可控制在1 min以内。相较于传统理化检测方法(如热重分析、化学分析),本技术具有无损、快速、低成本的优势,可应用于海关进出口商品检验、市场监管及企业质量控制,为乳胶产品安全监管和贸易便利化提供技术支持。
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关键词
红外光谱
化学计量学
乳胶产品
快速识别
机器学习
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Keywords
Infrared spectroscopy
Chemometrics
Latex products
Rapid identification
Machine learning
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分类号
O430.25
[理学]
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