一种基于近红外光谱的常用塑料分类方法

塑料制品以其质轻、美观实用等特点广泛应用在日常生活及各行各业中,其大量使用给环境造成了严重污染,消除污染最积极的办法是对其进行回收再利用,但常用塑料的种类繁多,不同塑料制品的成分及可塑性不同,进行回收利用的价值也不同,只有对塑料进行分类收集处理,才能提高回收利用率.本文基于近红外光谱法提出了一种塑料分类的新方法.该方法选择测定了60个样本的近红外光谱数据,引入支持向量机算法对其进行训练预测：选用40个样本作为训练集,建立模型;20个作为预测集,优化模型;利用该模型对采集的未知样本进行分类预测,得到较高的准确率.新方法对快速处理废旧塑料具有积极的作用.