CN105139022A - 一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法 - Google Patents

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张毅民
王鹏
白家瑞
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Abstract

本发明公开了一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，所述方法包括：对反射率光谱数据进行PCA分析，得到载荷系数；以载荷系数为纵坐标，以波长为横坐标作图，选择图中波峰或波谷位置对应的波长作为特征波长；将特征波长对应的反射率光谱数据导入数据统计分析软件中进行判别分析；根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径；建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型。本方法在减少数据计算时间的同时，提高样本的识别准确率；有利于在实际工业应用中进行推广。

Description

一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法
技术领域
本发明涉及塑料识别领域，尤其涉及一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法。
背景技术
在国内，近红外高光谱技术已经广泛应用于食品和农产品领域，吴静珠等人运用傅里叶近红外光谱仪和近红外增强型高光谱成像系统建立了预测小麦籽粒蛋白含量的模型；吴龙国等人利用近红外高光谱成像技术对灵武长枣含水量的无损检测进行了研究，建立了R-PLSR(光谱反射率-偏最小二乘回归模型)、A-PLSR(光谱吸收率-偏最小二乘回归模型)和KM-PLSR(KubelkaMunk函数-偏最小二乘回归模型)的灵武长枣含水量预测模型；陈姗姗等人利用近红外高光谱图像技术对损伤苹果图像进行处理，提出运用不均匀二次差分方法检测轻微损伤苹果。
G.Bonifazi等研究了基于近红外高光谱图像技术的聚烯烃回收设备、相关的软件架构和处理算法，可用于聚烯烃回收过程的在线质量和流程控制。
在实际的研究过程中发现，要实现废混合塑料的在线识别分离，单纯使用近红外光谱仪难以达到工业化的要求。
发明内容
本发明提供了一种通过近红外高光谱图像建立塑料识别模型的方法，本发明通过黑白校正对光谱数据进行预处理，消除背景、光源和噪声等对测试数据的影响，省掉了S-G(最小二乘拟合法)平滑和小波去噪等光谱处理方法，减少了数据量，节约了处理时间，大大提高了判别的效率，详见下文描述：
一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，所述方法包括以下步骤：
用近红外高光谱仪采集PE、PP和PET三种废混合塑料样本的原始光谱图像，对原始光谱图像进行黑白校正；
使用光谱分析软件提取校正后图像的反射率光谱数据；
对反射率光谱数据进行PCA分析，得到载荷系数；以载荷系数为纵坐标，以波长为横坐标作图，选择图中波峰或波谷位置对应的波长作为特征波长；
将特征波长对应的反射率光谱数据导入数据统计分析软件中进行判别分析；
根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径；
建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型。
所述根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径的步骤具体为：
根据判别分析的结果，得到非标准化的典型判别函数，PE、PP和PET三类样本的质心以及每种样本的马氏距离，每一类样本中选取最远马氏距离，分别根据最远马氏距离获取三类样本的识别半径。
所述建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型的步骤具体为：
非标准化的典型判别模型包括：非标准化的典型判别函数，三类样本的质心以及识别半径；
Fisher判别模型包括：Fisher的线性判别式函数。
其中，所述方法还包括：通过预测样本数据，验证判别模型的可靠性和识别准确率。
本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明运用近红外高光谱仪采集PE(聚乙烯)、PP(聚丙烯)和PET(聚对苯二甲酸乙二酯)三种塑料样本的原始光谱，进行黑白校正以消除背景、光源和噪声等对光谱测量的影响，运用高光谱分析软件ENVI提取反射率光谱数据，然后进行主成分分析并提取特征波长，再以特征波长对应的光谱数据进行判别分析，利用分析结果建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型，并逐步优化特征波长的个数和判别函数，减少数据计算时间的同时，提高样本的识别准确率。经过实验验证，提取8个能代表样本大部分信息的特征波长时，可以降低数据处理量，有利于实际工业应用中进行推广。
附图说明
图1为一种通过近红外高光谱图像建立塑料识别模型的方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明在现有技术的基础上，引进高光谱成像技术，利用一次测试能得到材质光谱信息和位置信息的特征，完成塑料精准识别，为其在线识别分离奠定了基础。本发明将近红外高光谱成像技术在食品与农产品领域的研究和PE、PP和PET三种塑料的特性结合起来，建立这三种塑料的识别模型，为进一步的工业化带来了更大的可行性。
实施例1
一种运用近红外高光谱技术精准识别PE、PP和PET三种塑料的方法，参见图1，识别方法包括以下步骤：
101：用近红外高光谱仪采集PE、PP和PET三种废混合塑料样本的原始光谱图像，对原始光谱图像进行黑白校正；
其中，黑白校正的步骤为本领域技术人员所公知，本发明实施例对此不做赘述。
102：使用光谱分析软件提取校正后图像的反射率光谱数据；
其中，光谱分析软件可以为ENVI软件(该软件为本领域技术人员所公知)。反射率光谱数据的波长范围为1000-1700nm。
103：对反射率光谱数据进行PCA(主成分分析)分析，得到载荷系数；以载荷系数为纵坐标，以波长为横坐标作图，选择图中波峰或波谷位置对应的波长作为特征波长代替原始光谱；
其中，特征波长的选取个数根据实际应用中的需要进行设定，本方法以8个为例进行说明，具体实现时，本发明实施例对此不做限制。
104：将特征波长对应的反射率光谱数据导入数据统计分析软件中进行判别分析；
其中，数据统计分析软件可以为SPSS，将特征波长对应的反射率光谱数据直接导入SPSS数据统计分析软件中，直接可以输出判别分析的结果。
105：根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径；
其中，步骤105具体为：根据判别分析的结果，得到非标准化的典型判别函数y1与y2，PE、PP和PET三类样本的质心以及每种样本的马氏距离(即，每一类样本到相应质心的距离)，每一类样本中选取最远马氏距离(即离质心最远的那个样本的马氏距离)，分别根据最远马氏距离获取三类样本的识别半径RPE、RPP、RPET。
106：建立非标准化的典型判别模型(包括非标准化的典型判别函数y1与y2，三类样本的质心以及识别半径)和Fisher判别模型(包括Fisher的线性判别式函数y1、y2和y3)；
其中，对于Fisher判别模型来说，Fisher的线性判别式函数y1、y2和y3直接由数据统计分析软件SPSS可得。
107：通过预测样本数据，验证判别模型的可靠性和识别准确率。
综上所述，通过上述步骤101-步骤107实现了对样本的识别，提高了识别的准确率。
实施例2
本发明所述的塑料样本原料主要来源于生活中常见的各种废旧塑料制品以及废旧电器电子产品拆解后得到的各种塑料，包括PE、PP和PET。采集到PE样本45个(其中包括样本集30个，预测集15个)；PP样本48个(其中包括样本集30个，预测集18个)；PET样本45个(其中包括样本集30个，预测集15个)。
对塑料样本的表面进行清洗并用砂纸打磨处理，擦除表面的污垢后，然后裁剪成30mm*30mm大小的均匀块状，最后分别编号并在室温20-25℃下进行测试。
本发明运用近红外高光谱仪对塑料样本进行近红外高光谱图像的采集，光源运用卤钨灯，功率为200W，镜头距样品的高度为34cm，曝光时间为30ms，测试平台移动速度为1cm-3cm/s，光谱波段为900-1700nm，光谱仪的帧数为100帧。
在进行采集时，设置白板，并进行黑白校正。
使用ENVI4.7提取黑白校正后的高光谱数据，对提取的90个样本集的近红外高光谱反射率数据进行主成分分析(PCA)，获取主成分分析排列前三的主成分；以前三的主成分对应的载荷系数、波长进行作图，选择图中波峰或波谷位置对应的8个波长作为特征波长，即8个特征波长分别为：1136.53、1146.54、1193.27、1219.98、1393.88、1544.72、1652.17、1672.33。
将提取到的90个标准样品的8个特征波长对应的光谱校正数据导入数据统计分析软件SPSS中，根据判别分析的结果(该结果由数据统计分析软件SPSS直接输出)，建立非标准化的典型判别函数：
y1＝14.909x1-4.909x2-32.284x3+64.610x4-69.379x5-0.125x6+17.934x7
+11.333x8-1.884
y2＝12.486x1-21.016x2-20.043x3+57.001x4-38.712x5+19.431x6-9.463x7
+2.837x8-1.776
根据判别分析的结果，PE样本的质心为(-0.578，-5.202)、PP样本的质心为(5.174，2.139)、PET样本的质心为(-4.596，3.063)。
根据判别分析结果中每类样本的马氏距离，得到三类样本的识别半径分别为：RPE＝3、RPP＝4、RPET＝3。
识别步骤：
1)将每一个预测集样本的8个变量(即特征波长对应的校正光谱数据)x1…x8分别带入到判别函数，得到y1、y2的值；
2)计算出点(y1，y2)分别到PE样本的质心、PP样本的质心、PET样本的质心的距离d1、d2、d3；
3)判别分析：
如果d1≤3成立，则该样品为PE；
如果d2≤4成立，则该样品为PP；
如果d3≤3成立，则该样品为PET；
如果以上三个不等式均不成立，可判别为未知样品。
实施例3
参照实施例2的方法，将提取出的90个标准样品的8个特征波长对应的校正数据导入数据统计分析软件SPSS中，进行Fisher分类判别，得到Fisher的线性判别式函数：
y1＝-96.096x1+152.943x2+137.932x3-173.033x4-43.679x5+45.780x6+3.117x7
-10.197x8-18.918
y2＝81.329x1-29.588x2-194.919x3+617.092x4-726.966x5+187.716x6
+36.801x7+75.815x8-44.766
y3＝-52.797x1-1.039x2+101.976x3+38.530x4-84.916x5-206.888x6-147.150x7
-32.280x8-27.578
识别步骤：
1)将每一个预测集样本的8个变量(即特征波长对应的校正光谱数据)x1…x8分别带入到判别函数中，得到y1、y2、y3的值；
2)比较y1、y2、y3的大小，最大的即为相应的分类。
即：如果y1最大，则该样品为PE；
如果y2最大，则该样品为PP；
如果y3最大，则该样品为PET。
实施例4
参照实施例2中的方法对预测集中的48个样本进行处理，验证所建立非标准化的典型判别模型的正确率与可靠性。
表1
预测集 y1 y2 d1 d2 d3 样本预测
PE样本1 -1.059 -5.592 0.619 9.930 9.350 PE
PE样本2 0.181 -6.134 1.202 9.663 10.363 PE
PE样本3 -1.504 -4.768 1.023 9.608 8.420 PE
PE样本4 -1.865 -4.997 1.303 10.024 8.510 PE
PE样本5 -0.325 -4.955 0.353 8.976 9.085 PE
PE样本6 -2.401 -4.943 1.842 10.371 8.302 PE
PE样本7 -0.647 -4.097 1.107 8.531 8.177 PE
PE样本8 -1.019 -3.898 1.377 8.648 7.826 PE
PE样本9 -2.238 -5.760 1.751 10.832 9.133 PE
PE样本10 -0.651 -4.662 0.545 8.955 8.674 PE
PE样本11 0.260 -3.462 1.932 7.451 8.133 PE
PE样本12 -0.079 -5.374 0.528 9.167 9.570 PE
PE样本13 -2.165 -5.567 1.629 10.642 8.966 PE
PE样本14 0.552 -6.855 2.002 10.112 11.174 PE
PE样本15 -0.158 -4.100 1.180 8.207 8.426 PE
PP样本1 5.901 2.787 10.286 0.973 10.500 PP
PP样本2 8.978 3.352 12.825 3.993 13.577 PP
PP样本3 4.570 1.802 8.692 0.692 9.252 PP
PP样本4 4.872 2.051 9.073 0.314 9.522 PP
PP样本5 4.971 2.094 9.166 0.208 9.616 PP
PP样本6 5.159 1.941 9.162 0.198 9.819 PP
PP样本7 2.287 0.316 6.218 3.414 7.411 PP
PP样本8 4.409 1.892 8.672 0.804 9.081 PP
PP样本9 4.010 1.233 7.903 1.475 8.798 PP
PP样本10 4.713 1.873 8.834 0.533 9.385 PP
PP样本11 4.749 1.696 8.716 0.613 9.445 PP
PP样本12 3.401 0.745 7.155 2.255 8.327 PP
PP样本13 1.960 0.016 5.803 3.851 7.230 PP
PP样本14 3.432 1.177 7.534 1.991 8.246 PP
PP样本15 5.005 2.006 9.117 0.215 9.659 PP
PP样本16 4.806 1.735 8.781 0.546 9.495 PP
PP样本17 4.870 1.562 8.685 0.652 9.584 PP
PP样本18 5.100 1.987 9.161 0.169 9.755 PP
PET样本1 -4.290 3.232 9.215 9.527 0.350 PET
PET样本2 -3.695 2.852 8.636 8.898 0.925 PET
PET样本3 -2.631 2.685 8.150 7.824 2.001 PET
PET样本4 -5.946 1.522 8.604 11.137 2.049 PET
PET样本5 -7.122 3.767 11.102 12.403 2.622 PET
PET样本6 -4.449 1.019 7.327 9.688 2.049 PET
PET样本7 -4.868 3.911 10.073 10.197 0.891 PET
PET样本8 -3.607 3.487 9.202 8.884 1.076 PET
PET样本9 -2.985 1.321 6.953 8.200 2.373 PET
PET样本10 -4.442 3.686 9.692 9.739 0.642 PET
PET样本11 -3.893 2.426 8.317 9.072 0.949 PET
PET样本12 -3.249 2.836 8.470 8.452 1.366 PET
PET样本13 -7.230 4.257 11.564 12.584 2.892 PET
PET样本14 -3.366 2.610 8.294 8.553 1.311 PET
PET样本15 -5.358 1.480 8.216 10.552 1.757 PET
由表1可知，使用该典型判别模型预测样本的准确率为100％。
参照实施例3中的方法对预测集中的48个样本进行处理，验证所建立Fisher判别模型的正确率与可靠性。
表2
预测集 y1 y2 y3 样本预测
PE样本1 23.095 -26.023 -20.420 PE
PE样本2 23.787 -22.177 -29.189 PE
PE样本3 9.715 -35.920 -25.205 PE
PE样本4 13.970 -35.424 -21.392 PE
PE样本5 12.343 -27.883 -28.857 PE
PE样本6 14.013 -38.070 -18.749 PE
PE样本7 5.134 -30.643 -27.685 PE
PE样本8 4.869 -31.583 -24.806 PE
PE样本9 21.788 -35.351 -18.385 PE
PE样本10 10.670 -29.281 -26.800 PE
PE样本11 10.717 -15.176 -20.489 PE
PE样本12 17.707 -24.175 -27.945 PE
PE样本13 20.412 -34.888 -18.450 PE
PE样本14 27.600 -21.527 -32.824 PE
PE样本15 8.083 -24.900 -26.717 PE
PP样本1 -1.236 51.186 -3.459 PP
PP样本2 5.602 79.870 -4.316 PP
PP样本3 -3.531 34.006 -8.547 PP
PP样本4 -3.141 37.968 -7.309 PP
PP样本5 -4.064 37.924 -8.279 PP
PP样本6 1.607 43.557 -4.623 PP
PP样本7 -9.938 3.564 -18.065 PP
PP样本8 -5.068 32.207 -8.697 PP
PP样本9 -5.315 24.829 -12.782 PP
PP样本10 -4.019 34.863 -9.023 PP
PP样本11 3.055 40.851 -3.555 PP
PP样本12 -8.012 15.044 -17.073 PP
PP样本13 -10.540 -1.119 -19.833 PP
PP样本14 -4.379 22.019 -9.992 PP
PP样本15 -3.466 38.076 -8.543 PP
PP样本16 2.190 40.595 -4.328 PP
PP样本17 2.647 40.147 -5.556 PP
PP样本18 2.124 44.071 -3.488 PP
PET样本1 -14.453 -17.378 27.950 PET
PET样本2 -18.394 -20.689 18.473 PET
PET样本3 -13.220 -10.617 17.995 PET
PET样本4 -18.372 -43.378 16.544 PET
PET样本5 -21.395 -36.676 36.806 PET
PET样本6 -18.056 -38.137 6.695 PET
PET样本7 -16.044 -17.304 34.293 PET
PET样本8 -19.508 -16.634 22.255 PET
PET样本9 -19.281 -28.726 2.082 PET
PET样本10 -11.945 -12.406 34.819 PET
PET样本11 -16.669 -23.229 17.473 PET
PET样本12 -17.961 -17.804 16.985 PET
PET样本13 -14.957 -27.269 47.728 PET
PET样本14 -18.920 -21.099 14.625 PET
PET样本15 -17.877 -39.805 14.333 PET
由表2可知，使用该Fisher判别模型预测样本的准确率为100％。
综上所述，实施例1、实施例2和实施例3建立的模型可以用于精准识别PE、PP和PET这三种塑料。如果样本中有除了PE、PP和PET的其他样品，可参照实施例2的方法进行判别；如果样本中只有PE、PP和PET中的两种或者三种，可参照实施例2的方法进行判别。
本发明的成果可以实现PE、PP和PET三种塑料的准确识别，相比于传统的识别分离方法(比如燃烧识别法、外观识别法以及密度识别法等)，可以更加快速、精准、高效地实现在线识别，可重复性较好，不破坏样品、不使用溶剂、不污染环境，分析结果准确可靠；而且从长远来看，仪器投资和操作费用较低，易于实现工业化。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
用近红外高光谱仪采集PE、PP和PET三种废混合塑料样本的原始光谱图像，对原始光谱图像进行黑白校正；
使用光谱分析软件提取校正后图像的反射率光谱数据；
对反射率光谱数据进行PCA分析，得到载荷系数；以载荷系数为纵坐标，以波长为横坐标作图，选择图中波峰或波谷位置对应的波长作为特征波长；
将特征波长对应的反射率光谱数据导入数据统计分析软件中进行判别分析；
根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径；
建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型。
2.根据权利要求1所述的一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，其特征在于，所述根据判别分析的结果，获取非标准化的典型判别函数、质心以及马氏距离，通过马氏距离获取识别半径的步骤具体为：
根据判别分析的结果，得到非标准化的典型判别函数，PE、PP和PET三类样本的质心以及每种样本的马氏距离，每一类样本中选取最远马氏距离，分别根据最远马氏距离获取三类样本的识别半径。
3.根据权利要求1或2所述的一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，其特征在于，所述建立非标准化的典型判别模型和Fisher判别模型的步骤具体为：
非标准化的典型判别模型包括：非标准化的典型判别函数，三类样本的质心以及识别半径；
Fisher判别模型包括：Fisher的线性判别式函数。
4.根据权利要求1或2所述的一种通过近红外高光谱图像技术建立塑料识别模型的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过预测样本数据，验证判别模型的可靠性和识别准确率。
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