JPH09297062A - Method for identifying kind of material, especially plastic material - Google Patents
Method for identifying kind of material, especially plastic materialInfo
- Publication number
- JPH09297062A JPH09297062A JP9002694A JP269497A JPH09297062A JP H09297062 A JPH09297062 A JP H09297062A JP 9002694 A JP9002694 A JP 9002694A JP 269497 A JP269497 A JP 269497A JP H09297062 A JPH09297062 A JP H09297062A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- gradient
- spectrum
- derivative
- value
- negative
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 27
- 239000004033 plastic Substances 0.000 title claims description 35
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 title claims description 35
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 20
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 10
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 14
- 239000004698 Polyethylene Substances 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 description 3
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 2
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- -1 polyethylene Polymers 0.000 description 1
- 229920000573 polyethylene Polymers 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011867 re-evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/44—Resins; Plastics; Rubber; Leather
- G01N33/442—Resins; Plastics
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、材料を識別する方
法に関するものである。FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to a method for identifying materials.
【０００２】[0002]
【従来の技術】既知試料に近赤外線を照射してその吸収
スペクトルを測定するプラスチックの種類の識別方法
は、ヨーロッパ公開特許公報０６０７０４８ Ａ１から
公知である。この方法においては、スペクトルから１次
または２次微分が計算される。これらの微分は、等間隔
の所定の波長範囲にわたる多数のポイントについて計算
される。これらのポイントについて、スペクトルがゼロ
ラインより上か、下か、またはゼロラインにあるかを確
認する。この位置はそれぞれ、＋１、−１または０で示
される。このようにして符号化された位置は、ポイント
・インデックスにより分類されてテーブルに保存され
る。この操作が、同一カテゴリーのその他の既知プラス
チック、例えば種類の異なるポリエチレンについて繰り
返される。これらの工程は、別の既知プラスチック、例
えばＰＶＣについても同様に繰り返される。2. Description of the Related Art A method for identifying the type of plastics by irradiating a known sample with near-infrared rays and measuring the absorption spectrum thereof is known from European Patent Publication 0607048 A1. In this method, the first or second derivative is calculated from the spectrum. These derivatives are calculated for a number of points over a given wavelength range that are equally spaced. For these points, check if the spectrum is above, below, or at the zero line. This position is indicated by +1, -1 or 0, respectively. The positions encoded in this way are classified by the point index and stored in the table. This operation is repeated for other known plastics of the same category, for example different types of polyethylene. These steps are similarly repeated for another known plastic, such as PVC.
【０００３】このようにして得られた既知スペクトルの
値は、未知試料の同定に使用される。すなわち、未知試
料のスペクトルが、種類既知のプラスチックと同じ波長
範囲にわたって測定され、同じポイントについて微分さ
れ、評価される。その結果は、ポイント・インデックス
を用いて分類されたテーブルに保存される。The value of the known spectrum thus obtained is used for identifying an unknown sample. That is, the spectrum of the unknown sample is measured over the same wavelength range as the known plastic, differentiated and evaluated for the same point. The results are stored in a table sorted using the point index.
【０００４】その後、未知試料の分類テーブルの全デー
タが、同じポイントにおける種類既知のプラスチックの
全てのテーブルの全データと比較される。同一の値＋
１、−１または０をもつポイントの数の、全てのポイン
トの数に対する割合が計算される。未知プラスチックに
は、これらの割合が最も大きい既知プラスチックの種類
が付与される。この方法の変形例として、スペクトルの
ゼロ・クロッシングを評価する方法が提案されている。Then, all the data of the classification table of unknown samples are compared with all the data of all tables of known plastic at the same point. Same value +
The ratio of the number of points with 1, -1 or 0 to the number of all points is calculated. The unknown plastic is given the type of known plastic with the largest proportion of these. As a modification of this method, a method of evaluating the zero crossing of the spectrum has been proposed.
【０００５】これとは別に、赤外分光法によるプラスチ
ックの同定方法が、ドイツ公開特許公報４３４０９１４
Ａ１から公知である。この方法は、未知プラスチック
体の表面の赤外線反射スペクトルを測定し、このスペク
トルを保存されている一組の赤外線スペクトルと比較す
る。好ましくは、測定された赤外線スペクトルの波長数
に対する１次微分を、基準プラスチックのスペクトルの
１次微分と比較する。Aside from this, a method for identifying plastics by infrared spectroscopy is disclosed in German Laid-Open Patent Publication No. 4340914.
It is known from A1. This method measures the infrared reflectance spectrum of the surface of an unknown plastic body and compares this spectrum with a stored set of infrared spectra. Preferably, the first derivative of the measured infrared spectrum with respect to the number of wavelengths is compared with the first derivative of the spectrum of the reference plastic.
【０００６】これらの方法の欠点は、異種のプラスチッ
クが非常に類似したスペクトルをもつことがある点であ
る。１次または２次微分を用いても、同定の信頼性はそ
れ程向上せず、分類プロセスにおける誤判定が生じる可
能性がある。プラスチックの種類の数を増やすと、誤判
定の数は増すであろうし、受け入れ難い程の長時間の同
定時間も掛かるであろう。また上記ドイツ公開特許公報
４３４０９１４ Ａ１の方法の更なる欠点は、測定の
間、試料を固定して数秒の測定時間が必要であることで
ある。これらはいずれも自動分類装置にとっては受け入
れ難いことである。The disadvantage of these methods is that dissimilar plastics can have very similar spectra. The use of first-order or second-order differentiation does not improve the reliability of the identification so much and may lead to erroneous decisions in the classification process. Increasing the number of plastic types will increase the number of false positives and will also result in unacceptably long identification times. A further drawback of the method of DE-A-4340914 A1 is that the sample is fixed during the measurement and a measurement time of a few seconds is required. All of these are unacceptable for an automatic classifier.
【０００７】さらにまた、赤外分光法を用いるプラスチ
ックの分類方法がドイツ公開特許公報４３１２９１５
Ａ１から公知である。複数のプラスチック体の拡散反射
放射線が特定波長数で同時に測定され、測定された強度
が比較される。この方法は限られた数のプラスチック種
類に対してのみ有用である。同様なスペクトルをもつプ
ラスチックを分離することができない。Furthermore, a method for classifying plastics using infrared spectroscopy is disclosed in German Published Patent Application No. 4312915.
It is known from A1. The diffusely reflected radiation of multiple plastic bodies is measured simultaneously at a specific number of wavelengths and the measured intensities are compared. This method is only useful for a limited number of plastic types. It is not possible to separate plastics with similar spectra.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、分類
プロセスにおける誤判定の割合を少なくすること、さら
にはプラスチックの種類の同定時間をスピードアップす
ることである。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to reduce the rate of false positives in the classification process and also to speed up the identification of plastic types.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】すなわち本発明は、未知
試料に赤外線を照射して吸収スペクトルを測定し、この
スペクトルを既知材料のスペクトルと比較する、材料、
特にプラスチック材料の種類の識別方法において、前記
の比較は、スペクトルの多数の波長区分についてスペク
トルの勾配またはスペクトルの１次微分をそれぞれ求
め、求めた各勾配または各１次微分の数値を正規化され
た多段階の数値範囲の１つにそれぞれ分類し、次いで、
測定されたスペクトルの複数の波長区分について分類さ
れたそれぞれの勾配クラス（多段階の数値範囲のうち特
定の１つの数値範囲を意味する）を既知材料の予め評価
されたスペクトルと同じ複数の波長区分において分類さ
れたそれぞれの勾配クラスと比較し、個々の勾配クラス
の類似性と相違性を該勾配クラス間の勾配隔たりとして
求め、既知材料のスペクトルと未知材料のスペクトルと
の個々の勾配隔たりの和、および勾配隔たりの和の最小
値の存在を、既知材料に対する未知材料の分類のための
基準として用いることを特徴とするものである。That is, according to the present invention, an unknown sample is irradiated with infrared rays to measure an absorption spectrum, and the spectrum is compared with that of a known material.
Particularly in the method of identifying the type of plastic material, the comparison is performed by obtaining the slope of the spectrum or the first derivative of the spectrum for a number of wavelength sections of the spectrum, respectively, and normalizing the obtained values of the respective slopes or the first derivatives. Each one of the multi-level numerical range, and then
Each gradient class (meaning one specific numerical range of a multi-step numerical range) classified for multiple wavelength sections of the measured spectrum is the same as the pre-evaluated spectrum of the known material. The gradient differences between the individual gradient classes are calculated as the gradient gaps between the gradient classes, and the sum of the individual gradient gaps of the known material spectrum and the unknown material spectrum is calculated. , And the existence of a minimum value of the sum of the gradient separations is used as a criterion for the classification of unknown materials with respect to known materials.
【００１０】各前記勾配隔たりは、大きさに応じて異な
る重み付けがなされることが適切と思われる。例えば、
短い勾配隔たりよりも広い勾配隔たりに、より重み付け
がなされる。It seems appropriate that each of the gradient distances be weighted differently depending on its magnitude. For example,
Wider slope gaps are weighted more than short slope gaps.
【００１１】本発明の利点は、２つの画素（ピクセル）
の間のスペクトルの一連の区分の勾配の険しさまたは１
次微分値の大きさ、および複数の勾配隔たりについての
異なる重み付けを判定することによって、スペクトルの
間のわずかな相違を見いだすことができることである。
同じ波長区分におけるスペクトルの勾配とスペクトルの
１次微分値は、ほとんど同じ値となる。スペクトルの推
移は、平坦な部分よりもピークにおいてより重要である
ため、隣接した画素の間に存在する波長範囲の区分化、
およびこれらの複数区分に対する異なる重み付けは、わ
ずかなピークの相違でも一層良好な識別が可能になる。The advantage of the present invention is that it has two picture elements (pixels).
The steepness of the slope of a series of sections of the spectrum between or 1
By determining the magnitude of the second derivative and the different weightings for multiple gradient separations, it is possible to find slight differences between the spectra.
The gradient of the spectrum and the first derivative of the spectrum in the same wavelength section are almost the same value. Since the spectral shift is more important in the peak than in the flat part, the segmentation of the wavelength range existing between adjacent pixels,
And different weighting for these multiple sections allows for better discrimination even with slight peak differences.
【００１２】本発明の１つの変法においては、前記勾配
隔たりの重み付けは、下記関数 ２n を用いて行われる。ここでｎは、各勾配隔たり（測定さ
れたスペクトルと既知のスペクトルの前記勾配クラスの
差を意味する）の数値を表す。重み付けは、異なる非線
形関数によっても同様に可能である。In a variant of the invention, the weighting of the gradient deviations is carried out using the function 2 n: Here, n represents a numerical value of each gradient distance (meaning a difference between the measured spectrum and the gradient class of the known spectrum). Weighting is likewise possible with different non-linear functions.
【００１３】本発明のもう１つの変法においては、大域
（グローバル、全体での）最小値および大域（グローバ
ル、全体での）最大値を用いて前記スペクトルが正規化
される。この場合、一定の数値範囲の区切りを使用する
ことができる。In another variant of the invention, the spectrum is normalized using a global (global, global) minimum and a global (global, global) maximum. In this case, a certain numerical range delimiter can be used.
【００１４】本発明の別の変法では、大域最小値および
大域最大値を用いて数値範囲の区切りを正規化する。こ
の場合、スペクトルから計算された複数の勾配または複
数の１次微分値は、それぞれ波長範囲（前記波長区分）
に対して勾配クラスを直接分類することができる。各種
プラスチックのスペクトルを測定するたびごとに大域最
小値および大域最大値を求め、それにより数値範囲を区
切り正規化するので、赤外線の測定値が外乱や測定条件
の違いで変わっても、それに影響されることなく勾配ク
ラスを決めることができる。In another variation of the invention, the global minimum and global maximum are used to normalize the boundaries of the numerical range. In this case, the plurality of gradients or the plurality of first-order differential values calculated from the spectrum are respectively in the wavelength range (the wavelength division).
The gradient class can be directly classified for. Each time the spectrum of various plastics is measured, the global minimum value and global maximum value are obtained, and the numerical range is delimited and normalized, so that even if the infrared measurement value changes due to disturbance or differences in measurement conditions, it will be affected by it. You can determine the grade class without having to.
【００１５】本発明の特定の変法では、前記で求めた勾
配または１次微分の数値それぞれを 負の極めて急な勾配または負の極めて大きな１次微分値 負の急な勾配または負の大きな１次微分値 負の平坦な勾配または負の小さな１次微分値 正の平坦な勾配または正の小さな１次微分値 正の急な勾配または正の大きな１次微分値 正の極めて急な勾配または正の極めて大きな１次微分値 の多段階の数値範囲の１つに区分し、各数値範囲にコー
ドを付ける。In a particular variant of the invention, the values of the gradient or the first derivative determined above are respectively a negative very steep gradient or a negative very large first derivative value a negative steep gradient or a large negative one. Second derivative negative flat slope or small negative first derivative positive flat slope or small positive first derivative positive steep slope or large positive first derivative extremely positive steep slope or positive Divide into one of the multi-level numerical ranges of the extremely large first-order differential value of and assign a code to each numerical range.
【００１６】数値範囲を定めるためには、スペクトルの
大域最大値と大域最小値を先ず求め、両者の差を計算
し、極めて急勾配をもつ数値（または極めて大きな１次
微分値）の範囲に対してはこの差を８で除し、急勾配を
もつ数値（または大きな１次微分値）の範囲に対しては
この差を１６で除し、かくして求めた数値をスペクトル
の負に移行する隣接区分の数値から減算することによ
り、および、かくして求めた数値をスペクトルの正に移
行する隣接区分の数値に加算することにより、各数値範
囲の数値を計算することが適切である。In order to determine the numerical range, the global maximum value and the global minimum value of the spectrum are first obtained, the difference between them is calculated, and the numerical value having a very steep slope (or an extremely large first derivative value) is calculated. This difference is divided by 8 and the difference is divided by 16 for a range of numerical values having a steep slope (or a large first derivative), and the numerical value thus obtained shifts to the negative of the spectrum. It is appropriate to calculate the numerical value of each numerical range by subtracting from the numerical value of and by adding the numerical value thus obtained to the numerical value of the adjacent section of the spectrum that shifts to the positive.
【００１７】さらに別な好ましい変法においては、既知
材料のスペクトルからの基準値を計算する。すなわち、
１つの種類の１つまたは２つの試料を多数回測定する。
その際、正規化のためにスペクトルの大域最小値と大域
最大値を先ず求める。次いで、前記多段階の数値範囲に
対する前記で求めた勾配または１次微分の数値それぞれ
の関連をデータベース要素中にコード化して保存する。
引き続き行われる測定で、新たに得られたデータベース
要素を前回の測定でこの種類に対して得られたコードと
比較される。もし今回求めた勾配または１次微分の数値
が、連続する数値範囲の区切りを超える場合には、その
元の数値範囲と超えてきた隣接する数値範囲との２つの
数値範囲を包含する別なコードを付ける。In a further preferred variant, a reference value is calculated from the spectrum of the known material. That is,
Multiple measurements of one or two samples of one type.
At that time, the global minimum value and the global maximum value of the spectrum are first obtained for normalization. Then, the relationship between each of the numerical values of the gradient or the first derivative obtained above with respect to the multi-step numerical range is encoded and stored in a database element.
In subsequent measurements, the newly obtained database element is compared with the code obtained for this type in the previous measurement. If the value of the gradient or the first derivative obtained this time exceeds the boundary of consecutive numerical value ranges, another code that includes two numerical value ranges of the original numerical value range and the adjacent numerical value range that has been exceeded. Attach.
【００１８】基準値のかような確認により、測定エラー
に基づく誤った評価を広範囲にわたって避けることがで
きる。これは、各試料を多数回測定することおよび各測
定後の同じ数と同じ位置の画素に対してスペクトルを再
評価することによるためである。スペクトルの欠陥部分
は基準値として使用されない。By checking such reference values, false evaluations due to measurement errors can be avoided over a wide range. This is due to multiple measurements of each sample and re-evaluation of the spectrum for the same number and position of pixels after each measurement. The defective part of the spectrum is not used as a reference value.
【００１９】[0019]
【発明の実施の形態】以下に添付図面に示す実施例によ
り本発明を説明する。図１はＰＶＣスペクトルを示して
いる。プラスチックがＰＶＣであると同定するために、
先ず、重要な特性を誘導する基準スペクトルを測定する
必要があり、この基準スペクトルを分類コードとしてデ
ータベース中に保存する。これらのコードは分類される
べきプラスチックの全ての種類について確認される。以
下にＰＶＣを例に挙げて説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The present invention will be described below with reference to embodiments shown in the accompanying drawings. FIG. 1 shows a PVC spectrum. To identify the plastic as PVC,
First, it is necessary to measure a reference spectrum that induces important characteristics, and this reference spectrum is stored as a classification code in the database. These codes are identified for all types of plastics that have to be classified. Hereinafter, PVC will be described as an example.
【００２０】分類コードを得るために、ＰＶＣから作製
された基準試料を測定する。第１の工程では、この基準
スペクトルの大域最小値および大域最大値を確認する。
第２の工程では、同じ大きさの一連の波長範囲につい
て、スペクトルの正規化された勾配（勾配クラス）を求
める。正規化は、大域最小値と大域最大値の値に基づい
てなされる。本実施例においては、スペクトルの全波長
範囲は２８画素で分割される。隣接する画素の間の勾配
を確認し、各々の勾配を評価する。画素間のスペクトル
を１次関数としてその勾配を求めた値と、スペクトルの
１次微分値とは、ほとんど同じ値となる。両値の以後の
処理は全く同じである。勾配の正規化された多段階の数
値範囲として次のような区切りを決定する。To obtain the classification code, a reference sample made of PVC is measured. In the first step, the global minimum and global maximum of this reference spectrum are confirmed.
The second step is to find the normalized slope (slope class) of the spectrum for a range of wavelengths of the same size. Normalization is performed based on the values of the global minimum value and the global maximum value. In this embodiment, the entire wavelength range of the spectrum is divided by 28 pixels. Check the gradients between adjacent pixels and evaluate each gradient. The value of the gradient obtained by using the spectrum between pixels as a linear function and the primary differential value of the spectrum have almost the same value. The subsequent processing of both values is exactly the same. The following breaks are determined as the normalized multi-step numerical range of the gradient.
【００２１】 [0021]
【００２２】これらの範囲に相当する各々の勾配クラス
を、対応するコードで図１に示す。この図から、画素０
と１１の間では、スペクトルは負の勾配で平坦に移行し
ているため、コード“ｃ”が付与されていることがわか
る。画素１１と１２の間では、スペクトルは負の急勾配
で移行しているため、コード“−”が付与されている。
それ以降の勾配についても同様にして評価する。スペク
トルの評価（分類）されたこれらの勾配クラスは、デー
タベース要素にコード化して保存し、各コードは数によ
り表現される。最初の測定で求めたデータベースは５２
の情報量を持っている。Each gradient class corresponding to these ranges is shown in FIG. 1 with the corresponding code. From this figure, pixel 0
It can be seen that the code “c” is given because the spectrum transitions flat with a negative slope between the range between 1 and 11. Between pixels 11 and 12, the spectrum transitions with a steep negative slope, so the code "-" is given.
The subsequent gradients are similarly evaluated. These evaluated (classified) gradient classes of spectra are coded and stored in database elements, each code being represented by a number. The database obtained from the first measurement is 52
Have the amount of information.
【００２３】同じ基準試料、または同じ種類のさらに別
な基準試料を多数回測定して、同じ画素間の勾配クラス
を最初の測定結果と比較する。勾配が連続する数値範囲
の区切り（１つの勾配クラス）を超えた場合には、上記
の表に示した以外のコードを付ける。例えば、最初の測
定で得られた２つの画素間の勾配クラスが“＋”を付け
られ、第２の測定で得られたこれらの画素間の勾配クラ
スが“Ｔ”を付けられた場合には、これら２つの画素間
の位置はコード“Ｕ”で与えられる（下記の表を参照の
こと）。これによって所定の勾配クラスの付与がよりき
め細かくなされる。なぜならば、これらの勾配に対する
数値範囲の区切り（勾配クラス）が増すからである。情
報量は減少する。数値範囲の区切りを超えた場合の下記
のようなコードを本実施例では定めた。The same reference sample, or further reference samples of the same type, are measured multiple times and the same pixel-to-pixel gradient class is compared to the first measurement result. If the gradient exceeds the boundaries of consecutive numerical ranges (one gradient class), add codes other than those shown in the above table. For example, if the gradient class between two pixels obtained in the first measurement is labeled "+" and the gradient class between these pixels obtained in the second measurement is labeled "T". , The position between these two pixels is given by the code "U" (see table below). This makes the assignment of the predetermined gradient class more detailed. This is because the range of numerical values for these gradients (gradient class) is increased. The amount of information decreases. In the present embodiment, the following codes are defined when exceeding the boundary of the numerical range.
【００２４】“ｔ”から“−”およびその逆の変化は、
“ｕ”とした。“−”から“ｃ”およびその逆の変化
は、“ｄ”とした。“ｃ”から“Ｃ”およびその逆の変
化は、“Ｏ”とした。“Ｃ”から“＋”およびその逆の
変化は、“Ｄ”とした。“＋”から“Ｔ”およびその逆
の変化は、“Ｕ”とした。The change from "t" to "-" and vice versa is:
It was set to "u". The change from "-" to "c" and vice versa was designated as "d". The change from “c” to “C” and vice versa was designated as “O”. The change from "C" to "+" and vice versa was designated as "D". The change from "+" to "T" and vice versa was designated as "U".
【００２５】多数回の測定で、一連の数値範囲の区切り
（１つの勾配クラス）を超える１つの試料の勾配は、デ
ータベース中で“＊”のマークを付し、分析から除外す
る。In multiple measurements, the gradient of one sample that exceeds a series of numerical range delimiters (one gradient class) is marked with "*" in the database and excluded from the analysis.
【００２６】本実施例の場合、多数回の測定について、
最初の測定に対する違いは認められず、したがってその
コードは図１に示すように ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−ｔｔｔ＋＋ｃＣ＋ＣＣＣＣＣ
ｃ となり、情報量は５２、画素１５において最小値を示し
た。In the case of this embodiment, for a large number of measurements,
No difference to the first measurement was observed, so the code is cccccccccccc-ttt ++ cC + CCCCC as shown in FIG.
c, the information amount is 52, and the minimum value is shown in the pixel 15.
【００２７】下記の表は、プラスチックの種類に対する
データベースに保存されたコードを示す。これらのコー
ドは未知プラスチックの評価に使用される。The following table shows the codes stored in the database for plastic types. These codes are used in the assessment of unknown plastics.
【００２８】 [0028]
【００２９】基準値の多数回の測定において数値範囲の
区切りを超えると、情報量が減少することが上表からわ
かる。これは特にＰＶＢとＰＯＭについて認められる。
これらにおいては、スペクトルのいくつかの部分で数値
範囲の区切りを超えており、対応する勾配は“ｕ”また
は“Ｏ”と評価されている。It can be seen from the above table that the amount of information decreases when the reference value exceeds the boundary of the numerical range in multiple measurements. This is especially true for PVB and POM.
In these, some parts of the spectrum exceed the boundaries of the numerical range and the corresponding slopes are evaluated as "u" or "O".
【００３０】未知プラスチックのスペクトルを測定した
後、スペクトルの大域最小値と大域最大値が決定され、
基準スペクトルと同じように、一連の波長の正規化され
た勾配（勾配クラス）が測定される。この場合、画素の
間隔と数は、基準スペクトルで用いたものと同じとす
る。After measuring the spectrum of the unknown plastic, the global minimum and global maximum of the spectrum are determined,
As with the reference spectrum, the normalized slope (slope class) of a series of wavelengths is measured. In this case, the interval and number of pixels are the same as those used in the reference spectrum.
【００３１】その後、測定されたスペクトルと基準スペ
クトルとの間の勾配クラスの差を、すべての画素につい
て求める。この方法を、ＰＥとＰＰの試料については図
２を用い、ＰＳとＡＢＳについては図３を用いて説明す
る。基準試料を用いて見いだされたこれら４種類のプラ
スチックの特性を、下記の表に示す。The gradient class difference between the measured spectrum and the reference spectrum is then determined for all pixels. This method will be described with reference to FIG. 2 for PE and PP samples and FIG. 3 for PS and ABS. The properties of these four types of plastics found using the reference sample are shown in the table below.
【００３２】 [0032]
【００３３】図２に示したＰＥのスペクトルについて
は、勾配に対応し、かつコードに対する関連に対応した
下記のようなコードが得られる（図１の説明を参照のこ
と）。 Ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−−−ｔｔ−ｃＴＣ−＋Ｃｃｃｃ
ｃFor the PE spectrum shown in FIG. 2, the following code is obtained which corresponds to the slope and to the relation to the code (see description of FIG. 1). Ccccccccccc --- tt-cTC- + Cccc
c
【００３４】ここで、試料のコードとデータベース中の
特性のコードとを比較して、勾配クラスの差（勾配隔た
り）を求める。より良い比較のために、データベース中
のＰＳのコードと測定されたＰＥ試料のコードとを対示
し、未知プラスチックの測定されたスペクトルの勾配ク
ラスと基準スペクトルの勾配クラスとの間の差を表す隔
たりを示す。 ＰＳ（基準） ｃｃｃｃｄｔＯｄＯｔｕｃ＊ＵＤＣ＋Ｄ−ｃＤＣｃＯＯＣ ＰＥ（試料） Ｃｃｃｃｃｃｃｃｃｃ−−−ｔｔ−ｃＴＣ−＋Ｃｃｃｃｃ 合計 ２０００１４１１１４１２０９７４４３４２１００１１２ ５５Here, the code of the sample is compared with the code of the characteristic in the database to obtain the difference (gradient deviation) between the gradient classes. For better comparison, the code of PS and the code of the measured PE sample in the database are paired to show the difference between the slope class of the measured spectrum of the unknown plastic and the slope class of the reference spectrum. Indicates. PS (reference) ccccdtOdOtuc * UDC + D-cDCcOOC PE (sample) Ccccccccccc --- tt-cTC- + Ccccc Total 2000141111412097444342100112 55
【００３５】この場合、勾配クラスの差の数値は、下記
一覧表のようになる。 ０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ 10 ｔ ｕ − ｄ ｃ Ｏ Ｃ Ｄ ＋ Ｕ ＴIn this case, the numerical values of the gradient class differences are as shown in the following list. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 tu-dc OCD + UT
【００３６】この一覧表を参照して、例えば下記の式が
得られる。 By referring to this list, for example, the following formula is obtained.
【００３７】勾配クラスが一致した場合、例えばいずれ
もコード“ｃ”が提示された場合には、勾配クラスの差
はゼロである。勾配クラスの差が大きくなる程、対応す
る数字が大きくなる。“Ｕ”と“ｔ”との間の最も大き
い差は、９となる。これらの数字を加算すれば、勾配隔
たりの合計が得られる。If the gradient classes match, for example if both are presented with the code "c", the gradient class difference is zero. The greater the gradient class difference, the greater the corresponding number. The largest difference between "U" and "t" is 9. Adding these numbers together gives the sum of the slope separations.
【００３８】データベース中のＡＢＳ、ＰＰおよびＰＥ
の特性と比較することにより、勾配隔たりの下記のよう
な配列が求められる。 合計 ＰＳ ２０００１４１１１４１２０９７４４３４２１００１１２ ５５ ＡＳ ２００００４１０２４２２４６６４２８３６００１１０２ ６０ ＰＰ ２０００００１０００１２２０６１２０１３２１２０００ ２６ ＰＥ ２０００００２００００００００２００００２０２０００ １０ABS, PP and PE in the database
By comparing with the characteristic of, the following arrangement of gradient separation is obtained. Total PS 200014111414120974344342100112 55 AS 20000410242422464662836001102 60 PP 20000010001220612013212000 26 PE 20000000000000020000202000 10
【００３９】同種のプラスチックは勾配クラスの間で隔
たりをもたないか、あるいは個々の隔たりが小さいた
め、個々の勾配隔たりの合計は小さくなることが認めら
れる。これらの合計の最小値を求めれば、未知ＰＥ試料
を信頼性をもって分類することができる。本実施例にお
いては、合計の最小値は１０であり、このことは、未知
プラスチックがＰＥであることを意味している。It will be appreciated that the same kind of plastic will have no separation between the gradient classes, or that the individual separations will be small, so that the sum of the individual gradient separations will be small. The unknown PE sample can be reliably classified by obtaining the minimum value of these totals. In this example, the minimum total is 10, which means that the unknown plastic is PE.
【００４０】さらに図２に示すＰＰ試料のスペクトルに
ついては、これを基準スペクトルと比較して下記のよう
な合計値が得られる。 ＰＳ ４１ ＡＢＳ ４８ ＰＰ ６ ＰＥ ２８ 合計の最小値である６はＰＰであることが確認されたの
で、この未知試料がこの種類のプラスチックであると関
連付けられる。Further, for the spectrum of the PP sample shown in FIG. 2, this is compared with the reference spectrum, and the following total values are obtained. Since the minimum value of PS 41 ABS 48 PP 6 PE 28 total of 6 was confirmed to be PP, this unknown sample is associated with this type of plastic.
【００４１】複数材料の異なる種類のスペクトルの間で
より大きな類似性がある場合には、個々の勾配隔たりに
別個に重み付けを行うことが有利である。重み付けのた
めには、下記の関数を用いて行うことができる。 ２n ここで、ｎは勾配隔たりの数値を表す。これを、ＡＢＳ
とＰＳを例に用いて説明する。Given the greater similarity between different types of spectra of materials, it is advantageous to weight each gradient separation separately. For weighting, the following function can be used. 2 n Here, n represents the numerical value of the gradient gap. This is ABS
And PS will be described as an example.
【００４２】前述の実施例と同様に、ＰＳ、ＡＢＳ、Ｐ
ＰおよびＰＥの勾配コードが特性として用いられる。Similar to the above embodiment, PS, ABS, P
The P and PE gradient codes are used as properties.
【００４３】 [0043]
【００４４】図３は、ＡＢＳ試料の測定されたスペクト
ルを示す。このスペクトルから下記のような勾配コード
が得られる。 ｃｃｃｃｃ−−ｃ−ｔｔＣＣ＋ＣＣ＋ｃ−Ｔｃ−＋ＣＣ
ＣFIG. 3 shows the measured spectrum of the ABS sample. From this spectrum, the following gradient code is obtained. cccccc--c-ttCC + CC + c-Tc- + CC
C
【００４５】前記した４種類のプラスチックとの比較に
より、測定されたスペクトルの勾配クラスとこれら４種
類のプラスチックの保存されている基準値との間の下記
のような勾配隔たりの評価が得られた。 合計 ＰＳ ００００１２３１３０１２０１１００３０６３４４１１０ ３７ ＡＢＳ ０００００２３００００２０２００２２１２４４３１２０ ３０ ＰＰ ００００００３０２４３６６００３２０５５２５２２２２ ５４ ＰＥ ０００００２４０２４２４４８６６４６４８６４２２２２ ８２By comparison with the four plastics mentioned above, the following evaluation of the slope deviation between the slope classes of the measured spectra and the stored reference values of these four plastics was obtained. . Total PS 000012313012011003063344110 37 ABS 0000000230000202002212443120 30 PP 000000302443660032055525222254 PE 000002402442464846664864222222
【００４６】ＰＳとＡＢＳについての合計の差は、図２
の実施例のプラスチックについてよりもかなり小さいこ
とがわかる。前記した表の勾配隔たりを上記の関数２n
（ｎはこれらの勾配隔たりの数値を表す）を用いて重み
付けを行うことにより、下記のような合計が与えられ
る。 この種の重み付けを行った結果、ＡＢＳが最小の合計８
０となり、重み付けしない場合と比べてより明瞭となる
ことがわかる。The total difference between PS and ABS is shown in FIG.
It can be seen that it is considerably smaller than that of the plastic of the example. The gradient deviation of the above table is calculated by the above function 2 n
By weighting using (n represents the numerical value of these gradient gaps), the following sum is given. The result of this kind of weighting is a total of 8 with the smallest ABS.
It is 0, which is clearer than that without weighting.
【図１】ＰＶＣの正規化されたスペクトルである。FIG. 1 is a normalized spectrum of PVC.
【図２】ＰＥとＰＰの正規化されていないスペクトルで
ある。FIG. 2 is an unnormalized spectrum of PE and PP.
【図３】ＰＳとＡＢＳの正規化されたスペクトルであ
る。FIG. 3 is a normalized spectrum of PS and ABS.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ハルトムート ルフト ドイツ連邦共和国、12524 ベルリン、ゼ ムノネンベーク 12 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Hartmut Luft Germany, 12524 Berlin, Semnonenbeek 12
Claims (8)
を測定し、このスペクトルを既知材料のスペクトルと比
較する、材料、特にプラスチック材料の種類の識別方法
において、前記の比較は、 スペクトルの多数の波長区分についてスペクトルの勾配
またはスペクトルの１次微分をそれぞれ求め、 求めた各勾配または各１次微分の数値を正規化された多
段階の数値範囲の１つにそれぞれ分類し、 次いで、測定されたスペクトルの複数の波長区分につい
て分類されたそれぞれの勾配クラスを、既知材料の予め
評価されたスペクトルと同じ複数の波長区分において分
類されたそれぞれの勾配クラスと比較し、 個々の勾配クラスの類似性と相違性を該勾配クラス間の
勾配隔たりとして求め、既知材料のスペクトルと未知材
料のスペクトルとの個々の勾配隔たりの和、および勾配
隔たりの和の最小値の存在を、既知材料に対する未知材
料の分類のための基準として用いることを特徴とする材
料、特にプラスチック材料の種類の識別方法。1. A method for identifying a type of material, in particular a plastic material, which comprises irradiating an unknown sample with infrared light to measure a spectrum, and comparing the spectrum with that of a known material. The gradient of the spectrum or the first derivative of the spectrum is obtained for each wavelength segment, and the obtained values of the respective gradients or first derivatives are classified into one of the normalized multi-step numerical ranges, and then measured. Each gradient class classified for multiple wavelength sections of the spectrum is compared with each gradient class classified in the same multiple wavelength sections as the pre-evaluated spectrum of the known material to determine the similarity of the individual gradient classes. The difference is calculated as the gradient gap between the gradient classes, and the spectra of the known material and the spectrum of the unknown material are individually calculated. The sum of the gradient separation, and the presence of a minimum value of the sum of the gradient separation materials, which comprises using as the criteria for the classification of an unknown material to the known materials, in particular the kind of identification method for a plastic material.
なる重み付けがなされることを特徴とする請求項１記載
の方法。2. The method according to claim 1, wherein each gradient distance is weighted differently according to its magnitude.
も広い勾配隔たりに、より重み付けがなされることを特
徴とする請求項１または２記載の方法。3. A method according to claim 1 or 2, characterized in that the gradient distance is more weighted to a wider gradient distance than to a short gradient distance.
ルの前記勾配クラスの差を意味する各勾配隔たりの数値
を表す）を用いて行なわれることを特徴とする請求項２
または３記載の方法。4. The weighting of the gradient distances is performed using the following function 2 n, where n represents the numerical value of each gradient distance, which means the difference between the measured and known spectrum of the gradient class. 3. The method according to claim 2, which is performed.
Or the method of 3.
ペクトルを正規化することを特徴とする請求項１〜４の
いずれか１つに記載の方法。5. The method according to claim 1, wherein the spectrum is normalized using a global minimum value and a global maximum value.
段階の数値範囲の区切りを正規化することを特徴とする
請求項１〜４のいずれか１つに記載の方法。6. The method according to claim 1, wherein a boundary between the multi-step numerical ranges is normalized by using a global minimum value and a global maximum value.
れぞれを 負の極めて急な勾配または負の極めて大きな１次微分値 負の急な勾配または負の大きな１次微分値 負の平坦な勾配または負の小さな１次微分値 正の平坦な勾配または正の小さな１次微分値 正の急な勾配または正の大きな１次微分値 正の極めて急な勾配または正の極めて大きな１次微分値 の多段階の数値範囲の１つに区分し、各数値範囲にコー
ドを付すことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つ
に記載の方法。7. The obtained gradient or the value of the first derivative is a negative extremely steep gradient or a negative very large first derivative value. A negative steep gradient or a large negative negative first derivative value. A negative flat gradient. Or small negative first derivative positive flat slope or small positive first derivative positive steep slope or large positive first derivative positive very steep slope or positive very large first derivative The method according to any one of claims 1 to 6, wherein the method is divided into one of multi-step numerical ranges and each numerical range is coded.
多数回測定して既知材料のスペクトルの基準値を求める
場合において、 正規化のためにスペクトルの大域最小値と大域最大値を
先ず求め、 次いで、前記多段階の数値範囲に対する前記求めた勾配
または１次微分値の数値それぞれの関連をデータベース
要素中にコード化して保存し、 引き続きなされる測定で、新たに得られたデータベース
要素を前回の測定でこの種類に対して得られたコードと
比較し、 今回求めた勾配または１次微分値の数値が、連続する数
値範囲の区切りを超える場合には、その２つの数値範囲
を包含する別なコードを付けることを特徴とする請求項
１〜７のいずれか１つに記載の方法。8. When the reference value of the spectrum of a known material is obtained by measuring one or a plurality of samples of one kind of material a number of times, the global minimum value and the global maximum value of the spectrum are first determined for normalization. Then, the relationship between each of the calculated gradients or the numerical values of the first derivative values with respect to the multi-step numerical range is coded and stored in a database element, and the newly obtained database element is stored in a subsequent measurement. If the slope or the first derivative value obtained this time is compared with the code obtained for this type in the previous measurement and exceeds the boundary of consecutive numerical ranges, the two numerical ranges are included. A method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that it is provided with a different code.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE19601950A DE19601950C1 (en) | 1996-01-10 | 1996-01-10 | Spectrometric recognition of types especially of synthetic material |
| DE19601950.8-52 | 1996-01-10 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09297062A true JPH09297062A (en) | 1997-11-18 |
| JP3239784B2 JP3239784B2 (en) | 2001-12-17 |
Family
ID=7783226
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00269497A Expired - Fee Related JP3239784B2 (en) | 1996-01-10 | 1997-01-10 | How to identify the type of material, especially plastic material |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3239784B2 (en) |
| DE (1) | DE19601950C1 (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002055045A (en) * | 2000-08-10 | 2002-02-20 | Jasco Corp | Method and apparatus for identifying sample |
| JP2002267601A (en) * | 2001-03-07 | 2002-09-18 | Kurabo Ind Ltd | Method and apparatus for discriminating material such as plastic material or the like |
| JP2009085819A (en) * | 2007-10-01 | 2009-04-23 | Idec Corp | Device and method for discriminating plastic |
| JP2015121506A (en) * | 2013-12-25 | 2015-07-02 | 株式会社島津製作所 | Resin discrimination method and device |
| JP2017101988A (en) * | 2015-12-01 | 2017-06-08 | 株式会社島津製作所 | Plastic discrimination method and plastic discrimination device |
| JP6947447B1 (en) * | 2020-08-11 | 2021-10-13 | 株式会社山本製作所 | Plastic judgment device and plastic judgment program |
| US11255729B2 (en) * | 2016-10-18 | 2022-02-22 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for monitoring stability of spectrum |
| JP2022043381A (en) * | 2020-08-11 | 2022-03-16 | 株式会社山本製作所 | Plastic determination device and plastic determination program |
| KR20220085460A (en) * | 2020-12-15 | 2022-06-22 | 주식회사 넥스트이앤엠 | System for identifying microplastic using near infrared spectroscopy and operating method thereof |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102009060925B3 (en) * | 2009-12-23 | 2011-07-28 | Perner, Petra, Dr.-Ing., 04275 | Method and device for the automatic determination of substances from spectroscopic investigations |
| US9266148B2 (en) | 2014-06-27 | 2016-02-23 | Key Technology, Inc. | Method and apparatus for sorting |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07111397B2 (en) * | 1993-01-14 | 1995-11-29 | 東亜電波工業株式会社 | How to determine the type of plastic |
| DE4312915A1 (en) * | 1993-04-10 | 1994-10-13 | Laser Labor Adlershof Gmbh | Process and arrangement for the IR (infrared) spectroscopic separation of plastics |
| DE4340914A1 (en) * | 1993-11-27 | 1995-06-08 | Bruker Analytische Messtechnik | Procedure for the routine identification of plastics |
-
1996
- 1996-01-10 DE DE19601950A patent/DE19601950C1/en not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-01-10 JP JP00269497A patent/JP3239784B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002055045A (en) * | 2000-08-10 | 2002-02-20 | Jasco Corp | Method and apparatus for identifying sample |
| JP2002267601A (en) * | 2001-03-07 | 2002-09-18 | Kurabo Ind Ltd | Method and apparatus for discriminating material such as plastic material or the like |
| JP2009085819A (en) * | 2007-10-01 | 2009-04-23 | Idec Corp | Device and method for discriminating plastic |
| JP2015121506A (en) * | 2013-12-25 | 2015-07-02 | 株式会社島津製作所 | Resin discrimination method and device |
| JP2017101988A (en) * | 2015-12-01 | 2017-06-08 | 株式会社島津製作所 | Plastic discrimination method and plastic discrimination device |
| US11255729B2 (en) * | 2016-10-18 | 2022-02-22 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for monitoring stability of spectrum |
| JP6947447B1 (en) * | 2020-08-11 | 2021-10-13 | 株式会社山本製作所 | Plastic judgment device and plastic judgment program |
| JP2022032346A (en) * | 2020-08-11 | 2022-02-25 | 株式会社山本製作所 | Plastics determination device and plastics determination program |
| JP2022043381A (en) * | 2020-08-11 | 2022-03-16 | 株式会社山本製作所 | Plastic determination device and plastic determination program |
| KR20220085460A (en) * | 2020-12-15 | 2022-06-22 | 주식회사 넥스트이앤엠 | System for identifying microplastic using near infrared spectroscopy and operating method thereof |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE19601950C1 (en) | 1997-04-03 |
| JP3239784B2 (en) | 2001-12-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU782874B2 (en) | Methods and apparatus for performing spectral calibration | |
| EP0607048B1 (en) | Method of determining type of plastics | |
| US6313423B1 (en) | Application of Raman spectroscopy to identification and sorting of post-consumer plastics for recycling | |
| Makky et al. | Development of an automatic grading machine for oil palm fresh fruits bunches (FFBs) based on machine vision | |
| US4596464A (en) | Screening method for red cell abnormality | |
| USRE49373E1 (en) | System and method for adjusting cytometer measurements | |
| US4188121A (en) | Multiple ratio single particle counter | |
| JP3239784B2 (en) | How to identify the type of material, especially plastic material | |
| CN113450883B (en) | Solution ion concentration detection method based on multispectral fusion | |
| KR20160032593A (en) | Method and apparatus for detecting defects on the glass substrate using hyper-spectral imaging | |
| US20170254741A1 (en) | Quality evaluation method and quality evaluation device | |
| Jahani et al. | Novel application of near-infrared spectroscopy and chemometrics approach for detection of lime juice adulteration | |
| US6433338B1 (en) | Method and device for identification of a type of material in an object and utilization therefor | |
| CN113340874B (en) | Quantitative analysis method based on combination ridge regression and recursive feature elimination | |
| JPH1038807A (en) | Plastic discriminating method and plastic discriminating device | |
| CN109073546B (en) | Method and apparatus for detecting the presence of mycotoxins in cereals | |
| KR101674915B1 (en) | Plastic classifying method based on plastic material using atr ft-ir spectroscopy and rbfnn pattern classifier | |
| CA2319315C (en) | Method and device for identification of a type of material in an object and utilization therefor | |
| KR970070994A (en) | Method and device to distinguish coal species | |
| EP0138591A2 (en) | Screening method for red blood cell abnormality | |
| Borra et al. | Automated analysis of slitless spectra. I-Software, algorithms, and calibrations | |
| SU958924A1 (en) | Rice grain checking quality method | |
| JPH02290537A (en) | Method for estimating eating taste value by near infrared ray | |
| JPH11503832A (en) | Spectroscopic analysis method for heterogeneous samples | |
| JPH04238207A (en) | Defect inspecting device |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |