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申请/专利权人:彩谱科技(浙江)有限公司
摘要:本发明公开了基于波段数量约束的近红外高光谱塑料分选系统及方法,通过采集废旧塑料样品和相应的高光谱数据,采用余弦相似度算法对目标塑料逐一进行自适应标记,构建废旧塑料样品库,利用PLS‑DA方法进行分类;此外,还设置了一个可以约束特征波长数量范围的SPAsa算法提取的特征变量的数量,在限定范围内从256个波长的塑料近红外全谱数据中择优提取出了8个特征波长。建立的SPAsa‑PLS‑DA模型应用于塑料分选后,能够在保证分选准确率的同时,处理一帧数据所需的运行时间得到了答复提高,从而进一步的提高了塑料分选的速度。
主权项:1.基于波段数量约束的近红外高光谱塑料分选系统,包括近红外高光谱数据采集模块、光谱分析模块和分选控制机构,其特征在于:所述近红外高光谱数据采集模块,用于采集塑料物品近红外光谱数据;所述光谱分析模块,根据近红外光谱数据,基于波段数量约束的连续投影算法筛选波长,预设最优波长数量H的取值范围[M,N],M为最小波长数量,N为最大波长数量,当H=M时,进行第一次基于连续投影算法的波长选择,当H=N时,进行N-M次基于连续投影算法波长选择,得到N-M组波长集合,使用交叉验证对每个波长集合计算N-M组最小交叉验证均方根误差RMSECVi1≤i≤N-M和相应的波长组合,选择相应的最小值RMSECVi和相应的波长组合;根据波长组合的波段和波段个数,构建偏最小二乘判别分析算法模型进行塑料分类判别;当N-M>100,且M大于2时,以权修正准确度ACC作为模型评价标准: 其中,Ncur表示当前波长数量;所述分选控制机构,根据光谱分析模块的分类判别结果,对塑料物品进行分选。
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