一种塑料材质在线识别的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及材质识别技术领域，尤其涉及一种塑料材质在线识别的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 随着我国塑料工业的发展和消费水平的提高，塑料制品在我国的应用从工农业生 产到衣食住行无处不在。在给人们带来巨大物质文明的同时，塑料废弃物的产生也带来了 一系列社会和环境问题。城市生活垃圾中的废旧塑料通常由多品种塑料混杂组成，常见 类型包括：聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET)、聚乙烯（PE)、聚丙烯（PP)、聚苯乙烯（PS)、丙烯 腈-苯乙烯-丁二烯共聚物（ABS)、聚酰胺（PA)、聚碳酸酯树脂（PC)、聚氯乙烯（PVC)等。
[0003] 其中，PVC工业化生产已经七十多年，其原料丰富易得，与各类助剂混合后可以获 得形式丰富、性能各异的制品，具有优越的性价比，在工农业生产、建筑材料、日常生活中被 广泛应用，带来的环境压力也特别显著。由于PVC材料中含氯高，纯PVC聚合树脂中氯元 素约占总质量的57%，为提高材料的热稳定性和力学性能，在生产过程中需添加含金属盐 (如铅、钡、钙、镉或有机锡化合物）的稳定剂及以邻苯二甲酸酯为主的增塑剂，对PVC废弃 物的不当处理会引发多种环境问题。
[0004] 目前，我国常见的废旧塑料的处理手段包括填埋处理、焚烧回收热能、回收再生处 理等途径。在填埋条件下，PVC废弃物所含稳定剂及增塑剂分解会析出重金属盐和有害气 体，对土壤和水源造成污染。采用焚烧手段处理废旧塑料垃圾时，释放气体中不仅含大量氯 化物，导致大气和水体酸化，还有较大风险生成高毒性致癌物质二恶英。此外，PVC材质热 解过程产生的盐酸，对再生设备也就较大危害。由于PVC废弃物带来一系列的污染问题，识 别并分离废旧塑料中的PVC材料是实现垃圾无害化、资源化处理的关键技术之一。
[0005] 目前，识别废旧塑料材质的方法包括人工识别、静电分选、重力浮选、X射线谱分 析、红外光谱分析等手段，其中红外光谱分析是较为先进，运用广泛的技术。红外辐射与物 质发生相互作用时，与分子振动频率的倍频或组合频相近的波长位置会存在较强的吸收， 由于化学成份及官能基团的不同，不同种类塑料对在近红外范围的吸收特征存在明显差 异，通过测量材料在近红外区域的透射或反射光谱，可以对塑料类型进行识别。
[0006] 基于红外光谱方法分析进行塑料材质识别时，广泛使用的技术分为两类。第一类 技术在近红外区域内测量物质的二维光谱曲线，通过主成份分析及模式识别等手段与已知 材料的特征曲线进行对比，判断被测物质成分；此类技术识别材质时仅依赖于单一材料固 有的光谱特征，同时可对多种材质进行识别分类，但由于需要的测量及处理的数据量大，系 统实现较复杂，识别速度慢，难以满足处理废旧塑料垃圾时对识别速度的要求。第二类技术 通过测量塑料样品在近红外范围内不同波长位置透射或反射的辐射强度，实现对材质的识 另IJ，但是，此类技术对组分复杂多变的垃圾原料适应性较差，尤其由于塑料垃圾中包含多种 类型的塑料材质，采用此方案无法实现对塑料垃圾原料中特定塑料材质的识别。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的是提供一种塑料材质在线识别的方法及装置，简化了数据处理的复 杂度，可以快速准确的实现特定塑料材质的识别。
[0008] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
[0009] -种塑料材质在线识别的方法，该方法包括：
[0010] 步骤A、从废弃塑料原料中包含的各种材质塑料制品分别选择一个以上样品，并按 照待检测的塑料材质a将样品分为a类与非a类；对每一样品进行光谱测量，并对获得的光 谱测量结果数据进行预处理；
[0011] 步骤B、在光谱采集范围以内以一定的采样间隔对每一样品的预处理结果进行重 采样得到一维的光谱数据序列，计算一维光谱序列中各数据点的相对比值，获得每个样品 的双波长相对比值矩阵，再计算a类与非a类样品相对比值矩阵的偏差，获得偏差矩阵；
[0012] 步骤C、对于非a类的样品，利用一预设的比例阈值与所述偏差矩阵进行比较，获 得相应的标识矩阵；再根据每一非a类样品的标识矩阵，分别按元素进行与运算及和运算， 获得样本总体标识矩阵和统计矩阵；从总体识别矩阵和/或统计矩阵中选取N对识别波长 及每一对识别波长对应的a类样品在该波长处的波长比值心i = 1~N ;
[0013] 步骤D、将待测废旧塑料原料放置在双谱段探测器识别区域内并按照步骤C中的 结果设置探测器工作波长，并测量待测废旧塑料原料漫反射辐射在第一对识别波长处的强 度比值kS再根据比值P与比值 < 的差值与阈值的大小关系，判定当前待测废旧塑料原料 为a类或非a类，从而实现塑料材质在线识别。
[0014] 所述对每一样品进行光谱测量，并对获得的光谱测量结果数据进行预处理包括：
[0015] 对每一样品以预设的光谱分辨率及波长范围进行光谱测量，采集反射光谱，获得 相应的光谱吸收曲线；
[0016] 利用光谱处理软件对每一样品的光谱吸收曲线进行预设点数的平滑及标准归一 化处理；
[0017] 其中，预设的光谱分辨率为1~3nm，预设的波长范围为llOOnm~2000nm，预设点 数为5~13个点。
[0018] 所述在光谱采集范围以内以一定的采样间隔对每一样品的预处理结果进行重采 样得到一维的光谱数据序列，计算一维光谱序列中各数据点的相对比值，获得每个样品的 双波长相对比值矩阵，再计算a类与非a类样品相对比值矩阵的偏差，获得偏差矩阵；包 括：
[0019] 每一样品的预处理结果记为A(A)，重采样结果记为A'（k);
[0020] 重采样的结果的相对比值矩阵K(m，n)表示每一样品光谱曲线在波长点m与n处 的光谱数据比值，表示为K(m，n) =A'（m)/A'（n);对所有a类样品的相对比值矩阵按元素 求平均值，其结果记为Ka，每一个非a类样品的相对比值矩阵记为K s;
[0021] 对每个非a类样品，计算其相对比值矩阵&与a类样品相对比值矩阵K 3间元素差 值的绝对值，记为该样品的偏差矩阵Ds (m，n)，表示为：DS (m，n) = | Ks-Ka |。
[0022] 所述对于非a类的样品，利用一预设的比例阈值与所述偏差矩阵进行比较，获得 相应的标识矩阵；再根据每一非a类样品的标识矩阵，分别按元素进行与运算及和运算，获 得样本总体标识矩阵和统计矩阵包括：
[0023] 对于每个非a类的样品，利用一预设的比例阈值T与偏差矩阵Ds(m，n)进行比较， 获得相应的标识矩阵Ms (m，n)，表示为：
【主权项】
1. 一种塑料材质在线识别的方法，其特征在于，该方法包括： 步骤A、从废弃塑料原料中包含的各种材质塑料制品分别选择一个W上样品，并按照待 检测的塑料材质a将样品分为a类与非a类；对每一样品进行光谱测量，并对获得的光谱测 量结果数据进行预处理； 步骤B、在光谱采集范围W内W-定的采样间隔对每一样品的预处理结果进行重采样 得到一维的光谱数据序列，计算一维光谱序列中各数据点的相对比值，获得每个样品的双 波长相对比值矩阵，再计算a类与非a类样品相对比值矩阵的偏差，获得偏差矩阵； 步骤C、对于非a类的样品，利用一预设的比例阔值与所述偏差矩阵进行比较，获得相 应的标识矩阵；再根据每一非a类样品的标