近日，彩譜科技研究成果在知名期刊《塑料》發表，該雜志是美國化學文摘（CA）收錄期刊。

摘要：
本論文提出了一種基于波段數量約束的連續投影算法(SPAsa)，提高模型的計算速度。采集廢舊塑料樣品和相應的高光譜數據，通過余弦相似度算法自適應標記的方法對目標塑料逐一標記，構建廢舊塑料樣品庫，利用PLS-DA方法進行分類。并且，設置了一個可以約束特征波長數量范圍的SPAsa算法提取的特征變量的數量，在限定范圍內，從256個波長的塑料近紅外全譜數據中擇優提取出了8個特征波長。建立了全光譜PLS-DA模型、SPA-PLS-DA模型和SPAsa-PLS-DA模型，3種分類模型對12種塑料的分類準確率均大于97%。最后，將3種模型應用于分選系統，測試分類效果和分類速度，對目標 ABS 塑料和其他塑料進行分離，SPAsa-PLS-DA 模型的分離準確率可達100%，其搭載分選系統處理一幀數據所需運行時間小于2ms。
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