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检索条件"机构=Divison of Measurement Systems and Sensor Technology"

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排序：

Extended Spectral Unmixing for the Classification of Fluorescently Labeled Plastic Waste

Extended Spectral Unmixing for the Classification of Fluores...

引用

IEEE Region 10 Conference

作者： Siegfried Brunner Christian Kargel Divison of Measurement Systems and Sensor Technology Bundeswehr University Munich Germany

ISBN: (纸本)9781509025985

Plastics are indispensable materials in modern life and their worldwide production has been steadily increasing in the last 20 years. Unfortunately, only about one quarter of the produced plastics is recycled into new products. Given the enormous (global) challenges associated with plastic waste, the recycling rate must be increased. We present the results of a hyperspectral imaging prototype system developed for the realtime identification (classification) and sorting of a mixture of small plastic flakes delivered on a conveyor belt The spectra emitted from fluorescent tracers incorporated into the different plastics at the ppm level according to a binary coding scheme serve as unique optical fingerprints for classification purposes. An extended form of hyperspectral unmixing provides highly appropriate features for the maximum-a-posteriori (MAP) classifier used, and additionally suppresses the adverse effects from inherent (auto-)fluorescence emitted from the hosting plastics. Results derived from 160,000 plastic flakes (4 bit binary coding with 16 different plastic classes) analyzed with the prototype system prove the excellent performance of this approach. Very high values for the overall sensitivity TPR=99.867% and precision PPV=99.8725% were achieved, which are essential in practice for automated sorting with high reliability at the required purity of the sorted material.

关键词： Plastics indispensable sorted material

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