結(jié)果與討論

在本研究中，我們利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建模型，對四種從近紅外（NIR）圖像中提取與聚合物結(jié)晶度相關(guān)特征的方法進行了深入探討。

首先，使用 SIMCA - P + V10 軟件，通過標(biāo)準(zhǔn)留一交叉驗證程序確定了模型的 PLS 成分數(shù)量。

在方法 1 和 2 構(gòu)建的 PLS 模型中，基于二階導(dǎo)數(shù)的模型 2 相較于使用平均光譜的方法 1，對數(shù)據(jù)的效果更佳。  編輯

對于方法 3 和方法 4，通過選擇 MIA（t12）得到的前兩個得分向量的線性組合來優(yōu)化模型預(yù)測能力

當(dāng) r 比為 0.8 時，方法 3 取得最佳結(jié)果；而 r 比為 0.1 時，方法 4 的二階導(dǎo)數(shù)能提供最佳的 MIR 模型。不過，方法 4 的預(yù)測能力相對較低，原因在于低 r 比使得結(jié)晶度與數(shù)據(jù)中最大變異源 t1 幾乎無關(guān)，而主要與 t2 相關(guān)，且二階導(dǎo)數(shù)中的大部分信息與結(jié)晶度關(guān)聯(lián)不大。

通過比較四種方法的擬合質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)原始反射光譜（方法 1）誤差最大，二階導(dǎo)數(shù)（方法 2）表現(xiàn)較好

應(yīng)用于反射光譜的 MIR 方法 3 和應(yīng)用于二階導(dǎo)數(shù)的 MIR 方法 4 的均方根誤差分別為 1.78 和 6.83。這表明對圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行 MIA 提取相關(guān)特征，在直接應(yīng)用于光譜時可提升預(yù)測能力，但在使用二階導(dǎo)數(shù)時卻適得其反。

在模型驗證和結(jié)晶度空間分布的研究中，我們運用在訓(xùn)練集上開發(fā)的四個模型，對未用于建模的樣本區(qū)域進行結(jié)晶度預(yù)測。 

由于冷卻系統(tǒng)設(shè)計會導(dǎo)致樣品表面產(chǎn)生結(jié)晶模式差異，這些方法應(yīng)能捕捉到這些變化。

通過對 HDPE、PP 和 LDPE 三種聚合物樣品的分析發(fā)現(xiàn)，不同方法預(yù)測的結(jié)晶度存在顯著差異。

方法 1 略有高估，基于二階導(dǎo)數(shù)的方法 2 和方法 4 傾向于預(yù)測樣品的平均結(jié)晶度，而只有基于反射光譜的 MIR 方法 3 能提供合理的結(jié)晶度分布圖，其平均預(yù)測誤差，在 DSC 實驗誤差范圍內(nèi)，且方法 3 和 4（MIR 模型）對所有聚合物種類的預(yù)測誤差更一致，這為分析復(fù)雜材料提供了可能。

盡管方法 2 和方法 3 在訓(xùn)練集上的預(yù)測結(jié)果相近，但在預(yù)測特定聚合物類型表面結(jié)晶度分布時卻大相徑庭。這是因為結(jié)晶度矢量的方差源于每種聚合物的平均結(jié)晶度差異以及冷卻速率引起的變化。

方法 2 通過增強光譜躍遷，更適合預(yù)測平均結(jié)晶度或識別聚合物類型，而方法 3 基于原始反射光譜的 MIR 模型對局部結(jié)晶度變化的解釋能力更強。

結(jié)論

本研究致力于開發(fā)快速、非侵入式的在線近紅外成像傳感器，用于監(jiān)測薄聚合物材料表面結(jié)晶度的時空變化。過去基于探針的近紅外光譜法只能測量樣品上的單個點或線，無法滿足對薄聚合物材料局部微結(jié)構(gòu)精細測量的需求。

通過實驗，我們測試并比較了四種方法，結(jié)果顯示方法 2 和方法 3 在預(yù)測大范圍結(jié)晶度時表現(xiàn)出色，但只有方法 3 能夠成功預(yù)測冷卻速率變化引起的細微結(jié)晶度變化，且其預(yù)測的結(jié)晶度空間分布與加工條件相符，并得到了部分驗證。

此外，方法 3 對于三種聚合物使用單個模型時預(yù)測能力始終較高，這一特性使其在聚合物共混物或復(fù)合材料等更復(fù)雜材料的分析中具有廣闊的應(yīng)用前景。

以象科技由西安光機所光學(xué)博士團隊，行業(yè)資深專家，光譜軟件算法團隊，光學(xué)應(yīng)用博士等相關(guān)人員共同發(fā)起成立的科技型公司，目前投產(chǎn)市場可見光、近紅外、短波中紅外高光譜相機，實現(xiàn)國產(chǎn)化，突破進口技術(shù)壁壘，打破進口短波紅外高光譜相機的技術(shù)限制。

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