刘俊安， 李嘉铭， 赵 楠， 马琼雄， 郭 亮， 张庆茂

华南师范大学信息光电子科技学院， 广东省微纳光子功能材料与器件重点实验室， 广东 广州 510006

引 言

世界上最早的合成塑料诞生于1907年， 标志着全球塑料工业的开端。 截至2015年， 全球大约产生了6 300吨塑料垃圾， 其中只有约9%被回收， 12%被焚烧， 剩余的大部分进入环境当中。 如果不能对塑料进行分类回收再利用， 到2050年， 大约有1.2万吨塑料废物将被扔到垃圾填埋场或自然环境中[1]。 在塑料回收中有一个关键环节是塑料的分类， 目前多采用传统的人力分类筛选或是经过复杂的化学工艺进行分选， 这些方法不但效率低下， 而且易对人体健康产生危害。 除此之外， 常见的分类方法还有红外识别光谱[2-4]， 拉曼光谱[5]， X射线荧光光谱[6]等。 虽然这些技术在塑料分类方面有较高的识别精度， 但易受环境条件和材料表面附着物的影响， 处理工序繁杂， 成本较高， 不能满足工业生产的需求。 激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy， LIBS)技术是一种原子发射光谱分析技术， 能够在不对样品做任何处理的情况下， 采集光谱信息用于大多数样品的分析， 灵活方便且具有快速检测能力。 目前LIBS技术被广泛应用于各个领域， 如生物医疗[7]， 环境污水检测[8]， 食物元素含量鉴定[9]以及冶金工业[10]等领域。

近年来， 国内外有许多学者已成功将LIBS技术应用于塑料分类领域， 并取得显著的效果， 主要包括： Myriam Boueri等[11]采用优化之后的人工神经网络(artificial neural networks， ANN)算法， 将LIBS光谱作为ANN的输入， 实现了对8种塑料制品的分类， 准确率在94%～100%之间；……