傅立葉變換紅外（FTIR）技術和人工智能（AI）用于微塑料分析

微塑料——天上地下，無處不在  

 它，無處不在——在空氣中、在水中、在土壤里。微塑料甚至出現在了北極和馬里亞納海溝這種偏遠地區。盡管關于它對生態系統和人類健康影響的研究結果令人警醒，但其確切影響尚不明確。  

 不論微塑料的確切影響為何，都肯定與暴露水平以及聚合物的類型、形狀和尺寸有關。因此，進一步地了解其材料特性，十分重要；還有什么比傅立葉變換紅外（FTIR）技術更合適的呢？！  

 微塑料分析的好幫手  

 說到微塑料分析，FTIR顯微鏡分析法是一個非常不錯的選擇 。它可以基于特征振動帶鑒別顆粒，并允許使用焦平面探測器（FPA）在短時內記錄數千個譜，來創建化學圖像。因此，您僅需在短時間內通過一次測量，就可以捕獲所有信息。而有了布魯克HYPERION II和LUMOS II，這不過是小菜一碟。  

含微塑料的沉淀物樣品的顯微圖像（含紅外信息）    

 但是，為了快速可靠地進行微塑料分析，分析技術并非需要考慮的重要因素，準確的評估統計才是關鍵。 

 目前，常見的評估方法是使用譜庫檢索來表征微塑料。但這種方法也存在局限性。要想獲得可靠的數據，就必須大幅增加譜庫中的譜數量。然而，譜庫規模越大，就意味著分析速度越慢。 

 而要想使微塑料分析更具可擴展性，數據分析的速度就必須更快，而且最重要的是，它必須更加智能。如果說，歸根結底是時間問題，那么使用大型的譜庫并不現實。這就是我們的合作伙伴 Purency 大顯身手的地方！他們利用人工智能識別化學圖像，將原本使用傳統方法十分費時的評估任務自動化。  

 Microplastics Finder 

 Purency開發了一款易于使用的成像軟件——Microplastics Finder（MPF），它是一種基于模型的人工智能識別方法。  

 但這究竟是什么意思呢？人工智能識別模型是通過使用一組準備好的訓練數據建立的數據模型。更確切地來說，這個模型經過復雜的人工智能識別訓練，可以準確識別出FTIR圖像中的哪個像素是聚合物，哪個不是；它還接受了指導，知道如何區分各種類型的聚合物。  

 Microplastic Finder微塑料分析截圖    

 具體如何實現呢？ 

 Microplastics Finder會檢查每個高光譜圖像的像素，然后按照預定義的聚合物類型進行分類。人工智能識別系統通過識別光譜的各個部分，執行決策過程，區分各種類型的聚合物。處理完整個圖像后，屬于同一類別聚合物的像素會被標記為顆粒。此外，按邏輯編制的結果統計表會將聚合物的類型以及每個顆粒物的大小等細節進行可視化處理（見上方截圖）。該模型就可以區分二十多種不同類型的聚合物，占目前生產聚合物的98%。