【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所高曉明研究員團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)基于改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在劣質(zhì)拉曼光譜檢測識別微塑料方面取得新進(jìn)展，相關(guān)研究成果以《基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合劣質(zhì)拉曼光譜的微塑料分類識別》為題發(fā)表在國際知名期刊Talanta上。
 

　　微塑料，指直徑小于5毫米的塑料顆粒，是一種造成污染的主要載體。2022年科學(xué)家首次在人體血液中檢測到了微塑料污染，在之后的研究中，研究者們不僅在偏遠(yuǎn)的島嶼、極地的雪、馬里亞納海溝、食物、水甚至空氣等每個地方都發(fā)現(xiàn)了微塑料的身影，還發(fā)現(xiàn)它們遍布腎臟、肝臟、胎盤甚至大腦等人體器官。環(huán)境中的微塑料很可能帶有涂層，其中可能含有上萬種化學(xué)物質(zhì)，使這些微粒具備不同的柔韌性、防火性或者可降解性。不同形狀的微塑料也可能造成不同后果。
 

　　微塑料對環(huán)境和生物構(gòu)成嚴(yán)重危害，所以快速準(zhǔn)確對不同類型的微塑料進(jìn)行分類識別對環(huán)境中微塑料污染的追溯和針對性治理有重要意義。拉曼光譜技術(shù)具有無損檢測、非入侵性、樣品要求量低、空間分辨率高、光譜范圍寬等特點(diǎn)，適用于微塑料檢測識別。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以快速處理和分析大量光譜數(shù)據(jù)，能夠從復(fù)雜的拉曼光譜數(shù)據(jù)中快速提取特征進(jìn)行有效分類，然而運(yùn)用拉曼光譜處理和分析復(fù)雜環(huán)境或干擾情況下的微塑料仍然具有挑戰(zhàn)。
 

　　安光所團(tuán)隊(duì)成員王貴師研究員、陳家金副研究員和黃威翔碩士研究生等人，提出了一種改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，可對激光功率不足和光譜采集時間較短的非理想實(shí)驗(yàn)條件下測得的微塑料不同質(zhì)量拉曼光譜進(jìn)行分類識別。相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，引入擠壓-激發(fā)(SE)模塊的改進(jìn)的殘差網(wǎng)絡(luò)能夠以不顯著增加參數(shù)量和計(jì)算量情況下，在噪聲干擾大、信噪比低的低質(zhì)量微塑料拉曼光譜分類中達(dá)到更高的準(zhǔn)確率，并且通過Grad-CAM可視化反映了機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行光譜分類的依據(jù)。這項(xiàng)工作表明了機(jī)器學(xué)習(xí)在更多復(fù)雜環(huán)境和干擾下，分析處理低質(zhì)量拉曼光譜的能力。
 

　　本研究工作得到中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院院長基金創(chuàng)新項(xiàng)目、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的資助。
 

改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
 

基于改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)的微塑料拉曼光譜分類的示意圖
 

改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)對比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能