近赤外分光×機械学習
光でプラスティックの劣化診断・判別ができる
プラスチック部品の製造ラインでの異常品検出や、リサイクルに使用可能な劣化の少ないプラスチック部品の選別において、プラスティックの劣化診断や選別手法の需要が高まっています。
そして、非接触でプラスティックの劣化診断/選別ができる「近赤外分光」が注目されています。
「プラスチックの選別」に革新！近赤外分光がプラスチックのリサイクルに貢献
今回は、ポリプロピレンの劣化の定量値を近赤外分光と機械学習を用いたスペクトル解析で実現された産総研の新澤先生に研究内容をご紹介いただきました。
是非、動画をご覧ください。
【内容】
1.近赤外光と機械学習によるポリプロピレンの劣化診断
- プラスティック診断の必要性
- 近赤外分光を用いた劣化診断のメリット
- 近赤外分光によるポリプロピレン劣化量の解析方法と解析結果
2.近赤外分光製品のご紹介
- 近赤外分光関連製品の特徴・用途例紹介
- スペクトル解析ツール紹介
【動画を見ていただきたい方】
- 分光に興味のある方
- スペクトル解析に興味のある方
- プラスティックの劣化・選別に興味がある方
【新澤先生のご活動について】
新澤英之 先生
産総研 機能化学研究部門
化学材料評価グループのグループ長として、樹脂・ゴム材料やプラスティック材料の品質や安全性を評価するための独自の分析・評価技術を開発されています。
産総研 化学材料評価グループHP[注意] 記載いただきましたメールアドレスに、資料のURLをご連絡させていただきます。
※入力いただきました情報は、新澤先生にも共有させていただきます。
※GmailやYahooメール等のフリーメールのお客様には、資料の送付前にメールまたはお電話にて連絡させていただく場合があります。