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申请/专利权人：广东省水利水电科学研究院

摘要：本发明公开了一种微塑料丰度检测方法、系统、装置及存储介质，通过获取待检测的水样，根据预设流速将所述检测水样流入检测容器内，启动检测装置对所述检测容器内的所述检测水样进行红外光谱检测和图像采集，根据得到的红外光谱检测的数据和图像采集的数据得到检测水样的若干个综合数据集，将得到的综合数据集输入训练好的识别模型中，得到检测水样的若干个识别结果，将检测水样的若干个识别结果进行叠加，得到待检测水样的微塑料丰度；结合不同的信息源，提高检测分析的准确性；将采集的水样流入检测容器进行检测，无需额外处理，简化检测前的样本处理流程，提高检测效率。本发明实施例可广泛应用于检测技术领域。

主权项：1.一种微塑料丰度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取检测水样，根据预设流速将所述检测水样流入检测容器内；根据预设频率对所述检测容器内的所述检测水样进行红外检测，得到若干个红外光谱数据，根据所述预设频率对所述检测容器内的所述检测水样进行图像采集，得到若干个图像数据；依次获取若干个所述红外光谱数据与若干个所述图像数据，对若干个所述红外光谱数据和若干个所述图像数据进行预处理，对预处理后的若干个所述红外光谱数据进行特征提取，得到红外光谱特征，对预处理后的若干个所述图像数据进行特征提取，得到图像特征；其中，所述红外光谱特征包括吸收峰的位置和强度，所述图像特征包括颗粒密度、形状和分布；将所述红外光谱特征和所述图像特征进行拼接，得到所述检测水样的若干个综合数据集；其中，所述综合数据集包括红外光谱特征数据和图像特征数据；将若干个所述综合数据集输入预设识别模型，得到所述检测水样的若干个识别结果；其中，所述预设识别模型根据红外光谱检测数据和图像数据对机器学习模型进行训练得到；训练过程如下：获取若干个测试水样，采集若干个所述测试水样的红外光谱数据和图像数据，对所述图像数据进行标注，得到第一数据；其中，所述第一数据包括所述图像数据中微塑料颗粒数量；根据预处理后的若干个所述红外光谱数据和预处理后的若干个所述图像数据确定综合特征数据集；其中，所述综合特征数据集包括红外光谱数据特征和图像数据特征；根据预设比例对所述综合特征数据集进行划分，得到训练集、验证集和测试集；将所述训练集输入机器学习模型进行训练，输入验证集确定训练后的机器学习模型的性能数据，将所述性能数据与预设指标比较；若所述性能数据小于所述预设指标，对所述机器学习模型继续进行参数调整、训练和测试，直至所述性能数据大于或等于所述预设指标，将训练后的所述机器学习模型作为第一模型；将所述测试集输入所述第一模型，得到输出结果，根据所述输出结果与所述第一数据确定第一准确率；将所述第一准确率与预设准确率进行比较，若所述第一准确率大于或等于所述预设准确率，将所述第一模型作为识别模型；将若干个所述识别结果进行叠加，得到所述检测水样的丰度。

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