Enhancing plastic bottle sorting through shrink sleeve detection with near-infrared spectroscopy by validation of machine learning algorithms
Chen, Xiaozheng
Produktnummer:
18c822c5049fab4a2aae3e7fe4babf903b
| Autor: | Chen, Xiaozheng |
|---|---|
| Themengebiete: | Technische Chemie machine learning near-infrared spectroscopy plastic recycling plastic sorting shrink sleeve |
| Veröffentlichungsdatum: | 31.01.2022 |
| EAN: | 9783844084481 |
| Auflage: | 1 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 113 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Shaker |
Produktinformationen "Enhancing plastic bottle sorting through shrink sleeve detection with near-infrared spectroscopy by validation of machine learning algorithms"
In dieser Arbeit wurde die Verbesserung der Sortierbarkeit von gesleevten Flaschen für bestehende NIR-Sensorsortierer untersucht. Die untersuchten Aspekte umfassen (i) die Auswahl der Trainingsmaterialen zum Anlernen der Klassifizierungsalgorithmen; (ii) die Auswahl und Hyperparameter-Optimierung verschiedener Machine Learning Algorithmen (Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Partial Least Squares und Convolutional Neural Network); sowie (iii) das Produktdesign der gesleevten Flaschen (Flaschen- und Sleeve-Parameter, Oberflächenbeschaffenheit und nicht-detektierbare Fälle). Zur Simulation unterschiedlicher Trainingsmaterialien wurden dabei zwei Materialdatensätze erstellt, die aus (a) Sleeve- und Flaschenneuware und (b) Post-Consumer-Kunststoffflaschen aus Sortieranlagen bestehen.
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