機械学習を利用した劣化樹脂判別方法の検討

• これまで難しかったポリアミドの種類や劣化樹脂の材質を99%以上の正解率で判別可能
• 樹脂材料の確認、異物の起源調査に

技術の特徴

• 赤外分光分析の測定結果を機械学習を活用して解析
• 人の目では判断が難しいポリアミド樹脂や劣化が進んだ樹脂の種類を正確に判別可能

技術の概要

赤外分光分析法は樹脂材料の簡便な分析方法だが、似たスペクトルの材料は判別困難

ポリアミドの赤外吸収スペクトルは形状が似ており、また劣化が進んだ樹脂もスペクトル形状が似てくるため、どちらも人間の目では判断が難しいという課題があります。

機械学習を用いた判別方法を検討

ポリアミド8種（PA6, PA66, PA46, PA11, PA12, PA6-66, PA6-10, PA6-12）および劣化樹脂6種（PE, PP, PA, PET, PC, PLA）の赤外吸収スペクトルを機械学習して判別モデルを作成しました。

※PA：ポリアミド、 PE：ポリエチレン、PP：ポリプロピレン、PET：ポリエチレンテレフタレート、PC：ポリカーボネート、PLA：ポリ乳酸

企業へのご提案

• 樹脂材料を定性したい方
• 樹脂の異物の分析をしたい方

依頼試験にて対応いたします。ご相談をお待ちしております。