近红外高光谱预测聚合物薄膜结晶度 下

结果与讨论

在本研究中，我们利用训练数据集构建模型，对四种从近红外（NIR）图像中提取与聚合物结晶度相关特征的方法进行了深入探讨。

首先，使用 SIMCA - P + V10 软件，通过标准留一交叉验证程序确定了模型的 PLS 成分数量。

在方法 1 和 2 构建的 PLS 模型中，基于二阶导数的模型 2 相较于使用平均光谱的方法 1，对数据的效果更佳。  编辑

对于方法 3 和方法 4，通过选择 MIA（t12）得到的前两个得分向量的线性组合来优化模型预测能力

当 r 比为 0.8 时，方法 3 取得最佳结果；而 r 比为 0.1 时，方法 4 的二阶导数能提供最佳的 MIR 模型。不过，方法 4 的预测能力相对较低，原因在于低 r 比使得结晶度与数据中最大变异源 t1 几乎无关，而主要与 t2 相关，且二阶导数中的大部分信息与结晶度关联不大。

通过比较四种方法的拟合质量，发现原始反射光谱（方法 1）误差最大，二阶导数（方法 2）表现较好

应用于反射光谱的 MIR 方法 3 和应用于二阶导数的 MIR 方法 4 的均方根误差分别为 1.78 和 6.83。这表明对图像数据执行 MIA 提取相关特征，在直接应用于光谱时可提升预测能力，但在使用二阶导数时却适得其反。

在模型验证和结晶度空间分布的研究中，我们运用在训练集上开发的四个模型，对未用于建模的样本区域进行结晶度预测。 

由于冷却系统设计会导致样品表面产生结晶模式差异，这些方法应能捕捉到这些变化。

通过对 HDPE、PP 和 LDPE 三种聚合物样品的分析发现，不同方法预测的结晶度存在显著差异。

方法 1 略有高估，基于二阶导数的方法 2 和方法 4 倾向于预测样品的平均结晶度，而只有基于反射光谱的 MIR 方法 3 能提供合理的结晶度分布图，其平均预测误差，在 DSC 实验误差范围内，且方法 3 和 4（MIR 模型）对所有聚合物种类的预测误差更一致，这为分析复杂材料提供了可能。

尽管方法 2 和方法 3 在训练集上的预测结果相近，但在预测特定聚合物类型表面结晶度分布时却大相径庭。这是因为结晶度矢量的方差源于每种聚合物的平均结晶度差异以及冷却速率引起的变化。

方法 2 通过增强光谱跃迁，更适合预测平均结晶度或识别聚合物类型，而方法 3 基于原始反射光谱的 MIR 模型对局部结晶度变化的解释能力更强。

结论

本研究致力于开发快速、非侵入式的在线近红外成像传感器，用于监测薄聚合物材料表面结晶度的时空变化。过去基于探针的近红外光谱法只能测量样品上的单个点或线，无法满足对薄聚合物材料局部微结构精细测量的需求。

通过实验，我们测试并比较了四种方法，结果显示方法 2 和方法 3 在预测大范围结晶度时表现出色，但只有方法 3 能够成功预测冷却速率变化引起的细微结晶度变化，且其预测的结晶度空间分布与加工条件相符，并得到了部分验证。

此外，方法 3 对于三种聚合物使用单个模型时预测能力始终较高，这一特性使其在聚合物共混物或复合材料等更复杂材料的分析中具有广阔的应用前景。

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