結(jié)果與討論

在本研究中，我們利用訓練數(shù)據(jù)集構(gòu)建模型，對四種從近紅外（NIR）圖像中提取與聚合物結(jié)晶度相關(guān)特征的方法進行了深入探討。

首先，使用 SIMCA - P + V10 軟件，通過標準留一交叉驗證程序確定了模型的 PLS 成分數(shù)量。

在方法 1 和 2 構(gòu)建的 PLS 模型中，基于二階導數(shù)的模型 2 相較于使用平均光譜的方法 1，對數(shù)據(jù)的效果更佳。  編輯

對于方法 3 和方法 4，通過選擇 MIA（t12）得到的前兩個得分向量的線性組合來優(yōu)化模型預測能力

當 r 比為 0.8 時，方法 3 取得最佳結(jié)果；而 r 比為 0.1 時，方法 4 的二階導數(shù)能提供最佳的 MIR 模型。不過，方法 4 的預測能力相對較低，原因在于低 r 比使得結(jié)晶度與數(shù)據(jù)中最大變異源 t1 幾乎無關(guān)，而主要與 t2 相關(guān)，且二階導數(shù)中的大部分信息與結(jié)晶度關(guān)聯(lián)不大。

通過比較四種方法的擬合質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)原始反射光譜（方法 1）誤差最大，二階導數(shù)（方法 2）表現(xiàn)較好

應用于反射光譜的 MIR 方法 3 和應用于二階導數(shù)的 MIR 方法 4 的均方根誤差分別為 1.78 和 6.83。這表明對圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行 MIA 提取相關(guān)特征，在直接應用于光譜時可提升預測能力，但在使用二階導數(shù)時卻適得其反。

在模型驗證和結(jié)晶度空間分布的研究中，我們運用在訓練集上開發(fā)的四個模型，對未用于建模的樣本區(qū)域進行結(jié)晶度預測。 

由于冷卻系統(tǒng)設(shè)計會導致樣品表面產(chǎn)生結(jié)晶模式差異，這些方法應能捕捉到這些變化。

通過對 HDPE、PP 和 LDPE 三種聚合物樣品的分析發(fā)現(xiàn)，不同方法預測的結(jié)晶度存在顯著差異。

方法 1 略有高估，基于二階導數(shù)的方法 2 和方法 4 傾向于預測樣品的平均結(jié)晶度，而只有基于反射光譜的 MIR 方法 3 能提供合理的結(jié)晶度分布圖，其平均預測誤差，在 DSC 實驗誤差范圍內(nèi)，且方法 3 和 4（MIR 模型）對所有聚合物種類的預測誤差更一致，這為分析復雜材料提供了可能。

盡管方法 2 和方法 3 在訓練集上的預測結(jié)果相近，但在預測特定聚合物類型表面結(jié)晶度分布時卻大相徑庭。這是因為結(jié)晶度矢量的方差源于每種聚合物的平均結(jié)晶度差異以及冷卻速率引起的變化。

方法 2 通過增強光譜躍遷，更適合預測平均結(jié)晶度或識別聚合物類型，而方法 3 基于原始反射光譜的 MIR 模型對局部結(jié)晶度變化的解釋能力更強。

結(jié)論

本研究致力于開發(fā)快速、非侵入式的在線近紅外成像傳感器，用于監(jiān)測薄聚合物材料表面結(jié)晶度的時空變化。過去基于探針的近紅外光譜法只能測量樣品上的單個點或線，無法滿足對薄聚合物材料局部微結(jié)構(gòu)精細測量的需求。

通過實驗，我們測試并比較了四種方法，結(jié)果顯示方法 2 和方法 3 在預測大范圍結(jié)晶度時表現(xiàn)出色，但只有方法 3 能夠成功預測冷卻速率變化引起的細微結(jié)晶度變化，且其預測的結(jié)晶度空間分布與加工條件相符，并得到了部分驗證。

此外，方法 3 對于三種聚合物使用單個模型時預測能力始終較高，這一特性使其在聚合物共混物或復合材料等更復雜材料的分析中具有廣闊的應用前景。

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