論文の概要: Classification of Microplastic Particles in Water using Polarized Light Scattering and Machine Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06901v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 09:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.191944
• Title: Classification of Microplastic Particles in Water using Polarized Light Scattering and Machine Learning Methods
• Title（参考訳）: 偏光散乱と機械学習による水中微小プラスチック粒子の分類
• Authors: Leonard Saur, Marc von Pawlowski, Ulrich Gengenbach, Ingo Sieber, Hossein Shirali, Lorenz Wührl, Rainer Kiko, Christian Pylatiuk,
• Abstract要約: 本稿では, 水中で直接マイクロプラスチックを識別し, その場で分類するための新しいリフレクションベースアプローチを紹介し, 検証する。 我々は、リニア偏光レーザー光を照射し、反射信号を捕捉することで、無色のマイクロプラスチック粒子(50-300$mu$m)を分類する。 高密度ポリエチレン, 低密度ポリエチレン, ポリプロピレンの3種類の共重合体を画像ベース分類に深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46950229019783496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Facing the critical need for continuous, large-scale microplastic monitoring, which is hindered by the limitations of gold-standard methods in aquatic environments, this paper introduces and validates a novel, reflection-based approach for the in-situ classification and identification of microplastics directly in water bodies, which is based on polarized light scattering. In this experiment, we classify colorless microplastic particles (50-300 $\mu$m) by illuminating them with linearly polarized laser light and capturing their reflected signals using a polarization-sensitive camera. This reflection-based technique successfully circumvents the transmission-based interference issues that plague many conventional methods when applied in water. Using a deep convolutional neural network (CNN) for image-based classification, we successfully identified three common polymer types, high-density polyethylene, low-density polyethylene, and polypropylene, achieving a peak mean classification accuracy of 80% on the test dataset. A subsequent feature hierarchy analysis demonstrated that the CNN's decision-making process relies mainly on the microstructural integrity and internal texture (polarization patterns) of the particle rather than its macroshape. Critically, we found that the Angle of Linear Polarization (AOLP) signal is significantly more robust against contextual noise than the Degree of Linear Polarization (DOLP) signal. While the AOLP-based classification achieved superior overall performance, its strength lies in distinguishing between the two polyethylene plastics, showing a lower confusion rate between high-density and low-density polyethylene. Conversely, the DOLP signal demonstrated slightly worse overall classification results but excels at accurately identifying the polypropylene class, which it isolated with greater success than AOLP.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,水環境における金標準手法の限界に悩まされる連続的,大規模マイクロプラスチックモニタリングの重要課題に直面する中で,偏光散乱に基づく水中でのマイクロプラスチックのその場分類と識別のための新しいリフレクションベースのアプローチを紹介し,検証する。 この実験では、線形偏光レーザー光を照射し、偏光感応カメラで反射信号を捉えることにより、無色のマイクロプラスチック粒子(50〜300ドル)を分類する。 この反射法に基づく手法は、水中に適用する場合に多くの従来の手法を悩ませる透過法に基づく干渉問題を回避した。 高密度ポリエチレン, 低密度ポリエチレン, ポリプロピレンの3種類の共重合体を画像ベース分類に用いて, ピーク平均分類精度を80%とした。 その後の特徴階層解析により、CNNの決定過程は、主にマクロ形状ではなく、粒子の微細な整合性と内部テクスチャ(偏極パターン)に依存していることが示された。 批判的に,線形偏光の角度(AOLP)信号は,線形偏光の度合い(DOLP)信号よりも,文脈雑音に対してかなり頑健であることがわかった。 AOLPをベースとした分類は、全体的な性能は優れているが、その強さは2つのポリエチレン樹脂を区別することであり、高密度と低密度のポリエチレンとの混同率が低い。 逆に、DOLPシグナルは全体的な分類結果がわずかに悪いが、ポリプロピレン類を正確に同定し、AOLPよりも高い精度で分離した。

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