，成功實現(xiàn)了對回收廠中破碎塑料的高效識別分類，并通過判別分析的數(shù)值對塑料質量進行分類。隨后，董鵑等利用Raman光譜分選法實現(xiàn)了食品包裝塑料的分選鑒別，度高達95%。

總的來說

，Raman光譜分選法具有對樣品無破壞性、檢測靈敏、準確度高、對塑料濕度要求低、塑料適用性廣等優(yōu)點，尤其是對于鑒定塑料尺寸在20μm以下的塑料碎片具有顯著優(yōu)勢。近年來，該技術在微塑料的識別分選中發(fā)揮了重要作用,是塑料分選的重要手段之一。但該方法也存在受塑料雜質信號干擾嚴重的問題，這極大地影響了該方法的檢測速率和準確性，同時該技術識別塑料較慢，因此，難以滿足工業(yè)要求的快速識別標準。

3.4

激光誘導擊穿光譜（LIBS）分選法

激光誘導擊穿光譜分選法通過對受強激光照射的塑料表面產(chǎn)生的等離子體所發(fā)出的光譜頻率和強度進行檢測分析

，從而識別塑料種類，近年來受到科學家們的廣泛關注和研究。

1998年

，Sattmann等利用激光誘導擊穿光譜法，通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)了HDPE,LDPE,PET,PP,PVC的分類識別，取得良好的分類識別效果。2006年，Anzano等利用激光誘導擊穿光譜法實現(xiàn)了電子垃圾塑料ABS,PS,PE,PC,PP,PA的快速識別分選。隨后，Gondal等也詳細研究了LIBS對HDPE,LDPE,PS,PP,PET,PVC塑料的分選，研究表明：LIBS是一種快速分類不同種類塑料的有效工具，對廢物管理具有重要作用。

2011年，Boueri等利用240~820nm譜帶的激光誘導擊穿光譜法

，結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，實現(xiàn)了PP、PVC