19/02/2024
📌Our latest research on microplastic classification using deep learning algorithm has just been published with Springer Nature in Scientific Reports
งานวิจัยนี้ศึกษาวิธีการจำแนกและนับจำนวนไมโครพลาสติกชนิดต่างๆ จากภาพถ่ายกล้องจุลทรรศน์ แบบสเตอริโอภายใต้แสงอัลตราไวโอเลต ด้วย Faster R-CNN (deep learning model) ซึ่งโมเดลที่ได้จากการศึกษานี้สามารถจำแนกไมโครพลาสติกออกเป็น 8 ประเภท ได้แก่ Polypropylene (PP), Low density polyethylene (LDPE), Alkyd, Polyethyl cyanoacrylate (PC), Polyvinylchloride (PVC), Cotton Polyester blend, Polyester และ Fauna ซึ่งมีค่าความถูกต้องของโมเดลอยู่ที่ 85.5–87.8% และ เฉลี่ยความแม่นยำ (mAP) อยู่ที่ 33.9-35.7% การจำแนกประเภทไมโครพลาสติกด้วยการนำ deep learning model มาใช้นั้นให้ความถูกต้องสูง ประหยัดเวลาและประหยัดเงินได้อีกด้วย
📍This paper introduced a novel microplastic classification method that uses Faster R-CNN (deep learning model) to identify the type of microplastic from microplastic images taken under a stereo microscope and UV light. This classification model can classify microplastic into 8 types namely Polypropylene (PP), Low-density polyethylene (LDPE), Alkyd, Polyethyl cyanoacrylate (PC), Polyvinylchloride (PVC), Cotton Polyester blend, Polyester and Fauna which gave high accuracy of 85.5–87.8%, with mAP scores of 33.9 - 35.7% on the testing set. This classification method offers high-accuracy, low-cost, and time-saving automated identification and counting of microplastics.
Full paper: https://www.nature.com/articles/s41598-024-53251-5