一种PCR回收方法及系统

摘要

本发明提供了一种PCR回收识别方法及系统，涉及到塑料回收领域，用于对PCR回收识别对象进行类型识别，包括数据获取阶段和数据处理阶段。通过利用显微光谱仪对不同厚度及不同温度下的PCR回收识别对象进行检测并得到检测数据，利用PCR回收识别对象在最佳厚度及最佳温度下具有最突出的实测数据的特性，可提高数据比对的正确率；该系统能够从物理结构层面适配该PCR回收方法，具有良好的实施便利性和持续作业性，有利于工厂的实际应用。

权利要求

1.一种消费回收塑料PCR回收识别方法，用于对PCR回收识别对象进行类型识别，其特征在于，包括数据获取阶段和数据处理阶段：所述数据获取阶段包括：

执行 次光学检测步骤得到检测数据组，其中，第 次光学检测步骤包括：将所述PCR回收识别对象的第一局部区域变形为厚度为 的板状结构并在温度 下，利用显微光谱仪检测所述第一局部区域生成检测数据 ；

所述数据处理阶段包括：

接收与所述PCR回收识别对象对应的 组检测数据；

通过所述 组检测数据与分类数据库中的最佳实测数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别；

其中，所述分类数据库中包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据；

其中， ， ， ， ；

表示共有 个预设的板状结构厚度，个预设的板状结构厚度依次排序，  表示 个预设的板状结构厚度中的板状结构厚度排序编号；

表示共有 个预设的温度值， 个预设的温度值依次排序，  表示 个预设的温度值中的温度值排序编号；

检测数据的总数量为 组， 组检测数据依次排序，  表示 组检测数据中的检测数据排序编号。

2.如权利要求1所述的PCR回收识别方法，其特征在于，排序编号为的板状结构厚度和排序编号为的板状结构厚度满足以下条件：， 。

3.如权利要求1所述的 PCR回收识别方法，其特征在于，所述显微光谱仪为显微傅里叶变换红外光谱仪；

所述利用显微光谱仪检测所述第一局部区域并生成检测数据 包括：调节显微傅里叶变换红外光谱仪至透射模式或反射模式并对所述第一局部区域进行检测，生成检测数据 ；

所述检测数据 为红外光谱。

4.如权利要求1所述的PCR回收识别方法，其特征在于，所述通过 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式包括：基于红外光谱的峰特征进行数据比对；

或基于红外光谱的相似性进行比对。

5.如权利要求4所述的PCR回收识别方法，其特征在于，所述基于红外光谱的峰特征进行数据比对包括：在所述检测数据 中筛选得到若干个峰点，以固定阶函数拟合所述若干个峰点，得到拟合曲线；

将所述拟合曲线作为红外光谱，基于红外光谱的相似性与所述分类数据库中的数据进行比对。

6.如权利要求4所述的PCR回收识别方法，其特征在于，所述基于红外光谱的相似性进行比对包括：基于点方法进行红外光谱的相似性比对；

基于形状方法进行红外光谱的相似性比对；

基于分段的方法进行红外光谱的相似性比对；

基于任务的方法进行红外光谱的相似性比对。

7.如权利要求4所述的PCR回收识别方法，其特征在于，通过所述 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别包括：将每一组检测数据 遍历与所有预设数据组的最佳实测数据进行基于红外光谱的相似性比对并得到相似性估值；

将所述PCR回收识别对象的类型判定为相似性估值最高的最佳实测数据所对应的PCR名称。

8.一种消费回收塑料PCR回收识别系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至7任一项所述的PCR回收识别方法，包括：变形设备：用于将所述PCR回收识别对象的第一局部区域厚度变形为厚度为 的板状结构；

加热设备：用于将PCR回收识别对象的第一局部区域的温度调节至 ；

显微光谱仪：用于对所述第一局部区域进行检测并生成检测数据 ；

分类数据库：包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据；

处理模块：用于接收所述检测数据 ，并通过所述检测数据 与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别。

9.如权利要求8所述的回收识别系统，其特征在于，还包括耐热传输带和分区加热限位装置，所述耐热传输带和所述分区加热装置组合形成所述变形设备和所述加热设备；

所述耐热传输带的工作面朝第一方向平动；

所述分区加热限位装置设置在所述耐热传输带上方；

所述分区加热限位装置包括底板和若干个温度控制单元，所述底板的正面朝向所述工作面，所述若干个温度控制单元设置在所述底板的背面上；

所述分区加热限位装置在第一方向上划分为两个以上的分区，沿着第一方向的指向，每一个分区的底板的正面与所述耐热传输带的工作面的距离逐渐减小，每一个分区的底板的背面上设置有一个所述温度控制单元。

10.如权利要求9所述的回收识别系统，其特征在于，每一个所述分区的底板上设置有观察孔，所述观察孔内填充有透明介质；

所述显微光谱仪通过所述透明介质对对应的第一局部区域进行检测。

说明书

一种PCR回收方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及到塑料回收领域，具体涉及到一种PCR回收方法及系统。

背景技术

[0002] PCR全称是Post‑Consumer Recycled material，即消费回收塑料，如PET、PE、PP、HDPE等的回收材料，具体的，日常常用的用品如饭盒、洗发水瓶、矿泉水瓶、洗衣机桶等回收塑料均属于消费回收塑料。

[0003] 在PCR回收阶段，PCR的类型有多种，针对不同的PCR材料，需要采用不同的回收方法；为了针对性的对不同的PCR采用相应的回收方法，需要首先对回收的PCR进行类型识别。

发明内容

[0004] 本发明提供了一种PCR回收识别方法及系统，通过显微光谱仪对PCR材料在不同厚度及温度条件下进行检测，通过与现有数据比对的方式，可较为准确的对PCR的种类进行确认，有利于PCR回收的自动化实现。

[0005] 相应的，本发明提供了一种PCR回收识别方法，用于对PCR回收识别对象进行类型识别，包括数据获取阶段和数据处理阶段：

[0006] 所述数据获取阶段包括：

[0007] 执行 次光学检测步骤得到检测数据组，其中，第 次光学检测步骤包括：将所述PCR回收识别对象的第一局部区域变形为厚度为 的板状结构并在 温度下，利用显微光谱仪检测所述第一局部区域生成检测数据 ；

[0008] 所述数据处理阶段包括：

[0009] 接收与所述PCR回收识别对象对应的 组检测数据；

[0010] 通过所述 组检测数据与分类数据库中的最佳实测数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别；

[0011] 其中，所述分类数据库中包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据；

[0012] 其中， ， ， ， ；

[0013] 表示共有 个预设的板状结构厚度， 个预设的板状结构厚度依次排序，表示 个预设的板状结构厚度中的板状结构厚度排序编号；

[0014] 表示共有 个预设的温度值， 个预设的温度值依次排序， 表示 个预设的温度值中的温度值排序编号；

[0015] 检测数据的总数量为 组， 组检测数据依次排序， 表示 组检测数据中的检测数据排序编号。

[0016] 可选的实施方式，排序编号为 的板状结构厚度和排序编号为 的板状结构厚度满足以下条件：

[0017] ， 。

[0018] 可选的实施方式，所述显微光谱仪为显微傅里叶变换红外光谱仪；

[0019] 所述利用显微光谱仪检测所述第一局部区域并生成检测数据 包括：

[0020] 调节显微傅里叶变换红外光谱仪至透射模式或反射模式并对所述第一局部区域进行检测，生成检测数据 ；

[0021] 所述检测数据 为红外光谱。

[0022] 可选的实施方式，所述通过 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式包括：

[0023] 基于红外光谱的峰特征进行数据比对；

[0024] 或基于红外光谱的相似性进行比对。

[0025] 可选的实施方式，所述基于红外光谱的峰特征进行数据比对包括：

[0026] 在所述检测数据 中筛选得到若干个峰点，以固定阶函数拟合所述若干个峰点，得到拟合曲线；

[0027] 将所述拟合曲线作为红外光谱，基于红外光谱的相似性与所述分类数据库中的数据进行比对。

[0028] 可选的实施方式，所述基于红外光谱的相似性进行比对包括：

[0029] 基于点方法进行红外光谱的相似性比对；

[0030] 基于形状方法进行红外光谱的相似性比对；

[0031] 基于分段的方法进行红外光谱的相似性比对；

[0032] 基于任务的方法进行红外光谱的相似性比对。

[0033] 可选的实施方式，通过所述 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别包括：

[0034] 将每一组检测数据 遍历与所有预设数据组的最佳实测数据进行基于红外光谱的相似性比对并得到相似性估值；

[0035] 将所述PCR回收识别对象的类型判定为相似性估值最高的最佳实测数据所对应的PCR名称。

[0036] 相应的，本发明提供了一种PCR回收识别系统，用于实现上述的PCR回收识别方法，包括：

[0037] 变形设备：用于将所述PCR回收识别对象的第一局部区域厚度变形为厚度为的板状结构；

[0038] 加热设备：用于将PCR回收识别对象的第一局部区域的温度调节至 ；

[0039] 显微光谱仪：用于对所述第一局部区域进行检测并生成检测数据 ；

[0040] 分类数据库：包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据；

[0041] 处理模块：用于接收所述检测数据 ，并通过所述检测数据 与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别。

[0042] 可选的实施方式，还包括耐热传输带和分区加热限位装置，所述耐热传输带和所述分区加热装置组合形成所述变形设备和所述加热设备；

[0043] 所述耐热传输带的工作面朝第一方向平动；

[0044] 所述分区加热限位装置设置在所述耐热传输带上方；

[0045] 所述分区加热限位装置包括底板和若干个温度控制单元，所述底板的正面朝向所述工作面，所述若干个温度控制单元设置在所述底板的背面上；

[0046] 所述分区加热限位装置在第一方向上划分为两个以上的分区，沿着第一方向的指向，每一个分区的底板的正面与所述耐热传输带的工作面的距离逐渐减小，每一个分区的底板的背面上设置有一个所述温度控制单元。

[0047] 可选的实施方式，每一个所述分区的底板上设置有观察孔，所述观察孔内填充有透明介质；

[0048] 所述显微光谱仪通过所述透明介质对对应的第一局部区域进行检测。

[0049] 综上，本发明提供了一种PCR回收方法及系统，利用显微光谱仪对不同厚度及不同温度下的PCR回收识别对象进行检测并得到检测数据，利用PCR回收识别对象在最佳厚度及最佳温度下具有最突出的实测数据的特性，可提高数据比对的正确率；该系统能够从物理结构层面适配该PCR回收方法，具有良好的实施便利性和持续作业性，有利于工厂的实际应用。

附图说明

[0050] 图1为本发明实施例的PCR回收识别方法流程图。

[0051] 图2为本发明实施例的PCR回收识别方法的数据获取阶段流程图。

[0052] 图3为本发明实施例的数据处理阶段的流程图。

[0053] 图4为PLA的红外谱图。

[0054] 图5本发明实施例的PCR回收识别系统的结构示意图。

具体实施方式

[0055] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

[0056] PCR回收涉及到了多类型的PCR材料混合回收的情况，实际实施中需要首先对PCR进行类型的分类后，再对每一个类别的塑料进行针对性的混合处理。PCR是指消费回收塑料，目前消费回收塑料的种类繁多，例如仅饮料包装瓶就有数千款，但经过统计发现，由于成本压力，除了颜色的差异外，同类型的产品的包装瓶的材料组分类型一般就只有十数种，这大大降低了PCR的识别难度。

[0057] 图1示出了本发明实施例的PCR回收识别方法流程图。基于上述发现，本发明实施例提供了一种PCR回收识别方法，用于对PCR回收识别对象进行类型识别，基本的，该PCR回收识别方法包括数据获取阶段和数据处理阶段两个基本过程。

[0058] 其中，数据获取阶段主要用于获取PCR回收识别对象的数字化数据，以供处理模块在数据处理阶段对PCR进行分析识别及分类。

[0059] 图2示出了本发明实施例的PCR回收识别方法的数据获取阶段流程图。基本的，所述数据获取阶段包括：

[0060] 执行 次光学检测步骤；

[0061] 具体的，第 次光学检测步骤包括：

[0062] 将所述PCR回收识别对象的第一局部区域变形为厚度为 的板状结构并在温度下，利用显微光谱仪检测所述第一局部区域生成检测数据 。

[0063] 对于变形的概念定义，在本发明实施例中是指以现有技术下的任何方式将PCR回收识别对象的第一局部区域加工为厚度为 的板状结构；根据温度的不同，PCR回收识别对象的状态可能为固态和熔融态（液态）。

[0064] 具体的，由于在对PCR回收识别对象进行分类前是并不能知道PCR回收识别对象的类型的，不同的PCR材料在不同的厚度下具有不同的光谱吸收特性，PCR材料的光谱吸收特性在不同的厚度下会呈现出迥然不同的差异，不同的PCR材料会具有一个对应的厚度，在该厚度下，该PCR材料会具有一个最为理想的特征光谱曲线，因此，在本发明实施例中，需要对PCR材料首先进行厚度进行变化调整。

[0065] 另外，由于固态物的显微光谱识别具有粒径要求，一般的工厂设备在常规工况下很难满足加工需求，因此，本发明实施例的PCR的显微光谱识别作业要求PCR处于液态。PCR一般为有机物混合材料，不具有固定的熔点，但会存在一个熔融温度区间，温度的变化能够使得PCR在固态、熔融状态之间切换，相应的，对于显微光谱识别而言，除了粒径要求难以达到外，固态下的PCR在粉碎后会存在较多的裂纹和缝隙，所得到的检测数据不具有实用性；因此，在检测过程中，通过温度的逐渐调整，PCR材料会处于熔融状态，在该状态下得到的光谱才具有实际检测意义，通过改变熔融状态的PCR材料的厚度，才能得到可能与分类数据库中的最佳实测数据相似的数据。

[0066] 具体的，对于单件PCR而言，在实际加工中，基于常规的加工工艺，如压制、粉碎等工艺，对于PCR的厚度的变化控制一般是从厚度较厚的状态加工至厚度较薄的状态，因此，一般会将PCR加工至某一厚度值时，遍历所有预设的温度值并获取其检测数据，相对应的，在实际执行程序的设计中，执行 次光学检测步骤的具体流程为：

[0067] S101：设定初始值，其中， ， ；

[0068] S102：判断 是否成立，若 ，程序结束，若 ，执行步骤S103；

[0069] S103：判断 是否成立，若 ，跳转至步骤S106，若 ，执行步骤S104；

[0070] S104：将所述PCR回收识别对象的第一局部区域变形为厚度为 的板状结构并在 温度下，利用显微光谱仪检测所述第一局部区域生成检测数据 ；

[0071] S105： 自增1后跳转至步骤S103；

[0072] S106： 自增1后跳转至步骤S102。

[0073] 在检测数据获取完成后，需要对检测数据进行处理，以及根据检测数据推测所述PCR回收识别对象的种类。

[0074] 图3示出了本发明实施例的数据处理阶段的流程图。

[0075] 具体的，所述数据处理阶段包括：

[0076] S301：接收与所述PCR回收识别对象对应的 组检测数据；

[0077] 具体的，根据检测相关的仪器设备的设置， 组检测数据在实际传输时可能存在先后顺序关系，因此，对于同一件PCR回收识别对象的检测数据，因采用相应的地址池对其进行缓存，待检测数据的数量满足数量条件时才进行后续的处理步骤。

[0078] 具体的，关于 组检测数据的传输，由于实际实施中，工厂环境内多台相关的检测设备共同进行工作，一般的， 组检测数据都会上传至云端再通过处理模块进行处理；具体的，云端对数据会进行记录并用于分类数据库的更新学习。

[0079] 具体的，关于分类数据库的更新主要涉及到的云端更新和本地更新两种方式；云端更新的方式主要为软件开发商在运营期间，持续不断的对现在市面上的PCR产品进行数据化的学习，数据的来源可以为主动检测得到，也可以来源于各个下游工厂的上传；相应的，本地更新方式则是由下游工厂自行采集数据并进行类型的确认，通过数据的关联性构建黑盒联系（机器学习），又或者基于选定的函数或比对方式构建二者之间的联系。

[0080] S302：通过所述 组检测数据与分类数据库中的最佳实测数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别；

[0081] 具体的，分类数据库中预先储存有实测得到的最佳实测数据。

[0082] 具体的，所述分类数据库中包括若干组预设数据组；由于最终导出的分类结果是PCR名称（表示PCR材料的实际类别），因此，实际构建的预设数据组的主键可以为PCR名称，对应的，还应该包括该材料的实测数据。

[0083] 具体的，所述检测数据在所述预设数据组中的形式如下：

[0084] 所述分类数据库中包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据。

[0085] 具体的，关于以上所提及的字母的具体限制如下：

[0086] ， ， ， 。

[0087] 具体的， 表示共有 个预设的板状结构厚度， 个预设的板状结构厚度依次排序， 表示 个预设的板状结构厚度中的板状结构厚度排序编号；

[0088] 表示共有 个预设的温度值， 个预设的温度值依次排序， 表示 个预设的温度值中的温度值排序编号；

[0089] 检测数据的总数量为 组， 组检测数据依次排序， 表示 组检测数据中的检测数据排序编号；

[0090] 主要用于对 、 、 三者关系进行限定，从数据逻辑上避免不同数据之间产生重复或冲突。

[0091] 具体的，根据实际实施条件限定，对于单件PCR而言，在实际加工中，基于常规的加工工艺，如压制、粉碎等工艺，对于PCR的厚度的变化控制一般是从厚度较厚的状态加工至厚度较薄的状态，因此，一般会将PCR加工至某一厚度值时，遍历所有预设的温度值并获取其检测数据，排序编号为 的板状结构厚度和排序编号为 的板状结构厚度满足以下条件：

[0092] ， ，即在任意两个编号相邻的板状结构厚度数值中，编号相对较大的板状结构厚度数值较小，在检测数据的获取过程中，PCR回收识别对象的厚度逐渐减小。

[0093] 具体的，所述显微光谱仪为显微傅里叶变换红外光谱仪；显微傅里叶变换红外光谱仪是一种红外光谱仪附件，其主要应用于结构鉴定、定量分析和化学动力学研究等，它的解析能够提供许多关于官能团的信息，红外峰的位置与强度反映了分子结构上的特点，可以用来鉴别未知物的结构组成或确定其化学基团；而吸收谱带的吸收强度与化学基团的含量有关，可用于进行定量分析和纯度鉴定，目前已广泛应用于司法鉴定中各类物证材料（包括有机、无机物证材料）样品的定性和定量分析，不仅能准确的确定物证材料的各种化学成分，还可以采用对比分析的方法，快速有效地得到直接的取证结果。

[0094] 需要说明的是，除了红外光谱以外，拉曼光谱也为常用的光谱类型之一，本发明是红外光谱为例进行说明。

[0095] 在本发明实施例中主要通过显微傅里叶变换红外光谱仪得到PCR回收识别对象的光谱，并通过光谱情况推断PCR回收识别对象的种类。

[0096] 具体的，所述利用显微光谱仪检测所述第一局部区域并生成检测数据 包括：调节显微傅里叶变换红外光谱仪至透射模式或反射模式并对所述第一局部区域进行检测，生成检测数据 ；所述检测数据 为红外光谱。

[0097] 进一步的，通过检测数据 （红外光谱）的获取，实际上将PCR回收识别对象从物理世界的实体通过特定形式转换为可供处理的数字数据，通过对数字数据的识别可推断出PCR回收识别对象的具体种类。

[0098] 具体的，针对红外光谱的特性（红外光谱实质为一条在预设区间内的连续函数曲线），所述通过所述 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式包括：

[0099] 基于红外光谱的峰特征进行数据比对；或基于红外光谱的相似性进行比对。

[0100] 为了便于说明，图4示出了PLA的红外谱图（190摄氏度，0.5毫米），其中，1754cm‑1由‑1 ‑1于超共轭效应频率升高，870cm 代表酯的出峰，757cm 代表甲基的出峰。

[0101] 另外，表一 示出了不同材料的峰特性（特征峰）。

[0102]

[0103] 表一

[0104] 具体的，不同种类PCR之间的材料差异会导致材料本身的微观组成成分发生变化，显微傅里叶变换红外光谱仪的实际检测区域为一个固定形状的区域，由于不同材料的基团差异，会导致红外光谱的峰产生变化，因此，实质上，要识别出不同的PCR材料，主要是根据其峰的表现特征进行识别，因此，关于对红外光谱的比对，可采用整体比对（对整个红外光谱进行比对）的方式或局部比对（仅针对峰特征进行比对）的方式实现。

[0105] 具体的，对于峰特征比对的方式，由于峰一般都是离散的，离散数据的比对在实际操作中一般都是采用编辑距离方法或最长公共子序列方法实现，但是编辑距离方法或最长公共子序列方法的实际运算量较大，相应的，一般可以将离散数据转换为连续数据后再进行比对。

[0106] 具体的，离散数据转换为连续数据的方式是基于对某种函数的代入拟合实现的，关于所述函数的具体形式可根据需求进行选取；如追求数据拟合的准确性，可选取高阶函数，但其计算量会相对较大；如追求数据处理的快速性，可选取低阶函数。

[0107] 需要说明的是，红外光谱的峰在实际操作中并非是理想的（即仅具有一个固定的峰），一般的，由于实际操作的振荡问题，在红外光谱真正的峰周围还会存在着与峰波形相近似的结构，常规的，可采用求平均等方式猜测峰的实际存在位置。相应的，原始的红外光谱由于实际条件的影响会具有一定的变化波动性，如果直接用于数据的比对一般会存在相似性判断不准确的缺陷；而通过提取峰后再进行连续曲线的虚拟的实施步骤，可得到较为理想的红外光谱（虚拟的数据）形状，以提高后续的比对过程的速度。

[0108] 相应的，最佳实测数据的数据来源（即最佳实测数据所采用的数据处理方法）应该与检测数据的数据来源（即检测数据所采用的数据处理方法）保持一致，该实施方式才能保证检测数据和实测数据的可对比性。

[0109] 具体的，所述基于红外光谱的峰特征进行数据比对包括：

[0110] 在所述检测数据 中筛选得到若干个峰点，以固定阶函数拟合所述若干个峰点，得到拟合曲线；

[0111] 将所述拟合曲线作为红外光谱，基于红外光谱的相似性与所述分类数据库中的数据进行比对。

[0112] 对于检测数据和实测数据的红外光谱的比对，实质上转化为了曲线与曲线之间的相似性比对，无论是直接利用红外光谱进行比对，还是通过提取峰点再进行拟合曲线的构建的比对方式，曲线间的相似性比对方式可基于现有技术实现，例如，现有技术下的曲线间的比对包括：

[0113] 基于点方法进行红外光谱的相似性比对；

[0114] 基于形状方法进行红外光谱的相似性比对；

[0115] 基于分段的方法进行红外光谱的相似性比对；

[0116] 基于任务的方法进行红外光谱的相似性比对。

[0117] 具体的，由于PCR材料在特定厚度和特定温度下具有最为显而易见的红外光谱特性，因此，在实际实施中，关于红外光谱的相似性比对，一般只需要找到最相似的一条红外光谱（一组最佳实测数据）即可。

[0118] 因此，通过所述 组检测数据与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别包括：

[0119] 将每一组检测数据 遍历与所有预设数据组的最佳实测数据进行基于红外光谱的相似性比对并得到相似性估值；

[0120] 将所述PCR回收识别对象的类型判定为相似性估值最高的最佳实测数据所对应的PCR名称。

[0121] 需要说明的是，最佳实测数据是需要通过对一系列的实测数据进行筛选得出的，通过最佳实测数据能够清楚的反映出PCR材料的特殊性，不同PCR材料之间的最佳实测数据之间应该存在可供计算机识别的差异性。

[0122] 相应的，本发明实施例还提供了一种PCR回收识别系统，用于实现如上所述的PCR回收识别方法，包括：

[0123] 变形设备：用于将所述PCR回收识别对象的第一局部区域厚度变形为厚度为的板状结构；

[0124] 加热设备：用于将PCR回收识别对象的第一局部区域的温度调节至 ；

[0125] 显微光谱仪：用于对所述第一局部区域进行检测并生成检测数据 ；

[0126] 分类数据库：包括若干组预设数据组，每一组预设数据组包括PCR名称和对应于所述PCR名称的最佳实测数据，所述最佳实测数据为对应于所述PCR名称的材料在最佳厚度以及最佳温度下，通过显微光谱仪测定得到的检测数据；

[0127] 处理模块：用于接收所述检测数据 ，并通过所述检测数据 与分类数据库中的数据比对的方式对所述PCR回收识别对象进行类型识别。

[0128] 图5示出了本发明实施例的PCR回收识别系统的结构示意图，其中，PCR回收识别系统中的加热设备、分类数据库以及处理模块在图中并未示出，具体实施中可根据具体情况在现有技术下进行选用。

[0129] 在实际实施中，本发明实施例还提供了一种更为具体的实施方式以供参考，具体的，所述PCR回收识别系统还包括耐热传输带1和分区加热限位装置，所述耐热传输带1和所述分区加热装置组合形成所述变形设备和所述加热设备；

[0130] 所述耐热传输带1的工作面朝第一方向平动；

[0131] 所述分区加热限位装置设置在所述耐热传输带上方；

[0132] 所述分区加热限位装置包括底板4和若干个温度控制单元，所述底板的正面朝向所述工作面，所述若干个温度控制单元设置在所述底板的背面上；

[0133] 所述分区加热限位装置在第一方向上划分为两个以上的分区2，沿着第一方向的指向，每一个分区的底板4的正面与所述耐热传输带的工作面的距离逐渐减小，每一个分区4的底板的背面上设置有一个所述温度控制单元。

[0134] 具体的，每一个所述分区的底板上设置有观察孔，所述观察孔内填充有透明介质；所述显微光谱仪3通过所述透明介质对对应的第一局部区域进行检测。

[0135] 具体的，参照附图图5所示，箭头指向方向为第一方向，PCR回收识别对象可以进行预处理，也可以不进行预处理，通过挤压的方式从图示方向的左侧进入至所述耐热传输带和底板之间，耐热传输带视为一平面，沿着第一方向的纸箱，底板与耐热传输带之间的距离逐渐减小，由于耐热传输带是不断运动的，且由于左侧存在挤压力，PCR回收识别对象会尽可能填满耐热传输带和底板之间的空间，通过该实施方式，可以得到不同厚度的PCR回收识别对象的第一局部结构；而针对温度的问题，由于PCR回收识别对象要完全经过每一个分区下方都需要经过一定的时间，在该时间段中，底板的温度可控的产生变化，基于可实施性考虑，温度是从低到高进行变化的。

[0136] 在PCR回收识别对象经过底板下方的过程中，每一个分区都有对应的显微光谱仪可对对应分区下方的PCR回收识别对象进行检测数据的获取，并最终得到 组测试数据；处理模块利用该 组测试数据对PCR回收识别对象进行种类识别，得到该PCR回收识别对象的种类；在得到该PCR回收识别对象的种类后，可进行后续的分类回收作业。

[0137] 具体的，以上对于该PCR回收识别系统提供的具体实施例，其中的分区加热限位装置主要起到了调节PCR回收识别对象5的厚度以及温度的功能，对于显微光谱仪而言，由于需要对检测样品具有一定限制要求，如切片、成膜等，利用底板与耐热传输带之间的距离变化设计结构，可发挥类似于样品加工的作用。

[0138] 综上，本发明实施例提供了一种PCR回收方法及系统，利用显微光谱仪对不同厚度及不同温度下的PCR回收识别对象进行检测并得到检测数据，利用PCR回收识别对象在最佳厚度及最佳温度下具有最突出的实测数据的特性，可提高数据比对的正确率；该系统能够从物理结构层面适配该PCR回收方法，具有良好的实施便利性和持续作业性，有利于工厂的实际应用。

[0139] 以上对本发明实施例所提供的PCR回收方法及系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。