結果與討論

在本研究中，我們利用訓練數據集構建模型，對四種從近紅外（NIR）圖像中提取與聚合物結晶度相關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 成分數量。

在方法 1 和 2 構建的 PLS 模型中，基于二階導數的模型 2 相較于使用平均光譜的方法 1，對數據的效果更佳。  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化模型預測能力

當 r 比為 0.8 時，方法 3 取得最佳結果；而 r 比為 0.1 時，方法 4 的二階導數能提供最佳的 MIR 模型。不過，方法 4 的預測能力相對較低，原因在于低 r 比使得結晶度與數據中最大變異源 t1 幾乎無關，而主要與 t2 相關，且二階導數中的大部分信息與結晶度關聯不大。

通過比較四種方法的擬合質量，發現原始反射光譜（方法 1）誤差最大，二階導數（方法 2）表現較好

應用于反射光譜的 MIR 方法 3 和應用于二階導數的 MIR 方法 4 的均方根誤差分別為 1.78 和 6.83。這表明對圖像數據執行 MIA 提取相關特征，在直接應用于光譜時可提升預測能力，但在使用二階導數時卻適得其反。

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

由于冷卻系統設計會導致樣品表面產生結晶模式差異，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現，不同方法預測的結晶度存在顯著差異。

方法 1 略有高估，基于二階導數的方法 2 和方法 4 傾向于預測樣品的平均結晶度，而只有基于反射光譜的 MIR 方法 3 能提供合理的結晶度分布圖，其平均預測誤差，在 DSC 實驗誤差范圍內，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果相近，但在預測特定聚合物類型表面結晶度分布時卻大相徑庭。這是因為結晶度矢量的方差源于每種聚合物的平均結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 模型對局部結晶度變化的解釋能力更強。

結論

本研究致力于開發快速、非侵入式的在線近紅外成像傳感器，用于監測薄聚合物材料表面結晶度的時空變化。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構精細測量的需求。

通過實驗，我們測試并比較了四種方法，結果顯示方法 2 和方法 3 在預測大范圍結晶度時表現出色，但只有方法 3 能夠成功預測冷卻速率變化引起的細微結晶度變化，且其預測的結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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