On-line analysis for the classification of metal and plastic scrap using Laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning algorithms

Several approaches to machine learning algorithms for the analysis of LIBS data collected from scrap pieces on conveyor belt have been tested. The methods include decision tree, artificial neural networks, and principal component analysis based techniques.

The performance of each algorithm in terms of classification accuracy and robustness is presented. Methods for data-preprocessing have also been tested which includes the normalization and selection of spectral features.



Copyright: © ANTS - Institut für anthropogene Stoffkreisläufe an der RWTH Aachen
Quelle: SBSC 2018 (März 2018)
Seiten: 4
Preis inkl. MwSt.: € 0,00
Autor: Jonas Petersson
Baptiste Ottino
Arne Bengtson
Bertrand Noharet
Tania Irebo Schwartz

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