Makro- und Mikrokunststoffuntersuchungen in Kompost mittels hyperspektraler Bildgebung
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Author (Corporation)
Publication date
15.09.2022
Typ of student thesis
Bachelor
Course of study
Type
11 - Student thesis
Editors
Editor (Corporation)
Supervisor
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Special issue
DOI of the original publication
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Series
Series number
Volume
Issue / Number
Pages / Duration
Patent number
Publisher / Publishing institution
Hochschule für Technik FHNW
Place of publication / Event location
Windisch
Edition
Version
Programming language
Assignee
Practice partner / Client
Epyxs GmbH
Abstract
Im vorhergehenden Projekt EUT-P5bb-RS-HS20 wurde die Tauglichkeit von hyperspektraler Bildgebung zur Identifikation von Mikro- und Makroplastik in Kompost untersucht. Dafür wurde ein neuronales Netzwerk mit hyperspektralen Daten von Referenzkunststoffen der Typen Polyethylen (PE), Polystyrol (PS), Polypropylen (PP) und Polyethylenterephthalat (PET) trainiert. Mit diesem Netzwerk konnten Körner der Referenzkunststoffe erfolgreich in Kompostproben erkannt werden. Das Netzwerk konnte die meisten Alltagskunststoffe aber nicht korrekt identifizieren. Ziel dieser Arbeit war es also zu untersuchen, ob sich die Methode aus dem vorhergehenden Projekt auch zur Erkennung von Alltagskunststoffen aus der Kompostanlage eignet. Daher wurden solche Kunststoffe analysiert, um die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die hyperspektrale Bildgebung zu untersuchen und mögliche Preprocessing-Schritte zur Kompensation zu definieren.
Keywords
hyperspektrale Bildgebung, Mikroplastik, neuronales Netzwerk
Subject (DDC)
Event
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Date of the last check
ISBN
ISSN
Language
German
Created during FHNW affiliation
Yes
Strategic action fields FHNW
Publication status
Review
Open access category
Citation
Mandaliev, P., & Schreiber, R. M. (2022). Makro- und Mikrokunststoffuntersuchungen in Kompost mittels hyperspektraler Bildgebung [Hochschule für Technik FHNW]. https://doi.org/10.26041/fhnw-4296