微塑镜界 -
AI-SERS 精准溯源
SYS_STATUS:
ONLINE
通过表面增强拉曼光谱（SERS）结合深度学习，我们实现对塑料微粒的快速识别、来源判定与治理策略建议。
支持多种塑料指纹识别（PET, PE, PS 等）
基于光谱的来源匹配与定位
可部署于实验室与野外便携设备
水体
光谱
微塑料
性能对比：为何选择我们？
清晰的对比度，让您一眼看懂 AI-SERS 模型的真正价值。
1. 传统方法 (含噪数据)
传统算法（如 PCA+SVM）在处理含噪 SERS 光谱时，特征提取能力有限，易受噪声干扰，导致准确率大幅下降。
性能得分 (准确率)
0.0%
2. 理想模型 (纯净数据)
在公开、纯净、无噪声的数据集上，深度学习模型（包括我们的模型）可以达到接近完美的 95% 以上准确率。
性能得分 (准确率)
0.0%
3. 我们的模型 (模拟现实数据)
我们的 AI-SERS 模型在人为添加噪声、模拟真实环境的复杂数据上，依然保持了高达 90.4% 的准确率，展现了卓越的鲁棒性。
性能得分 (准确率)
0.0%
核心技术
我们如何将微弱的信号转变为可行动的洞察？
SERS 表面增强拉曼光谱
利用纳米结构基底的等离子体共振效应，将拉曼信号放大数百万倍，实现单分子级检测。
AI 深度学习
采用先进的 Transformer 神经网络，自动学习光谱中的复杂模式，从海量噪声中精准识别指纹特征。
多维数据库
整合多种塑料类型、风化程度和环境来源的数据，构建全球最大的 SERS 光谱库，实现精准溯源。
一个日益严峻的全球挑战
0.00万亿
海洋塑料碎片（估算）
0%
塑料被有效回收（全球）
0年
海洋塑料污染预计将增至三倍