基于人工智能的便携式智能手机传感器在微塑料检测中的应用：综述

《Toxicology and Environmental Health Sciences》：AI-driven portable smartphone-based sensor for microplastic detection: a comprehensive review

微塑料污染威胁海洋生态与人类健康，亟需实时检测技术。本文探讨AI与智能手机传感器融合，开发便携、低成本系统，推动分布式监测。方法涵盖传统光谱技术及新兴光学传感（如纳米须、荧光染色）与AI模型（CNN、YOLOv8、U-Net）。实验显示AI增强传感器准确率达96%-99.3%，优于传统显微镜，可检测亚微米级微塑料，经济分析支持大规模部署。结论指出该技术为环境监测提供革新工具，需持续创新与政策支持。

　　

摘要

背景

微塑料污染是一个严重的环境问题，每年有数百万吨微塑料进入海洋，威胁着海洋生态系统和人类健康。这凸显了开发易于使用、实时检测微塑料技术的紧迫性。

目标

本综述探讨了将人工智能（AI）与基于智能手机的传感器相结合的方法，旨在开发便携且成本效益高的微塑料检测系统，推动环境监测从以实验室为中心向分布式监测的转变。

方法

该综述涵盖了传统的微塑料检测方法（如傅里叶变换红外光谱（FTIR）和拉曼光谱），并介绍了新兴的AI驱动技术。同时讨论了光学传感（等离子体纳米 whiskers、荧光染色、比色法）和AI模型（如卷积神经网络（CNN）、YOLOv8和U-Net）的进展。此外，还评估了智能手机硬件和计算能力的提升。

结果

基于AI的智能手机传感器检测准确率在96%到99.3%之间，优于传统显微镜技术，并接近实验室级别的精度。这些系统能够高效检测亚微米级的微塑料，经济分析也支持其广泛部署。

结论

集成AI的智能手机传感器是环境监测的变革性工具，具备便携性、高精度和低成本的特点。持续的创新和监管支持对于实现全球范围内的应用和有效管理微塑料污染至关重要。