No.1,2,3,4はポリスチレンとアクリルニトリルであり、非常に良く似たスペクトルを示す。No.5,6,7は、それぞれ低密度ポリエチレン、高密度ポリエチレンとCaCO$_3$を加えたポリエチレンである。No.5,6は良く似たスペクトルを示すが、CaCO$_3$を加えたポリエチレンであるNo.7は、No.5,6に比べ長波長部分の強度が強くなっており、No.5,6とは少し違うスペクトルになっている。No.8,9はポリプロピレンであり、それぞれ色つき、透明なものであるが、近赤外領域のスペクトルは、非常に良く似たものとなっている。No.14,15,17は、ヘテロ原子がポリマーの鎖の中に入っているプラスチックで、似たようなスペクトルを示している。No.18はPETであり、他のプラスチックとは異なるスペクトルを示す。6までの番号とプラスチックの対応は、本表のとおりである。4にポリエチレンテレフタレート:PET(No.18)の2048点の離散近赤外反射スペクトルを、常法に従ってフーリエ変換することにより求めたパワースペクトルと回帰直線を示した。非常に良く直線回帰がなされていることが判る。2には全てのサンプルの回帰直線の切片と傾きをしめした。左側は、全ての領域のパワースペクトルを直線回帰した結果であり、右側は、スペクトルの周波数が0以上0.5未満の低周波領域と2.0より大きい高周波領域を除いて(フィルタリングあり)直線回帰した結果である。5に、これらの回帰直線の傾きと切片をそれぞれx軸y軸としてプロットしたものを示した。+は、低波数領域と高波数領域を除いたものであり、除かないものは◇で示した。低波数領域と高波数領域が除かれていない結果(◇)に比べ、低波数領域と高波数領域が除かれたもの(+)は各ポリマーの分離度が格段に良くなっていることがわかる。6が他のプラスチックの点から遠く離れていることがわかる。両者は各々ポリエチレンであり、密度が違う。9は、ポリプロピレンであり、透明なものがNo.9である。No.10は塩化ビニルであり、No.18はPETである。No.11〜17は含窒素系とアクリル、フェノールが混在して分類し難いが、ポリエチレン、塩化ビニルとその他という分類は、実用上充分である。それ以上詳細は述べないが、ほぼ似た性質のものはほぼ同じ場所に現れており、おおまかであるとはいえ、本方法により、簡便にして安価にプラスチック廃棄物等の材料、状態の分類が可能となることが示唆される。分離が不十分なものに対しては、分類を段階的に行えば良い。本研究では、任意のプラスチック検体に対して、その吸収もしくは反射スペクトルを測定し、そのスペクトル情報をフーリエ変換し、対数表示されたパワースペクトルを直線回帰する。このようにして得られた回帰直線の切片と傾きを平面にプロットすることにより、それぞれの材料を分離することを試みた。18種類のプラスチックの近赤外反射スペクトルを用いた実験では、適当なベース調整、ノイズ除去を行うことによって、それらが実用上十分に自動的に分類される事がわかった。本方法により、簡便で安価な分類法の設計が可能なことが示唆された。近赤外反射スペクトルを用いる場合、暗い色のもののスペクトル測定が非常に難しくなるので、感度の悪いスペクトルの解析法を開発することが今後の課題である。ここで示したパワースペクトルの回帰直線の傾きと切片の傾向の物理化学的意味の解析も今後の課題である。有益な議論をいただいた三菱化学の中村振一郎博士ならびに諌田克哉博士に深く感謝する。