来自日本的研究人员针对微塑料提出并开发了自动化拉曼显微成像工作流程，并通过不同尺寸和类型的人工微塑料(MP)微球样品对其性能进行了评估，推导并讨论了显微成像分析过程中的不确定性。

塑料暴露在环境中会降解和破碎，从而产生微塑料(MPs)，对环境造成潜在风险。因此，实施 MPs的相关监测对于降低潜在风险至关重要。本研究开发了拉曼显微成像(RMI)自动识别工作流程，并通过不同尺寸和类型的人工微塑料(MPs)微球样品对其性能进行了评估，得出了理论检测率和估计粒度，并与实验数据进行了比较。结果表明，所提出的工作流程可以在不同条件下识别塑料类型并估算MPs 微球的大小，但激光光斑的大小和样品表面与焦平面之间的差异会影响RMI结果。推导出的不确定度可以作为未来实验设计和进一步研究更复杂情况的参考。开发的工作流程也可以应用于MPs的其他环境研究，包括颗粒聚合物类型识别，尺寸估计和不同类型的颗粒计数。并指出研究的下一阶段，将测试所提出的工作流程在更复杂的场景中的可行性，包括更广泛的塑料密度、额外的聚合物类型和实际环境样品，同时调试最佳分析条件和测量参数，以获得准确可靠结果的最有效方法。

此篇名为《Development of automated microplastic identification workflow for Raman micro-imagingand evaluation of the uncertainties during micro-imaging》的文章被发表在2023年8月的《Marine PollutionBulletin》期刊。(https://www.sciencedirect.com/)