如环境样品中的聚酰胺（PA）与天然蛋白的红外谱图非常相似，软件自动区分难度很大。对于环境样品而言，蛋白又是非常难被处理掉的杂质，因此能够准确区分 PA 与蛋白则可以成为评价一个微塑料自动化测试方法是否准确的重要因素之一。

我们利用市售的可溯源 PA 及蛋白标准品进行颗粒定性准确度验证，由于这两种颗粒在高倍显微镜下外观上存在明显差别，因此可通过 8700 LDIR 高倍摄像头的自动拍照功能对颗粒图像进行二次校对，以确定软件自动定性结果是否准确。两种标准品的具体测试信息如图 1 所示：

为优化谱库自动区分 PA 及蛋白的能力，首先利用初始谱库测试了纯品蛋白 PA 及纯品 PA 的样品。由于实验室环境为非洁净空间，可能存在污染情况。定性列表如图 2 左图所示，在纯品蛋白样品中共检出 106 个颗粒，其中 65 个颗粒为蛋白，占比约为 60%。样品中未检出 PA 颗粒。通过显微镜确认均与蛋白颗粒的外观状态不同，如图 2 右图所示。

然后按照同样的方法测试了 PA 标准品。如图 3 所示，结果中共检出 2482 种颗粒，其中 1157 颗被鉴定为 PA，而有 729 个颗粒被定性为蛋白，约占总颗粒数的 29.1 %。但我们通过高清图像二次确认，被误识别蛋白的定性结果匹配度都较低，均低于 0.7。

为了提高定性结果准确度，将 30 个被误判为蛋白的谱图添加入谱库中并命名为 PA。利用新建立的谱库重新选择一个小区域进行测试，在测试的 102 个颗粒中，87 个颗粒被定性为 PA，并未发现蛋白颗粒检出，如图 4 所示。

在优化谱库的基础上，测试了 PA 与蛋白的混标。测试过程中自动采集了每个颗粒的高清图像，以便于后续进行准确度交叉验证。在小区域测试结果中共检出 60 个颗粒，其中有 28 颗定性为 PA，23 颗定性为蛋白。经过高清图像确认，所有 PA 和蛋白均被正确归类，没有出现假阳性结果，如图 5 所示。