CN101482499A - 烟用bopp膜的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开烟用BOPP膜的检测方法，采集待测烟用BOPP膜样品的紫外吸收光谱图；利用用S－G平滑结合一阶导数重构BOPP膜紫外指纹图谱；建立合格BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；获得各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi；用合格样品所获得的SIMCA分类模型对待测样品进行比较判断。本发明克服了现有技术使用检测仪器多，检测步骤烦琐、无法现场快速检测的不足，提供了一种反映了烟用BOPP膜的整体质量特征，使用的检测仪器少，方法简单，能够现场快速检测的烟用BOPP膜检测方法，可以广泛运用在烟草制造行业。

Description

烟用BOPP膜的检测方法
技术领域
本发明涉及烟用辅助材料的检测方法，具体涉及烟用BOPP膜的检测方法。
背景技术
BOPP薄膜是一种非常重要的软包装材料，应用十分广泛。BOPP膜无色、无嗅、无味、无毒，并具有高拉伸强度、冲击强度、刚性、强韧性和良好的透明性。BOPP薄膜表面能低，涂胶或印刷前需进行电晕处理。可是，BOPP膜经电晕处理后，有良好的印刷适应性，可以套色印刷而得到精美的外观效果，因而常用作复合薄膜的面层材料。BOPP膜也有不足，如容易累积静电、没有热封性等。在高速运转的生产线上，BOPP膜容易产生静电，需安装静电去除器。为了获得可热封的BOPP薄膜，可以在BOPP薄膜表面电晕处理后涂布可热封树脂胶液，如PVDC乳胶、EVA乳胶等，也可涂布溶剂胶，还可采用挤出涂布或共挤复合的方法生产可热封BOPP膜。该膜广泛应用于面包、衣服、鞋袜等包装，以及香烟、书籍的封面包装。
烟用BOPP膜是一种较为复杂的多组分化学体系，由聚丙烯和适量的润滑剂、分散剂、光亮剂、成核透明剂等功能添加剂加工而成，受原料、加工工艺、加工环境等多种因素影响，使其质量存在一定的波动。烟用BOPP膜的质量稳定性对卷烟的包装质量有着重要影响，是评价卷烟包装质量的一个重要指标。目前通常的做法是依照GB/T 12026热封型双向拉伸聚丙烯薄膜系列标准方法测定拉伸强度、静电衰减率、动摩擦系数、热收缩率、光泽度等指标来监控质量。赵燕，周先进，《BOPP烟膜检测项目以及质量控制指标》，《中国包装》2004，24(5)：82-82就公开一种BOPP烟膜检测的检查方法。这些做法存在着使用检测仪器多，检测步骤烦琐等问题，无法实现现场快速检测。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供解决反映烟用BOPP膜的整体质量的检测方法。
为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于按照如下步骤：
(一)建立待测烟用BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型
步骤1 采集待测烟用BOPP膜样品的紫外吸收光谱图；
步骤2 将采集到的待测样品的紫外光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
(二)准备合格数据
步骤3 选择不少于7个合格的样品；
步骤4 用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立合格BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤5 计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0；
(三)判断比较
步骤6 用步骤4中所获得的SIMCA分类模型对待测样品在步骤2中获得的重构的光谱图进行SIMCA分类判别，显著性水平设定为5％；同时小于两个控制上限指标时则该待测的BOPP膜样品合格，否则该待测的BOPP膜样品为不合格样品。
更进一步的技术方案是采集待测BOPP膜样品紫外吸收光谱图时的紫外扫描的波长范围：190～450nm，波长间隔1nm；每个样品扫描7次。
更进一步的技术方案是步骤5各合格BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型的距离Si和合格BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi从数据库中直接获得。
更进一步的技术方案是步骤6之后，将测试合格的待测BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型的距离Si和合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi加入到数据库中。
更进一步的技术方案是数据库中的初始数据是选用多批合格的样品，按照以下步骤进行：
步骤7 采集合格BOPP膜样品的紫外吸收谱图；
步骤8 将采集到合格BOPP膜样品的光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
步骤9 用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立待测BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤10 计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0；
步骤11 将各合格样品到合格样品SIMCA分类模型距离Si和各合格样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi存入数据库。
更进一步的技术方案是步骤5控制上限UCL是从合格样品的SIMCA分类模型中按照步骤获得：
步骤12 采集合格BOPP膜样品的紫外吸收光谱图；
步骤13 将采集到合格BOPP膜样品的光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
步骤14 用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立合格BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤15 计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0。
与现有技术相比，本发明的有益效果是检测反映了烟用BOPP膜的整体质量特征，使用的检测仪器少，方法简单，能够现场快速检测。
具体实施方式
下面对本发明作进一步阐述。
选用7个不同批次经检验合格样品的BOPP膜样品建立标准数据库，按照步骤7至步骤11进行测算，获得所有合格BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型距离Si和各合格样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，计算结果见表1：
 
样品序号 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7
Si 0.000091 0.00014 0.00017 0.00015 0.00023 0.00073 0.00018
Hi 0.0014 0.0017 0.0051 0.0011 0.0069 0.0085 0.0028
表1
合格样品到合格样品SIMCA分类模型的距离Si最大值的3倍作为控制上限UCL0.00219，合格样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi的最大值的3倍作为控制上限UCL0.0255。
将待测的5个批次样品1#～5#，按照步骤1至步骤3进行测量，获得烟用BOPP膜紫外指纹图谱SIMCA分类模型，再按照步骤6计算与数据库中所有样品的SIMCA分类模型的Si和Hi值，计算结果见表2：
 
样品序号 #1 #2 #3 #4 #5
Si 0.00119 0.00032 0.00024 0.00065 0.00289
Hi 0.0122 0.0192 0.0176 0.0241 0.0266
表2
按照步骤6进行判决，1#～4#样品的Si均小于控制上限UCL0.00219，Hi均小于控制上限UCL0.0255，1#～4#的BOPP膜合格。5#样品的BOPP膜不合格。
将1#～4#样品到SIMCA分类模型的Si和Hi值存入到数据库，完成新的数据库，用于今后检测时使用，新的数据库见表3：
 
样品序号 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7
Si 0.000091 0.00014 0.00017 0.00015 0.00023 0.00073 0.00018
Hi 0.0014 0.0017 0.0051 0.0011 0.0069 0.0085 0.0028
样品序号 S8 S9 S10 S11
Si 0.00119 0.00032 0.00024 0.00065
Hi 0.0122 0.0192 0.0176 0.0241
表3

Claims (6)

1、一种烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于按照如下步骤：
(一)建立待测烟用BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型
步骤1  采集待测烟用BOPP膜样品的紫外吸收光谱图；
步骤2  将采集到的待测样品的紫外光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
(二)准备合格数据
步骤3  选择不少于7个合格的样品；
步骤4  用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立合格BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤5  计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0；
(三)判断比较
步骤6  用步骤4中所获得的SIMCA分类模型对待测样品在步骤2中获得的重构的光谱图进行SIMCA分类判别，显著性水平设定为5％；同时小于两个控制上限指标时则该待测的BOPP膜样品合格，否则该待测的BOPP膜样品为不合格样品。
2、根据权利要求1所述的烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于所述的采集待测BOPP膜样品紫外吸收光谱图时的紫外扫描的波长范围：190～450nm，波长间隔1nm；每个样品扫描7次。
3、根据权利要求2所述的烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于所述的步骤5各合格BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型的距离Si和合格BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi从数据库中直接获得。
4、根据权利要求3所述的烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于所述的步骤6之后，将测试合格的待测BOPP膜样品到合格样品SIMCA分类模型的距离Si和合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi加入到数据库中。
5、根据权利要求4所述的烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于所述数据库中的初始数据是选用多批合格的样品，按照以下步骤进行：
步骤7  采集合格BOPP膜样品的紫外吸收谱图；
步骤8  将采集到合格BOPP膜样品的光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
步骤9  用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立待测BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤10  计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0；
步骤11  将各合格样品到合格样品SIMCA分类模型距离Si和各合格样品到合格样品SIMCA分类模型中心的距离Hi存入数据库。
6、根据权利要求2所述的烟用BOPP膜的检测方法，其特征在于所述的步骤5控制上限UCL是从合格样品的SIMCA分类模型中按照步骤获得：
步骤12  采集合格BOPP膜样品的紫外吸收光谱图；
步骤13  将采集到合格BOPP膜样品的光谱图采用S-G平滑结合一阶导数进行重构BOPP膜紫外指纹图谱；
步骤14  用化学计量学多变量分析中的主成份分析法建立合格BOPP膜样品的紫外指纹图谱主成份分析模型，获得SIMCA分类模型；
步骤15  计算各合格样品到SIMCA分类模型的距离Si和合格样品到SIMCA分类模型中心的距离Hi，并由各Si和Hi值在显著性水平为5％的条件下计算Si和Hi控制上限，控制下限为0。
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