CN101893557A - 动物毛皮种类的快速无损鉴别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种检测与鉴别动物毛皮种类的方法。本发明的鉴别方法是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，根据特定动物毛皮具有的特定近红外光谱图进行鉴别。本发明的动物毛皮种类鉴别方法，其特征是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，将所得到的光谱图再采用一阶微分平滑处理，将经一阶微分平滑处理后所得到的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，根据所得主成分PC1与PC2的空间分布位置确定被检毛皮的种类。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测技术，特别是检测与鉴别动物毛皮种类的方法。
背景技术
现有的动物毛皮及其制品(如毛皮大衣等毛皮制品)定性分析和真伪鉴别主要采用以下两种方法：一种方法是感观鉴别方法：也就是完全采用眼看、手摸的方法进行鉴别，这种方法要求鉴别人员有丰富的鉴别技术与经验；第二种方法是显微镜鉴别法：即从被检动物毛皮上采少量的样品，放到载玻片上，滴少量液体石蜡，盖上盖玻片，放到显微镜载物台上，通过观察纤维形态及鳞片结构来判定毛皮种类，而这种方法同样需要鉴别人员有一定的工作经验，因此不可避免会受到鉴别者主观影响，而且这种鉴别方式对被检毛皮或制品多少是有损害的。
发明内容
本发明提供一种可克服检测鉴别者主观影响，能客观反映被检毛皮或毛皮制制品的种类，且不会对被检毛皮或制品产生任何损伤的动物毛皮种类鉴别检测方法。
本发明的鉴别方法是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，根据特定动物毛皮具有的特定近红外光谱图进行鉴别。
本发明的动物毛皮种类鉴别方法，其特征是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，将所得到的光谱图再采用一阶微分平滑处理，将经一阶微分平滑处理后所得到的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，根据所得主成分PC1与PC2的空间分布位置确定被检毛皮的种类。
动物皮毛的基本组成基础是蛋白质，不同的动物皮毛是由不同的动物品种决定的，从这一角度分析可知不同动物的皮毛的蛋白质有着特定含氢集团，通过适当的物理表征可以显示出这种特征的含氢集团，并用这种表征区分不同动物毛皮的种类，这是本发明的物理依据。
通过相关的实验表明在对动物毛皮用近红外光谱仪进行检测时，不同动物毛皮对近红外光的吸收有明显的不同，因此根据不同种类的动物毛皮有不同的近红外光吸收特性可以区分不同的被检毛皮所属的动物种类。本发明的这种检测与鉴别是一个客观的过程，不存在人为因素，而且不会对被检毛皮本身产生任何的损害。
由于动物毛皮的近红外吸收光谱在大部分区域的区别相差不大，按前述方法鉴别不同种类的动物毛皮还是有一定的困难，为解决这一问题，可以将所得到的光谱图再采用一阶微分平滑处理，再将经一阶微分平滑处理后所得到的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，根据所得主成分PC1与PC2的空间分布位置确定被检毛皮的种类。采用这一作法后可使所得到的相关信息更为清晰，使动物毛皮种类的鉴别区分更为简单方便。
附图说明
图1为獭兔皮的原始吸收光谱图。
图2为獭兔皮样品的一阶微分光谱图。
图3为貂皮的原始吸收光谱图。
图4为貂皮样品的一阶微分光谱图。
图5为家兔皮的原始吸收光谱图。
图6为家兔皮样品的一阶微分光谱图。
图7为不同动物毛皮的测度结果，图中横坐标为主成分PC1，纵坐标为主成分PC2，其中1为獭兔皮，2为貂皮，3为家兔皮。
图8为獭兔皮、白貂皮和黑貂皮三种不同的动物毛皮的近红外吸收光谱图。
图9为图8中局部位置放大图。
图10为对图9的曲线经一阶微分处理后的曲线。
图11为图10中局部位置放大图。
图12为对图10的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理后得到的主成分PC1与PC2分布图。
具体实施方式
以下提供本发明的实施例。本发明的实施例是针对獭兔皮、水貂皮及家兔皮进行鉴别检测的实例。由于獭兔皮和水貂皮存在一定的相似性，较难区别，尤其是做成毛皮制品后更加难以区分，因此，一些不法商贩用獭兔皮假冒价格比其高10～30倍的水貂皮。
本发明的第一个实施例是分别取獭兔皮、水貂皮及家兔皮，用Brimrose公司Luminar5030光谱仪对准待检毛皮进行光谱采集，每张毛皮样品取不同部位采集10次光谱，将这10张光谱进行平均，得到一张平均光谱图，即为本张毛皮的光谱图。所得光谱图分别见图1、图3和图5。对图1、图3和图5进行仔细对比可见不同动物皮毛的近红外光谱图是不一样的，仅凭这一点已经可以用于区分不同动物的毛皮。
为使所得到的光谱图所携带的有关不同动物毛皮信息更为明确，再对图1、图3和图5进行下述处理：首先为消除光谱图的噪音和基线的影响，采用了预处理，其具体的方法为一阶微分9点平滑法，经一阶导数处理可以很好的消除样品由于颜色差别等背景变化引起的光谱基线偏移和漂移。经预处理后的光谱图分别见图2、图4和图6。
在一阶微分处理的基础上，将经一阶微分处理后的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，并将根据所得各不同动物毛皮的主成分PC1与PC2的空间分布标在坐标纸上，见图7。由图7可见，不同动物毛皮所得的PC1与PC2分别位于不同的区域，相互有明显的区别，可以非常容易地将其区分鉴别出来。
本发明的第二个实施例是对黑貂皮、白貂皮和白獭兔皮进行检测鉴别，所采用的仪器与采样方法与前一实施例相同，经检测后将所采集的不同毛皮的光谱叠加在同一个图上，参见图8。经仔细对比分析可见，这三种动物毛皮的原始光谱同样有很显著的差别，尤其是在1300～1400nm处的吸光度趋势黑貂皮与白貂皮、白獭兔皮均不同，参见图9，在1300～1400nm之间光谱分析：黑貂皮吸光度最高，而且在1300～1400nm之间呈现吸光度降低的趋势；白獭兔皮吸光度次之，在1300～1400nm之间呈现吸光度增加的趋势；白貂皮吸光度最低，在1300～1400nm之间也呈现吸光度增加的趋势。同样对图8曲线进行了一阶微分平滑处理，所得到的曲线参见图10，其局部位置放大图见图11。再对图10得出的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，得到不同被检毛皮主成分PC1与PC2分布，参见图12。从图5可见，不同的动物毛皮其PC1和PC2位于不同的位置，其中黑貂皮与白貂皮的PC1相同，但由于色泽的不同，其PC2差别很大，而白獭兔皮则与黑貂皮与白貂皮的主成分完全不同。
由以上实施例可见本发明也同样可以进行区分不同色泽的同种动物毛皮。
Claims (2)
1.动物毛皮种类的鉴别方法，其特征是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，根据特定动物毛皮具有的特定近红外光谱鉴别之。
2.动物毛皮种类的鉴别方法，其特征是用近红外光谱仪采集被检毛皮的光谱图，将所得到的光谱图再采用一阶微分平滑处理，将经一阶微分平滑处理后所得到的曲线数据矩阵用化学计量学的主成分分析法进行多变量降维处理，根据所得主成分PC1与PC2的空间分布位置确定被检毛皮的种类。
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