CN103033162A - 蚕茧缩皱检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种蚕茧缩皱检测方法。目前还没有一种操作简单、快捷的用于检测蚕茧缩皱程度的方法。本发明包括以下步骤:(1)取一粒蚕茧样品,将粗糙度检测器的传感器触针沿蚕茧样品的表面做等速滑行,滑行速度为0.135mm/s,时间为1.85秒钟,得1个粗糙度数值;(2)改变蚕茧样品的表面位置,重复步骤(1),得1个粗糙度数值;(3)步骤(2)再重复8次,得8个粗糙度数值;(4)按照前面三个步骤再对9粒蚕茧样品进行粗糙度检测;(5)根据前面四个步骤得到的粗糙度数值,计算出蚕茧的粗糙度总平均值;(6)根据粗糙度总平均值的大小,判断蚕茧的缩皱程度;值越高,缩皱越粗,值越低,缩皱越细。本发明操作简单、快捷。
Description
技术领域
本发明涉及一种蚕茧缩皱检测方法,用于检测蚕茧缩皱程度,属于一种检测蚕茧质量的方法。
背景技术
蚕茧缩皱是指茧层表面微小突起的皱纹,蚕茧缩皱是由于茧层内外茧丝干燥速度的差异而产生的,当蚕营茧时,顺次由外层渐及内层吐丝,在此过程中外层茧丝先于内层茧丝干燥,另外,茧层在自然干燥过程中,也是外层茧丝先干,内层茧丝后干。由于茧丝在干燥时会产生收缩作用,当内层茧丝逐渐干燥时,牵引着外层干燥茧丝同时收缩,从而形成缩皱。
影响蚕茧茧层缩皱的因素很多,但同一蚕品种条件下,茧层缩皱的粗细,主要受到蚕吐丝结茧时的环境条件的影响。同一品种,在合理温湿度范围内吐丝结茧,一般干燥较快,收缩程度较大,缩皱均匀整齐;而在低温低湿的环境下营茧,茧层干燥慢,收缩程度较小,缩皱较细而均匀。而在高温多湿的环境下营茧,茧层干燥慢,收缩程度大,缩皱粗乱。
茧层的缩皱程度还与丝胶胶着程度有关,如丝胶胶着面积大,则缩皱粗疏,若丝胶胶着少而不充分,则缩皱细密。一般缩皱匀浅,茧层弹性好,茧层茧丝容易离解,有利于缫丝;缩皱粗、乱、深的,茧层紧硬,茧层茧丝不易离解,解舒差。
一般情况下,茧层缩皱匀齐,手触茧层富有弹性,解舒较好;缩皱不规则,疏密不匀,手触茧层过于紧硬的蚕茧,解舒较差;茧层组织松浮,缩皱不明显,缫丝时茧层茧丝不能顺序离解,解舒差。同一蚕茧品种,茧层缩皱较细而均匀、凹凸又较浅的蚕茧解舒较好,而茧层缩皱较粗、紊乱、凹凸较深的蚕茧解舒较差。
通过对蚕茧缩皱程度的检测,可用于间接判断营茧条件和蚕茧干燥条件的好坏、蚕茧中丝胶胶着程度以及蚕茧解舒的优劣等,对蚕茧生产和加工具有重要的指导意义。传统的蚕茧缩皱检测方法是:通过检测蚕茧表面一定面积内(如1cm2)突起皱纹的个数来表征蚕茧缩皱程度,在同一面积内个数少,表示缩皱粗,反之则细。由于该方法耗时耗力,在实际操作中存在较大困难,不适合日常操作。
目前还没有一种操作简单、快捷、可行,检测结果的准确性高的用于检测蚕茧缩皱程度的方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足,而提供一种操作简单、快捷、可行,检测结果的准确性高的蚕茧缩皱检测方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是:该蚕茧缩皱检测方法的特点在于:该方法包括以下步骤:
(1)取一粒蚕茧样品,使用粗糙度检测器对蚕茧样品进行检测,将粗糙度检测器的传感器触针放在蚕茧样品的表面上,启动粗糙度检测器的开关,使传感器触针沿蚕茧样品的表面做等速滑行,该滑行速度为0.135mm/s,滑行时间为1.85秒钟,等滑行结束后,粗糙度检测器上显示1个粗糙度数值;
(2)改变步骤(1)中的蚕茧样品的表面位置,重复步骤(1)测定蚕茧样品的粗糙度,又得到1个粗糙度数值;
(3)步骤(2)再重复8次,又得到蚕茧样品的8个粗糙度数值;
(4)按照步骤(1)、(2)和(3),再对9粒蚕茧样品进行粗糙度检测,每粒蚕茧样品均得到相应的10个粗糙度数值;
(5)根据步骤(1)、(2)、(3)和(4)中得到的粗糙度数值,计算出蚕茧的粗糙度平均值(mean)和标准偏差(SD),从而得到粗糙度总平均值(mean±SD);
(6)根据粗糙度总平均值(mean±SD)的大小,来判断蚕茧的缩皱程度;粗糙度总平均值(mean±SD)的大小与蚕茧的缩皱粗细成正比,粗糙度总平均值(mean±SD)越高,蚕茧缩皱越粗,粗糙度总平均值(mean±SD)越低,蚕茧缩皱越细。
本发明与现有技术相比,具有以下优点和效果:利用蚕茧茧层表面凹凸不平的粗糙特点,采用粗糙度检测器来检测粗糙度数值,根据糙度数值大小与蚕茧缩皱粗细成正比的关系,判断蚕茧的缩皱粗细程度。本发明具有简单快捷的优点,有利于快速判断蚕茧的缩皱粗细程度,满足日常工作需求。
具体实施方式
下面通过实施例对本发明作进一步的详细说明,以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法包括以下步骤。
(1)以蚕茧A为待测试的蚕茧,取一粒蚕茧A样品,使用粗糙度检测器对蚕茧A样品进行检测,将粗糙度检测器的传感器触针放在蚕茧A样品的表面上,启动粗糙度检测器的开关,使传感器触针沿蚕茧A样品的表面做等速滑行,该滑行速度为0.135mm/s,滑行时间为1.85秒钟,等滑行结束后,粗糙度检测器上显示1个粗糙度数值。
(2)改变步骤(1)中的蚕茧A样品的表面位置,重复步骤(1)测定蚕茧A样品的粗糙度,又得到1个粗糙度数值。
(3)步骤(2)再重复8次,又得到蚕茧A样品的8个粗糙度数值。由步骤(1)、(2)和(3)可知,对蚕茧A重复测试了10次,从而得到了10个粗糙度数值。
(4)按照步骤(1)、(2)和(3),再取9粒蚕茧A样品进行粗糙度检测,每粒蚕茧A样品均得到相应的10个粗糙度数值;由此可知,10粒蚕茧A样品总共得到100个粗糙度数值。
(5)根据步骤(1)、(2)、(3)和(4)中得到的粗糙度数值,计算出蚕茧A的粗糙度平均值(mean)为6.74,以及标准偏差(SD)为0.72,从而得到粗糙度总平均值(mean±SD)为6.74±0.72。
(6)根据粗糙度总平均值(mean±SD)的大小,来判断蚕茧的缩皱程度;粗糙度总平均值(mean±SD)的大小与蚕茧的缩皱粗细成正比,粗糙度总平均值(mean±SD)越高,蚕茧缩皱越粗,粗糙度总平均值(mean±SD)越低,蚕茧缩皱越细。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法总共耗时4~7min,而采用传统的蚕茧缩皱检测方法需要30~50min,由此可见,本实施例中的蚕茧缩皱检测方法简单快捷。
本发明中所用的粗糙度检测器属于现有技术,此处不再对粗糙度检测器的具体结构以及使用方法进行介绍。
实施例2。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法包括以下步骤。
(1)以蚕茧B为待测试的蚕茧,取一粒蚕茧B样品,使用粗糙度检测器对蚕茧B样品进行检测,将粗糙度检测器的传感器触针放在蚕茧B样品的表面上,启动粗糙度检测器的开关,使传感器触针沿蚕茧B样品的表面做等速滑行,该滑行速度为0.135mm/s,滑行时间为1.85秒钟,等滑行结束后,粗糙度检测器上显示1个粗糙度数值。
(2)改变步骤(1)中的蚕茧B样品的表面位置,重复步骤(1)测定蚕茧B样品的粗糙度,又得到1个粗糙度数值。
(3)步骤(2)再重复8次,又得到蚕茧B样品的8个粗糙度数值。由步骤(1)、(2)和(3)可知,对蚕茧B重复测试了10次,从而得到了10个粗糙度数值。
(4)按照步骤(1)、(2)和(3),再取9粒蚕茧B样品进行粗糙度检测,每粒蚕茧B样品均得到相应的10个粗糙度数值;由此可知,10粒蚕茧B样品总共得到100个粗糙度数值。
(5)根据步骤(1)、(2)、(3)和(4)中得到的粗糙度数值,计算出蚕茧B的粗糙度平均值(mean)为5.57,以及标准偏差(SD)为0.52,从而得到粗糙度总平均值(mean±SD)为5.57±0.52。
(6)根据粗糙度总平均值(mean±SD)的大小,来判断蚕茧的缩皱程度;粗糙度总平均值(mean±SD)的大小与蚕茧的缩皱粗细成正比,粗糙度总平均值(mean±SD)越高,蚕茧缩皱越粗,粗糙度总平均值(mean±SD)越低,蚕茧缩皱越细。
实施例1中的蚕茧A的粗糙度总平均值(mean±SD)为6.74±0.72,本实施例中蚕茧B的粗糙度总平均值(mean±SD)为5.57±0.52,蚕茧A的粗糙度总平均值(mean±SD)大于蚕茧B的粗糙度总平均值(mean±SD),表明蚕茧A的缩皱比蚕茧B粗。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法总共耗时4~7min,而采用传统的蚕茧缩皱检测方法需要30~50min,由此可见,本实施例中的蚕茧缩皱检测方法简单快捷。
实施例3。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法包括以下步骤。
(1)以蚕茧C为待测试的蚕茧,取一粒蚕茧C样品,使用粗糙度检测器对蚕茧C样品进行检测,将粗糙度检测器的传感器触针放在蚕茧C样品的表面上,启动粗糙度检测器的开关,使传感器触针沿蚕茧C样品的表面做等速滑行,该滑行速度为0.135mm/s,滑行时间为1.85秒钟,等滑行结束后,粗糙度检测器上显示1个粗糙度数值。
(2)改变步骤(1)中的蚕茧C样品的表面位置,重复步骤(1)测定蚕茧C样品的粗糙度,又得到1个粗糙度数值。
(3)步骤(2)再重复8次,又得到蚕茧C样品的8个粗糙度数值。由步骤(1)、(2)和(3)可知,对蚕茧C重复测试了10次,从而得到了10个粗糙度数值。
(4)按照步骤(1)、(2)和(3),再取9粒蚕茧C样品进行粗糙度检测,每粒蚕茧C样品均得到相应的10个粗糙度数值;由此可知,10粒蚕茧C样品总共得到100个粗糙度数值。
(5)根据步骤(1)、(2)、(3)和(4)中得到的粗糙度数值,计算出蚕茧C的粗糙度平均值(mean)为4.46,以及标准偏差(SD)为0.82,从而得到粗糙度总平均值(mean±SD)为4.46±0.82。
(6)根据粗糙度总平均值(mean±SD)的大小,来判断蚕茧的缩皱程度;粗糙度总平均值(mean±SD)的大小与蚕茧的缩皱粗细成正比,粗糙度总平均值(mean±SD)越高,蚕茧缩皱越粗,粗糙度总平均值(mean±SD)越低,蚕茧缩皱越细。
实施例1中的蚕茧A的粗糙度总平均值(mean±SD)为6.74±0.72,实施例2中的蚕茧B的粗糙度总平均值(mean±SD)为5.57±0.52,本实施例中的蚕茧C的粗糙度总平均值(mean±SD)为4.46±0.82,由此可知,蚕茧A的粗糙度总平均值(mean±SD)大于蚕茧B的粗糙度总平均值(mean±SD),而蚕茧B的粗糙度总平均值(mean±SD)大于蚕茧C的粗糙度总平均值(mean±SD),表明蚕茧A的缩皱比蚕茧B粗,而蚕茧B的缩皱比蚕茧C粗。
本实施例中蚕茧缩皱检测方法总共耗时4~7min,而采用传统的蚕茧缩皱检测方法需要30~50min,由此可见,本实施例中的蚕茧缩皱检测方法简单快捷。
虽然本发明已以实施例公开如上,但其并非用以限定本发明的保护范围,任何熟悉该项技术的技术人员,在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰,均应属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种蚕茧缩皱检测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
(1)取一粒蚕茧样品,使用粗糙度检测器对蚕茧样品进行检测,将粗糙度检测器的传感器触针放在蚕茧样品的表面上,启动粗糙度检测器的开关,使传感器触针沿蚕茧样品的表面做等速滑行,该滑行速度为0.135mm/s,滑行时间为1.85秒钟,等滑行结束后,粗糙度检测器上显示1个粗糙度数值;
(2)改变步骤(1)中的蚕茧样品的表面位置,重复步骤(1)测定蚕茧样品的粗糙度,又得到1个粗糙度数值;
(3)步骤(2)再重复8次,又得到蚕茧样品的8个粗糙度数值;
(4)按照步骤(1)、(2)和(3),再对9粒蚕茧样品进行粗糙度检测,每粒蚕茧样品均得到相应的10个粗糙度数值;
(5)根据步骤(1)、(2)、(3)和(4)中得到的粗糙度数值,计算出蚕茧的粗糙度平均值(mean)和标准偏差(SD),从而得到粗糙度总平均值(mean±SD);
(6)根据粗糙度总平均值(mean±SD)的大小,来判断蚕茧的缩皱程度;粗糙度总平均值(mean±SD)的大小与蚕茧的缩皱粗细成正比,粗糙度总平均值(mean±SD)越高,蚕茧缩皱越粗,粗糙度总平均值(mean±SD)越低,蚕茧缩皱越细。
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