CN104297204B - 一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法及其装置，包含紧贴着玻璃片放置的漫反射光纤设备以及与漫发射光纤设备相连接的近红外光源和近红外检测器，漫反射光纤设备通过入射光纤与近红外光源连接、反射光纤与近红外检测器连接；还包括模数转换器和微处理器，所述的模数转换器与近红外检测器紧密相连，所述的微处理器包含数据处理模块和显示记录装置。用该装对待测样品进行多点光谱扫描，扫描后的光谱数据依次经过小波变换去噪、一阶导数处理、特征波段提取、均值中心化处理后输入分类判别模型，经多分类判别模型分析后给出判定结果。操作快速简便，无需样品处理,检测结果现场给出，且结果客观准确。

Description

一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法及其装置

技术领域

本发明涉及造纸工业领域，尤其涉及一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法及其装置。

背景技术

卫生用纸(指面巾纸、餐巾纸、卫生纸巾等)是人们日用生活的消费品之一。由于使用时与人体接触，因此它直接关系人体的健康。鉴于废纸回收再生纤维中的一些残余化学物质(如：荧光增白剂、重金属、矿物油、脱墨剂、漂白剂等)对人体的危害很大，一些国家和地区已立法规定禁止在这类卫生用纸的生产中使用或掺有再生纤维(回用纤维)。因此，一种有效、可靠的回用纤维鉴别方法是实施市售卫生用纸产品质量、安全性指标监督的重要前提。关于卫生用纸中是否使用或掺有回用纤维，传统的方法主要是通过，检测残余油墨、填料、荧光亮度、纤维形态等。这种方法不仅耗时，而且容易引起误判，很难鉴别出只是掺有小部分再生纤维的卫生纸和以原生浆生产的卫生纸的差异。因此，有必要开发一种新的检测方法及装置来有效区分故意掺加再生纤维的产品与原生浆生产的产品。

近红外光谱技术是一种分析快速(仅需1～2min)、简便(样品无需处理)、不破坏样品、重现性好的测试技术。其光谱主要是有机分子的吸收光谱，有机分子在近红外光谱区的吸收主要是由分子内部状态的变化而产生的，且产生光谱吸收的官能团主要是含氢基团，包括：C-H、O-H、S-H、N-H等。回用纤维与原生态纤维最大的区别就是纤维老化，且回用次数越多老化越严重。而纤维老化常常会引起有机分子含氢官能团的氢键状态发生变化，氢键的改变直接导致有机分子吸光能力的改变，最终体现在回用纤维和原生态纤维的吸收光谱有较大差异上。所以，使用近红外吸收光谱来鉴别卫生用纸中是否掺有回用纤维是有坚实的理论基础的，且吸收光谱具有显著的物理意义。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法及其装置，用于鉴别出掺有小部分再生纤维的卫生用纸和以原生浆生产的卫生用纸的差异。

本发明通过下述技术方案实现：

一种鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的装置，包含外壳1、镶嵌在外壳底部的玻璃片5、紧贴着玻璃片5放置的漫反射光纤设备4、近红外光源2、近红外检测器8、入射光纤3、反射光纤7；

近红外检测器8通过反射光纤7连接漫发射光纤设备4，近红外光源通过入射光纤3连接漫发射光纤设备4，其作用是将近红外光源2发出的光投射到样品6上，然后再将在样品6上发生辐射后的漫反射光输送给近红外检测器8。

该装置还包括：模数转换器9和微处理器10；模数转换器9与近红外检测器8相连接，其将近红外检测器8传递来的模拟信号转换为数字信号，并将数字信号输送给微处理器10；微处理器10包括数据处理模块11和显示记录装置12。

近红外光源2所发出的光的波长为1100nm-2500nm波段。

鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法如下：

对待测的样品6进行检测时，首先将样品6折叠整齐放置于水平桌面上，再把该装置垂直放置在样品6上；由近红外光源2产生的近红外光通过漫反射光纤设备4的入射光纤3投射到样品6表面，在样品6表面产生漫反射辐射，所产生的漫反射辐射光经漫反射光纤设备4的反射光纤7输送到近红外检测器8，该近红外检测器8将收到的近红外光谱信号转换为模拟电压信号，模拟电压信号经模数转换器9并转换成数字信号后，该信号通过数据线输送给微处理器10中的数据处理模块11，经数据处理模块11处理后在微处理器的显示记录装置12上给出待测样品的检测结果；

样品6是指卫生用纸。

通过由近红外检测器8和近红外光源2组成的光谱采集装置获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息；对所得的光谱信息进行分析预处理，选出仅与卫生用纸原料使用状态有相关性的波段，并通过模式识别方法建立分类判别模型，然后通过该分类判别模型鉴别出待测卫生用纸是否掺有回用纤维。

近红外波段范围内所含有的光谱信息是指1100-2500nm范围内的吸收光谱和一阶导数光谱。

对获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息进行处理，处理过程包括对所得的光谱进行小波变换去噪、一阶导数处理、特征波段提取、均值中心化处理。

特征波段提取是指从吸收光谱的物理意义出发，考察除卫生用纸的原料之外的对吸收光谱造成影响的因素，如果这些因素对吸收光谱的影响能通过一阶导数光谱处理消除，则该因素忽略，如果不能消除，则需剔除该因素所造成影响的波段，除去剔除波段后所剩余的波段即是要提取的特征波段。

模式识别方法是指有监督或无监督的模式识别分类法。

分类判别模型的建立：从不同纸厂获得已知的卫生用纸原纸或成品纸样本，根据这些样本的原料使用情况将其分为两类：只使用原生纤维(原生浆)和掺有回用纤维(回收浆)的卫生用纸类，同时引入分类变量Y，只使用原生纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝1；

使用了回收纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝0；

然后对这些样本进行近红外光谱扫描，将获得的光谱进行预处理，选出只与卫生用纸原料使用状态有较高相关性的波段作为自变量，分类变量Y作为因变量，用偏最小二乘判别方法建立它们之间的映射，从而得到一个精炼的模型，且该模型能够根据输入的近红外光谱信息，判断卫生纸的原料中是否掺有回收废纸浆。

本发明与现有的检测方法相比，试样不需要预处理，操作简便，检测结果当场给出，结果客观准确。而且该装置体积小，重量轻，便于携带，坚固耐用。

附图说明

图1本发明的结构原理示意图

图2光谱预处理过程框图

图3检测方法的实验原理图

图4样品折叠厚度对吸收光谱的影响

图5样品表面不同程度纹络处的吸收光谱

图6样品表面不同程度纹络处的吸收光谱预处理后的光谱

图7不同水分样品的吸收光谱

图8不同水分样品的吸收光谱预处理后的光谱

图9待测样品预测结果的散点分布图

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步具体详细描述。

实施例

如图1--9所示。本发明鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的装置，包含外壳1、镶嵌在外壳底部的玻璃片5、紧贴着玻璃片5放置的漫反射光纤设备4、近红外光源2、近红外检测器8、入射光纤3、反射光纤7；

近红外检测器8通过反射光纤7连接漫发射光纤设备4，近红外光源通过入射光纤3连接漫发射光纤设备4，其作用是将近红外光源2发出的光投射到样品6上，然后再将在样品6上发生辐射后的漫反射光输送给近红外检测器8。

该装置还包括：模数转换器9和微处理器10；模数转换器9与近红外检测器8相连接，其将近红外检测器8传递来的模拟信号转换为数字信号，并将数字信号输送给微处理器10；微处理器10包括数据处理模块11和显示记录装置12。

近红外光源2所发出的光的波长为1100nm-2500nm波段。

玻璃片5为透明的光用玻璃片、内无杂质，其大小恰好镶嵌于外壳1的底部，其作用是检测样品时可使样品表面平整减少样品表面纹络、褶皱或颗粒对漫发射的影响。

外壳1为金属外壳，近红外光源2、近红外检测器8固定于其内。

采用上述装置鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法可通过下述步骤实现：

对待测的样品6进行检测时，首先将样品6折叠整齐放置于水平桌面上，再把该装置垂直放置在样品6上；由近红外光源2产生的近红外光通过漫反射光纤设备4的入射光纤3投射到样品6表面，在样品6表面产生漫反射辐射，所产生的漫反射辐射光经漫反射光纤设备4的反射光纤7输送到近红外检测器8，该近红外检测器8将收到的近红外光谱信号转换为模拟电压信号，模拟电压信号经模数转换器9并转换成数字信号后，该信号通过数据线输送给微处理器10中的数据处理模块11，经数据处理模块11处理后在微处理器的显示记录装置12上给出待测样品的检测结果；

样品6是指卫生用纸，其折叠厚度：将多张尺寸≥5×5cm的卫生用纸叠加起来至所需厚度，对于现行的市售卫生用纸，一般需厚度≥72层。

通过由近红外检测器8和近红外光源2组成的光谱采集装置获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息；对所得的光谱信息进行分析预处理，选出仅与卫生用纸原料使用状态有相关性的波段，并通过模式识别方法建立分类判别模型，然后通过该分类判别模型鉴别出待测卫生用纸是否掺有回用纤维。

近红外波段范围内所含有的光谱信息是指1100-2500nm范围内的吸收光谱和一阶导数光谱。

：对获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息进行处理，处理过程包括对所得的光谱进行小波变换去噪、一阶导数处理、特征波段提取、均值中心化处理。

特征波段提取是指从吸收光谱的物理意义出发，考察除卫生用纸的原料之外的对吸收光谱造成影响的因素(如图3--图6)，如果这些因素对吸收光谱的影响能通过一阶导数光谱处理消除，则该因素忽略，如果不能消除，则需剔除该因素所造成影响的波段，除去剔除波段后所剩余的波段即是要提取的特征波段。

模式识别方法是指有监督或无监督的模式识别分类法，如聚类分析、主成分分析、偏最小二乘法判别分析等。

分类判别模型的建立：从不同纸厂获得大量的(一般大于100个样本)原料使用情况已知的卫生用纸原纸或成品纸样本，根据这些样本的原料使用情况将其分为两类：只使用原生纤维(原生浆)和掺有回用纤维(回收浆)的卫生用纸类，同时引入分类变量Y，只使用原生纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝1；

使用了回收纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝0；

然后对这些样本进行近红外光谱扫描，将获得的光谱进行预处理，选出只与卫生用纸原料使用状态有较高相关性的波段作为自变量，分类变量Y作为因变量，用偏最小二乘判别方法建立它们之间的映射，从而得到一个精炼的模型，且该模型能够根据输入的近红外光谱信息，判断卫生纸的原料中是否掺有回收废纸浆。

如上所述，便可较好地实现本发明。

本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种采用鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的装置鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的方法，该鉴别卫生用纸是否掺有回用纤维的装置包含外壳(1)、镶嵌在外壳底部的玻璃片(5)、紧贴着玻璃片(5)放置的漫反射光纤设备(4)、近红外光源(2)、近红外检测器(8)、入射光纤(3)、反射光纤(7)；

近红外检测器(8)通过反射光纤(7)连接漫发射光纤设备(4)，近红外光源(2)通过入射光纤(3)连接漫发射光纤设备(4)，其作用是将近红外光源(2)发出的光投射到样品(6)上，然后再将在样品(6)上发生辐射后的漫反射光输送给近红外检测器(8)；其特征在于该方法包括如下步骤：

对待测的样品(6)进行检测时，首先将样品(6)折叠整齐放置于水平桌面上，再把该装置垂直放置在样品(6)上；由近红外光源(2)产生的近红外光通过漫反射光纤设备(4)的入射光纤(3)投射到样品(6)表面，在样品(6)表面产生漫反射辐射，所产生的漫反射辐射光经漫反射光纤设备(4)的反射光纤(7)输送到近红外检测器(8)，该近红外检测器(8)将收到的近红外光谱信号转换为模拟电压信号，模拟电压信号经模数转换器(9)并转换成数字信号后，该信号通过数据线输送给微处理器(10)中的数据处理模块(11)，经数据处理模块(11)处理后在微处理器的显示记录装置(12)上给出待测样品的检测结果；

样品(6)是指卫生用纸；

通过由近红外检测器(8)和近红外光源(2)组成的光谱采集装置获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息；对所得的光谱信息进行分析预处理，选出仅与卫生用纸原料使用状态有相关性的波段，并通过模式识别方法建立分类判别模型，然后通过该分类判别模型鉴别出待测卫生用纸是否掺有回用纤维；

对获得近红外波段范围内所含的所有光谱信息进行处理，处理过程包括对所得的光谱进行小波变换去噪、一阶导数处理、特征波段提取、均值中心化处理，均值中心化处理后输入分类判别模型，经多分类判别模型分析后给出判定结果；

分类判别模型的建立：从不同纸厂获得已知的卫生用纸原纸或成品纸样本，根据这些样本的原料使用情况将其分为两类：只使用原生浆和掺有回收浆的卫生用纸类，同时引入分类变量Y，只使用原生纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝1；

使用了回收纤维作原料的卫生用纸，其分类变量Y＝0；

然后对这些样本进行近红外光谱扫描，将获得的光谱进行预处理，选出只与卫生用纸原料使用状态有较高相关性的波段作为自变量，分类变量Y作为因变量，用偏最小二乘判别方法建立它们之间的映射，从而得到一个精炼的模型，且该模型能够根据输入的近红外光谱信息，判断卫生纸的原料中是否掺有回收废纸浆。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：近红外波段范围内所含有的光谱信息是指1100-2500nm范围内的吸收光谱和一阶导数光谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：特征波段提取是指从吸收光谱的物理意义出发，考察除卫生用纸的原料之外的对吸收光谱造成影响的因素，如果这些因素对吸收光谱的影响能通过一阶导数光谱处理消除，则该因素忽略，如果不能消除，则需剔除该因素所造成影响的波段，除去剔除波段后所剩余的波段即是要提取的特征波段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：模式识别方法是指有监督或无监督的模式识别分类法。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于该装置还包括：模数转换器(9)和微处理器(10)；模数转换器(9)与近红外检测器(8)相连接，其将近红外检测器(8)传递来的模拟信号转换为数字信号，并将数字信号输送给微处理器(10)；微处理器(10)包括数据处理模块(11)和显示记录装置(12)。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：近红外光源(2)所发出的光的波长为1100nm-2500nm波段。