CN107844857A - 一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法 - Google Patents

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Abstract

一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法，通过将DR值、DR曲线与CV值结合起来分析纱线条干不匀的各种结构性特性来预测织物的外观；反映在DR曲线上则呈左右对称及在门限α＝0处各曲线汇聚于DR＝50％点；当CV值不能满足正态分布，CV值与织物外观不完全相关；反映在DR曲线上则在α＝0处不再汇聚于DR＝50％点而是在该点呈现明显的“阶跃”，“阶跃”的大小及方向可由“相对偏移系数ΔDR(lc)”来定量评价纱线中出现过多的不同长度的粗节或细节，这些的粗节和细节在布面上就会出现云斑、稀疏不匀等瑕疵。本发明使纱线条干均匀度测试与织物外观更具相关性，为纺织企业全面控制纱线质量提供了有效手段。

Description

一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法
技术领域：
本发明涉及一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法。特别涉及通过结合DR值、DR曲线与CV值分析纱线条干不匀的各种结构性特点来预测织物的外观。
背景技术：
时至今日测试纱线条干随机不匀仍是将纱线线密度的CV值、千米疵点值做为质量认证的基础，甚至将其做为评价纱线质量的标准。但这些指标即使达到优秀水平并不能由此保证织物外观良好，也即测试结果与织物外观非密切相关的问题一直困扰着纱线生产厂家。
发明内容：
本发明的目的在于提供一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法，通过结合DR值、DR曲线与CV值分析纱线条干不匀的各种结构性特点来预测织物的外观，为用户进行全流程纺纱质量控制提供评价依据。
本发明的设计思路：目前评价纱线随机不匀虽一直强调CV值但并未关注是什么情况下的CV值！任何一组随机变量不论什么分布都可计算出CV值，只有当分布相近时比较CV值才有意义。纱线的不同片段长度的线密度是随机变量，正常情况下接近正态分布CV值才与织物外观密切相关，也即CV值越大，纱线越不均匀，导致织物外观越差。
当偏离正态分布时，只凭CV值、千米疵点值是无法区分纱线条干随机不匀所表现出的不同结构性特点，而正是这些特点影响着织物的外观。因此在纱线条干均匀度测试过程中首先应判断纱线不同片段长度的线密度是否近似是正态分布；若显著偏离正态分布其随机不匀的结构性特点又是什么？为此，本发明为用户进行全流程纺纱质量控制方面提供一种新的分析评价方法，即通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法。
基于上述目的，本发明将此前纱线条干测试中一直分别列出的两项质量特征值(CV值、DR值)以及DR曲线结合起来分析，可对纱线随机不匀做出更加全面的质量评价，使其与织物外观更具相关性。
本发明的技术解决方案如下：一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步：采用条干均匀度测试仪测试纱线CV(1m)值和DR(1m,±5％)值并绘制DR曲线，通过DRcal(lc±α％)＝1-Φ(α/CV(L))，计算出DRcal(1m,±5％)值，式中：lc＝L为片段长度；α为设定门限；Φ(x)为标准正态分布函数；
第二步：将计算出的DRcal(1m,±5％)值与实测的DR(1m,±5％)值相比较，计算出二者的单相关系数r,并分别以DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)值为横、纵坐标绘制出DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)的散点图；其中X轴横坐标DR(X)为DRcal(1m,±5％)值，Y轴纵坐标DR(Y)为DR(1m,+5％)与DR(1m,-5％)的平均值；
第三步：当r>0.9,且散点图中各点都分布在45°线附近，表示CV(1m)值满足正态分布，根据概率论“中心极限定理”可推知一旦1m片段长度线密度近似呈正态分布，则更长及更短片段长度的线密度也近似呈正态分布，即各个片段长度CV值满足正态分布，此时线密度CV值与织物外观完全相关，即CV值越大纱线越不均匀，导致织物外观越差；反映在DR曲线上则呈左右对称及在门限α＝0处各曲线汇聚于DR＝50％点；
正常情况下纱线的当明显增大时，说明纱线中出现过多的长度超过1m而平均粗度超过的粗节或细度低于的细节，导致织物外观由于相邻纱线间常发性疵点分布的明显差异而出现随机分布的“条影”；
第四步：当r<0.9,且散点图中各点并未完全分布在45°线附近，则说明CV(1m)值不能满足正态分布，此时，CV值与织物外观不完全相关；反映在DR曲线上则在α＝0处不再汇聚于DR＝50％点而是出现不同程度的“错位”，即DR曲线在该点呈现明显的“阶跃”，且该“阶跃”相对50％点上下对称，而就“阶跃”的大小及方向可由“相对偏移系数ΔDR(lc)”来定量评价；
正常情况下|ΔDR(lc)|不超过5％，过大的正值说明纱线中出现过多的不同长度的粗节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“左高右低”的阶跃；过大的负值说明纱线中出现过多的不同长度的细节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“右高左低”的“阶跃”；这些不同长度的粗节和细节在布面上就会出现云斑、稀疏不匀等瑕疵；
当DR(1m，±α％)曲线的变化不是正常较快衰减到零，而是向左向右显著拖长，说明纱线中出现异常长粗节或异常长细节，这些异常长粗节或异常长细节直接影响布面质量。
本发明将DR值与CV值结合起来分析纱线条干不匀；同时DR曲线可直观反映出纱线条干不匀的各种结构性特点。特别是将CV值与DR值结合加以定量分析并创新应用于快速判断纱线线密度随机不匀是否接近正态分布，从而解除用户困扰使得纱线条干均匀度测试与织物外观更具相关性，为纺织企业全面控制纱线质量提供了有效手段，可以更加全面地评价、控制成纱质量。
附图说明：
图1为正态分布的概率密度函数图形。
图2是r>0.9散点图，各点集中分布在45°线附近。
图3是r<0.9散点图，各点未分布在45°线附近。
图4是左右对称的DR曲线。
图5是呈现“左高右低”阶跃的DR曲线。
图6是呈现“左低右高”阶跃的DR曲线。
具体实施方式：
下面结合附图1、2、3、4、5、6描述本发明的具体实施例。
当纱线线密度服从正态分布时，可推导出CV值与DR值符合DRcal(lc±α％)＝1-Φ(α/CV(L))式中：lc＝L为片段长度；α为设定门限；Φ(x)为标准正态分布函数。
理论上纱线线密度x是一个服从正态分布的连续型随机变量，母体平均值为μ，母体标准差为σ。
正态分布的概率密度函数f(x)为
其中，标准正态分布函数Φ(x)即为μ＝0，σ＝1，的正态分布，即
由CVm和DR定义可知
由f(x)图形(如图1所示)相对μ值线是左右对称的，a,b为设定门限，当b-μ＝μ-a时，DR(+)＝DR(-)即DR＝(DR(+)+DR(-))/2＝DR(+)，故
另则
设门限则有
具体步骤如下：
第一步：采用CT200条干均匀度测试分析仪测试纱线CV(1m)值和DR(1m,±5％)值并绘制1cm、10cm、20cm、50cm、1m五种片段长度的DR曲线，通过DRcal(lc±α％)＝1-Φ(α/CV(L))，式中：lc＝L为片段长度；α为设定门限；Φ(x)为标准正态分布函数，计算出DRcal(1m,±5％)值；
第二步：将计算出的DRcal(1m,±5％)值与实测的DR(1m,±5％)值相比较，计算出二者的单相关系数r,并分别以DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)值为横、纵坐标绘制出DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)的散点图；其中X轴横坐标DR(X)为DRcal(1m,±5％)值，Y轴纵坐标DR(Y)为DR(1m,+5％)与DR(1m,-5％)的平均值。
第三步：当r>0.9,且散点图中各点都分布在45°线附近(如图2所示)，表示CV(1m)值满足正态分布，根据概率论“中心极限定理”可推知一旦1m片段长度线密度近似呈正态分布，则更长及更短片段长度的线密度也近似呈正态分布，即各个片段长度CV值满足正态分布，此时线密度CV值与织物外观完全相关，即CV值越大纱线越不均匀，导致织物外观越差；反映在DR曲线上则呈左右对称及在门限α＝0处各曲线汇聚于DR＝50％点(如图4所示)；正常情况下纱线的当明显增大时说明纱线中出现过多的长度超过1m而平均粗度超过的粗节或超过更细的细节，导致织物外观由于相邻纱线间常发性疵点分布的明显差异而出现长长短短随机分布的“条影”。
第四步：当r<0.9,且散点图中各点并未完全分布在45°线附近(如图3所示)，则说明CV(1m)值不能满足正态分布，此时，CV值与织物外观不完全相关；反映在DR曲线上则在α＝0处不再汇聚于DR＝50％点而是出现不同程度的“错位”，即DR曲线在该点呈现明显的“阶跃”，且该“阶跃”相对50％点上下对称，而就“阶跃”的大小及方向可由“相对偏移系数ΔDR(lc)”来定量评价(lc＝1cm,20cm,1m)；正常情况下|ΔDR(lc)|不超过5％，过大的正值说明纱线中出现过多的不同长度的粗节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“左高右低”的阶跃(如图5所示)；过大的负值说明纱线中出现过多的不同长度的细节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“右高左低”的“阶跃”(如图6所示)；这些不同长度的粗节和细节在布面上就会出现云斑、稀疏不匀等瑕疵；当DR)1m，±α％)曲线的变化不是正常较快衰减到零，而是向左向右显著拖长(如图6所示)，说明纱线中出现异常长粗节或异常长细节，这些异常长粗节或异常长细节直接影响布面质量。
上述实施例，只是本发明的较佳实施例，并非用来限制本发明实施范围，故凡以本发明权利要求所述内容所做的等同变化，均应包括在本发明权利要求范围之内。

Claims (1)

1.一种通过评价纱线质量预测织物外观质量的方法，其特征在于包括以下步骤：
第一步：采用条干均匀度测试仪测试纱线CV(1m)值和DR(1m,±5％)值并绘制DR曲线，通过DRcal(lc±α％)＝1-Φ(α/CV(L))，计算出DRcal(1m,±5％)值，式中：lc＝L为片段长度；α为设定门限；Φ(x)为标准正态分布函数；
第二步：将计算出的DRcal(1m,±5％)值与实测的DR(1m,±5％)值相比较，计算出二者的单相关系数r,并分别以DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)值为横、纵坐标绘制出DRcal(1m,±5％)值与DR(1m,±5％)的散点图；其中X轴横坐标DR(X)为DRcal(1m,±5％)值，Y轴纵坐标DR(Y)为DR(1m,+5％)与DR(1m,-5％)的平均值；
第三步：当r>0.9,且散点图中各点都分布在45°线附近，表示CV(1m)值满足正态分布，根据概率论“中心极限定理”可推知一旦1m片段长度线密度近似呈正态分布，则更长及更短片段长度的线密度也近似呈正态分布，即各个片段长度CV值满足正态分布，此时线密度CV值与织物外观完全相关，即CV值越大纱线越不均匀，导致织物外观越差；反映在DR曲线上则呈左右对称及在门限α＝0处各曲线汇聚于DR＝50％点；
正常情况下纱线的当明显增大时，说明纱线中出现过多的长度超过1m而平均粗度超过的粗节或细度低于的细节，导致织物外观由于相邻纱线间常发性疵点分布的明显差异而出现随机分布的“条影”；
第四步：当r<0.9,且散点图中各点并未完全分布在45°线附近，则说明CV(1m)值不能满足正态分布，此时，CV值与织物外观不完全相关；反映在DR曲线上则在α＝0处不再汇聚于DR＝50％点而是出现不同程度的“错位”，即DR曲线在该点呈现明显的“阶跃”，且该“阶跃”相对50％点上下对称，而就“阶跃”的大小及方向可由“相对偏移系数ΔDR(lc)”来定量评价；
正常情况下|ΔDR(lc)|不超过5％，过大的正值说明纱线中出现过多的不同长度的粗节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“左高右低”的阶跃；过大的负值说明纱线中出现过多的不同长度的细节，且DR曲线在α＝0处呈现明显的“右高左低”的“阶跃”；这些不同长度的粗节和细节在布面上就会出现云斑、稀疏不匀等瑕疵；
当DR(1m，±α％)曲线的变化不是正常较快衰减到零，而是向左向右显著拖长，说明纱线中出现异常长粗节或异常长细节，这些异常长粗节或异常长细节直接影响布面质量。
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