CN108120687A - 一种纺织纤维快速检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明公布一种纺织品快速检测装置，用于纺织品快速鉴别和组成成分含量测定。

Description

一种纺织纤维快速检测装置

技术领域

本发明公布了一种纺织纤维快速检测装备，适用于纺织纤维定性鉴别和组成成分测定，属于纺织领域。

技术背景

纺织纤维与制品是日常生活必需品，其质量与人们健康直接相关。近年来，国家纤维质量监督部门持续不断地对市场上纺织纤维与制品进行了大量抽检活动，其结果表明服装质量令人堪忧。标签与成分或含量不符的现象特别严重，不仅扰乱正常市场秩序，也严重影响了纺织产业的健康发展。除了不法分子受利益驱使原因外，缺乏适合于现场或在线的纺织纤维准确鉴别方法也是不能有效杜绝纺织品纤维掺假现象的重要原因之一。因此，纺织纤维的快速鉴定对纺织生产管理、贸易和市场质量监督具有重要实际意义。

多年来，纤维种类鉴别与含量分析一直是纺织领域中的研究热点，而现有的纺织品种类鉴别和成分分析方法存在检测周期长，检测环境要求高、人为影响大、使用有毒有害化学试剂，检测成本高，需破坏样品等缺点，无法满足各检验监督部门对纺织品进行大量检测的需求。近红外光谱法分析技术具有快速、无损、操作简单、不污染环境等特点，它可在不破坏检测对象的情况下，几分钟内完成对检测对象的分析，且可同时进行多指标分析。近红外光谱分析技术在纺织纤维鉴别方面，已有较多的研究，并取得了较好的进展。袁洪福利用近红外光谱技术对纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究；吴桂芳利用可见光谱或近红外光谱对山羊绒原料品种进行鉴别分析；耿响利用近红外光谱进行快速检测纺织面料组成纤维的定性、定量的方法研究；徐敏研究了二组分纺织品红外光谱定量模型的稳定性分析；等等，以上这些研究成果可以表明近红外光谱分析技术在纺织领域的应用前景非常乐观。本发明在此理论研究的基础上开发了一种纺织纤维快速检测装置，用于纺织纤维及制品的快速鉴别和组成成分含量测定。

发明内容

本发明公布了一种纺织品快速检测装置，适用于纺织品快速鉴别和组成成分含量测定。

纺织品快速检测装置主要包括光谱检测系统（光源、单色器、检测器、样品）和数据处理系统（信号控制单元、分析处理单元）等。

纺织品快速检测装置测量过程：信号控制单元发出指令，由光谱检测系统实施对样品光谱采集，并把光谱信息传输给分析处理单元，通过分析处理单元中已有的定性模型对样品光谱数据进行比对计算，鉴别出样品种类，然后由其对应定量模型对该样品进行定量计算得出其组成成分含量。

纺织品快速检测装置特征在于：

1）光谱采集方式为漫反射，光谱形式可以是能量曲线、或者是吸收光谱、或者是透过率、或者是干涉图；

2）样品状态可以是原始样品，也可以是剪碎的样品；

3）光谱测量过程中，样品可以是旋转样品杯中，也可以在线运动状态；

4）光谱可以是一次测量的光谱，也可以多次测量的平均光谱；

5）光谱波长范围可以是覆盖700-2500nm的全谱，也可以其中某个波长，或某个波段，或者它们之间组合；

6)光谱分辨率为0.1-20nm中任意波长宽度；

7)检测器可以是硅材料的或者是铟鎵砷材料的光电检测器；可以是单点检测器，也可以是阵列检测器；

8）设备形式可以是便携式、也可以是实验室台式、也可以是在线式；

9）数据处理使用的电脑可以是台式计算机、笔记本电脑、也可以是嵌入式计算机；

10）光谱分析处理单元的软件具有光谱实时采集和定性、定量模型建立、待测样本类型与模型界外样本的判断等功能；还包括数据与信息显示、数据管理功能、通讯功能、故障诊断与安全功能、监控功能、网络化等功能。

定性、定量校正模型特征在于：

近红外光谱分析是一种间接分析技术，需要利用常规分析方法获得样品的组分或性质的基础数据，再运用化学计量学方法建立校正模型，实现对未知样品的定性或定量分析。

1）训练过程：采集已知样品的光谱，然后采用一定数学方法建立定性、定量校准模型；

2）验证过程：用不在训练集中的样品考察模型能否正确进行定性、定量计算；

3）使用阶段：采集未知样品的光谱，将它与已知样品的光谱进行比较，判断其种类归属和组成成分含量计算；

4）所使用的预处理方法包括：微分、平滑、光散射校正（MSC）、中心化、PCA数据降维、小波处理、水分扣除等任意一种，或者其中之间的任意组合；

5）所使用模式识别方法包括主成分分析、距离、SIMCA、PLS-DA、K最临近法、FISHER线性判别、人工神经网络和支持向量机中的任意一种，或者其中之间的任意组合；

6）所使用定量模型建立方法包括线性回归分析、主成分分析、因子分析、

偏最小二乘、小波变换分析、遗传算法、人工神经网络和支持向量机中的任意一种，或者其中之间的任意组合。

纺织品快速检测装置适用于未知或已知纺织品种类的鉴别和单一或混纺制品

组成成分含量测定。

附图说明

图1为几种纺织品的近红外光谱图；

图2 为光谱采集示意图；

图3 为同一样品重复测量20次所得近红外光谱图；

图4 为20次重复测量标准偏差图；

图5 定性模型预测结果；

图6 、7、8、9分别为氨纶、棉、聚酯、粘纤验证结果图。

实施案例

1.光谱采集

光谱采集装置如图1所示，将一定厚度的样品压实后放置于可移动附件上，通过移动附件测定不同点位的样品漫反射光谱，取其平均值作为能够代表该样品的光谱数据。图2为多种纺织品的近红外光谱图，如图所示，采用本发明可以清晰获得纺织品光谱数据。

2.纺织品快速检测装置的重复性和稳定性

使用本发明对同一样品重复测量20次得到光谱图如图3所示，图4为20次测量的标准偏差图，由图中结果可知发明装置重复性和稳定性都很好。

3.纺织品快速检测装置测量准确性

近红外光谱分析是一种间接分析技术，需要利用常规分析方法获得样品的组分或性质的基础数据，再运用化学计量学方法建立校正模型，实现对未知样品的定性或定量分析。

为使实验样品能够代表市场上服装纺织品的实际情况，选择样品的纤维成分包括了氨纶、蚕丝、涤纶、棉涤、锦纶、棉、麻、棉麻混纺、粘胶、山羊绒、绵羊毛和羊绒羊毛混纺。样品状态多样化，包括了各种纯纤维，纱线，和不同结构与花样的织物，有未经印染的，也有经过印染的。

1）纺织品的鉴别

总集光谱主成分分析表明各大类纤维聚类空间分布有明显的区分，采用SIMCA法对样品进行分类，以一类样品集为基准，计算各类样品的马氏距离，各类纤维品均能得到清楚的区分。使用该方法检测已知种类的纺织品若干，正确率为100%，因此使用本发明装置能够实现对纺织品种类的正确鉴别。

2）混纺制品组成成分测定

混纺制品定量分析过程为：首先，将样品光谱数据带入定性模型中，进行种类鉴别；然后再将此光谱数据带入对应种类的定量模型中，通过计算得出样品组成成分含量。附图6、7、8、9分别为氨纶、棉、聚酯和粘纤定量模型预测值和真实值交互验证关系图，由图可知这四类纺织品预测偏差均小于标准方法5%的要求，可以用于纺织品组成成分测定。

最后，还需要注意的是，以上列举的仅仅是本发明的一个实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形，本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (6)

1.本发明公布一种纺织品快速检测装置，适用于纺织品快速鉴别和组成成分含量测定。

2.根据权利要求1所述纺织品快速检测装置主要包括光谱检测系统（光源、单色器、检测器、样品）和数据处理系统（信号控制单元、分析处理单元）等。

3.根据权利要求1所述纺织品快速检测装置测量过程特征在于信号控制单元发出指令，由光谱检测系统实现未知样品光谱数据采集，并传输给分析处理单元；分析处理单元中存有的定性模型和定量模型对该数据进行比对计算，鉴别出样品种类和组成成分含量。

4.根据权利要求1所述纺织品快速检测装置特征在于：

1）光谱采集方式为漫反射，光谱形式可以是能量曲线、或者是吸收光谱、或者是透过率、或者是干涉图；

2）样品状态可以是原始样品，也可以是剪碎的样品；

3）光谱测量过程中，样品可以是旋转样品杯中，也可以在线运动状态；

4）光谱可以是一次测量的光谱，也可以多次测量的平均光谱；

5）光谱波长范围可以是覆盖700-2500nm的全谱，也可以其中某个波长，或某个波段，或者它们之间组合；

6)光谱分辨率为0.1-20nm中任意波长宽度；

7)检测器可以是硅材料的或者是铟鎵砷材料的光电检测器；可以是单点检测器，也可以是阵列检测器；

8）设备形式可以是便携式、也可以是实验室台式、也可以是在线式；

9）数据处理使用的电脑可以是台式计算机、笔记本电脑、也可以是嵌入式计算机；

10）光谱分析处理单元的软件具有光谱实时采集和定性、定量模型建立、待测样本类型与模型界外样本的判断等功能；还包括数据与信息显示、数据管理功能、通讯功能、故障诊断与安全功能、监控功能、网络化等功能。

5.根据权利要求3定性、定量校正模型特征在于：

1）所使用的预处理方法包括：微分、平滑、光散射校正（MSC）、中心化、PCA数据降维、小波处理、水分扣除等任意一种，或者其中之间的任意组合；

2）所使用模式识别方法包括主成分分析、距离、SIMCA、PLS-DA、K最临近法、FISHER线性判别、人工神经网络和支持向量机中的任意一种，或者其中之间的任意组合；

3）所使用定量模型建立方法包括线性回归分析、主成分分析、因子分析、

偏最小二乘、小波变换分析、遗传算法、人工神经网络和支持向量机中的任意一种，或者其中之间的任意组合。

6.根据权利要求1纺织品快速检测装置适用于纺织品种类的鉴别和单一（或

混纺）制品组成成分含量测定。