WO2015146821A1 - Fiber identification method - Google Patents
Fiber identification method Download PDFInfo
- Publication number
- WO2015146821A1 WO2015146821A1 PCT/JP2015/058440 JP2015058440W WO2015146821A1 WO 2015146821 A1 WO2015146821 A1 WO 2015146821A1 JP 2015058440 W JP2015058440 W JP 2015058440W WO 2015146821 A1 WO2015146821 A1 WO 2015146821A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- fiber
- test
- thz
- mixed
- fibers
- Prior art date
Links
- 239000000835 fiber Substances 0.000 title claims abstract description 682
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 202
- 238000000411 transmission spectrum Methods 0.000 claims abstract description 119
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 75
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000227 grinding Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 72
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 claims description 65
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 62
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims description 59
- 238000012850 discrimination method Methods 0.000 claims description 56
- 239000008188 pellet Substances 0.000 claims description 51
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 51
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 49
- 210000000085 cashmere Anatomy 0.000 claims description 48
- 210000002268 wool Anatomy 0.000 claims description 40
- 210000004209 hair Anatomy 0.000 claims description 38
- 238000010298 pulverizing process Methods 0.000 claims description 35
- 229920000297 Rayon Polymers 0.000 claims description 34
- 239000002964 rayon Substances 0.000 claims description 31
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 29
- 229920003043 Cellulose fiber Polymers 0.000 claims description 23
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 18
- -1 polyethylene Polymers 0.000 claims description 18
- 239000000843 powder Substances 0.000 claims description 17
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 claims description 16
- QKSIFUGZHOUETI-UHFFFAOYSA-N copper;azane Chemical compound N.N.N.N.[Cu+2] QKSIFUGZHOUETI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 14
- 239000004698 Polyethylene Substances 0.000 claims description 10
- 229920000573 polyethylene Polymers 0.000 claims description 10
- 241000282836 Camelus dromedarius Species 0.000 claims description 8
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 claims description 6
- 244000303258 Annona diversifolia Species 0.000 claims description 5
- 235000002198 Annona diversifolia Nutrition 0.000 claims description 5
- 240000006240 Linum usitatissimum Species 0.000 claims description 5
- 235000004431 Linum usitatissimum Nutrition 0.000 claims description 5
- 241001416177 Vicugna pacos Species 0.000 claims description 5
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 claims description 5
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 claims description 5
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 claims description 4
- 210000000050 mohair Anatomy 0.000 claims description 4
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 claims description 4
- 229920001343 polytetrafluoroethylene Polymers 0.000 claims description 4
- 239000004810 polytetrafluoroethylene Substances 0.000 claims description 4
- 240000000491 Corchorus aestuans Species 0.000 claims description 3
- 235000011777 Corchorus aestuans Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000010862 Corchorus capsularis Nutrition 0.000 claims description 3
- 229920001407 Modal (textile) Polymers 0.000 claims description 3
- 241000219146 Gossypium Species 0.000 claims description 2
- 235000004426 flaxseed Nutrition 0.000 claims description 2
- 240000004308 marijuana Species 0.000 claims 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 abstract description 27
- 239000002131 composite material Substances 0.000 abstract 1
- 229920000433 Lyocell Polymers 0.000 description 100
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 90
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 30
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 27
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 26
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 25
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 25
- 230000009102 absorption Effects 0.000 description 16
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 16
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 10
- 239000004753 textile Substances 0.000 description 10
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 8
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 8
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 8
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 238000005033 Fourier transform infrared spectroscopy Methods 0.000 description 6
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 6
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 6
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 5
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 4
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 4
- 241000283707 Capra Species 0.000 description 3
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 3
- 238000000635 electron micrograph Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000003685 thermal hair damage Effects 0.000 description 3
- 240000008564 Boehmeria nivea Species 0.000 description 2
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 2
- 241000218236 Cannabis Species 0.000 description 2
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 2
- 235000012766 Cannabis sativa ssp. sativa var. sativa Nutrition 0.000 description 2
- 235000012765 Cannabis sativa ssp. sativa var. spontanea Nutrition 0.000 description 2
- 241000700112 Chinchilla Species 0.000 description 2
- 241000772415 Neovison vison Species 0.000 description 2
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 2
- 229920001872 Spider silk Polymers 0.000 description 2
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N Sulfuric acid Chemical compound OS(O)(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000282840 Vicugna vicugna Species 0.000 description 2
- 235000009120 camo Nutrition 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 235000005607 chanvre indien Nutrition 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 239000011487 hemp Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 2
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- 229920002994 synthetic fiber Polymers 0.000 description 2
- 239000012209 synthetic fiber Substances 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-M Acetate Chemical compound CC([O-])=O QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- DKNPRRRKHAEUMW-UHFFFAOYSA-N Iodine aqueous Chemical compound [K+].I[I-]I DKNPRRRKHAEUMW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001504654 Mustela nivalis Species 0.000 description 1
- 239000004677 Nylon Substances 0.000 description 1
- NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N acrylic acid group Chemical group C(C=C)(=O)O NIXOWILDQLNWCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 210000000077 angora Anatomy 0.000 description 1
- 230000008827 biological function Effects 0.000 description 1
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 239000005018 casein Substances 0.000 description 1
- BECPQYXYKAMYBN-UHFFFAOYSA-N casein, tech. Chemical compound NCCCCC(C(O)=O)N=C(O)C(CC(O)=O)N=C(O)C(CCC(O)=N)N=C(O)C(CC(C)C)N=C(O)C(CCC(O)=O)N=C(O)C(CC(O)=O)N=C(O)C(CCC(O)=O)N=C(O)C(C(C)O)N=C(O)C(CCC(O)=N)N=C(O)C(CCC(O)=N)N=C(O)C(CCC(O)=N)N=C(O)C(CCC(O)=O)N=C(O)C(CCC(O)=O)N=C(O)C(COP(O)(O)=O)N=C(O)C(CCC(O)=N)N=C(O)C(N)CC1=CC=CC=C1 BECPQYXYKAMYBN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000021240 caseins Nutrition 0.000 description 1
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 description 1
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013098 chemical test method Methods 0.000 description 1
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052804 chromium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011651 chromium Substances 0.000 description 1
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 239000012792 core layer Substances 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000004090 dissolution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 229910052839 forsterite Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052732 germanium Inorganic materials 0.000 description 1
- GNPVGFCGXDBREM-UHFFFAOYSA-N germanium atom Chemical compound [Ge] GNPVGFCGXDBREM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000012770 industrial material Substances 0.000 description 1
- 238000012844 infrared spectroscopy analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009878 intermolecular interaction Effects 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- HCWCAKKEBCNQJP-UHFFFAOYSA-N magnesium orthosilicate Chemical compound [Mg+2].[Mg+2].[O-][Si]([O-])([O-])[O-] HCWCAKKEBCNQJP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 1
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 1
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 102000035118 modified proteins Human genes 0.000 description 1
- 108091005573 modified proteins Proteins 0.000 description 1
- 229920001778 nylon Polymers 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 229920000728 polyester Polymers 0.000 description 1
- 239000002861 polymer material Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 239000004627 regenerated cellulose Substances 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 239000011492 sheep wool Substances 0.000 description 1
- 238000009987 spinning Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3581—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N2021/8444—Fibrous material
Abstract
Provided is a fiber identification method that uses terahertz spectroscopy, which makes operation relatively easy, is objective, and makes it possible to identify fiber without relying on the experience and knowledge of an inspector, and makes it possible to obtain useful information associated with the higher-order structure of the fiber even if the complicated operation of cryogenic grinding is eliminated. Test fiber of an unknown fiber type is used as a test sample in a state in which the fiber has not been subjected to grinding or cryogenic grinding and at least the cross-sectional shape of the fiber is maintained. This test sample is irradiated with electromagnetic waves of a frequency within the range of 0.1 THz to 15 THz, and spectral data is obtained from a transmission spectrum or absorption spectrum in a prescribed frequency band. The obtained spectral data for the test sample is compared with spectral data for a comparison sample comprising a single fiber or composite fiber of a known fiber type, and the fiber type or blending ratio of the test fiber is identified.
Description
本発明は、繊維製品或いは織編物などに使用されている繊維の種類や混用率を鑑別する繊維鑑別方法に関するものである。特に、電磁波の一分類であるテラヘルツ電磁波を繊維に照射して鑑別する新たな繊維鑑別方法に関するものである。
The present invention relates to a fiber discrimination method for discriminating the type and mixed rate of fibers used in textile products or woven or knitted fabrics. In particular, the present invention relates to a new fiber discrimination method in which a terahertz electromagnetic wave, which is a class of electromagnetic waves, is irradiated to a fiber for discrimination.
市場には多くの繊維製品が広い用途に流通している。また、繊維製品の生産地と消費地がグローバルに展開される今日においては、繊維製品の輸出入の際に取引の安全や信頼を確保するために、各国の繊維関係の検査機関で繊維鑑別が行われている。
In the market, many textile products are distributed for wide use. In addition, today, where textile products are produced and consumed globally, in order to ensure the safety and trust of transactions when importing and exporting textile products, textile inspection is conducted by textile-related inspection organizations in each country. Has been done.
これらの検査機関では、例えば日本においては、ＪＩＳ Ｌ １０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）、及び、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）に基づいて鑑別を行っている。
In these inspection organizations, for example, in Japan, JIS L-1030-1 (Fiber product mix rate test method-Part 1: Fiber discrimination) and JISL 1030-2 (Fiber product mix rate test method-2 Part: fiber mixed rate).
例えば、ＪＩＳ Ｌ１０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）における鑑別方法には、燃焼試験、繊維中の塩素の確認試験、繊維中の窒素の確認試験、顕微鏡試験、よう素‐よう化カリウム溶液による着色試験、キサントプロテイン反応試験、赤外吸収スペクトルの測定試験などがある。
For example, the discrimination method in JIS L1030-1 (Fiber product mixed rate test method-Part 1: Fiber discrimination) includes a combustion test, a chlorine check test in a fiber, a nitrogen check test in a fiber, a microscopic test, There are coloring test with iodine-potassium iodide solution, xanthoprotein reaction test, infrared absorption spectrum measurement test and so on.
これらの試験法はそれぞれ有効なものであり、これらを組み合わせることにより多くの繊維が鑑別できる。しかし、化学的組成が同じ繊維、例えば、綿、各種麻、各種レーヨン、銅アンモニアレーヨン（以下「キュプラ」ともいう。）、溶剤紡糸セルロース繊維などのセルロース系繊維は、上記各試験法のうち化学的試験法（赤外吸収スペクトル法も含む）では同一或いは類似繊維と鑑別されることとなる。同様に、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、リャマなどの獣毛繊維や、絹、クモの糸などのタンパク質繊維は、上記各試験法のうち化学的試験法（赤外吸収スペクトル法も含む）では同一或いは類似繊維と鑑別されることとなる。
These test methods are effective, and many fibers can be identified by combining them. However, fibers having the same chemical composition, such as cotton, various hemp, various rayon, copper ammonia rayon (hereinafter also referred to as “cupra”), solvent-spun cellulose fiber, In the conventional test method (including the infrared absorption spectrum method), the same or similar fibers are distinguished. Similarly, animal fibers such as cashmere, wool, yak, mohair, Angola, alpaca, vicuña, camel, and llama, and protein fibers such as silk and spider silk are the chemical test methods (red). Including the external absorption spectrum method), the same or similar fibers are distinguished.
そこで、これらのセルロース系繊維や獣毛繊維などのタンパク質繊維の場合には、主にその外観的特徴の違いを指標とする顕微鏡試験が有効であり、広く行われている。この顕微鏡試験による繊維鑑別を行うには、検査員が光学顕微鏡を用いて目視により検査対象の繊維を標準写真見本と対比させて行っている。また、この鑑別方法において混合繊維の混用率を求めるには、検査員が光学顕微鏡を用いて目視により検査対象の混合繊維に含まれる異種の繊維の本数や直径を求め、或いは、分別してそれぞれの重量を測定するなどの方法で行っている。
Therefore, in the case of protein fibers such as cellulosic fibers and animal hair fibers, a microscopic test mainly using differences in appearance characteristics is effective and widely performed. In order to perform fiber discrimination by this microscopic test, an inspector visually compares the fiber to be inspected with a standard photograph sample using an optical microscope. In addition, in this discrimination method, in order to obtain the mixed fiber mixture rate, an inspector visually determines the number and diameter of different types of fibers contained in the mixed fiber to be inspected using an optical microscope, or separates and determines each of the mixed fibers. This is done by measuring the weight.
従って、これらの方法においては、各検査機関の検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のばらつきが生じるという問題があった。また、混用率を求める場合には、検査員による非常に煩雑で長時間に亘る作業が伴うという問題があった。更に、高価な獣毛繊維などには手の込んだ偽装が行われていることがあり、上記方法のみでは正確な鑑別が行えないという問題があった。
Therefore, in these methods, there is a problem that the discrimination results vary due to differences in the experience and know-how of the inspectors of each inspection organization. Further, when the mixed rate is obtained, there is a problem that an inspector is very complicated and requires a long work. In addition, expensive animal hair fibers and the like are often subjected to elaborate camouflage, and there is a problem that accurate discrimination cannot be performed only by the above method.
更に、セルロース系繊維の中でもテンセル（登録商標）、リヨセル（登録商標）などの溶剤紡糸セルロース繊維の外観的特徴は、キュプラとほぼ同じ円形断面をしている。また、獣毛繊維の中でも特に高級品とされるカシミヤを用いた繊維製品には、カシミヤと見分けが付きにくいヤクの毛を混合し、或いは、ウールのスケールを除去（「脱スケール」という。）して混合するなど手の込んだ偽装が行われている。このような場合には、顕微鏡試験に経験を積んだ検査員でも正確な判断が困難である。
Furthermore, among cellulosic fibers, solvent-spun cellulose fibers such as Tencel (registered trademark) and Lyocell (registered trademark) have substantially the same circular cross section as cupra. In addition, in the fiber products using cashmere, which is considered to be a particularly high-quality animal hair fiber, yak hair that is difficult to distinguish from cashmere is mixed, or the wool scale is removed (referred to as “descaling”). Elaborate camouflage such as mixing is performed. In such a case, it is difficult for an inspector who has experience in a microscopic examination to make an accurate judgment.
これに対して、下記特許文献１においては、繊維素繊維（溶剤紡糸セルロース繊維に同じ）とキュプラの鑑別法が提案されている。この鑑別法は、両繊維が６１％以上の硫酸に浸漬した時の溶解状態を顕微鏡下で観察するというものである。
On the other hand, the following Patent Document 1 proposes a method for discriminating between fiber fibers (same as solvent-spun cellulose fibers) and cupra. In this discrimination method, the dissolved state when both fibers are immersed in 61% or more of sulfuric acid is observed under a microscope.
また、下記特許文献２においては、本発明の発明者による繊維鑑別方法および繊維鑑別装置が提案されている。この繊維鑑別方法は、テラヘルツ分光分析を用いて獣毛繊維などの細胞構造（一次構造）や細胞の集合形式（高次構造）を解析するというものである。
In Patent Document 2 below, a fiber discrimination method and a fiber discrimination device by the inventor of the present invention are proposed. This fiber discrimination method uses terahertz spectroscopy to analyze the cell structure (primary structure) of animal hair fibers and the like, and the form of cell aggregation (higher order structure).
上記特許文献１の鑑別法は、繊維の溶解状態を顕微鏡下で観察するというものであり、この場合にも検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のばらつきが生じるという問題があった。また、繊維に染色や樹脂加工などが施されている場合には、溶解状態が変化して正確な鑑別が行えないという問題があった。
The discrimination method of the above-mentioned patent document 1 is to observe the dissolved state of the fiber under a microscope. In this case as well, there is a problem that the discrimination results vary due to differences in inspector experience and know-how. In addition, when the fibers are dyed or processed with resin, there is a problem in that the state of dissolution changes and accurate discrimination cannot be performed.
一方、上記特許文献２の繊維鑑別方法においては、鑑別対象である繊維をテラヘルツ電磁波の波長より十分に小さいサイズ（１０μｍ程度）にしなければ、入射テラヘルツ電磁波が散乱して検出器に入射するテラヘルツ電磁波の強度が減衰する。その為、粉砕に伴う温度上昇を防ぎながら凍結粉砕する方法が要求される。これらの操作は煩雑であり、また、粉砕により繊維の高次構造が破壊され、情報量が減少するという問題があった。
On the other hand, in the fiber discrimination method of Patent Document 2 described above, if the fiber to be identified is not sufficiently small in size (about 10 μm) than the wavelength of the terahertz electromagnetic wave, the incident terahertz electromagnetic wave is scattered and incident on the detector. The intensity of is attenuated. Therefore, there is a demand for a method of freeze pulverization while preventing a temperature rise associated with pulverization. These operations are complicated, and there is a problem that the higher-order structure of the fiber is destroyed by pulverization, and the amount of information is reduced.
そこで、本発明は、上記問題に対処して、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することを目的とする。
Therefore, the present invention addresses the above-mentioned problems, adopts terahertz spectroscopic analysis that is comparatively simple and objective, and can be distinguished without relying on the experience and know-how of an inspector, and is called freeze grinding. An object of the present invention is to provide a fiber discrimination method capable of obtaining useful information associated with a higher-order structure of a fiber even if complicated operations are eliminated.
上記課題の解決にあたり、本発明者らは、鋭意研究の結果、繊維の高次構造を破壊することなく繊維断面形状を保ったままテラヘルツ分光分析を行うことにより、凍結粉砕操作を排除しても、繊維の外層（スキン層）に存在する結晶構造を分析できることを見出し、本発明の完成に至った。
In solving the above problems, the present inventors, as a result of intensive research, have eliminated the freeze-grinding operation by performing terahertz spectroscopy analysis while maintaining the fiber cross-sectional shape without destroying the higher-order structure of the fiber. The present inventors have found that the crystal structure existing in the outer layer (skin layer) of the fiber can be analyzed, and the present invention has been completed.
即ち、本発明に係る繊維鑑別方法は、請求項１の記載によると、
繊維の種類が未知の被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、少なくとも繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、当該被検試料に０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における前記被検試料の透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める電磁波照射工程と、
前記被検試料のスペクトルデータを予め準備した繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維の種類を鑑別する鑑別工程とを有している。 That is, according to the description ofclaim 1, the fiber discrimination method according to the present invention is as follows.
Without pulverizing or freeze-grinding the test fiber whose fiber type is unknown, a test sample is maintained with at least the fiber cross-sectional shape maintained, and electromagnetic waves within the frequency range of 0.1 THz to 15 THz are applied to the test sample. An electromagnetic wave irradiation step of irradiating and obtaining spectrum data from a transmission spectrum or an absorption spectrum of the test sample in a predetermined frequency band;
And comparing the spectral data of the test sample with spectral data of a comparative sample made of a single fiber with a known fiber type prepared in advance.
繊維の種類が未知の被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、少なくとも繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、当該被検試料に０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における前記被検試料の透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める電磁波照射工程と、
前記被検試料のスペクトルデータを予め準備した繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維の種類を鑑別する鑑別工程とを有している。 That is, according to the description of
Without pulverizing or freeze-grinding the test fiber whose fiber type is unknown, a test sample is maintained with at least the fiber cross-sectional shape maintained, and electromagnetic waves within the frequency range of 0.1 THz to 15 THz are applied to the test sample. An electromagnetic wave irradiation step of irradiating and obtaining spectrum data from a transmission spectrum or an absorption spectrum of the test sample in a predetermined frequency band;
And comparing the spectral data of the test sample with spectral data of a comparative sample made of a single fiber with a known fiber type prepared in advance.
また、本発明は、請求項２の記載によると、請求項１に記載の繊維鑑別方法であって、
予め準備した種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料に対して、前記電磁波照射工程と同様にして所定の周波数帯における一連のスペクトルデータを得ておき、
前記鑑別工程において、
前記被検試料のスペクトルデータを前記一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 Moreover, according to the description ofClaim 2, this invention is the fiber identification method of Claim 1,
For a series of comparative samples composed of mixed fibers prepared by mixing different types of fibers prepared in advance at a series of mixing ratios, a series of spectrum data in a predetermined frequency band is obtained in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step,
In the discrimination process,
Comparing the spectral data of the test sample with a series of spectral data obtained from the series of comparative samples, the test fiber is a mixture of at least two types of fibers, the test fiber It is characterized by distinguishing the kind of the fiber currently mixed and / or the mixed use rate of the said test fiber.
予め準備した種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料に対して、前記電磁波照射工程と同様にして所定の周波数帯における一連のスペクトルデータを得ておき、
前記鑑別工程において、
前記被検試料のスペクトルデータを前記一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 Moreover, according to the description of
For a series of comparative samples composed of mixed fibers prepared by mixing different types of fibers prepared in advance at a series of mixing ratios, a series of spectrum data in a predetermined frequency band is obtained in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step,
In the discrimination process,
Comparing the spectral data of the test sample with a series of spectral data obtained from the series of comparative samples, the test fiber is a mixture of at least two types of fibers, the test fiber It is characterized by distinguishing the kind of the fiber currently mixed and / or the mixed use rate of the said test fiber.
また、本発明は、請求項３の記載によると、請求項１又は２に記載の繊維鑑別方法であって、
前記単一繊維或いは前記混合繊維からなる比較試料から得られた複数のスペクトルデータについて、これらを解析して得られたデータ群をデータベースとして蓄積する工程を有し、
前記鑑別工程において、
前記被検繊維のスペクトルデータから得られた解析データを前記データベースのデータ群と照合して、前記解析データと前記データベースのデータ群との一致性を指標として、前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 3, the present invention is the fiber identification method according to claim 1 or 2,
For a plurality of spectral data obtained from a comparison sample consisting of the single fiber or the mixed fiber, the step of accumulating as a database a data group obtained by analyzing these,
In the discrimination process,
The analysis data obtained from the spectrum data of the test fiber is collated with the data group of the database, and the type of the test fiber and the test data are measured using the consistency between the analysis data and the data group of the database as an index. The test fiber is characterized in that at least two types of fibers are mixed, the type of fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed ratio of the test fiber is discriminated.
前記単一繊維或いは前記混合繊維からなる比較試料から得られた複数のスペクトルデータについて、これらを解析して得られたデータ群をデータベースとして蓄積する工程を有し、
前記鑑別工程において、
前記被検繊維のスペクトルデータから得られた解析データを前記データベースのデータ群と照合して、前記解析データと前記データベースのデータ群との一致性を指標として、前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
For a plurality of spectral data obtained from a comparison sample consisting of the single fiber or the mixed fiber, the step of accumulating as a database a data group obtained by analyzing these,
In the discrimination process,
The analysis data obtained from the spectrum data of the test fiber is collated with the data group of the database, and the type of the test fiber and the test data are measured using the consistency between the analysis data and the data group of the database as an index. The test fiber is characterized in that at least two types of fibers are mixed, the type of fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed ratio of the test fiber is discriminated.
また、本発明は、請求項４の記載によると、請求項３に記載の繊維鑑別方法であって、
前記鑑別工程におけるスペクトルデータの解析手段として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を使用することを特徴とする。 According to the description ofclaim 4, the present invention is the fiber discrimination method according to claim 3,
Multispectral analysis such as principal component analysis, cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis is used as the spectral data analysis means in the discrimination step.
前記鑑別工程におけるスペクトルデータの解析手段として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を使用することを特徴とする。 According to the description of
Multispectral analysis such as principal component analysis, cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis is used as the spectral data analysis means in the discrimination step.
また、本発明は、請求項５の記載によると、請求項４に記載の繊維鑑別方法であって、
前記多変量解析として主成分分析を採用し、得られた複数の主成分のうち１つ又は２つ以上の主成分を使用して前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 Moreover, according to the description ofclaim 5, the present invention is the fiber discrimination method according to claim 4,
Principal component analysis is employed as the multivariate analysis, and one or more of the obtained principal components are used, and the types of the test fibers and the test fibers are at least two types. The fiber is mixed, the type of fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed rate of the test fiber is identified.
前記多変量解析として主成分分析を採用し、得られた複数の主成分のうち１つ又は２つ以上の主成分を使用して前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。 Moreover, according to the description of
Principal component analysis is employed as the multivariate analysis, and one or more of the obtained principal components are used, and the types of the test fibers and the test fibers are at least two types. The fiber is mixed, the type of fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed rate of the test fiber is identified.
また、本発明は、請求項６の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯におけるスペクトルデータによる鑑別に代えて、１又は２以上の所定の周波数における透過強度又は吸収強度により鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 6, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
Instead of discrimination based on spectrum data in the predetermined frequency band, the discrimination is performed based on transmission intensity or absorption intensity at one or more predetermined frequencies.
前記所定の周波数帯におけるスペクトルデータによる鑑別に代えて、１又は２以上の所定の周波数における透過強度又は吸収強度により鑑別することを特徴とする。 According to the description of
Instead of discrimination based on spectrum data in the predetermined frequency band, the discrimination is performed based on transmission intensity or absorption intensity at one or more predetermined frequencies.
また、本発明は、請求項７の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ～７．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、セルロース系繊維、又は、セルロース系繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 7, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
The predetermined frequency band is in the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof, or in the range of 3.5 THz to 4.5 THz and 6.5 THz to 7.5 THz or in the vicinity thereof. Adopt
Cellulose fibers or mixed fibers of cellulose fibers are identified as the test fibers.
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ～７．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、セルロース系繊維、又は、セルロース系繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
The predetermined frequency band is in the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof, or in the range of 3.5 THz to 4.5 THz and 6.5 THz to 7.5 THz or in the vicinity thereof. Adopt
Cellulose fibers or mixed fibers of cellulose fibers are identified as the test fibers.
また、本発明は、請求項８の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～６．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、獣毛繊維、又は、獣毛繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。 Further, according to the description ofclaim 8, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, a range of 2.5 THz to 6.0 THz or a range in the vicinity thereof is adopted,
The test fiber is characterized by distinguishing animal hair fibers or mixed fibers of animal hair fibers.
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～６．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、獣毛繊維、又は、獣毛繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。 Further, according to the description of
As the predetermined frequency band, a range of 2.5 THz to 6.0 THz or a range in the vicinity thereof is adopted,
The test fiber is characterized by distinguishing animal hair fibers or mixed fibers of animal hair fibers.
また、本発明は、請求項９の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、綿、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、綿と溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 9, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, the range of 4.5 THz to 5.5 THz or the vicinity thereof is adopted,
As the test fiber, cotton, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of cotton and solvent-spun cellulose fiber is discriminated.
前記所定の周波数帯として、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、綿、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、綿と溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
As the predetermined frequency band, the range of 4.5 THz to 5.5 THz or the vicinity thereof is adopted,
As the test fiber, cotton, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of cotton and solvent-spun cellulose fiber is discriminated.
また、本発明は、請求項１０の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、２．０ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 10, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, adopting the range of 3.5 THz to 4.5 THz or the vicinity thereof, or the range of 2.0 THz to 4.2 THz or the vicinity thereof,
As the test fiber, high-wet modulus rayon, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of high-wet modulus rayon and solvent-spun cellulose fiber is distinguished.
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、２．０ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
As the predetermined frequency band, adopting the range of 3.5 THz to 4.5 THz or the vicinity thereof, or the range of 2.0 THz to 4.2 THz or the vicinity thereof,
As the test fiber, high-wet modulus rayon, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of high-wet modulus rayon and solvent-spun cellulose fiber is distinguished.
また、本発明は、請求項１１の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、銅アンモニアレーヨン、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと銅アンモニアレーヨンとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 11, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
As the test fiber, high wet modulus rayon, copper ammonia rayon, or a mixed fiber of high wet modulus rayon and copper ammonia rayon is distinguished.
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、銅アンモニアレーヨン、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと銅アンモニアレーヨンとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
As the test fiber, high wet modulus rayon, copper ammonia rayon, or a mixed fiber of high wet modulus rayon and copper ammonia rayon is distinguished.
また、本発明は、請求項１２の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、銅アンモニアレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、銅アンモニアレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description ofclaim 12, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
As the test fiber, copper ammonia rayon, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of copper ammonia rayon and solvent-spun cellulose fiber is discriminated.
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、銅アンモニアレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、銅アンモニアレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of
As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
As the test fiber, copper ammonia rayon, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of copper ammonia rayon and solvent-spun cellulose fiber is discriminated.
また、本発明は、請求項１３の記載によると、請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～４．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、カシミヤ、ウール、又は、カシミヤとウールとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of claim 13, the present invention is the fiber identification method according to any one ofclaims 1 to 5,
As the predetermined frequency band, adopting a range of 2.5 THz to 4.0 THz or the vicinity thereof,
As the test fiber, cashmere, wool, or a mixed fiber of cashmere and wool is discriminated.
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～４．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、カシミヤ、ウール、又は、カシミヤとウールとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。 According to the description of claim 13, the present invention is the fiber identification method according to any one of
As the predetermined frequency band, adopting a range of 2.5 THz to 4.0 THz or the vicinity thereof,
As the test fiber, cashmere, wool, or a mixed fiber of cashmere and wool is discriminated.
また、本発明は、請求項１４の記載によると、請求項１～１３のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って０．０２ｍｍ～０．５ｍｍの範囲内の所定の長さを中心にして略統一した長さに切断されてなることを特徴とする。 According to the description of claim 14, the present invention is the fiber discrimination method according to any one ofclaims 1 to 13,
The test fiber, the single fiber and the mixed fiber are each cut into a substantially uniform length around a predetermined length in the range of 0.02 mm to 0.5 mm along the fiber direction. It is characterized by becoming.
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って０．０２ｍｍ～０．５ｍｍの範囲内の所定の長さを中心にして略統一した長さに切断されてなることを特徴とする。 According to the description of claim 14, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of
The test fiber, the single fiber and the mixed fiber are each cut into a substantially uniform length around a predetermined length in the range of 0.02 mm to 0.5 mm along the fiber direction. It is characterized by becoming.
また、本発明は、請求項１５の記載によると、請求項１４に記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って略０．２ｍｍの長さに切断されてなることを特徴とする。 According to the description ofclaim 15, the present invention is the fiber identification method according to claim 14,
The test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut into a length of approximately 0.2 mm along the fiber direction.
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って略０．２ｍｍの長さに切断されてなることを特徴とする。 According to the description of
The test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut into a length of approximately 0.2 mm along the fiber direction.
また、本発明は、請求項１６の記載によると、請求項１４又は１５に記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、アスペクト比が直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内になるように切断されてなることを特徴とする。 According to the description of claim 16, the present invention is the fiber identification method according to claim 14 or 15,
The test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut so that the aspect ratio is in the range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100.
前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、アスペクト比が直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内になるように切断されてなることを特徴とする。 According to the description of claim 16, the present invention is the fiber identification method according to claim 14 or 15,
The test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut so that the aspect ratio is in the range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100.
また、本発明は、請求項１７の記載によると、請求項１４～１６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維と、ポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーとを混合して作製したペレットであることを特徴とする。 Further, according to the description of claim 17, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 14 to 16,
The test sample and the comparative sample are pellets prepared by mixing the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber, and polyethylene powder, polypropylene powder, or polytetrafluoroethylene powder, respectively. It is characterized by that.
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維と、ポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーとを混合して作製したペレットであることを特徴とする。 Further, according to the description of claim 17, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 14 to 16,
The test sample and the comparative sample are pellets prepared by mixing the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber, and polyethylene powder, polypropylene powder, or polytetrafluoroethylene powder, respectively. It is characterized by that.
また、本発明は、請求項１８の記載によると、請求項１７に記載の繊維鑑別方法であって、
前記ペレットにおける前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維の割合は、１重量％～１５重量％の範囲内にあることを特徴とする。 Moreover, according to the description of Claim 18, this invention is the fiber identification method of Claim 17,
The ratio of the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber in the pellet is in the range of 1 to 15% by weight.
前記ペレットにおける前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維の割合は、１重量％～１５重量％の範囲内にあることを特徴とする。 Moreover, according to the description of Claim 18, this invention is the fiber identification method of Claim 17,
The ratio of the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber in the pellet is in the range of 1 to 15% by weight.
また、本発明は、請求項１９の記載によると、請求項１～７、請求項９～１２及び請求項１４～１８のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、綿、亜麻、苧麻、黄麻、大麻、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン、及び、溶剤紡糸セルロース繊維からなる群のうち少なくとも１つのセルロース系繊維を含有することを特徴とする。 Further, according to the description of claim 19, the present invention is the fiber discrimination method according to any one ofclaims 1 to 7, claims 9 to 12, and claims 14 to 18,
The test fiber and the comparative fiber are all selected from the group consisting of cotton, flax, linseed, jute, cannabis, viscose rayon, high wet modulus rayon, polynosic rayon, copper ammonia rayon, and solvent-spun cellulose fiber. It contains at least one cellulosic fiber.
前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、綿、亜麻、苧麻、黄麻、大麻、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン、及び、溶剤紡糸セルロース繊維からなる群のうち少なくとも１つのセルロース系繊維を含有することを特徴とする。 Further, according to the description of claim 19, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of
The test fiber and the comparative fiber are all selected from the group consisting of cotton, flax, linseed, jute, cannabis, viscose rayon, high wet modulus rayon, polynosic rayon, copper ammonia rayon, and solvent-spun cellulose fiber. It contains at least one cellulosic fiber.
また、本発明は、請求項２０の記載によると、請求項１～６、請求項８及び請求項１３～１８のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、及び、リャマからなる群のうち少なくとも１つの獣毛繊維を含有することを特徴とする。 Further, according to the description ofclaim 20, the present invention is the fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 6, claim 8, and claims 13 to 18,
Each of the test fiber and the comparative fiber contains at least one animal hair fiber selected from the group consisting of cashmere, wool, yak, mohair, Angola, alpaca, vicuuna, camel, and llama. To do.
前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、及び、リャマからなる群のうち少なくとも１つの獣毛繊維を含有することを特徴とする。 Further, according to the description of
Each of the test fiber and the comparative fiber contains at least one animal hair fiber selected from the group consisting of cashmere, wool, yak, mohair, Angola, alpaca, vicuuna, camel, and llama. To do.
上記構成によれば、本発明は、電磁波照射工程及び鑑別工程を有している。電磁波照射工程においては、被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める。次に、鑑別工程においては、求めた被検繊維のスペクトルデータを繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較する。このことにより、被検繊維の種類を鑑別することができる。
According to the above configuration, the present invention includes an electromagnetic wave irradiation step and a discrimination step. In the electromagnetic wave irradiation step, the test fiber is irradiated with an electromagnetic wave within a frequency range of 0.1 THz to 15 THz, while maintaining the fiber cross-sectional shape without pulverizing or freeze-grinding the test fiber. Spectral data is obtained from the transmission spectrum or absorption spectrum in the frequency band. Next, in the discrimination step, the obtained spectrum data of the test fiber is compared with the spectrum data of a comparative sample made of a single fiber whose fiber type is known. This makes it possible to identify the type of test fiber.
また、上記構成によれば、被検繊維のスペクトルデータを、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較する。このことにより、被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであっても、混合されている繊維の種類とその混用率を鑑別することができる。
Further, according to the above configuration, the spectral data of the test fiber is compared with a series of spectral data obtained from a series of comparative samples made of mixed fibers in which different types of fibers are mixed at a series of mixed ratios. Thus, even if the test fiber is a mixture of at least two types of fibers, the type of mixed fibers and the mixed ratio can be distinguished.
また、上記構成によれば、単一繊維或いは混合繊維からなる比較試料から得られた複数のスペクトルデータを解析し、得られたデータ群をデータベース化することにより、更に正確な鑑別を可能とする。このことにより、より正確な繊維鑑別を比較的簡単、且つ、客観的に行うことができる。
Moreover, according to the said structure, more accurate discrimination is enabled by analyzing the some spectrum data obtained from the comparative sample which consists of a single fiber or a mixed fiber, and making the obtained data group into a database. . As a result, more accurate fiber discrimination can be performed comparatively easily and objectively.
これらの鑑別は、同じ化学的組成を有する異種繊維においても、それぞれ、繊維の高次構造に伴う特定の周波数における異なる電磁波吸収強度を有することを根拠とする。なお、凍結粉砕という煩雑な操作を排除することにより、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とできる。このことにより、粉砕による結晶構造の損傷を抑制して繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることができる。なお、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルを求める際に、鑑別する繊維の種類或いは繊維の組み合わせによる特徴的な周波数帯を採用して鑑別するようにしてもよい。また、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルを求める代わりに、所定の周波数における透過強度又は吸収強度を求めるようにしてもよい。
These discriminations are based on the fact that different kinds of fibers having the same chemical composition have different electromagnetic wave absorption intensities at specific frequencies associated with the higher-order structure of the fibers. By excluding the complicated operation of freezing and pulverization, the test sample can be made while maintaining the fiber cross-sectional shape. By this, the damage of the crystal structure by grinding | pulverization can be suppressed and the useful information accompanying the higher order structure of a fiber can be obtained. When obtaining a transmission spectrum or an absorption spectrum in a predetermined frequency band, a characteristic frequency band depending on the type of fiber to be identified or a combination of fibers may be adopted for identification. Further, instead of obtaining the transmission spectrum or absorption spectrum in a predetermined frequency band, the transmission intensity or absorption intensity at a predetermined frequency may be obtained.
また、上記構成によれば、鑑別工程におけるスペクトルデータの解析には、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を使用するようにしてもよい。このことにより、客観的な繊維鑑別をすることができ、被検繊維の種類を正確に鑑別することができる。これらの操作は比較的簡単であり、また、機器分析であることから、検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のバラツキが生じるということがない。
Further, according to the above configuration, multivariate analysis such as cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis may be used for analysis of spectrum data in the discrimination process. Thereby, objective fiber discrimination can be performed, and the type of the test fiber can be accurately discriminated. Since these operations are relatively simple and are instrumental analysis, there is no variation in discrimination results due to differences in inspector experience and know-how.
また、上記構成によれば、被検繊維、単一繊維及び混合繊維を繊維方向に沿って０．０２ｍｍ～０．５ｍｍの範囲内の所定の長さに切断するようにしてもよい。このとき、繊維のアスペクト比が直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内になるようにしてもよい。このことにより、繊維断面形状を維持した状態においても繊維を細分化、均一化することができ、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることができる。
Further, according to the above configuration, the test fiber, the single fiber, and the mixed fiber may be cut into a predetermined length within the range of 0.02 mm to 0.5 mm along the fiber direction. At this time, the aspect ratio of the fiber may be in the range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100. Thereby, even in a state where the fiber cross-sectional shape is maintained, the fibers can be subdivided and made uniform, and useful information associated with the higher-order structure of the fibers can be obtained.
また、上記構成によれば、被検試料及び比較試料は、それぞれ、繊維とポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーとを混合して作製したペレットとしてもよい。また、このペレット中の繊維の割合を１重量％～１５重量％の範囲内にあるようにしてもよい。これらのことにより、繊維の高次構造に伴う有益な情報をより効率的に得ることができる。
Further, according to the above configuration, the test sample and the comparative sample may be pellets prepared by mixing fibers and polyethylene powder, polypropylene powder, or polytetrafluoroethylene powder, respectively. Further, the ratio of the fibers in the pellet may be in the range of 1 to 15% by weight. By these things, the useful information accompanying the higher-order structure of a fiber can be obtained more efficiently.
よって、本発明によれば、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することができる。
Therefore, according to the present invention, terahertz spectroscopic analysis is adopted, which makes discrimination operation relatively easy and objective, can be discriminated without relying on the experience and know-how of the inspector, and eliminates the complicated operation of freeze grinding. Even so, it is possible to provide a fiber discrimination method capable of obtaining useful information associated with the higher-order structure of the fiber.
本発明において、繊維とは、一般に衣料や産業資材など各種繊維製品に使用される全ての繊維をいう。例えば、合成繊維としては、ポリエステル、ナイロン、アクリルなどが挙げられる。半合成繊維としては、アセテートなどが挙げられる。天然セルロース系繊維としては、綿、亜麻（リネン）、苧麻（ラミー）、黄麻（ジュート）、大麻（ヘンプ）などが挙げられる。再生セルロース系繊維としては、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン（「ＨＷＭレーヨン」ともいう）、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン（キュプラ）、溶剤紡糸セルロース繊維（テンセル、リヨセル）などが挙げられる。
In the present invention, the fiber generally means all fibers used in various textile products such as clothing and industrial materials. For example, examples of synthetic fibers include polyester, nylon, and acrylic. Examples of semi-synthetic fibers include acetate. Examples of natural cellulosic fibers include cotton, flax (linen), ramie (ramie), jute and cannabis (hemp). Examples of the regenerated cellulose fiber include viscose rayon, high wet modulus rayon (also referred to as “HWM rayon”), polynosic rayon, copper ammonia rayon (cupra), solvent-spun cellulose fiber (tencel, lyocell) and the like.
更に、タンパク質繊維としては、絹、クモの糸の他に、ウール（羊の羊毛）、カシミヤ（カシミヤ山羊の毛）、ヤク（牛の一種ヤクの毛）、モヘア（アンゴラ山羊の毛）、アンゴラ（アンゴラ兎の毛）、アルパカ（小型こぶなしラクダのアルパカの毛）、ビキューナ（小型こぶなしラクダのビクーニャの毛）、キャメル（ラクダの毛）、リャマ（小型こぶなしラクダのリャマの毛）、フォックス（キツネの毛）、ミンク（イタチの一種ミンクの毛）、チンチラ（ネズミの一種チンチラの毛）、ラビット（ウサギの毛）などの獣毛繊維が挙げられる。また、ミルクカゼイン改質繊維などの改質タンパク質繊維なども挙げられる。
In addition to silk and spider silk, protein fibers include wool (sheep wool), cashmere (cashmere goat hair), yak (a kind of cattle yak hair), mohair (Angola goat hair), Angola (Angora moth hair), alpaca (small humpless camel alpaca hair), vicuuna (small humpless camel vicuna hair), camel (camel hair), llama (small humpless camel llama hair), Examples include fox (fox hair), mink (weasel mink hair), chinchilla (mouse chinchilla hair), rabbit (rabbit hair) and other animal hair fibers. In addition, modified protein fibers such as milk casein modified fibers are also included.
これらの繊維の中でも、特に化学的組成が同じセルロース系繊維（天然、再生を含む。）同士の鑑別、或いは、獣毛繊維などのタンパク質繊維同士の鑑別において、本発明の効果が発揮される。例えば、セルロース系繊維においては、繊維断面形状が円形であり顕微鏡観察では判定し辛い、銅アンモニアレーヨン（キュプラ）と溶剤紡糸セルロース繊維（テンセル、リヨセル）との識別が可能となる。また、獣毛繊維においては、高級なカシミヤとこれに酷似するヤク、脱スケールしたウールとの識別が可能となる。
Among these fibers, the effect of the present invention is exhibited particularly in the differentiation between cellulosic fibers having the same chemical composition (natural and regenerated), or in the differentiation between protein fibers such as animal hair fibers. For example, in the case of cellulosic fibers, it is possible to distinguish between copper ammonia rayon (cupra) and solvent-spun cellulose fibers (tencel, lyocell), which has a circular fiber cross-sectional shape and is difficult to determine by microscopic observation. Further, in animal hair fibers, it is possible to distinguish high-quality cashmere from yak that resembles this, and descaled wool.
また、テラヘルツ分光分析とは、近年、物質分析や有機化学研究の分野で注目されているテラヘルツ電磁波を利用した分光分析である。ここで、テラヘルツ電磁波とは、遠赤外光とも呼ばれ、周波数領域が光と電波の境界に相当するおよそ０．１ＴＨｚ～３０ＴＨｚ（詳細は後述する）の電磁波をいう。このテラヘルツ帯の周波数は、タンパク質などの生体関連分子や高分子材料における固有振動に対応しているため、生体機能や分子構造の解析などへの応用が検討されている。また、各種タンパク質、脂質、炭水化物に分類される、様々な有機分子の振動・回転スペクトルがこの周波数領域に存在していることから、分子識別のための指紋スペクトルとしての応用も検討されている。
Also, terahertz spectroscopic analysis is spectroscopic analysis using terahertz electromagnetic waves that has been attracting attention in the fields of material analysis and organic chemistry research in recent years. Here, the terahertz electromagnetic wave is also called far-infrared light, and means an electromagnetic wave having a frequency range of approximately 0.1 THz to 30 THz (details will be described later) corresponding to the boundary between light and radio waves. This terahertz band frequency corresponds to natural vibrations in biologically related molecules such as proteins and polymer materials, so applications for analysis of biological functions and molecular structures are being studied. In addition, since vibration and rotation spectra of various organic molecules classified into various proteins, lipids, and carbohydrates exist in this frequency region, application as a fingerprint spectrum for molecular identification is also being studied.
本発明においては、テラヘルツ分光分析を用いて、従来の赤外分光分析では解析できない繊維の分子間相互作用や集合体構造に由来するエネルギーのスペクトル分析を行う。特に、セルロース系繊維においては、繊維の結晶構造等の高次構造に対応した特有のスペクトルを見出し、化学的組成や外観的特徴を同じくする繊維間の鑑別を容易なものとする。また、獣毛繊維においては、クティクルやコルテックスの細胞構造（一次構造）或いは細胞の集合形式（高次構造）に対応した特有のスペクトルを見出し、化学的組成や外観的特徴を同じくする獣毛繊維間の鑑別を容易なものとする。
In the present invention, terahertz spectroscopy is used to perform spectrum analysis of energy derived from intermolecular interactions of fibers and aggregate structures that cannot be analyzed by conventional infrared spectroscopy. In particular, in the case of cellulosic fibers, a unique spectrum corresponding to a higher order structure such as a crystal structure of the fiber is found, and discrimination between fibers having the same chemical composition and appearance characteristics is facilitated. In animal hair fibers, we have found a unique spectrum corresponding to the cell structure (primary structure) or cell aggregate form (higher order structure) of cuticles and cortex, and the animal hair has the same chemical composition and appearance characteristics. It is easy to distinguish between fibers.
ここで、本発明に使用するテラヘルツ電磁波の周波数帯、及び、この周波数帯のテラヘルツ電磁波の発生機構について説明する。本発明者らは、テラヘルツ電磁波の周波数帯を０．１ＴＨｚ～３０ＴＨｚの範囲内と広く解釈している。本発明に係る繊維鑑別法においては、この範囲内のうち特に、０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することができる。また、１ＴＨｚ～６ＴＨｚ及びその近傍の周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することが好ましい。更に、鑑別する繊維の種類によっては、これらの周波数帯の中から特定した１つ又は２つ以上の所定の周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することがより好ましい（詳細は後述する）。
Here, the frequency band of the terahertz electromagnetic wave used in the present invention and the generation mechanism of the terahertz electromagnetic wave in this frequency band will be described. The present inventors widely interpret the frequency band of terahertz electromagnetic waves as being in the range of 0.1 THz to 30 THz. In the fiber discrimination method according to the present invention, a terahertz electromagnetic wave having a frequency band of 0.1 THz to 15 THz can be used in particular within this range. Further, it is preferable to use terahertz electromagnetic waves having a frequency band of 1 THz to 6 THz and the vicinity thereof. Furthermore, depending on the type of fiber to be identified, it is more preferable to use terahertz electromagnetic waves of one or more predetermined frequency bands specified from these frequency bands (details will be described later).
一般に、テラヘルツ電磁波を発振する方法は、その目的と周波数帯によって複数存在する。例えば、本発明において使用する周波数帯のテラヘルツ電磁波の発生には、赤外分光分析に広く使用されているフーリエ変換赤外分光光度計（以下「ＦＴＩＲ分光光度計」という。）を利用することができる。具体的には、高輝度セラミック光源を使用して、窓材にポリエチレン、広帯域ビームスプリッタを使用することで、１．２ＴＨｚ～２１ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
Generally, there are a plurality of methods for oscillating terahertz electromagnetic waves depending on the purpose and frequency band. For example, for the generation of terahertz electromagnetic waves in the frequency band used in the present invention, a Fourier transform infrared spectrophotometer (hereinafter referred to as “FTIR spectrophotometer”) widely used for infrared spectroscopic analysis is used. it can. Specifically, a terahertz electromagnetic wave having a frequency band of 1.2 THz to 21 THz can be obtained by using a high-luminance ceramic light source and using polyethylene and a broadband beam splitter as a window material.
また、本発明において使用するテラヘルツ電磁波の発振器として、ＧａＰ半導体の差周波発生を利用することができる。具体的には、わずかに角度を付けた２つのレーザ光をＧａＰ半導体に照射することにより、２つのレーザ光の波長差に相当するテラヘルツ電磁波がＧａＰ半導体から発生する。例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザ（１０６４ｎｍ）で励起したクロムフォルステライトレーザの一方の波長を１２１０ｎｍ（２４８ＴＨｚ）で固定し、他方の波長を１２１０～１２５０ｎｍ（２４０ＴＨｚ～２４８ＴＨｚ）の範囲内で可変とすることにより、その差周波と入射角度の差により、０．５ＴＨｚ～７ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
Also, the difference frequency generation of a GaP semiconductor can be used as the terahertz electromagnetic wave oscillator used in the present invention. Specifically, by irradiating the GaP semiconductor with two slightly inclined laser beams, a terahertz electromagnetic wave corresponding to the wavelength difference between the two laser beams is generated from the GaP semiconductor. For example, by fixing one wavelength of a chromium forsterite laser excited by an Nd: YAG laser (1064 nm) at 1210 nm (248 THz) and making the other wavelength variable within a range of 1210 to 1250 nm (240 THz to 248 THz) Depending on the difference between the difference frequency and the incident angle, a terahertz electromagnetic wave having a frequency band of 0.5 THz to 7 THz can be obtained.
更に、テラヘルツ電磁波の発振器として、ガンダイオード、タンネットダイオード、共鳴トンネルダイオード、又は、ｐ型ゲルマニウムレーザや量子カスケードレーザなどの電子デバイスを用いることにより、０．１ＴＨｚ～３０ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
Furthermore, by using an electronic device such as a Gunn diode, a tannet diode, a resonant tunnel diode, or a p-type germanium laser or a quantum cascade laser as a terahertz electromagnetic wave oscillator, a terahertz electromagnetic wave having a frequency band of 0.1 THz to 30 THz is generated. Obtainable.
次に、本発明の特徴の一つである、凍結粉砕という煩雑な操作を排除して繊維断面形状を維持した状態で被検試料とすることについて説明する。一般に、テラヘルツ分光分析を行う際には分析対象（本発明においては繊維）をテラヘルツ電磁波の波長より十分に小さいサイズまで粉砕し、均質な粉体にした上で分析用ペレットを作製する必要があるとされている。分析対象がテラヘルツ電磁波の波長より大きい場合には、分光分析のための入射テラヘルツ電磁波が散乱され、検出器に入射するテラヘルツ電磁波の強度が減衰し、正確なスペクトルが得られないとされている。
Next, a description will be given of the use of the test sample in a state in which the fiber cross-sectional shape is maintained by eliminating the complicated operation of freeze crushing, which is one of the features of the present invention. In general, when performing terahertz spectroscopic analysis, it is necessary to pulverize the analysis target (fiber in the present invention) to a size sufficiently smaller than the wavelength of the terahertz electromagnetic wave to make a homogeneous powder, and then prepare an analysis pellet. It is said that. When the analysis target is larger than the wavelength of the terahertz electromagnetic wave, the incident terahertz electromagnetic wave for spectral analysis is scattered, the intensity of the terahertz electromagnetic wave incident on the detector is attenuated, and an accurate spectrum cannot be obtained.
本発明に使用するテラヘルツ電磁波の周波数帯は、上述のように、０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚ（波長にして、３ｍｍ～２０μｍ）である。そこで、従来のテラヘルツ分光分析においては、２０μｍ以下、好ましくは、１０μｍ程度まで粉砕することが必要であった。
As described above, the frequency band of the terahertz electromagnetic wave used in the present invention is 0.1 THz to 15 THz (wavelength: 3 mm to 20 μm). Therefore, in the conventional terahertz spectroscopic analysis, it is necessary to grind to 20 μm or less, preferably about 10 μm.
そこで、従来のテラヘルツ分光分析においては、ボールミルなどの粉砕機を用いて繊維を粉砕する。更に、２０μｍ以下の均質な紛体を得るために、粉砕物を細かなメッシュで篩分して未粉砕物を除去してから分析用ペレットを作製している。また、繊維を粉砕する際に相当の熱量が発生するので、繊維が熱損傷を生じないように凍結粉砕する方法が最も効果的であるとされている。具体的には、繊維をボールミルのボールや容器と共に液体窒素に浸漬し、７７Ｋ（ケルビン）まで冷却した状態で粉砕する。その後、粉砕した繊維を篩分して未粉砕物を除去し、真空乾燥して均一な紛体としてからポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製する。
Therefore, in the conventional terahertz spectroscopic analysis, the fiber is pulverized using a pulverizer such as a ball mill. Furthermore, in order to obtain a homogeneous powder of 20 μm or less, the pulverized product is sieved with a fine mesh to remove the unpulverized product, and then an analytical pellet is produced. In addition, since a considerable amount of heat is generated when the fiber is pulverized, it is said that the method of freeze pulverization so that the fiber is not thermally damaged is the most effective. Specifically, the fiber is immersed in liquid nitrogen together with a ball mill ball or container and pulverized in a state cooled to 77 K (Kelvin). Thereafter, the pulverized fibers are sieved to remove the unpulverized material, vacuum dried to obtain a uniform powder, and then mixed with polyethylene powder to produce an analytical pellet.
ここで、繊維を常温粉砕した場合と凍結粉砕した場合の繊維の熱損傷について説明する。図１は、ＦＴＩＲ分光光度計により測定した獣毛繊維（メリノウール）についての、常温粉砕した試料（Ａ－１）の透過スペクトルと凍結粉砕した試料（Ａ－２）の透過スペクトルを示している。図１において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は波数（ｃｍ－１）である。ＦＴＩＲ分光光度計による測定であり、横軸の測定範囲は、波数４００ｃｍ－１～４５００ｃｍ－１（波長にして、２５μｍ～２．２μｍ、周波数帯にして１２ＴＨｚ～１３６ＴＨｚ）の範囲である。
Here, the thermal damage of the fiber when the fiber is pulverized at normal temperature and when it is freeze-pulverized will be described. FIG. 1 shows the transmission spectrum of a room temperature pulverized sample (A-1) and the transmission spectrum of a freeze pulverized sample (A-2) for animal hair fibers (merino wool) measured by an FTIR spectrophotometer. . In FIG. 1, the vertical axis represents the transmittance (%), and the horizontal axis represents the wave number (cm −1 ). The measurement is performed using an FTIR spectrophotometer, and the measurement range on the horizontal axis is a wave number of 400 cm −1 to 4500 cm −1 (wavelength: 25 μm to 2.2 μm, frequency band: 12 THz to 136 THz).
図１から分かるように、常温粉砕した試料（Ａ－１）の透過スペクトルの情報量は、凍結粉砕した試料（Ａ－２）の透過スペクトルの情報量に比べ、大幅に減少している。このことから、試料である獣毛繊維は、常温粉砕により熱損傷を大きく受けていることが分かる。図１は、ＦＴＩＲ分光光度計によるものであり、一部にテラヘルツ電磁波の周波数帯を含むものではあるが、比較的エネルギーの高い赤外線領域の測定である。一方、本発明に使用する０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯、特に本発明に有効とされる小さな周波数帯１ＴＨｚ～６ＴＨｚ及びその近傍のテラヘルツ電磁波では、更にエネルギーが低くなるため、常温粉砕した試料から得られる情報量は、更に減少するものと考えられている。従って、繊維のテラヘルツ分光分析においては、上述の凍結粉砕という煩雑な操作が必須のものであると考えられている。
As can be seen from FIG. 1, the amount of information in the transmission spectrum of the room temperature pulverized sample (A-1) is significantly smaller than the amount of information in the transmission spectrum of the freeze pulverized sample (A-2). From this, it can be seen that the animal hair fiber as a sample is greatly damaged by thermal pulverization. FIG. 1 is based on an FTIR spectrophotometer and measures in the infrared region having a relatively high energy although it partially includes the frequency band of the terahertz electromagnetic wave. On the other hand, in the frequency band of 0.1 THz to 15 THz used in the present invention, particularly in the small frequency band of 1 THz to 6 THz effective in the present invention and the terahertz electromagnetic wave in the vicinity thereof, the energy is further lowered. It is believed that the amount of information obtained will be further reduced. Therefore, in the terahertz spectroscopic analysis of fibers, it is considered that the complicated operation of freeze-grinding described above is essential.
これに対して、本発明においては、凍結粉砕という煩雑な操作を排除することができる。本発明に係る繊維のテラヘルツ分光分析においては、繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、少なくとも繊維断面形状を維持した状態の試料でテラヘルツ分光分析を行うことができる。本発明において、従来必須とされている凍結粉砕を行うことなく良好な透過スペクトルが得られる理由についは定かではないが、本発明者らは次のように考える。
On the other hand, in the present invention, it is possible to eliminate the complicated operation of freeze pulverization. In the terahertz spectroscopic analysis of the fiber according to the present invention, the terahertz spectroscopic analysis can be performed on a sample in a state where at least the fiber cross-sectional shape is maintained without pulverizing or freeze-pulverizing the fiber. In the present invention, the reason why a good transmission spectrum can be obtained without performing freeze grinding, which has been essential in the past, is not clear, but the present inventors consider as follows.
繊維は結晶構造を有しているが、繊維の部位（例えば、スキン層とコア層）によって、結晶の構造や量が異なっており、特に再生セルロース系繊維の場合には、紡糸工程の影響でスキン層に結晶が多く存在しているものと考えられる。テラヘルツ分光分析では、これら結晶に起因するスペクトル情報を求めるので、特にスキン層を破壊することは好ましくない。
Although the fiber has a crystal structure, the structure and amount of the crystal differ depending on the part of the fiber (for example, the skin layer and the core layer). Especially in the case of the regenerated cellulosic fiber, it is affected by the spinning process. It is considered that many crystals are present in the skin layer. In the terahertz spectroscopic analysis, since spectrum information resulting from these crystals is obtained, it is not particularly preferable to destroy the skin layer.
まず、繊維を凍結することなく粉砕した場合には、図１で示したように熱損傷によるスペクトル情報の大幅な減少が確認される。しかし、凍結により熱損傷を抑えて粉砕した場合でも、粉砕の物理作用により主にスキン層が破壊されることから、スペクトル情報が減少する。特に、繊維全体の結晶量が天然セルロース系繊維に比べて少ない再生セルロース系繊維の場合には、凍結粉砕後に得られるスペクトル情報が大きく減少すると考えられる。
First, when the fiber is pulverized without freezing, as shown in FIG. 1, a significant decrease in spectral information due to thermal damage is confirmed. However, even when pulverizing while suppressing thermal damage by freezing, the skin information is mainly destroyed by the physical action of pulverization, so that spectral information is reduced. In particular, in the case of a regenerated cellulosic fiber in which the total amount of crystals in the fiber is smaller than that of natural cellulosic fiber, it is considered that the spectrum information obtained after freeze pulverization is greatly reduced.
一方、上述のように、テラヘルツ分光分析においては、繊維がテラヘルツ電磁波の波長より大きい場合には、入射テラヘルツ電磁波が散乱して検出されるテラヘルツ電磁波の強度が減衰し、スペクトル情報が減少するとされる。そこで、本発明においては、結晶に起因するスペクトル情報が得られやすいスキン層を破壊しないことにより、得られる情報量を多くすることとした。また、分析用ペレット中に繊維を均一に分散して入射テラヘルツ電磁波の散乱を最小限にすることとした。これらのことにより、本発明においては、従来の凍結粉砕によるスペクトル情報よりも多くの情報が得られることとなった。
On the other hand, as described above, in the terahertz spectroscopic analysis, when the fiber is larger than the wavelength of the terahertz electromagnetic wave, the intensity of the terahertz electromagnetic wave detected by scattering the incident terahertz electromagnetic wave is attenuated and the spectrum information is reduced. . Therefore, in the present invention, the amount of information to be obtained is increased by not destroying the skin layer from which the spectrum information resulting from the crystals is easily obtained. In addition, the fibers were uniformly dispersed in the analysis pellet to minimize scattering of incident terahertz electromagnetic waves. As a result, in the present invention, more information can be obtained than spectrum information obtained by conventional freeze pulverization.
そのため、本発明においては、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とする。一方、分析用ペレット中に繊維を均一に分散するためには、繊維を所定の長さ以下で略均一な長さになるように長さ方向に切断してから分析用ペレットを作製することが好ましい。一般に、繊維の太さ（単繊維の直径）は、５μｍ～３０μｍ程度である。そこで、繊維断面形状を維持した状態で繊維を切断するためには、長さを、０．０２ｍｍ～０．５ｍｍ（２０μｍ～５００μｍ）とすることが好ましい。繊維の太さにもよるが、繊維の長さを０．０２ｍｍ（２０μｍ）以上に切断することにより、繊維断面を維持することができる。また、繊維の長さを０．５ｍｍ（５００μｍ）以下に切断することにより、分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。特に、繊維の長さが短く分散が容易で、且つ、繊維の切断操作が比較的容易な０．２ｍｍ前後の長さが好ましい。
Therefore, in the present invention, the test sample is maintained in a state in which the fiber cross-sectional shape is maintained. On the other hand, in order to uniformly disperse the fibers in the analytical pellet, it is possible to prepare the analytical pellet after cutting the fiber in the length direction so that the fiber is substantially equal to or less than a predetermined length. preferable. In general, the thickness of the fiber (the diameter of the single fiber) is about 5 μm to 30 μm. Therefore, in order to cut the fiber while maintaining the fiber cross-sectional shape, the length is preferably 0.02 mm to 0.5 mm (20 μm to 500 μm). Although it depends on the thickness of the fiber, the fiber cross section can be maintained by cutting the length of the fiber to 0.02 mm (20 μm) or more. Further, by cutting the length of the fiber to 0.5 mm (500 μm) or less, the fiber can be uniformly dispersed in the analytical pellet. In particular, a length of about 0.2 mm is preferable because the length of the fiber is short and easy to disperse, and the fiber cutting operation is relatively easy.
ここで、繊維を切断する長さを変えた場合と凍結粉砕した場合のスペクトル情報の量を比較する。図２は、テラヘルツ分光分析により測定した綿についての透過スペクトルを示している。図２において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は周波数（ＴＨｚ）である。テラヘルツ分光分析装置（後述する）による測定であり、横軸の測定範囲は、１ＴＨｚ～６ＴＨｚの範囲である。
Here, the amount of spectrum information when the length for cutting the fiber is changed is compared with that when freeze-pulverized. FIG. 2 shows the transmission spectrum for cotton measured by terahertz spectroscopy. In FIG. 2, the vertical axis represents transmittance (%), and the horizontal axis represents frequency (THz). The measurement is performed by a terahertz spectrometer (described later), and the measurement range on the horizontal axis is a range of 1 THz to 6 THz.
図２から分かるように、ミクロトームで切断した試料（Ｂ－１、Ｂ－２、Ｂ－３）の透過スペクトルの情報量は、凍結粉砕した試料（Ｂ－４）の透過スペクトルの情報量に比べ、大幅に増加している。このことから、ミクロトームで切断した試料（Ｂ－１、Ｂ－２、Ｂ－３）では繊維のスキン層が破壊されておらず、凍結粉砕した試料（Ｂ－４）に比べて結晶に起因するスペクトル情報が多く得られることが分かる。なお、繊維を切断する長さが０．１ｍｍ～０．４ｍｍの範囲内においては、いずれも良好なスペクトル情報が得られている。
As can be seen from FIG. 2, the information amount of the transmission spectrum of the samples (B-1, B-2, B-3) cut by the microtome is compared with the information amount of the transmission spectrum of the freeze-ground sample (B-4). Has increased significantly. Therefore, in the samples (B-1, B-2, B-3) cut with a microtome, the fiber skin layer is not broken, and is caused by crystals compared to the freeze-ground sample (B-4). It can be seen that a lot of spectral information can be obtained. It should be noted that good spectral information is obtained in the range of 0.1 mm to 0.4 mm for cutting the fiber.
上述の繊維の直径と繊維を切断する長さとの関係は、繊維のアスペクト比（直径：長さの比）で表現することができる。具体的には、直径５μｍ～３０μｍ程度の繊維を長さ０．０２ｍｍ～０．５ｍｍ（２０μｍ～５００μｍ）に切断すれば、直径：長さ＝３：２～１：１００の範囲内になる。なお、このアスペクト比は、実用的には、１：１～１：１００の範囲内にあることが好ましく、また、１：１～１：５０の範囲内にあることがより好ましい。アスペクト比が１：１～１：１００の範囲内になるように繊維を切断することにより、繊維断面形状を維持した状態で分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。このことにより、スペクトル情報が得られやすいスキン層を破壊することなく、入射テラヘルツ電磁波の散乱を最小限にすることができるので、従来の凍結粉砕によるスペクトル情報よりも多くの情報を得ることができる。
The relationship between the fiber diameter and the fiber cutting length can be expressed by the fiber aspect ratio (diameter: length ratio). Specifically, when a fiber having a diameter of about 5 μm to 30 μm is cut to a length of 0.02 mm to 0.5 mm (20 μm to 500 μm), the diameter: length = 3: 2 to 1: 100 is obtained. In practice, this aspect ratio is preferably in the range of 1: 1 to 1: 100, and more preferably in the range of 1: 1 to 1:50. By cutting the fibers so that the aspect ratio is in the range of 1: 1 to 1: 100, the fibers can be uniformly dispersed in the analytical pellet while maintaining the fiber cross-sectional shape. This makes it possible to minimize the scattering of incident terahertz electromagnetic waves without destroying the skin layer from which spectral information can be easily obtained, so that more information can be obtained than spectral information obtained by conventional freeze grinding. .
一方、分析用ペレットを作製するためには、上記アスペクト比に調整した繊維をテラヘルツ電磁波の吸収がないポリエチレン、ポリプロピレン、ポリテトラフルオロエチレンなどのパウダーと混合して成形する。テラヘルツ分光分析においては、試料の粒径による散乱の影響で高周波側の透過率が下がり、ベースラインが傾斜する傾向がある。そこで、分析誤差を低減するため透過率が４０％程度となるように試料濃度を調整する。具体的には、分析用ペレット中の繊維の割合が１重量％～１５重量％の範囲内にあることが好ましく、また、３重量％～１０重量％の範囲内にあることがより好ましい。分析用ペレット中の繊維の割合が１重量％～１５重量％の範囲内にあることにより、上記範囲のアスペクト比を有する繊維を分析用ペレット中に均一に分散し、且つ、十分なスペクトル情報を得ることができる。
On the other hand, in order to produce a pellet for analysis, the fiber adjusted to the above aspect ratio is mixed with a powder of polyethylene, polypropylene, polytetrafluoroethylene or the like that does not absorb terahertz electromagnetic waves and molded. In the terahertz spectroscopic analysis, the transmittance on the high frequency side decreases due to the influence of scattering due to the particle size of the sample, and the baseline tends to be inclined. Therefore, the sample concentration is adjusted so that the transmittance is about 40% in order to reduce the analysis error. Specifically, the proportion of fibers in the analytical pellet is preferably in the range of 1 to 15% by weight, and more preferably in the range of 3 to 10% by weight. When the ratio of the fibers in the analytical pellet is in the range of 1 to 15% by weight, the fibers having the aspect ratio in the above range are uniformly dispersed in the analytical pellet and sufficient spectral information is obtained. Obtainable.
以下、本発明に係る繊維鑑別方法について、各実施例により詳細に説明する。なお、本発明は、下記の各実施例にのみ限定されるものではない。
Hereinafter, the fiber identification method according to the present invention will be described in detail with reference to each example. In addition, this invention is not limited only to each following Example.
本実施例１においては、化学的組成が同じセルロースである、綿、溶剤紡糸セルロース繊維（「テンセル」を使用）、ＨＷＭレーヨン（「モダール（登録商標）」を使用）、及び、銅アンモニアレーヨン（「キュプラ」を使用）の各繊維を例としてテラヘルツ分光分析を行う。なお、比較の為、従来の凍結粉砕した試料についてもテラヘルツ分光分析を行う。
In Example 1, cotton, solvent-spun cellulose fiber (using “Tencel”), HWM rayon (using “Modal (registered trademark)”), and copper ammonia rayon (using the same chemical composition of cellulose) Terahertz spectroscopic analysis is performed using each fiber of “Cupura” as an example. For comparison, a terahertz spectroscopic analysis is also performed on a conventional freeze-ground sample.
本実施例１に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例１においては、まず、電磁波照射工程において、鑑定対象である繊維（以下、「被検繊維」という。）から分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトル（以下、「透過スペクトル」として説明する。）からスペクトルデータを求める。
The fiber discrimination method according to Example 1 has an electromagnetic wave irradiation step and a discrimination step. In Example 1, first, in an electromagnetic wave irradiation step, an analysis pellet is prepared from a fiber to be identified (hereinafter referred to as “test fiber”), and the analysis pellet is irradiated with a terahertz electromagnetic wave to obtain a predetermined value. Spectral data is obtained from the transmission spectrum or absorption spectrum (hereinafter referred to as “transmission spectrum”).
なお、繊維の種類ごとに繊維の高次構造は異なっており、化学的組成が同じであってもテラヘルツ電磁波のスペクトルデータには差異が現れる。このことを根拠として、続く鑑別工程において、被検繊維のスペクトルデータを予め準備した種類が既知の数種類の単一繊維のスペクトルデータと比較することにより、被検繊維の種類を鑑別する。
Note that the higher-order structure of the fiber differs depending on the type of fiber, and even if the chemical composition is the same, a difference appears in the spectrum data of the terahertz electromagnetic wave. Based on this, in the subsequent discrimination process, the type of the test fiber is discriminated by comparing the spectrum data of the test fiber with the spectrum data of several types of single fibers whose types are known in advance.
以下、本実施例１における各工程を詳細に説明する。
Hereinafter, each process in Example 1 will be described in detail.
（１）電磁波照射工程
電磁波照射工程は、繊維切断操作、分析用ペレット作製操作、及び、電磁波照射操作の各操作を有している。 (1) Electromagnetic wave irradiation process The electromagnetic wave irradiation process has each operation of fiber cutting operation, analytical pellet preparation operation, and electromagnetic wave irradiation operation.
電磁波照射工程は、繊維切断操作、分析用ペレット作製操作、及び、電磁波照射操作の各操作を有している。 (1) Electromagnetic wave irradiation process The electromagnetic wave irradiation process has each operation of fiber cutting operation, analytical pellet preparation operation, and electromagnetic wave irradiation operation.
（１－１）繊維切断操作
まず、繊維切断操作においては、分析用ペレット中に繊維を均一に分散するために、上述のように、繊維の長さを、０．０２ｍｍ～０．５ｍｍに切断する。このことにより、繊維のアスペクト比を、直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内とする。 (1-1) Fiber cutting operation First, in the fiber cutting operation, the fiber length is cut to 0.02 mm to 0.5 mm as described above in order to uniformly disperse the fibers in the analysis pellets. To do. Thus, the aspect ratio of the fiber is in the range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100.
まず、繊維切断操作においては、分析用ペレット中に繊維を均一に分散するために、上述のように、繊維の長さを、０．０２ｍｍ～０．５ｍｍに切断する。このことにより、繊維のアスペクト比を、直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内とする。 (1-1) Fiber cutting operation First, in the fiber cutting operation, the fiber length is cut to 0.02 mm to 0.5 mm as described above in order to uniformly disperse the fibers in the analysis pellets. To do. Thus, the aspect ratio of the fiber is in the range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100.
繊維の切断には、ミクロトームなどの切断器を用いることができる。本実施例１においては、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）の顕微鏡法で使用する繊維切断器具（ミクロトーム）を使用して、各被検繊維を０．４ｍｍの長さに切断する。
A cutting device such as a microtome can be used for cutting the fiber. In Example 1, a fiber cutting instrument (microtome) used in the microscope method of JISL 1030-2 (Fiber mixed rate test method-Part 2: Fiber mixed rate) was used to prepare each test fiber. Cut to a length of 0.4 mm.
一例として、ミクロトームで切断した綿の顕微鏡写真（Ｃ－１）を図３に示す。図３において、綿の繊維断面形状は十分に維持されており、この状態で試料とする。これに対して、凍結粉砕後に篩分した綿の電子顕微鏡写真（Ｃ－２）を図４に示す。図４において、綿の繊維断面形状は完全に破壊されており、この状態で試料とする。また、各被検繊維の繊度と直径、及び、０．４ｍｍの長さに切断した際のアスペクト比を表１に示す。
As an example, a micrograph (C-1) of cotton cut with a microtome is shown in FIG. In FIG. 3, the fiber cross-sectional shape of cotton is sufficiently maintained, and the sample is used in this state. In contrast, FIG. 4 shows an electron micrograph (C-2) of cotton sieved after freeze pulverization. In FIG. 4, the cross-sectional shape of the fiber of cotton is completely destroyed, and the sample is used in this state. Table 1 shows the fineness and diameter of each test fiber, and the aspect ratio when cut to a length of 0.4 mm.
表１において、各被検繊維のアスペクト比は、１：１～１：１００の範囲内にあり、繊維断面形状を維持した状態で、分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。
In Table 1, the aspect ratio of each test fiber is in the range of 1: 1 to 1: 100, and the fiber can be uniformly dispersed in the analysis pellet while maintaining the fiber cross-sectional shape.
（１－２）分析用ペレット作製操作
次に、所定の長さに切断した各被検繊維をポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製する。このとき、上述のように、分析用ペレット中の繊維の割合を１重量％～１５重量％の範囲内とする。本実施例１においては、被検繊維１８ｍｇに対してポリエチレンパウダー３００ｍｇを混合してプレス成型することにより、６重量％の分析用ペレットを作製する。このことにより、繊維鑑別に十分なスペクトル情報を得ることができる。 (1-2) Analytical Pellet Production Operation Next, each test fiber cut to a predetermined length is mixed with polyethylene powder to produce an analytical pellet. At this time, as described above, the ratio of the fibers in the analytical pellet is set within the range of 1 wt% to 15 wt%. In the present Example 1, 300 mg of polyethylene powder is mixed with 18 mg of the test fiber and press-molded to produce a 6% by weight analytical pellet. Thereby, sufficient spectrum information can be obtained for fiber discrimination.
次に、所定の長さに切断した各被検繊維をポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製する。このとき、上述のように、分析用ペレット中の繊維の割合を１重量％～１５重量％の範囲内とする。本実施例１においては、被検繊維１８ｍｇに対してポリエチレンパウダー３００ｍｇを混合してプレス成型することにより、６重量％の分析用ペレットを作製する。このことにより、繊維鑑別に十分なスペクトル情報を得ることができる。 (1-2) Analytical Pellet Production Operation Next, each test fiber cut to a predetermined length is mixed with polyethylene powder to produce an analytical pellet. At this time, as described above, the ratio of the fibers in the analytical pellet is set within the range of 1 wt% to 15 wt%. In the present Example 1, 300 mg of polyethylene powder is mixed with 18 mg of the test fiber and press-molded to produce a 6% by weight analytical pellet. Thereby, sufficient spectrum information can be obtained for fiber discrimination.
なお、分析用ペレットの形状は特に限定するものではなく、使用するテラヘルツ分光分析装置に適合した形状の分析用ペレットを使用するようにすればよい。ここで、特殊な形状の分析用ペレットについて説明する。例えば、エネルギーの低い１ＴＨｚ～６ＴＨｚのテラヘルツ電磁波を測定するテラヘルツ分光装置（後述する）の場合には、矩形断面を有する分析用ペレットを使用することがある。
The shape of the analysis pellet is not particularly limited, and an analysis pellet having a shape suitable for the terahertz spectrometer used may be used. Here, the analysis pellet having a special shape will be described. For example, in the case of a terahertz spectrometer (described later) that measures terahertz electromagnetic waves having a low energy of 1 THz to 6 THz, an analysis pellet having a rectangular cross section may be used.
図５は、分析用ペレット（Ｄ－１）の矩形断面を示す概略図である。分析用ペレットが矩形断面を有することにより、入射したテラヘルツ電磁波が分析用ペレットの表面と裏面で干渉し合うことを防止して、繊維鑑別に良好なスペクトル情報を得ることができる。矩形断面を有する分析用ペレットの表面と裏面との成す角度は、１°～５°の範囲内とすることが好ましくは、また、２°～４°の範囲内とすることがより好ましい。
FIG. 5 is a schematic view showing a rectangular cross section of the analysis pellet (D-1). When the analysis pellet has a rectangular cross section, it is possible to prevent the incident terahertz electromagnetic waves from interfering with each other on the front and back surfaces of the analysis pellet, and to obtain good spectral information for fiber discrimination. The angle formed between the front surface and the back surface of the analytical pellet having a rectangular cross section is preferably within a range of 1 ° to 5 °, and more preferably within a range of 2 ° to 4 °.
本実施例１においては、図５の分析用ペレット（Ｄ－１）は、直径２０ｍｍの円盤状で矩形断面の上底１ｍｍ、下底２ｍｍとする。このことにより、分析用ペレット（Ｄ－１）の表面と裏面との成す角度は、２．８６°となり、１°～５°の範囲内となる。
In Example 1, the analysis pellet (D-1) in FIG. 5 has a disk shape with a diameter of 20 mm and has an upper base of 1 mm and a lower base of 2 mm. As a result, the angle formed between the front surface and the back surface of the analytical pellet (D-1) is 2.86 °, which is in the range of 1 ° to 5 °.
（１－３）電磁波照射操作
本実施例１においては、従来の繊維のテラヘルツ分光分析と異なり、凍結粉砕することなく作製した分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射する。本実施例１には、２種類３機種のテラヘルツ分光分析装置を使用した。一方の装置としては、２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＦＴＩＲ分光光度計を使用した。具体的には、高輝度セラミック光源を装備したＦＴＩＲ－６２００（日本分光株式会社製）を使用し、ポリエチレンの窓材及び広帯域ビームスプリッタを使用した。また、他方の装置としては、１ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＧａＰ半導体の差周波発生機構を利用する分光装置を使用した。具体的には、テラヘルツ分光装置ＴＳＳ－Ｉ、及び、ＴＳＳ－ＩＩＧ（共に株式会社テラヘルツ研究所製）を使用した。 (1-3) Electromagnetic Wave Irradiation Operation In the first embodiment, unlike the conventional fiber terahertz spectroscopic analysis, terahertz electromagnetic waves are irradiated onto the analysis pellets produced without freezing and pulverizing. In Example 1, two types and three types of terahertz spectroscopic analyzers were used. As one apparatus, an FTIR spectrophotometer was used to obtain a transmission spectrum in a frequency band of 2.5 THz to 15 THz. Specifically, FTIR-6200 (manufactured by JASCO Corporation) equipped with a high-luminance ceramic light source was used, and a polyethylene window material and a broadband beam splitter were used. As the other device, a spectroscopic device using a GaP semiconductor difference frequency generation mechanism was used to obtain a transmission spectrum in a frequency band of 1 THz to 6 THz. Specifically, terahertz spectrometers TSS-I and TSS-IIG (both manufactured by Terahertz Laboratory Co., Ltd.) were used.
本実施例１においては、従来の繊維のテラヘルツ分光分析と異なり、凍結粉砕することなく作製した分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射する。本実施例１には、２種類３機種のテラヘルツ分光分析装置を使用した。一方の装置としては、２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＦＴＩＲ分光光度計を使用した。具体的には、高輝度セラミック光源を装備したＦＴＩＲ－６２００（日本分光株式会社製）を使用し、ポリエチレンの窓材及び広帯域ビームスプリッタを使用した。また、他方の装置としては、１ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＧａＰ半導体の差周波発生機構を利用する分光装置を使用した。具体的には、テラヘルツ分光装置ＴＳＳ－Ｉ、及び、ＴＳＳ－ＩＩＧ（共に株式会社テラヘルツ研究所製）を使用した。 (1-3) Electromagnetic Wave Irradiation Operation In the first embodiment, unlike the conventional fiber terahertz spectroscopic analysis, terahertz electromagnetic waves are irradiated onto the analysis pellets produced without freezing and pulverizing. In Example 1, two types and three types of terahertz spectroscopic analyzers were used. As one apparatus, an FTIR spectrophotometer was used to obtain a transmission spectrum in a frequency band of 2.5 THz to 15 THz. Specifically, FTIR-6200 (manufactured by JASCO Corporation) equipped with a high-luminance ceramic light source was used, and a polyethylene window material and a broadband beam splitter were used. As the other device, a spectroscopic device using a GaP semiconductor difference frequency generation mechanism was used to obtain a transmission spectrum in a frequency band of 1 THz to 6 THz. Specifically, terahertz spectrometers TSS-I and TSS-IIG (both manufactured by Terahertz Laboratory Co., Ltd.) were used.
各被検繊維からなる分析用ペレットに対して、上記２種類３機種の分光装置を利用して、それぞれの周波数帯における透過スペクトル（図６～図１３）を得た。図６～図１３において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は周波数（ＴＨｚ）である。綿に対する透過スペクトルを図６（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）及び図７（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）に示す。テンセルに対する透過スペクトルを図８（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）及び図９（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）に示す。モダールに対する透過スペクトルを図１０（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）及び図１１（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）に示す。キュプラに対する透過スペクトルを図１２（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）及び図１３（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）に示す。
Using the above two types and three types of spectroscopic devices, transmission spectra (FIGS. 6 to 13) in the respective frequency bands were obtained for the analysis pellets made of the test fibers. 6 to 13, the vertical axis represents the transmittance (%), and the horizontal axis represents the frequency (THz). The transmission spectrum for cotton is shown in FIG. 6 (2.5 THz to 15 THz) and FIG. 7 (1 THz to 6 THz). The transmission spectrum for Tencel is shown in FIG. 8 (2.5 THz to 15 THz) and FIG. 9 (1 THz to 6 THz). The transmission spectrum for the modal is shown in FIG. 10 (2.5 THz to 15 THz) and FIG. 11 (1 THz to 6 THz). The transmission spectrum for the cupra is shown in FIG. 12 (2.5 THz to 15 THz) and FIG. 13 (1 THz to 6 THz).
綿に対する透過スペクトル（図６及び図７）において、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｅ－３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｅ－２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。また、テンセルに対する透過スペクトル（図８及び図９）においても、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｆ－３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｆ－２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。
In the transmission spectrum for cotton (FIGS. 6 and 7), the transmission spectrum (E-3) of Example 1 measured without freezing and pulverizing was compared with the transmission spectrum (E-2) of the conventional frozen and pulverized sample. It can be seen that the amount of information (spectral data) is increasing. Also in the transmission spectrum for Tencel (FIGS. 8 and 9), the transmission spectrum (F-3) of Example 1 measured without freeze-pulverization is the transmission spectrum (F-2) of the conventional freeze-ground sample. It can be seen that the amount of information (spectrum data) is increased compared to ().
このように、結晶化度の高い綿やテンセルにおいては、測定したいずれの周波数帯においても、本実施例１の透過スペクトルの情報量（スペクトルデータ）が増加している。これらのことから、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とすることにより、テラヘルツ電磁波の波長より大きな試料に対しても良好なスペクトル情報が得られることが分かる。
Thus, in cotton and tencel having a high degree of crystallinity, the amount of transmission spectrum information (spectrum data) of Example 1 is increasing in any measured frequency band. From these results, it can be seen that by using the test sample while maintaining the fiber cross-sectional shape, good spectral information can be obtained even for a sample having a wavelength larger than that of the terahertz electromagnetic wave.
一方、モダールに対しては、図１０（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいて、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｇ－３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｇ－２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。これに対して、図１１（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいては、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｇ－３）の情報量（スペクトルデータ）が若干増加している。
On the other hand, for the modal, the transmission spectrum (G-3) of Example 1 measured without freeze pulverization in the transmission spectrum of FIG. 10 (2.5 THz to 15 THz) is the same as that of the conventional freeze crushed sample. It can be seen that the amount of information (spectral data) is increased compared to the transmission spectrum (G-2). On the other hand, in the transmission spectrum of FIG. 11 (1 THz to 6 THz), the amount of information (spectrum data) of the transmission spectrum (G-3) of Example 1 measured without freeze pulverization is slightly increased. .
また、キュプラに対しては、図１２（２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいて、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｈ－３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｈ－２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。これに対して、図１３（１ＴＨｚ～６ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいては、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｈ－３）の情報量（スペクトルデータ）が若干増加している。
For cupra, the transmission spectrum (H-3) of Example 1 measured without freeze pulverization in the transmission spectrum of FIG. 12 (2.5 THz to 15 THz) is the same as that of the conventional freeze crushed sample. It can be seen that the amount of information (spectral data) is increased compared to the transmission spectrum (H-2). In contrast, in the transmission spectrum of FIG. 13 (1 THz to 6 THz), the amount of information (spectrum data) of the transmission spectrum (H-3) of Example 1 measured without freezing and pulverization is slightly increased. .
このように、結晶化度の低いモダールやキュプラにおいては、２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯、特に高周波数帯で透過スペクトルの情報量（スペクトルデータ）の増加が顕著である。いずれにしても、各被検繊維を凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトルは、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトルに比べ、多くの情報量（スペクトルデータ）を得ることができるので、より精度の高い繊維鑑別が可能となる。
Thus, in modals and cupra with low crystallinity, the amount of transmission spectrum information (spectrum data) increases significantly in the frequency band of 2.5 THz to 15 THz, particularly in the high frequency band. In any case, the transmission spectrum of Example 1 measured without freeze-pulverizing each test fiber can obtain a larger amount of information (spectral data) than the transmission spectrum of a conventional freeze-ground sample. Therefore, fiber discrimination with higher accuracy is possible.
（２）鑑別工程
このようにして得られたテラヘルツ電磁波のスペクトルデータは、繊維の種類に固有のものとなり、特に、化学的組成が同じ繊維同士、例えば、各種セルロース系繊維同士においても、それぞれ固有のものとなる。本実施例１においては、電磁波照射工程で得られたスペクトルデータを、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維（ここでは、セルロース系繊維）のスペクトルデータと比較する。 (2) Identification process The spectrum data of the terahertz electromagnetic wave obtained in this way is specific to the type of fiber, and is particularly specific to fibers having the same chemical composition, for example, various cellulosic fibers. Will be. In Example 1, spectral data obtained in the electromagnetic wave irradiation process is compared with spectral data of several types of single fibers (here, cellulosic fibers) whose types of fibers are known.
このようにして得られたテラヘルツ電磁波のスペクトルデータは、繊維の種類に固有のものとなり、特に、化学的組成が同じ繊維同士、例えば、各種セルロース系繊維同士においても、それぞれ固有のものとなる。本実施例１においては、電磁波照射工程で得られたスペクトルデータを、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維（ここでは、セルロース系繊維）のスペクトルデータと比較する。 (2) Identification process The spectrum data of the terahertz electromagnetic wave obtained in this way is specific to the type of fiber, and is particularly specific to fibers having the same chemical composition, for example, various cellulosic fibers. Will be. In Example 1, spectral data obtained in the electromagnetic wave irradiation process is compared with spectral data of several types of single fibers (here, cellulosic fibers) whose types of fibers are known.
このため、鑑別工程においては、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維からなる被検試料に対して、上記と同様の電磁波照射工程による透過スペクトルから得られるスペクトルデータを予め準備する。また、被検試料の透過スペクトルを得る際に、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維の透過スペクトルを同時に得るようにしてもよい。このようにすることで、テラヘルツ分光装置の光源の変化に対応でき、より正確な鑑別をすることができる。
For this reason, in the discrimination process, spectrum data obtained from a transmission spectrum by an electromagnetic wave irradiation process similar to that described above is prepared in advance for a test sample composed of several types of single fibers whose fiber types are known. Further, when obtaining the transmission spectrum of the test sample, the transmission spectra of several single fibers of known fiber types may be obtained simultaneously. By doing in this way, it can respond to the change of the light source of a terahertz spectrometer, and can perform more accurate discrimination.
ここでは、一例として、上記電磁波照射工程で得られた綿、テンセル、モダール及びキュプラの各スペクトルデータを繊維の種類が既知の単一繊維のスペクトルデータとして使用する。図１４は、綿（Ｅ－３）、テンセル（Ｆ－３）、モダール（Ｇ－３）及びキュプラ（Ｈ－３）の各単一繊維の２．５ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。また、図１５は、綿（Ｅ－３）、テンセル（Ｆ－３）、モダール（Ｇ－３）及びキュプラ（Ｈ－３）の各単一繊維の１ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。
Here, as an example, each spectrum data of cotton, tencel, modal and cupra obtained in the electromagnetic wave irradiation step is used as spectrum data of a single fiber whose fiber type is known. FIG. 14 shows transmission spectra in a frequency band of 2.5 THz to 15 THz of each single fiber of cotton (E-3), tencel (F-3), modal (G-3), and cupra (H-3). ing. FIG. 15 shows the transmission spectrum of each single fiber of cotton (E-3), tencel (F-3), modal (G-3) and cupra (H-3) in the frequency band from 1 THz to 6 THz. ing.
図１４及び図１５から各単一繊維の特徴的な吸収を確認することができる。具体的には、綿においては、３ＴＨｚに特徴的吸収がある。また、テンセルにおいては、２．５ＴＨｚ及び３．３～３．６ＴＨｚに特徴的吸収がある。更に、５ＴＨｚにおける吸収強度が、綿＞テンセル＞モダール＞キュプラというように、結晶化度の大きさによる順序で区別することができる。
14 and 15, the characteristic absorption of each single fiber can be confirmed. Specifically, cotton has a characteristic absorption at 3 THz. In the tencel, there are characteristic absorptions at 2.5 THz and 3.3 to 3.6 THz. Furthermore, the absorption intensity at 5 THz can be distinguished in the order of the degree of crystallinity, such as cotton> tensel> modal> cupra.
そこで、鑑定の対象である比検繊維から得られた透過スペクトルのスペクトルデータを図１４及び図１５の各単一繊維の透過スペクトルのスペクトルデータと比較して、１又は２以上の周波数帯における特徴的吸収を確認することで、比検繊維の種類を鑑別することができる。
Therefore, the spectral data of the transmission spectrum obtained from the specific fiber to be verified is compared with the spectral data of the transmission spectrum of each single fiber in FIGS. 14 and 15, and the characteristics in one or more frequency bands. By confirming the optical absorption, the type of the specific fiber can be identified.
このように、本実施例１においては、被検繊維のスペクトルデータを、繊維の種類が既知の単一繊維のスペクトルデータと比較して、特定の周波数帯における特徴的な吸収を確認することで、被検繊維の種類を鑑別することができる。特に化学的組成が同じセルロース系繊維同士の鑑別、或いは、タンパク質繊維である獣毛繊維同士の鑑別において、それらの繊維の種類を明確に区別することができる。
Thus, in the present Example 1, the spectral data of the test fiber is compared with the spectral data of a single fiber whose fiber type is known, and characteristic absorption in a specific frequency band is confirmed. The type of test fiber can be identified. In particular, in distinguishing cellulosic fibers having the same chemical composition, or distinguishing animal hair fibers that are protein fibers, the types of those fibers can be clearly distinguished.
本実施例２に係る繊維鑑別方法は、上記実施例１と同様に、電磁波照射工程及び鑑別工程を有している。本実施例２においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。なお、本実施例２においても、被検繊維の繊維断面形状を維持したまま繊維方向に沿って０．０２ｍｍ～０．５ｍｍの範囲内の所定の長さに切断して分析用ペレットを作製する。このとき、切断された繊維のアスペクト比が１：１～１：１００の範囲内にあることが好ましい。
The fiber discrimination method according to the second embodiment has an electromagnetic wave irradiation step and a discrimination step as in the first embodiment. In Example 2, first, in the electromagnetic wave irradiation step, a fiber analysis pellet is prepared in the same manner as in Example 1 above, and the spectrum is determined from the transmission spectrum in a predetermined frequency band by irradiating the analysis pellet with a terahertz electromagnetic wave. Ask for data. In Example 2 as well, an analytical pellet is produced by cutting into a predetermined length within the range of 0.02 mm to 0.5 mm along the fiber direction while maintaining the fiber cross-sectional shape of the test fiber. . At this time, the aspect ratio of the cut fiber is preferably in the range of 1: 1 to 1: 100.
なお、本実施例２においては、被検繊維が単一繊維からなるものではなく、２種以上の繊維が混合されている場合を対象とする。つまり、上記実施例１の鑑別工程において、被検繊維のスペクトルデータに対して種類が既知の複数の単一繊維のスペクトルデータが適合せず、繊維の種類を明確に鑑別できない場合に採用する。
In addition, in this Example 2, it is intended that the test fiber is not composed of a single fiber but two or more kinds of fibers are mixed. That is, in the discrimination process of the first embodiment, it is used when the spectrum data of a plurality of single fibers whose types are known does not match the spectrum data of the test fiber, and the fiber type cannot be clearly discriminated.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例２における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the second embodiment will be described. However, the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the first embodiment, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例２における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the second embodiment will be described. However, the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the first embodiment, and the description thereof is omitted here.
（２）鑑別工程
２種以上の繊維が混合されている被検繊維の透過スペクトル（スペクトルデータ）は、繊維の混用率に比例して変化する。本実施例２においては、電磁波照射工程で得られた被検繊維のスペクトルデータを予め準備した混合繊維の一連のスペクトルデータと比較する。このため、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維を準備し、これらに対して上記実施例１と同様にして求めた一連の透過スペクトルから一連のスペクトルデータを求めておく。 (2) Discrimination process The transmission spectrum (spectral data) of the test fiber in which two or more kinds of fibers are mixed changes in proportion to the mixed ratio of the fibers. In Example 2, the spectral data of the test fiber obtained in the electromagnetic wave irradiation process is compared with a series of spectral data of the mixed fiber prepared in advance. For this reason, mixed fibers prepared by mixing different types of fibers at a series of mixing ratios are prepared, and a series of spectrum data is obtained from a series of transmission spectra obtained in the same manner as in Example 1 above.
２種以上の繊維が混合されている被検繊維の透過スペクトル（スペクトルデータ）は、繊維の混用率に比例して変化する。本実施例２においては、電磁波照射工程で得られた被検繊維のスペクトルデータを予め準備した混合繊維の一連のスペクトルデータと比較する。このため、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維を準備し、これらに対して上記実施例１と同様にして求めた一連の透過スペクトルから一連のスペクトルデータを求めておく。 (2) Discrimination process The transmission spectrum (spectral data) of the test fiber in which two or more kinds of fibers are mixed changes in proportion to the mixed ratio of the fibers. In Example 2, the spectral data of the test fiber obtained in the electromagnetic wave irradiation process is compared with a series of spectral data of the mixed fiber prepared in advance. For this reason, mixed fibers prepared by mixing different types of fibers at a series of mixing ratios are prepared, and a series of spectrum data is obtained from a series of transmission spectra obtained in the same manner as in Example 1 above.
例えば、セルロース系繊維として化学的組成や外観的特徴を同じくするテンセルとキュプラの２種の単一繊維を一連の混用率で混合した混合繊維に対して、それぞれ、透過スペクトル（図示しない）を得る。これらの一連の透過スペクトルにおいては、例えば、特定の周波数においてテンセルに特徴的な吸収であってキュプラに認められない吸収が、テンセルの混用率の変化によって吸収強度を変化させる。このことをスペクトルデータとして比較し、特定の周波数における吸収強度の強さでテンセルの混用率を予測することができる。
For example, transmission spectra (not shown) are obtained for mixed fibers in which two types of single fibers, Tencel and Cupra, which have the same chemical composition and appearance characteristics as cellulosic fibers, are mixed at a mixture ratio. . In a series of these transmission spectra, for example, absorption that is characteristic of a tencel at a specific frequency and is not recognized by the cupra changes the absorption intensity due to a change in the mixing ratio of the tencel. This can be compared as spectrum data, and the tencell mixture rate can be predicted by the intensity of the absorption intensity at a specific frequency.
このように、本実施例２においては、鑑定の対象である比検繊維のスペクトルデータを一連の混合繊維のスペクトルデータと比較して、特定の周波数における特徴的な吸収の吸収強度を確認することで、被検繊維がテンセルとキュプラが混合されたものであることを鑑別することができる。また、テンセルとキュプラの混用率も鑑別することができる。
Thus, in the present Example 2, the spectral data of the specific fiber to be verified is compared with the spectral data of a series of mixed fibers to confirm the absorption intensity of the characteristic absorption at a specific frequency. Thus, it can be identified that the test fiber is a mixture of Tencel and Cupra. Also, the mixed ratio of Tencel and Cupra can be identified.
同様にして、カシミヤ（ヤギ属）とヤク（ウシ属）などの混合獣毛繊維に対しても、それぞれ一連のスペクトルデータを予め準備しておくことにより、起源となる動物の種類と混用率を鑑別することができる。よって、高級な獣毛繊維であるカシミヤに対して偽装して混合されることの多いヤクやウールが混合されていることを確認することができる。
Similarly, for mixed animal hair fibers such as cashmere (goat genus) and yak (cattle genus), a series of spectral data is prepared in advance, so that the type of animal that is the origin and the mixing rate can be determined. Can be distinguished. Therefore, it can be confirmed that yak and wool that are often disguised and mixed with cashmere, which is a high-grade animal hair fiber, are mixed.
本実施例３に係る繊維鑑別方法は、複数種類の単一繊維に対して、上記実施例１において説明した透過スペクトルからスペクトルデータを求める。次に、これらのスペクトルデータに対する多変量解析を行い、解析データをデータベース化する。このデータベースを使用することにより、繊維の種類が未知の被検繊維の鑑別を客観的に、且つ、安定して行うようにするものである。なお、本実施例３においては、セルロース系繊維の鑑別を行うものである。
The fiber discrimination method according to the third embodiment obtains spectral data from the transmission spectrum described in the first embodiment for a plurality of types of single fibers. Next, multivariate analysis is performed on these spectral data, and the analysis data is made into a database. By using this database, it is possible to objectively and stably identify a test fiber whose fiber type is unknown. In Example 3, cellulosic fibers are identified.
なお、本実施例３においては、テンセル、モダール及びキュプラの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例３に使用した各繊維は上記実施例１と同様であり（表１参照）、その直径はテンセル（２３．８μｍ）、モダール（１４．６μｍ）及びキュプラ（１３．７μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、テンセル（１：８）、モダール（１：１４）及びキュプラ（１：１５）であった。
In Example 3, each single fiber of Tencel, Modal, and Cupra was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. Each fiber used in Example 3 is the same as that in Example 1 (see Table 1), and the diameters thereof are Tencel (23.8 μm), Modal (14.6 μm) and Cupra (13.7 μm). there were. Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was Tencel (1: 8), Modal (1:14), and Cupra (1:15), respectively.
本実施例３に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、データベース蓄積工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例３においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。
The fiber discrimination method according to the third embodiment includes an electromagnetic wave irradiation step, a database accumulation step, and a discrimination step. In the third embodiment, first, in the electromagnetic wave irradiation step, as in the first embodiment, a fiber analysis pellet is prepared, and this analysis pellet is irradiated with a terahertz electromagnetic wave to obtain a spectrum from a transmission spectrum in a predetermined frequency band. Ask for data.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例３における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in the third embodiment will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in the first embodiment, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例３における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in the third embodiment will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in the first embodiment, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例３においては、繊維の種類が明確な複数の標準試料（単一繊維）について、複数のスペクトルデータを得る。このようにして得られた複数のスペクトルデータをその標準試料の履歴と共にデータベース化する。例えば、スペクトルデータを主要な変動に要約して特徴を把握するための統計的手法として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を採用することができる。なお、本実施例３においては、主成分分析で行ったデータ解析を説明する。 (2) Database Accumulation Step In Example 3, a plurality of spectral data is obtained for a plurality of standard samples (single fibers) with clear fiber types. A plurality of spectral data obtained in this way is made into a database together with the history of the standard sample. For example, multivariate analysis such as principal component analysis, cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis can be adopted as a statistical method for comprehending spectral data into main fluctuations and grasping characteristics. In the third embodiment, data analysis performed by principal component analysis will be described.
本実施例３においては、繊維の種類が明確な複数の標準試料（単一繊維）について、複数のスペクトルデータを得る。このようにして得られた複数のスペクトルデータをその標準試料の履歴と共にデータベース化する。例えば、スペクトルデータを主要な変動に要約して特徴を把握するための統計的手法として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を採用することができる。なお、本実施例３においては、主成分分析で行ったデータ解析を説明する。 (2) Database Accumulation Step In Example 3, a plurality of spectral data is obtained for a plurality of standard samples (single fibers) with clear fiber types. A plurality of spectral data obtained in this way is made into a database together with the history of the standard sample. For example, multivariate analysis such as principal component analysis, cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis can be adopted as a statistical method for comprehending spectral data into main fluctuations and grasping characteristics. In the third embodiment, data analysis performed by principal component analysis will be described.
本実施例３においては、主成分分析の解析ソフトとして、Ｐｉｒｏｕｅｔｔｅ ｖｅｒ．４．５（Ｉｎｆｏｒｍｅｔｒｉｘ社製）を使用した。また、測定データ（透過スペクトル）のノイズ除去のための平滑化処理を行った。この平滑化処理には、移動平均法を基礎として多項式的合法を用いる、Ｓａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙ法を採用した。更に、本実施例３においては、平滑化処理した透過スペクトルに対して一次微分などの微分処理を行ってから解析用のスペクトルデータとした。
In the third embodiment, as a principal component analysis analysis software, Pirouette ver. 4.5 (Informtrix) was used. Moreover, the smoothing process for noise removal of measurement data (transmission spectrum) was performed. For the smoothing process, the Savitzky-Golay method using a polynomial combination method based on the moving average method was adopted. Furthermore, in this Example 3, after performing a differential process such as a first differential on the smoothed transmission spectrum, it was set as spectrum data for analysis.
図１６は、約０．２ｍｍに切断したテンセル（Ｆ－３）、モダール（Ｇ－３）及びキュプラ（Ｈ－３）の各単一繊維の２ＴＨｚ～１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図１７は、３．５ＴＨｚ～７．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。なお、この操作を複数の同一繊維に対して行い、各繊維に対する複数のスペクトルデータを得るようにする。
FIG. 16 shows a transmission spectrum in a frequency band of 2 THz to 12 THz of each single fiber of Tencel (F-3), Modal (G-3) and Cupra (H-3) cut to about 0.2 mm. . Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 17 shows spectral data after the smoothing process and the primary differentiation process are performed on the frequency band of 3.5 THz to 7.5 THz. Note that this operation is performed on a plurality of identical fibers to obtain a plurality of spectrum data for each fiber.
次に、各繊維に対して得られた複数のスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図１８は、テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９４４であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０４１であった。図１８の散布図において、テンセルの領域（Ｉ－１）、モダールの領域（Ｉ－２）及びキュプラの領域（Ｉ－３）は、それぞれ明確に区別できる。
Next, a principal component analysis was performed for a predetermined frequency band characteristic from a plurality of spectrum data obtained for each fiber to prepare a database. FIG. 18 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis in a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz, which is characteristic of Tencel, Modal, and Cupra. The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution rate was 0.944. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.041. In the scatter diagram of FIG. 18, the tencel region (I-1), the modal region (I-2), and the cupra region (I-3) can be clearly distinguished from each other.
一方、スペクトルデータの周波数帯を変えて同様の分析を行った。図１９は、テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ～７．５ＴＨｚの２つの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．８８６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０６５であった。図１９の散布図においても、テンセルの領域（Ｉ－１）、モダールの領域（Ｉ－２）及びキュプラの領域（Ｉ－３）は、それぞれ明確に区別できる。
On the other hand, the same analysis was performed by changing the frequency band of the spectrum data. FIG. 19 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis for two frequency bands of 3.5 THz to 4.5 THz and 6.5 THz to 7.5 THz, which are characteristic of Tencel, Modal, and Cupra. . The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution ratio was 0.886. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.065. In the scatter diagram of FIG. 19, the tencel region (I-1), the modal region (I-2), and the cupra region (I-3) can be clearly distinguished from each other.
（３）鑑別工程
図１８又は図１９の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－１）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアを図１８又は図１９の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ－１）がテンセルの領域（Ｉ－１）、モダールの領域（Ｉ－２）及びキュプラの領域（Ｉ－３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the scatter diagram of the principal component scores shown in FIG. 18 or FIG. First, in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-1) is obtained, and spectrum data is obtained by performing a smoothing process and a first derivative process. Next, the principal component score of the test fiber (X-1) is obtained using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. The principal component score of the test fiber (X-1) is plotted in the scatter diagram of the main component score of FIG. 18 or 19, and the test fiber (X-1) is a tencel region (I-1), The fiber type is identified by confirming whether it belongs to the modal region (I-2) or the cupra region (I-3).
図１８又は図１９の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－１）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアを図１８又は図１９の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ－１）がテンセルの領域（Ｉ－１）、モダールの領域（Ｉ－２）及びキュプラの領域（Ｉ－３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the scatter diagram of the principal component scores shown in FIG. 18 or FIG. First, in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-1) is obtained, and spectrum data is obtained by performing a smoothing process and a first derivative process. Next, the principal component score of the test fiber (X-1) is obtained using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. The principal component score of the test fiber (X-1) is plotted in the scatter diagram of the main component score of FIG. 18 or 19, and the test fiber (X-1) is a tencel region (I-1), The fiber type is identified by confirming whether it belongs to the modal region (I-2) or the cupra region (I-3).
図２０は、図１８の散布図に被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２０において被検繊維（Ｘ－１）の主成分スコアがキュプラの領域（Ｉ－３）にあることから、被検繊維がキュプラであると鑑別することができる。
FIG. 20 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-1) is plotted (marked with asterisk) in the scatter diagram of FIG. In FIG. 20, since the principal component score of the test fiber (X-1) is in the cupra region (I-3), it can be discriminated that the test fiber is a cupra.
本実施例４に係る繊維鑑別方法は、上記実施例３と同様である。但し、上記実施例３がセルロース系繊維の鑑別を行うことに対して、本実施例４では獣毛繊維の鑑別を行うものである。
The fiber discrimination method according to the fourth embodiment is the same as the third embodiment. However, in contrast to the fact that the above Example 3 differentiates cellulosic fibers, this Example 4 identifies animal hair fibers.
なお、本実施例４においては、カシミヤ、ヤク及びウールの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例４に使用した各繊維の直径はカシミヤ（１６．５μｍ）、ヤク（１７．０μｍ）及びウール（２１．５μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、カシミヤ（１：１２）、ヤク（１：１２）及びウール（１：９）であった。
In Example 4, each single fiber of cashmere, yak and wool was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameter of each fiber used in Example 4 was cashmere (16.5 μm), yak (17.0 μm), and wool (21.5 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was cashmere (1:12), yak (1:12), and wool (1: 9), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例４における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the present Example 4 will be described, but the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the above-described Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例４における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the present Example 4 will be described, but the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the above-described Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例４に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２１は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤ（Ｊ－３）、ヤク（Ｋ－３）及びウール（Ｌ－３）の各単一繊維の２ＴＨｚ～１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２２は、２．５ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。なお、この操作を複数の同一繊維に対して行い、各繊維に対する複数のスペクトルデータを得るようにする。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the fourth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 21 shows a transmission spectrum in the frequency band of 2 THz to 12 THz of each single fiber of cashmere (J-3), yak (K-3) and wool (L-3) cut to about 0.2 mm. . Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 22 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 2.5 THz to 6 THz. Note that this operation is performed on a plurality of identical fibers to obtain a plurality of spectrum data for each fiber.
本実施例４に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２１は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤ（Ｊ－３）、ヤク（Ｋ－３）及びウール（Ｌ－３）の各単一繊維の２ＴＨｚ～１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２２は、２．５ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。なお、この操作を複数の同一繊維に対して行い、各繊維に対する複数のスペクトルデータを得るようにする。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the fourth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 21 shows a transmission spectrum in the frequency band of 2 THz to 12 THz of each single fiber of cashmere (J-3), yak (K-3) and wool (L-3) cut to about 0.2 mm. . Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 22 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 2.5 THz to 6 THz. Note that this operation is performed on a plurality of identical fibers to obtain a plurality of spectrum data for each fiber.
次に、各繊維に対して得られた複数のスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図２３は、カシミヤ、ヤク及びウールに特徴的な２．５ＴＨｚ～６ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．７１２であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．１３７であった。図２３の散布図において、カシミヤの領域（Ｍ－１）、ヤクの領域（Ｍ－２）及びウールの領域（Ｍ－３）は、それぞれ明確に区別できる。
Next, a principal component analysis was performed for a predetermined frequency band characteristic from a plurality of spectrum data obtained for each fiber to prepare a database. FIG. 23 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis with respect to a frequency band of 2.5 THz to 6 THz, which is characteristic of cashmere, yak, and wool. The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution ratio was 0.712. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.137. In the scatter diagram of FIG. 23, the cashmere region (M-1), the yak region (M-2), and the wool region (M-3) can be clearly distinguished from each other.
（３）鑑別工程
図２３の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－２）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアを図２３の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ－２）がカシミヤの領域（Ｍ－１）、ヤクの領域（Ｍ－２）及びウールの領域（Ｍ－３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the scatter diagram of the principal component scores in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-2) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-2) is obtained using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. The principal component score of the test fiber (X-2) is plotted in the scatter diagram of the main component score of FIG. 23, and the test fiber (X-2) is a cashmere region (M-1) and a yak region. The type of fiber is identified by confirming whether it belongs to (M-2) or the wool region (M-3).
図２３の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－２）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアを図２３の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ－２）がカシミヤの領域（Ｍ－１）、ヤクの領域（Ｍ－２）及びウールの領域（Ｍ－３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the scatter diagram of the principal component scores in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-2) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-2) is obtained using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. The principal component score of the test fiber (X-2) is plotted in the scatter diagram of the main component score of FIG. 23, and the test fiber (X-2) is a cashmere region (M-1) and a yak region. The type of fiber is identified by confirming whether it belongs to (M-2) or the wool region (M-3).
図２４は、図２３の散布図に被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２４において被検繊維（Ｘ－２）の主成分スコアがカシミヤの領域（Ｍ－１）にあることから、被検繊維がカシミヤであると鑑別することができる。
FIG. 24 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-2) is plotted (marked with asterisks) in the scatter diagram of FIG. In FIG. 24, since the principal component score of the test fiber (X-2) is in the cashmere region (M-1), it can be identified that the test fiber is cashmere.
本実施例５に係る繊維鑑別方法は、上記実施例３と同様に統計的手法である主成分分析を行うものである。但し、本実施例５においては、被検繊維が単一繊維からなるものではなく、２種以上の繊維が混合されている場合を対象とする。つまり、上記実施例３の鑑別工程において、被検繊維の透過スペクトルからスペクトルデータを求め、これを解析したデータが繊維の種類が既知の複数の単一繊維のスペクトルデータに適合せず、繊維の種類を明確に鑑別できない場合に採用する。
The fiber discrimination method according to the fifth embodiment performs principal component analysis, which is a statistical method, as in the third embodiment. However, in Example 5, the test fiber is not composed of a single fiber, and the case where two or more kinds of fibers are mixed is targeted. That is, in the discrimination process of Example 3 above, spectrum data is obtained from the transmission spectrum of the test fiber, and the data obtained by analyzing the spectrum data does not match the spectrum data of a plurality of single fibers whose fiber types are known. Employed when the type cannot be clearly identified.
本実施例５においては、まず、化学的組成を同じくする２種の単一繊維、及び、これらの繊維を一連の混用率で混合した混合繊維に対して、それぞれ、透過スペクトルからスペクトルデータを求める。このため、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維を準備し、これらに対して上記実施例１と同様にして求めた一連の透過スペクトルから一連のスペクトルデータを求めておく。次に、これらのスペクトルデータに対する主成分分析を行い、解析データをデータベース化する。このデータベースを使用することにより、繊維の種類が未知の被検繊維の鑑別を客観的に、且つ、安定して行うようにするものである。
In Example 5, first, spectrum data is obtained from a transmission spectrum for two types of single fibers having the same chemical composition and mixed fibers obtained by mixing these fibers at a series of mixing ratios. . For this reason, mixed fibers prepared by mixing different types of fibers at a series of mixing ratios are prepared, and a series of spectrum data is obtained from a series of transmission spectra obtained in the same manner as in Example 1 above. Next, principal component analysis is performed on these spectral data, and the analysis data is made into a database. By using this database, it is possible to objectively and stably identify a test fiber whose fiber type is unknown.
なお、本実施例５においては、セルロース系繊維のうち綿とテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例５においては、綿とテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例５に使用した各繊維の直径は綿（１２．０μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、綿（１：１７）、テンセル（１：８）であった。
In Example 5, the mixed ratio of cotton and tencel among cellulosic fibers is identified. In this Example 5, each single fiber of cotton and tencel was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameters of the fibers used in Example 5 were cotton (12.0 μm) and tencel (23.8 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was cotton (1:17) and tencel (1: 8), respectively.
本実施例５に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、データベース蓄積工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例５においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。
The fiber discrimination method according to the fifth embodiment includes an electromagnetic wave irradiation process, a database accumulation process, and a discrimination process. In this Example 5, first, in the electromagnetic wave irradiation step as in the above Example 1, a fiber analysis pellet is prepared, and this analysis pellet is irradiated with a terahertz electromagnetic wave to obtain a spectrum from a transmission spectrum in a predetermined frequency band. Ask for data.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例５における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 5 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例５における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 5 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例５に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２５は、約０．２ｍｍに切断した綿とテンセルとを重量比率１００：０（Ｎ－１）、９０：１０（Ｎ－２）、８０：２０（Ｎ－３）、７０：３０（Ｎ－４）、６０：４０（Ｎ－５）、５０：５０（Ｎ－６）、４０：６０（Ｎ－７）、３０：７０（Ｎ－８）、２０：８０（Ｎ－９）、１０：９０（Ｎ－１０）、０：１００（Ｎ－１１）で混合した１１種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２６は、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the fifth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 25 shows weight ratios of cotton and tencel cut to about 0.2 mm, 100: 0 (N-1), 90:10 (N-2), 80:20 (N-3), 70:30 (N -4), 60:40 (N-5), 50:50 (N-6), 40:60 (N-7), 30:70 (N-8), 20:80 (N-9), 10 : Transmission spectrum in a frequency band of 2 THz to 12 THz of 11 types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 90 (N-10) and 0: 100 (N-11). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 26 shows spectrum data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on the frequency band of 4.5 THz to 5.5 THz.
本実施例５に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２５は、約０．２ｍｍに切断した綿とテンセルとを重量比率１００：０（Ｎ－１）、９０：１０（Ｎ－２）、８０：２０（Ｎ－３）、７０：３０（Ｎ－４）、６０：４０（Ｎ－５）、５０：５０（Ｎ－６）、４０：６０（Ｎ－７）、３０：７０（Ｎ－８）、２０：８０（Ｎ－９）、１０：９０（Ｎ－１０）、０：１００（Ｎ－１１）で混合した１１種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２６は、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the fifth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 25 shows weight ratios of cotton and tencel cut to about 0.2 mm, 100: 0 (N-1), 90:10 (N-2), 80:20 (N-3), 70:30 (N -4), 60:40 (N-5), 50:50 (N-6), 40:60 (N-7), 30:70 (N-8), 20:80 (N-9), 10 : Transmission spectrum in a frequency band of 2 THz to 12 THz of 11 types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 90 (N-10) and 0: 100 (N-11). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 26 shows spectrum data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on the frequency band of 4.5 THz to 5.5 THz.
次に、上記１１種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図２７は、綿とテンセルとの混合繊維に特徴的な４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９９６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．００３であった。
Next, a principal component analysis was performed on a predetermined frequency band characteristic from the spectrum data obtained for the above 11 types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 27 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis with respect to a frequency band of 4.5 THz to 5.5 THz, which is characteristic of a mixed fiber of cotton and tencel. The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution ratio was 0.996. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.003.
図２７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままでは綿とテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図２７の散布図において、綿１００％（Ｎ－１）とテンセル１００％（Ｎ－１１）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｎ－２～Ｎ－１０）は、これらの間に均一に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９９６あることに起因すると考えられる。図２８は、綿の混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸は綿の混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図２８において、綿の混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、綿の混用率が直線状に均一に分布していることが分かる。
27. In the scatter diagram of FIG. 27, the principal component scores of each mixed fiber (including single fibers) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed rate of cotton and tencels as it is. However, in the scatter diagram of FIG. 27, 100% cotton (N-1) and Tencel 100% (N-11) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (N-2 to N-N). It can be seen that −10) is uniformly distributed between them. This is considered due to the contribution ratio of the first main component being 0.996. FIG. 28 is a correlation diagram between the cotton mixture ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis represents the cotton mixture ratio (0% to 100%), and the vertical axis represents the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 28, the cotton mixture ratio and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and it can be seen that the cotton mixture ratio is uniformly distributed in a straight line.
（３）鑑別工程
図２８の綿の混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－３）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－３）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－３）の主成分スコアと図２８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－３）に占める綿の混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cotton mixture ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-3) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-3) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-3) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 28, the mixed ratio of cotton in the test fiber (X-3) is discriminated.
図２８の綿の混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－３）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－３）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－３）の主成分スコアと図２８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－３）に占める綿の混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cotton mixture ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-3) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-3) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-3) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 28, the mixed ratio of cotton in the test fiber (X-3) is discriminated.
図２９は、図２８の相関図に被検繊維（Ｘ－３）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２９から被検繊維（Ｘ－３）に占める綿の混用率が７０％であると鑑別することができる。
FIG. 29 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-3) is plotted (marked with ☆) on the correlation diagram of FIG. From FIG. 29, it can be identified that the mixed ratio of cotton in the test fiber (X-3) is 70%.
本実施例６に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例６においては、セルロース系繊維のうちモダールとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例６においては、モダールとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例６に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、テンセル（１：８）であった。
The fiber discrimination method according to Example 6 is to discriminate the mixing ratio of two or more kinds of fibers using principal component analysis, which is a statistical technique, as in Example 5. In Example 6, the mixed use rate of modal and tencel among cellulosic fibers is identified. In Example 6, each single fiber of modal and tencel was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameter of each fiber used in Example 6 was modal (14.6 μm) and tencel (23.8 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was modal (1:14) and tencel (1: 8), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例６における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 6 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例６における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 6 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例６に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ－１）、７０：３０（Ｏ－２）、５０：５０（Ｏ－３）、３０：７０（Ｏ－４）、０：１００（Ｏ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３１は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the sixth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 30 shows a modal and tencel cut to approximately 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (O-1), 70:30 (O-2), 50:50 (O-3), and 30:70 (O -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (O-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 31 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on the frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
本実施例６に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ－１）、７０：３０（Ｏ－２）、５０：５０（Ｏ－３）、３０：７０（Ｏ－４）、０：１００（Ｏ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３１は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the sixth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 30 shows a modal and tencel cut to approximately 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (O-1), 70:30 (O-2), 50:50 (O-3), and 30:70 (O -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (O-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 31 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on the frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図３２は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９４３であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０４０であった。
Next, a principal component analysis was performed for a specific predetermined frequency band from the spectrum data obtained for the above-mentioned five types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 32 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis in a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz, which is characteristic of a mixed fiber of modal and tencel. The horizontal axis of this principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution ratio was 0.943. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.040.
図３２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図３２の散布図において、モダール１００％（Ｏ－１）とテンセル１００％（Ｏ－５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｏ－２～Ｏ－４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９４３あることに起因すると考えられる。図３３は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図３３において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。
32. In the scatter diagram of FIG. 32, the main component scores of each mixed fiber (including a single fiber) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed rate of modal and tencel. However, in the scatter diagram of FIG. 32, modal 100% (O-1) and tencel 100% (O-5) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (O-2 to O-2). -4) is found to be distributed between them. This is considered due to the contribution ratio of the first main component being 0.943. FIG. 33 shows a correlation diagram between the mixed modal ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis indicates the modal mixing ratio (0% to 100%), and the vertical axis indicates the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 33, it can be seen that the modal mixing ratio and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and the modal mixing ratio is distributed substantially uniformly in a straight line.
（３）鑑別工程
図３３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－４）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－４）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－４）の主成分スコアと図３３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－４）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers with unknown fiber types will be described using the correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-4) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-4) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-4) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 33, the mixed ratio of modal in the test fiber (X-4) is discriminated.
図３３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－４）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－４）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－４）の主成分スコアと図３３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－４）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers with unknown fiber types will be described using the correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-4) is obtained, and smoothing processing and first-order differentiation processing are performed to obtain spectral data. Next, the principal component score of the test fiber (X-4) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-4) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 33, the mixed ratio of modal in the test fiber (X-4) is discriminated.
図３４は、図３３の相関図に被検繊維（Ｘ－４）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図３４から被検繊維（Ｘ－４）に占めるモダールの混用率が６０％であると鑑別することができる。
FIG. 34 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-4) is plotted (marked with asterisk) in the correlation diagram of FIG. From FIG. 34, it can be identified that the mixed rate of modal in the test fiber (X-4) is 60%.
本実施例７に係る繊維鑑別方法は、上記実施例６と同様に統計的手法である主成分分析を用い、上記実施例６と異なる周波数帯を採用してモダールとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例７においては、モダールとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例７に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、テンセル（１：８）であった。
The fiber discrimination method according to the seventh embodiment uses a principal component analysis which is a statistical technique as in the sixth embodiment, and adopts a frequency band different from that in the sixth embodiment to differentiate the mixed rate between modal and tencel. Is to do. In Example 7, each single fiber of modal and tencel was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameter of each fiber used in Example 7 was modal (14.6 μm) and tencel (23.8 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was modal (1:14) and tencel (1: 8), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例７における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in Example 7 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例７における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in Example 7 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例７に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３５は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ－１）、７０：３０（Ｏ－２）、５０：５０（Ｏ－３）、３０：７０（Ｏ－４）、０：１００（Ｏ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３６は、２ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the seventh embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 35 shows the modal and tencel cut to approximately 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (O-1), 70:30 (O-2), 50:50 (O-3), and 30:70 (O -4), transmission spectra in a frequency band of 2 THz to 4.2 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (O-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 36 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on a frequency band of 2 THz to 4.2 THz.
本実施例７に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３５は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ－１）、７０：３０（Ｏ－２）、５０：５０（Ｏ－３）、３０：７０（Ｏ－４）、０：１００（Ｏ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３６は、２ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the seventh embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 35 shows the modal and tencel cut to approximately 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (O-1), 70:30 (O-2), 50:50 (O-3), and 30:70 (O -4), transmission spectra in a frequency band of 2 THz to 4.2 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (O-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 36 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on a frequency band of 2 THz to 4.2 THz.
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図３７は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な２ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．３５４であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．２５２であった。
Next, a principal component analysis was performed for a specific predetermined frequency band from the spectrum data obtained for the above-mentioned five types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 37 shows a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis with respect to a frequency band of 2 THz to 4.2 THz, which is characteristic of a mixed fiber of modal and tencel. The horizontal axis of this principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution rate was 0.354. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.252.
図３７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図３７の散布図において、モダール１００％（Ｏ－１）とテンセル１００％（Ｏ－５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｏ－２～Ｏ－４）は、これらの間に分布していることが分かる。本実施例７においては、第１主成分の寄与率が０．３５４と上記実施例６に比べそれ程高くないが、各混合繊維（Ｏ－２～Ｏ－４）は略均一に分布している。図３８は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図３８において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。
In the scatter diagram of FIG. 37, the principal component scores of each mixed fiber (including a single fiber) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed rate of modal and tencel. However, in the scatter diagram of FIG. 37, modal 100% (O-1) and tencel 100% (O-5) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (O-2 to O-2). -4) is found to be distributed between them. In Example 7, the contribution ratio of the first main component is 0.354, which is not so high compared to Example 6, but the mixed fibers (O-2 to O-4) are distributed substantially uniformly. . FIG. 38 is a correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis indicates the modal mixing ratio (0% to 100%), and the vertical axis indicates the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 38, the modal mixing ratio and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and it can be seen that the modal mixing ratio is distributed substantially uniformly in a straight line.
（３）鑑別工程
図３８のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－５）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－５）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－５）の主成分スコアと図３８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－５）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using a correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-5) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-5) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the main component score of the test fiber (X-5) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 38, the mixed ratio of modal in the test fiber (X-5) is discriminated.
図３８のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－５）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－５）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－５）の主成分スコアと図３８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－５）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using a correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-5) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-5) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the main component score of the test fiber (X-5) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 38, the mixed ratio of modal in the test fiber (X-5) is discriminated.
図３９は、図３８の相関図に被検繊維（Ｘ－５）の主成分スコアをプロットした（☆印）図である。図３９から被検繊維（Ｘ－５）に占めるモダールの混用率が３０％であると鑑別することができる。
FIG. 39 is a diagram (marked with ☆) in which the principal component score of the test fiber (X-5) is plotted on the correlation diagram of FIG. From FIG. 39, it can be identified that the mixed rate of modal in the test fiber (X-5) is 30%.
本実施例８に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例８においては、セルロース系繊維のうちモダールとキュプラとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例８においては、モダールとキュプラの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例８に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、キュプラ（１３．７μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、キュプラ（１：１５）であった。
The fiber discrimination method according to Example 8 is to discriminate the mixture ratio of two or more kinds of fibers using principal component analysis, which is a statistical technique, as in Example 5. In Example 8, the mixed use rate of modal and cupra among cellulosic fibers is identified. In Example 8, each single fiber of modal and cupra was used after being cut into about 0.2 mm with a microtome. In addition, the diameter of each fiber used in the present Example 8 was modal (14.6 μm) and cupra (13.7 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was modal (1:14) and cupra (1:15), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例８における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the present Example 8 will be described, but the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the above-described Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例８における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic wave irradiation process Hereinafter, the process in the present Example 8 will be described, but the electromagnetic wave irradiation process is the same as that in the above-described Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例８に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとキュプラとを重量比率１００：０（Ｐ－１）、７０：３０（Ｐ－２）、５０：５０（Ｐ－３）、３０：７０（Ｐ－４）、０：１００（Ｐ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４１は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the eighth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 40 shows a modal and cupra cut to about 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (P-1), 70:30 (P-2), 50:50 (P-3), and 30:70 (P -4) shows the transmission spectrum in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (P-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 41 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
本実施例８に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとキュプラとを重量比率１００：０（Ｐ－１）、７０：３０（Ｐ－２）、５０：５０（Ｐ－３）、３０：７０（Ｐ－４）、０：１００（Ｐ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４１は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the eighth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 40 shows a modal and cupra cut to about 0.2 mm in weight ratios of 100: 0 (P-1), 70:30 (P-2), 50:50 (P-3), and 30:70 (P -4) shows the transmission spectrum in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (P-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 41 shows spectral data after performing smoothing processing and first-order differentiation processing on a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図４２は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９０７であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０６６であった。
Next, a principal component analysis was performed for a specific predetermined frequency band from the spectrum data obtained for the above-mentioned five types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 42 is a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis in a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz, which is characteristic of a mixed fiber of modal and tencel. The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution rate was 0.907. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.066.
図４２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとキュプラとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図４２の散布図において、モダール１００％（Ｐ－１）とキュプラ１００％（Ｐ－５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｐ－２～Ｐ－４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９０７あることに起因すると考えられる。図４３は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図４３において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。
42. In the scatter diagram of FIG. 42, the principal component scores of each mixed fiber (including a single fiber) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed ratio between modal and cupra. However, in the scatter diagram of FIG. 42, modal 100% (P-1) and cupra 100% (P-5) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (P-2 to P-2). -4) is found to be distributed between them. This is considered due to the contribution ratio of the first principal component being 0.907. FIG. 43 shows a correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis indicates the modal mixing ratio (0% to 100%), and the vertical axis indicates the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 43, the mixed use rate of the modal and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and it can be seen that the mixed use rate of the modal is distributed substantially uniformly in a straight line.
（３）鑑別工程
図４３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－６）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－６）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－６）の主成分スコアと図４３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－６）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating a test fiber whose fiber type is unknown will be described using the correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-6) is obtained, and a smoothing process and a first-order differentiation process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-6) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the main component score of the test fiber (X-6) and the correlation (straight line in FIG. 43) of the test fiber (X-6), the mixed ratio of modal in the test fiber (X-6) is discriminated.
図４３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－６）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－６）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－６）の主成分スコアと図４３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－６）に占めるモダールの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating a test fiber whose fiber type is unknown will be described using the correlation diagram between the modal mixing ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-6) is obtained, and a smoothing process and a first-order differentiation process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-6) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the main component score of the test fiber (X-6) and the correlation (straight line in FIG. 43) of the test fiber (X-6), the mixed ratio of modal in the test fiber (X-6) is discriminated.
図４４は、図４３の相関図に被検繊維（Ｘ－６）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図４４から被検繊維（Ｘ－６）に占めるモダールの混用率が５０％であると鑑別することができる。
44 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-6) is plotted (marked with asterisks) in the correlation diagram of FIG. From FIG. 44, it can be identified that the mixing ratio of modal in the test fiber (X-6) is 50%.
本実施例９に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例９においては、セルロース系繊維のうちキュプラとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例９においては、キュプラとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例９に使用した各繊維の直径はキュプラ（１３．７μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、キュプラ（１：１５）、テンセル（１：８）であった。
The fiber discrimination method according to Example 9 is to discriminate the mixing ratio of two or more kinds of fibers using principal component analysis, which is a statistical technique, as in Example 5. In Example 9, the mixed rate of cupra and tencel among cellulosic fibers is identified. In Example 9, each single fiber of cupra and tencel was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameter of each fiber used in Example 9 was cupra (13.7 μm) and tencel (23.8 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was cupra (1:15) and tencel (1: 8), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例９における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 9 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例９における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 9 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例９に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４５は、約０．２ｍｍに切断したキュプラとテンセルとを重量比率１００：０（Ｑ－１）、７０：３０（Ｑ－２）、５０：５０（Ｑ－３）、３０：７０（Ｑ－４）、０：１００（Ｑ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４６は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the ninth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 45 shows a weight ratio of 100: 0 (Q-1), 70:30 (Q-2), 50:50 (Q-3), 30:70 (Q -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (Q-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 46 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
本実施例９に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４５は、約０．２ｍｍに切断したキュプラとテンセルとを重量比率１００：０（Ｑ－１）、７０：３０（Ｑ－２）、５０：５０（Ｑ－３）、３０：７０（Ｑ－４）、０：１００（Ｑ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４６は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the ninth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 45 shows a weight ratio of 100: 0 (Q-1), 70:30 (Q-2), 50:50 (Q-3), 30:70 (Q -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 8 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (Q-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 46 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz.
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図４７は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．７８８であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．１２３であった。
Next, a principal component analysis was performed for a specific predetermined frequency band from the spectrum data obtained for the above-mentioned five types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 47 is a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis in a frequency band of 3.5 THz to 4.5 THz, which is characteristic of a mixed fiber of modal and tencel. The horizontal axis of this principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution ratio was 0.788. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.123.
図４７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではキュプラとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図４７の散布図において、キュプラ１００％（Ｑ－１）とテンセル１００％（Ｑ－５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｑ－２～Ｑ－４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．７８８あることに起因すると考えられる。図４８は、キュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はキュプラの混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図４８において、キュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、キュプラの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。
47. In the scatter diagram of FIG. 47, the main component scores of each mixed fiber (including a single fiber) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed rate between cupra and tencel. However, in the scatter diagram of FIG. 47, cupra 100% (Q-1) and tencel 100% (Q-5) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (Q-2 to Q -4) is found to be distributed between them. This is considered due to the contribution ratio of the first main component being 0.788. FIG. 48 is a correlation diagram between the cupra mixture ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis represents the cupra mixture ratio (0% to 100%), and the vertical axis represents the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 48, it can be seen that the cupra mixture ratio and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and the cupra mixture ratio is distributed substantially uniformly in a straight line.
（３）鑑別工程
図４８のキュプラの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－７）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－７）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－７）の主成分スコアと図４８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－７）に占めるキュプラの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cupra mixture ratio and the principal component score of FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-7) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-7) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-7) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 48, the mixed ratio of cupra in the test fiber (X-7) is identified.
図４８のキュプラの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－７）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－７）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－７）の主成分スコアと図４８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－７）に占めるキュプラの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cupra mixture ratio and the principal component score of FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-7) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-7) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the principal component score of the test fiber (X-7) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 48, the mixed ratio of cupra in the test fiber (X-7) is identified.
図４９は、図４８の相関図に被検繊維（Ｘ－７）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図４９から被検繊維（Ｘ－７）に占めるモダールの混用率が４０％であると鑑別することができる。
FIG. 49 is a diagram in which the main component score of the test fiber (X-7) is plotted (marked with asterisks) in the correlation diagram of FIG. From FIG. 49, it can be identified that the mixed rate of modal in the test fiber (X-7) is 40%.
本実施例１０に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例１０においては、獣毛繊維のうちカシミヤとウールとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例１０においては、カシミヤとウールの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例１０に使用した各繊維の直径はカシミヤ（１６．５μｍ）、ウール（２１．５μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、カシミヤ（１：１２）、ウール（１：９）であった。
The fiber discrimination method according to the present Example 10 is to discriminate the mixed rate of two or more kinds of fibers using the principal component analysis which is a statistical method as in the above Example 5. In Example 10, the mixed use rate of cashmere and wool is identified among animal hair fibers. In Example 10, each single fiber of cashmere and wool was cut into about 0.2 mm with a microtome and used. The diameters of the fibers used in Example 10 were cashmere (16.5 μm) and wool (21.5 μm). Therefore, the aspect ratio of each fiber after cutting was cashmere (1:12) and wool (1: 9), respectively.
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例１０における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 10 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
以下、本実施例１０における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。 (1) Electromagnetic Wave Irradiation Step Hereinafter, the steps in Example 10 will be described. However, the electromagnetic wave irradiation step is the same as that in Example 1, and the description thereof is omitted here.
（２）データベース蓄積工程
本実施例１０に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図５０は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤとウールとを重量比率１００：０（Ｒ－１）、７０：３０（Ｒ－２）、５０：５０（Ｒ－３）、３０：７０（Ｒ－４）、０：１００（Ｒ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～４ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図５１は、２．５ＴＨｚ～４ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the tenth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 50 shows a weight ratio of 100: 0 (R-1), 70:30 (R-2), 50:50 (R-3), and 30:70 (R). -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 4 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (R-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 51 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 2.5 THz to 4 THz.
本実施例１０に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図５０は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤとウールとを重量比率１００：０（Ｒ－１）、７０：３０（Ｒ－２）、５０：５０（Ｒ－３）、３０：７０（Ｒ－４）、０：１００（Ｒ－５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ～４ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図５１は、２．５ＴＨｚ～４ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。 (2) Database Accumulation Step The database accumulation step according to the tenth embodiment is the same as that in the third embodiment, and detailed description thereof is omitted here. FIG. 50 shows a weight ratio of 100: 0 (R-1), 70:30 (R-2), 50:50 (R-3), and 30:70 (R). -4), transmission spectra in the frequency band of 2 THz to 4 THz of five types of mixed fibers (including single fibers) mixed at 0: 100 (R-5). Next, smoothing processing and first-order differentiation processing are performed on these transmission spectra to obtain spectral data for analysis. FIG. 51 shows spectral data after the smoothing process and the first-order differentiation process are performed on the frequency band of 2.5 THz to 4 THz.
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図５２は、カシミヤとウールとの混合繊維に特徴的な２．５ＴＨｚ～４ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．４１６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．２３２であった。
Next, a principal component analysis was performed for a specific predetermined frequency band from the spectrum data obtained for the above-mentioned five types of mixed fibers (including single fibers) to prepare a database. FIG. 52 is a scatter diagram of principal component scores obtained by principal component analysis in a frequency band of 2.5 THz to 4 THz, which is characteristic of a mixed fiber of cashmere and wool. The horizontal axis of the principal component score represents the first principal component (PC1), and the contribution rate was 0.416. On the other hand, the vertical axis of the principal component score represents the second principal component (PC2), and the contribution ratio was 0.232.
図５２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではカシミヤとウールとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図５２の散布図において、カシミヤ１００％（Ｒ－１）とウール１００％（Ｒ－５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｒ－２～Ｒ－４）は、これらの間に分布していることが分かる。本実施例１０においては、第１主成分の寄与率が０．４１６と上記各実施例に比べそれ程高くないが、各混合繊維（Ｒ－２～Ｒ－４）は略均一に分布している。図５３は、カシミヤの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はカシミヤの混用率（０％～１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図５３において、カシミヤの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、カシミヤの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。
52. In the scatter diagram of FIG. 52, the principal component scores of each mixed fiber (including a single fiber) are dispersed, and it is difficult to clearly distinguish the mixed ratio of cashmere and wool. However, in the scatter diagram of FIG. 52, cashmere 100% (R-1) and wool 100% (R-5) are located on both sides of the first main component and each mixed fiber (R-2 to R-2). -4) is found to be distributed between them. In Example 10, the contribution ratio of the first main component is 0.416, which is not so high compared to the above examples, but the mixed fibers (R-2 to R-4) are distributed substantially uniformly. . FIG. 53 shows a correlation diagram between the cashmere mixture ratio and the principal component score of the first principal component. In this figure, the horizontal axis represents the cashmere mixture ratio (0% to 100%), and the vertical axis represents the principal component score of the first principal component (PC1). In FIG. 53, it can be seen that the cashmere mixture ratio and the principal component score of the first principal component show a proportional relationship (straight line in the figure), and the cashmere mixture ratio is distributed substantially uniformly in a straight line.
（３）鑑別工程
図５３のカシミヤの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－８）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－８）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－８）の主成分スコアと図５３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－８）に占めるカシミヤの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cashmere mixture ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-8) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-8) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the correlation between the principal component score of the test fiber (X-8) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 53, the mixed ratio of cashmere in the test fiber (X-8) is identified.
図５３のカシミヤの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ－８）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ－８）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ－８）の主成分スコアと図５３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ－８）に占めるカシミヤの混用率を鑑別する。 (3) Discrimination Step A method for discriminating test fibers whose fiber types are unknown will be described using the correlation diagram between the cashmere mixture ratio and the principal component score in FIG. First, in the same manner as in the electromagnetic wave irradiation step, a transmission spectrum of the test fiber (X-8) is obtained, and a smoothing process and a first derivative process are performed to obtain spectrum data. Next, the principal component score of the test fiber (X-8) is obtained using the value of the eigenvector of the first principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. Using the correlation between the principal component score of the test fiber (X-8) and the correlation (straight line in the figure) of FIG. 53, the mixed ratio of cashmere in the test fiber (X-8) is identified.
図５４は、図５３の相関図に被検繊維（Ｘ－８）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図５４から被検繊維（Ｘ－８）に占めるモダールの混用率が８０％であると鑑別することができる。
54 is a diagram in which the principal component score of the test fiber (X-8) is plotted (marked with asterisks) in the correlation diagram of FIG. From FIG. 54, it can be discriminated that the mixing ratio of modal in the test fiber (X-8) is 80%.
以上説明したように、本発明においては、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することができる。
As described above, in the present invention, the discrimination operation is relatively simple and objective, employs terahertz spectroscopic analysis that can be discriminated without relying on the experience and know-how of the inspector, and is complicated by freeze grinding. Even if the operation is eliminated, it is possible to provide a fiber discrimination method capable of obtaining useful information associated with the higher-order structure of the fiber.
なお、本発明の実施にあたり、上記各実施例に限らず次のような種々の変形例が挙げられる。
１．上記各実施例においては、化学的組成が同じ繊維同士の鑑別例としてセルロース系繊維同士或いは獣毛繊維同士で説明するものであるが、これに限るものではなく、獣毛以外のタンパク質繊維と各種獣毛繊維との鑑定や、或いは、化学的組成を異にする繊維同士の鑑定を行うようにしてもよい。
２．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、テラヘルツ分光分析により得られる吸収スペクトルにより鑑別を行うようにしてもよい。
３．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる所定の周波数帯の透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、１つ又は２つ以上の単一周波数における透過強度又は吸収強度を求めて鑑別を行うようにしてもよい。なお、この場合には、各種繊維に固有な特定周波数における吸収の有無を確認してから行うようにする。
４．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断するものであるが、これに限るものではなく、ハサミなどで切断するようにしてもよく、或いは、分析用ペレット中に均一に分散できるのであれば、切断することなくテラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
５．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断してからポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製するものであるが、これに限るものではなく、入射テラヘルツ電磁波の散乱を制御できるのであれば、分析用ペレットを作製せず直接テラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
６．上記実施例３～実施例１０においては、主成分分析により透過スペクトルを解析するが、これに限るものではなく、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析など他の統計的手法により透過スペクトルを解析するようにしてもよい。
７．上記実施例３～実施例１０においては、主成分分析における測定データの平滑化処理及び１次微分処理を行うが、これに限るものではなく、２次微分処理など他の処理を行うようにしてもよい。
８．上記実施例３～実施例１０の各鑑別工程においては、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維の主成分スコアを求めるものであるが、これに限るものではなく、繊維の種類が既知の単一繊維或いは混合繊維の複数のスペクトルデータと被検繊維のスペクトルデータとを合わせて改めて主成分分析することにより、被検繊維の種類又は被検繊維の混用率を鑑別するようにしてもよい。
９．上記実施例３～実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維のスペクトルデータを解析する際に、鑑別する繊維の種類或いは繊維の組み合わせによる特徴的な周波数帯を採用して鑑別する。例えば、綿とテンセルとの混用率を鑑別する実施例５においては、特徴的な周波数帯として４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの範囲内のスペクトルデータを採用する。しかし、これに限るものではなく、特徴的な周波数の吸収を含むものであれば、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの近傍の範囲内のスペクトルデータを採用するようにしてもよい。ここで、近傍の範囲内とは、例えば、４．８ＴＨｚ～５．４ＴＨｚ、或いは、４．０ＴＨｚ～６．０ＴＨｚなども含まれることをいう。
１０．上記実施例５～実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維の混用率を求める際に主成分分析の各主成分のうち、寄与率の高い第１主成分のみを使用するものであるが、これに限るものではなく、２つ以上の主成分、例えば、第１主成分と第２主成分の両方を使用して被検繊維の混用率を求めるようにしてもよい。 In implementing the present invention, not only the above-described embodiments but also the following various modifications may be mentioned.
1. In each of the above-described examples, cellulosic fibers or animal hair fibers will be described as examples of differentiation between fibers having the same chemical composition, but the present invention is not limited to this, and protein fibers other than animal hair and various types You may make it perform appraisal with animal hair fiber, or appraisal of the fibers which differ in a chemical composition.
2. In each of the above embodiments, the discrimination is performed based on the transmission spectrum obtained by the terahertz spectroscopic analysis. However, the present invention is not limited to this, and the discrimination may be performed based on the absorption spectrum obtained by the terahertz spectroscopic analysis.
3. In each of the above embodiments, the discrimination is performed based on the transmission spectrum of the predetermined frequency band obtained by the terahertz spectroscopic analysis. However, the present invention is not limited to this, and the transmission intensity at one or two or more single frequencies or You may make it perform discrimination by calculating | requiring absorption intensity. In this case, it is performed after confirming the presence or absence of absorption at a specific frequency unique to various fibers.
4). In each of the above embodiments, the fiber is cut with a microtome. However, the present invention is not limited to this. The fiber may be cut with scissors or the like, or as long as it can be uniformly dispersed in the analysis pellet. The terahertz spectroscopic analysis may be performed without cutting.
5. In each of the above embodiments, the fiber is cut with a microtome and then mixed with polyethylene powder to produce an analytical pellet. However, the present invention is not limited to this, as long as the scattering of incident terahertz electromagnetic waves can be controlled. Alternatively, the terahertz spectroscopic analysis may be directly performed without preparing the analysis pellet.
6). In Examples 3 to 10, the transmission spectrum is analyzed by principal component analysis. However, the present invention is not limited to this, and the transmission spectrum is obtained by other statistical methods such as cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis. You may make it analyze.
7). In the above-described third to tenth embodiments, the measurement data smoothing process and the primary differentiation process in the principal component analysis are performed. However, the present invention is not limited to this, and other processes such as the secondary differentiation process are performed. Also good.
8). In each of the discrimination processes in Examples 3 to 10, the principal component score of the test fiber is calculated using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. However, the present invention is not limited to this, and a principal component analysis is performed again by combining a plurality of spectrum data of a single fiber or a mixed fiber with known fiber types and spectrum data of a test fiber. You may make it discriminate | determine the kind of test fiber, or the mixed rate of a test fiber.
9. In each discrimination process of the above-mentioned Examples 3 to 10, when analyzing the spectrum data of the test fiber, it is discriminated by adopting a characteristic frequency band depending on the type or combination of fibers to be discriminated. For example, in the fifth embodiment that discriminates the mixture ratio of cotton and tencel, spectral data in the range of 4.5 THz to 5.5 THz is adopted as a characteristic frequency band. However, the present invention is not limited to this, and spectral data within the range of 4.5 THz to 5.5 THz may be adopted as long as it includes absorption of a characteristic frequency. Here, the term “in the vicinity” means that, for example, 4.8 THz to 5.4 THz, 4.0 THz to 6.0 THz, and the like are included.
10. In each of the discrimination steps in Examples 5 to 10, only the first principal component having a high contribution rate is used among the principal components of the principal component analysis when obtaining the mixed ratio of the test fibers. However, the present invention is not limited to this, and the mixed ratio of the test fibers may be obtained using two or more main components, for example, both the first main component and the second main component.
１．上記各実施例においては、化学的組成が同じ繊維同士の鑑別例としてセルロース系繊維同士或いは獣毛繊維同士で説明するものであるが、これに限るものではなく、獣毛以外のタンパク質繊維と各種獣毛繊維との鑑定や、或いは、化学的組成を異にする繊維同士の鑑定を行うようにしてもよい。
２．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、テラヘルツ分光分析により得られる吸収スペクトルにより鑑別を行うようにしてもよい。
３．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる所定の周波数帯の透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、１つ又は２つ以上の単一周波数における透過強度又は吸収強度を求めて鑑別を行うようにしてもよい。なお、この場合には、各種繊維に固有な特定周波数における吸収の有無を確認してから行うようにする。
４．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断するものであるが、これに限るものではなく、ハサミなどで切断するようにしてもよく、或いは、分析用ペレット中に均一に分散できるのであれば、切断することなくテラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
５．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断してからポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製するものであるが、これに限るものではなく、入射テラヘルツ電磁波の散乱を制御できるのであれば、分析用ペレットを作製せず直接テラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
６．上記実施例３～実施例１０においては、主成分分析により透過スペクトルを解析するが、これに限るものではなく、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析など他の統計的手法により透過スペクトルを解析するようにしてもよい。
７．上記実施例３～実施例１０においては、主成分分析における測定データの平滑化処理及び１次微分処理を行うが、これに限るものではなく、２次微分処理など他の処理を行うようにしてもよい。
８．上記実施例３～実施例１０の各鑑別工程においては、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維の主成分スコアを求めるものであるが、これに限るものではなく、繊維の種類が既知の単一繊維或いは混合繊維の複数のスペクトルデータと被検繊維のスペクトルデータとを合わせて改めて主成分分析することにより、被検繊維の種類又は被検繊維の混用率を鑑別するようにしてもよい。
９．上記実施例３～実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維のスペクトルデータを解析する際に、鑑別する繊維の種類或いは繊維の組み合わせによる特徴的な周波数帯を採用して鑑別する。例えば、綿とテンセルとの混用率を鑑別する実施例５においては、特徴的な周波数帯として４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの範囲内のスペクトルデータを採用する。しかし、これに限るものではなく、特徴的な周波数の吸収を含むものであれば、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの近傍の範囲内のスペクトルデータを採用するようにしてもよい。ここで、近傍の範囲内とは、例えば、４．８ＴＨｚ～５．４ＴＨｚ、或いは、４．０ＴＨｚ～６．０ＴＨｚなども含まれることをいう。
１０．上記実施例５～実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維の混用率を求める際に主成分分析の各主成分のうち、寄与率の高い第１主成分のみを使用するものであるが、これに限るものではなく、２つ以上の主成分、例えば、第１主成分と第２主成分の両方を使用して被検繊維の混用率を求めるようにしてもよい。 In implementing the present invention, not only the above-described embodiments but also the following various modifications may be mentioned.
1. In each of the above-described examples, cellulosic fibers or animal hair fibers will be described as examples of differentiation between fibers having the same chemical composition, but the present invention is not limited to this, and protein fibers other than animal hair and various types You may make it perform appraisal with animal hair fiber, or appraisal of the fibers which differ in a chemical composition.
2. In each of the above embodiments, the discrimination is performed based on the transmission spectrum obtained by the terahertz spectroscopic analysis. However, the present invention is not limited to this, and the discrimination may be performed based on the absorption spectrum obtained by the terahertz spectroscopic analysis.
3. In each of the above embodiments, the discrimination is performed based on the transmission spectrum of the predetermined frequency band obtained by the terahertz spectroscopic analysis. However, the present invention is not limited to this, and the transmission intensity at one or two or more single frequencies or You may make it perform discrimination by calculating | requiring absorption intensity. In this case, it is performed after confirming the presence or absence of absorption at a specific frequency unique to various fibers.
4). In each of the above embodiments, the fiber is cut with a microtome. However, the present invention is not limited to this. The fiber may be cut with scissors or the like, or as long as it can be uniformly dispersed in the analysis pellet. The terahertz spectroscopic analysis may be performed without cutting.
5. In each of the above embodiments, the fiber is cut with a microtome and then mixed with polyethylene powder to produce an analytical pellet. However, the present invention is not limited to this, as long as the scattering of incident terahertz electromagnetic waves can be controlled. Alternatively, the terahertz spectroscopic analysis may be directly performed without preparing the analysis pellet.
6). In Examples 3 to 10, the transmission spectrum is analyzed by principal component analysis. However, the present invention is not limited to this, and the transmission spectrum is obtained by other statistical methods such as cluster analysis, principal component regression analysis, and PLS regression analysis. You may make it analyze.
7). In the above-described third to tenth embodiments, the measurement data smoothing process and the primary differentiation process in the principal component analysis are performed. However, the present invention is not limited to this, and other processes such as the secondary differentiation process are performed. Also good.
8). In each of the discrimination processes in Examples 3 to 10, the principal component score of the test fiber is calculated using the eigenvector values of the first principal component and the second principal component in the principal component analysis performed in the database accumulation step. However, the present invention is not limited to this, and a principal component analysis is performed again by combining a plurality of spectrum data of a single fiber or a mixed fiber with known fiber types and spectrum data of a test fiber. You may make it discriminate | determine the kind of test fiber, or the mixed rate of a test fiber.
9. In each discrimination process of the above-mentioned Examples 3 to 10, when analyzing the spectrum data of the test fiber, it is discriminated by adopting a characteristic frequency band depending on the type or combination of fibers to be discriminated. For example, in the fifth embodiment that discriminates the mixture ratio of cotton and tencel, spectral data in the range of 4.5 THz to 5.5 THz is adopted as a characteristic frequency band. However, the present invention is not limited to this, and spectral data within the range of 4.5 THz to 5.5 THz may be adopted as long as it includes absorption of a characteristic frequency. Here, the term “in the vicinity” means that, for example, 4.8 THz to 5.4 THz, 4.0 THz to 6.0 THz, and the like are included.
10. In each of the discrimination steps in Examples 5 to 10, only the first principal component having a high contribution rate is used among the principal components of the principal component analysis when obtaining the mixed ratio of the test fibers. However, the present invention is not limited to this, and the mixed ratio of the test fibers may be obtained using two or more main components, for example, both the first main component and the second main component.
市場には多くの繊維製品が広い用途に流通している。また、繊維製品の生産地と消費地がグローバルに展開される今日においては、繊維製品の輸出入の際に取引の安全や信頼を確保するために、輸出入の際に迅速、且つ、正確な鑑別方法が望まれている。特に、化学的組成が同じセルロース系繊維同士の過誤混入や、化学的組成が同じカシミヤなどの高級獣毛繊維と安価な他の獣毛繊維との正確な鑑別が望まれている。
In the market, many textile products are distributed for wide use. Also, today, where textile products are produced and consumed globally, in order to ensure the safety and reliability of transactions when importing and exporting textile products, importing and exporting is quick and accurate. A discrimination method is desired. In particular, there has been a demand for accurate mixing between cellulosic fibers having the same chemical composition and high-grade animal fibers such as cashmere having the same chemical composition and other inexpensive animal hair fibers.
本発明は、このような市場の要求に対して的確な鑑別手段を提供するものであり、また、従来法のように検査員の経験やノウハウに頼ることがない。特に、化学的組成が同じ繊維同士の種類を客観的に鑑別できること、また、過誤混入や偽装がなされていても正確な鑑定結果が得られるということは、これまでにない画期的な鑑別手段となる。
The present invention provides an accurate discrimination means for such market demands and does not rely on the experience and know-how of the inspector unlike the conventional method. In particular, the ability to objectively distinguish between types of fibers that have the same chemical composition, and the ability to obtain accurate appraisal results even if they are misincorporated or camouflaged, are an epoch-making method for unprecedented discrimination. It becomes.
このことから、本発明は、市場の安定や国際間の公正取引に有効な鑑別手段を提供するものであり、単に従来法であるＪＩＳＬ １０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）、及び、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）を補完する鑑別手段に留まらず、国際標準として利用可能な鑑別手段を提供することができる。
Therefore, the present invention provides an effective discrimination means for market stability and international fair trade, and is simply a conventional method JISL 1030-1 (Fiber product mixture rate test method-Part 1). : Fiber discrimination), and to provide a discrimination means that can be used as an international standard, as well as a discrimination means that complements JISL 1030-2 (Fiber mixed rate test method-Part 2: Fiber mixed rate) it can.
Ａ－１…常温粉砕したメリノウール、
Ａ－２…凍結粉砕したメリノウール、
Ｂ－１…ミクロトームで０．１ｍｍに切断した綿、
Ｂ－２…ミクロトームで０．２ｍｍに切断した綿、
Ｂ－３…ミクロトームで０．４ｍｍに切断した綿、
Ｂ－４…凍結粉砕した綿、
Ｃ－１…凍結粉砕した繊維の電子顕微鏡写真、
Ｃ－２…ミクロトームで切断した繊維の顕微鏡写真、
Ｄ－１…分析用ペレット、
Ｄ－２…入射テラヘルツ電磁波、
Ｅ－２…凍結粉砕した綿、
Ｅ－３…ミクロトームで切断した綿、
Ｆ－２…凍結粉砕したテンセル、
Ｆ－３…ミクロトームで切断したテンセル、
Ｇ－２…凍結粉砕したモダール、
Ｇ－３…ミクロトームで切断したモダール、
Ｈ－２…凍結粉砕したキュプラ、
Ｈ－３…ミクロトームで切断したキュプラ、
Ｉ－１…主成分分析図におけるテンセルの領域、
Ｉ－２…主成分分析図におけるモダールの領域、
Ｉ－３…主成分分析図におけるキュプラの領域、
Ｊ－３…ミクロトームで切断したカシミヤ、
Ｋ－３…ミクロトームで切断したヤク、
Ｌ－３…ミクロトームで切断したウール、
Ｍ－１…主成分分析図におけるカシミヤの領域、
Ｍ－２…主成分分析図におけるヤクの領域、
Ｍ－３…主成分分析図におけるウールの領域、
Ｎ－１…綿とテンセルとを重量比率１００：０、
Ｎ－２…綿とテンセルとを重量比率９０：１０、
Ｎ－３…綿とテンセルとを重量比率８０：２０、
Ｎ－４…綿とテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｎ－５…綿とテンセルとを重量比率６０：４０、
Ｎ－６…綿とテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｎ－７…綿とテンセルとを重量比率４０：６０、
Ｎ－８…綿とテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｎ－９…綿とテンセルとを重量比率２０：８０、
Ｎ－１０…綿とテンセルとを重量比率１０：９０、
Ｎ－１１…綿とテンセルとを重量比率０：１００、
Ｏ－１…モダールとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｏ－２…モダールとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｏ－３…モダールとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｏ－４…モダールとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｏ－５…モダールとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｐ－１…モダールとキュプラとを重量比率１００：０、
Ｐ－２…モダールとキュプラとを重量比率７０：３０、
Ｐ－３…モダールとキュプラとを重量比率５０：５０、
Ｐ－４…モダールとキュプラとを重量比率３０：７０、
Ｐ－５…モダールとキュプラとを重量比率０：１００、
Ｑ－１…キュプラとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｑ－２…キュプラとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｑ－３…キュプラとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｑ－４…キュプラとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｑ－５…キュプラとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｒ－１…カシミヤとウールとを重量比率１００：０、
Ｒ－２…カシミヤとウールとを重量比率７０：３０、
Ｒ－３…カシミヤとウールとを重量比率５０：５０、
Ｒ－４…カシミヤとウールとを重量比率３０：７０、
Ｒ－５…カシミヤとウールとを重量比率０：１００、
Ｘ－１、Ｘ－２、Ｘ－３、Ｘ－４、Ｘ－５、Ｘ－６、Ｘ－７、Ｘ－８…被検繊維。 A-1: Merino wool ground at room temperature,
A-2: Freeze-ground merino wool,
B-1 ... Cotton cut to 0.1 mm with a microtome,
B-2: Cotton cut to 0.2 mm with a microtome,
B-3: Cotton cut to 0.4 mm with a microtome,
B-4 ... Freeze-ground cotton,
C-1 ... electron micrograph of freeze-ground fiber,
C-2: micrograph of fibers cut with a microtome,
D-1 Pellet for analysis,
D-2: Incident terahertz electromagnetic wave,
E-2 ... Freeze-ground cotton,
E-3: Cotton cut with a microtome,
F-2 ... Tencel frozen and ground,
F-3: Tencel cut with a microtome,
G-2 ... Freeze-ground modal,
G-3: Modal cut with a microtome,
H-2 ... freeze-ground cupra,
H-3: Cupra cut with a microtome,
I-1: Tencel region in the principal component analysis diagram,
I-2 ... Modal region in the principal component analysis diagram,
I-3: Region of cupra in the principal component analysis diagram,
J-3 Cashmere cut with a microtome,
K-3: Yak cut with a microtome,
L-3: Wool cut with a microtome,
M-1: Cashmere region in the principal component analysis diagram,
M-2: Yak region in the principal component analysis diagram,
M-3: Wool region in the principal component analysis diagram,
N-1: Cotton to Tencel weight ratio 100: 0,
N-2: weight ratio of cotton and tencel 90:10,
N-3: Cotton to Tencel weight ratio 80:20,
N-4: weight ratio of cotton and tencel 70:30,
N-5: weight ratio of cotton and tencel 60:40,
N-6: weight ratio of cotton and tencel 50:50,
N-7: Cotton to Tencel weight ratio 40:60,
N-8: weight ratio of cotton and tencel 30:70,
N-9: weight ratio of cotton and tencel 20:80,
N-10: weight ratio of cotton and tencel 10:90,
N-11: weight ratio of cotton and tencel 0: 100,
O-1: Modal and Tencel are in a weight ratio of 100: 0,
O-2: Modal and Tencel weight ratio 70:30,
O-3: Modal and Tencel weight ratio 50:50,
O-4: Modal and Tencel weight ratio 30:70,
O-5: Modal and Tencel weight ratio 0: 100,
P-1: Modal and cupra with a weight ratio of 100: 0,
P-2: Modal and cupra weight ratio 70:30,
P-3: Modal and cupra weight ratio 50:50,
P-4: Modal and cupra with a weight ratio of 30:70,
P-5: The weight ratio of modal and cupra is 0: 100,
Q-1: Cupra and Tencel are in a weight ratio of 100: 0,
Q-2. Weight ratio of cupra and tencel 70:30,
Q-3. Weight ratio of cupra and tencel 50:50,
Q-4: Cupra and Tencel weight ratio 30:70,
Q-5: The weight ratio of cupra and tencel is 0: 100,
R-1: Cashmere and wool in a weight ratio of 100: 0,
R-2: Cashmere and wool in a weight ratio of 70:30,
R-3: Cashmere and wool in a weight ratio of 50:50,
R-4: Cashmere and wool in a weight ratio of 30:70,
R-5: Weight ratio of cashmere and wool 0: 100,
X-1, X-2, X-3, X-4, X-5, X-6, X-7, X-8 ... Test fibers.
Ａ－２…凍結粉砕したメリノウール、
Ｂ－１…ミクロトームで０．１ｍｍに切断した綿、
Ｂ－２…ミクロトームで０．２ｍｍに切断した綿、
Ｂ－３…ミクロトームで０．４ｍｍに切断した綿、
Ｂ－４…凍結粉砕した綿、
Ｃ－１…凍結粉砕した繊維の電子顕微鏡写真、
Ｃ－２…ミクロトームで切断した繊維の顕微鏡写真、
Ｄ－１…分析用ペレット、
Ｄ－２…入射テラヘルツ電磁波、
Ｅ－２…凍結粉砕した綿、
Ｅ－３…ミクロトームで切断した綿、
Ｆ－２…凍結粉砕したテンセル、
Ｆ－３…ミクロトームで切断したテンセル、
Ｇ－２…凍結粉砕したモダール、
Ｇ－３…ミクロトームで切断したモダール、
Ｈ－２…凍結粉砕したキュプラ、
Ｈ－３…ミクロトームで切断したキュプラ、
Ｉ－１…主成分分析図におけるテンセルの領域、
Ｉ－２…主成分分析図におけるモダールの領域、
Ｉ－３…主成分分析図におけるキュプラの領域、
Ｊ－３…ミクロトームで切断したカシミヤ、
Ｋ－３…ミクロトームで切断したヤク、
Ｌ－３…ミクロトームで切断したウール、
Ｍ－１…主成分分析図におけるカシミヤの領域、
Ｍ－２…主成分分析図におけるヤクの領域、
Ｍ－３…主成分分析図におけるウールの領域、
Ｎ－１…綿とテンセルとを重量比率１００：０、
Ｎ－２…綿とテンセルとを重量比率９０：１０、
Ｎ－３…綿とテンセルとを重量比率８０：２０、
Ｎ－４…綿とテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｎ－５…綿とテンセルとを重量比率６０：４０、
Ｎ－６…綿とテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｎ－７…綿とテンセルとを重量比率４０：６０、
Ｎ－８…綿とテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｎ－９…綿とテンセルとを重量比率２０：８０、
Ｎ－１０…綿とテンセルとを重量比率１０：９０、
Ｎ－１１…綿とテンセルとを重量比率０：１００、
Ｏ－１…モダールとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｏ－２…モダールとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｏ－３…モダールとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｏ－４…モダールとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｏ－５…モダールとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｐ－１…モダールとキュプラとを重量比率１００：０、
Ｐ－２…モダールとキュプラとを重量比率７０：３０、
Ｐ－３…モダールとキュプラとを重量比率５０：５０、
Ｐ－４…モダールとキュプラとを重量比率３０：７０、
Ｐ－５…モダールとキュプラとを重量比率０：１００、
Ｑ－１…キュプラとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｑ－２…キュプラとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｑ－３…キュプラとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｑ－４…キュプラとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｑ－５…キュプラとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｒ－１…カシミヤとウールとを重量比率１００：０、
Ｒ－２…カシミヤとウールとを重量比率７０：３０、
Ｒ－３…カシミヤとウールとを重量比率５０：５０、
Ｒ－４…カシミヤとウールとを重量比率３０：７０、
Ｒ－５…カシミヤとウールとを重量比率０：１００、
Ｘ－１、Ｘ－２、Ｘ－３、Ｘ－４、Ｘ－５、Ｘ－６、Ｘ－７、Ｘ－８…被検繊維。 A-1: Merino wool ground at room temperature,
A-2: Freeze-ground merino wool,
B-1 ... Cotton cut to 0.1 mm with a microtome,
B-2: Cotton cut to 0.2 mm with a microtome,
B-3: Cotton cut to 0.4 mm with a microtome,
B-4 ... Freeze-ground cotton,
C-1 ... electron micrograph of freeze-ground fiber,
C-2: micrograph of fibers cut with a microtome,
D-1 Pellet for analysis,
D-2: Incident terahertz electromagnetic wave,
E-2 ... Freeze-ground cotton,
E-3: Cotton cut with a microtome,
F-2 ... Tencel frozen and ground,
F-3: Tencel cut with a microtome,
G-2 ... Freeze-ground modal,
G-3: Modal cut with a microtome,
H-2 ... freeze-ground cupra,
H-3: Cupra cut with a microtome,
I-1: Tencel region in the principal component analysis diagram,
I-2 ... Modal region in the principal component analysis diagram,
I-3: Region of cupra in the principal component analysis diagram,
J-3 Cashmere cut with a microtome,
K-3: Yak cut with a microtome,
L-3: Wool cut with a microtome,
M-1: Cashmere region in the principal component analysis diagram,
M-2: Yak region in the principal component analysis diagram,
M-3: Wool region in the principal component analysis diagram,
N-1: Cotton to Tencel weight ratio 100: 0,
N-2: weight ratio of cotton and tencel 90:10,
N-3: Cotton to Tencel weight ratio 80:20,
N-4: weight ratio of cotton and tencel 70:30,
N-5: weight ratio of cotton and tencel 60:40,
N-6: weight ratio of cotton and tencel 50:50,
N-7: Cotton to Tencel weight ratio 40:60,
N-8: weight ratio of cotton and tencel 30:70,
N-9: weight ratio of cotton and tencel 20:80,
N-10: weight ratio of cotton and tencel 10:90,
N-11: weight ratio of cotton and tencel 0: 100,
O-1: Modal and Tencel are in a weight ratio of 100: 0,
O-2: Modal and Tencel weight ratio 70:30,
O-3: Modal and Tencel weight ratio 50:50,
O-4: Modal and Tencel weight ratio 30:70,
O-5: Modal and Tencel weight ratio 0: 100,
P-1: Modal and cupra with a weight ratio of 100: 0,
P-2: Modal and cupra weight ratio 70:30,
P-3: Modal and cupra weight ratio 50:50,
P-4: Modal and cupra with a weight ratio of 30:70,
P-5: The weight ratio of modal and cupra is 0: 100,
Q-1: Cupra and Tencel are in a weight ratio of 100: 0,
Q-2. Weight ratio of cupra and tencel 70:30,
Q-3. Weight ratio of cupra and tencel 50:50,
Q-4: Cupra and Tencel weight ratio 30:70,
Q-5: The weight ratio of cupra and tencel is 0: 100,
R-1: Cashmere and wool in a weight ratio of 100: 0,
R-2: Cashmere and wool in a weight ratio of 70:30,
R-3: Cashmere and wool in a weight ratio of 50:50,
R-4: Cashmere and wool in a weight ratio of 30:70,
R-5: Weight ratio of cashmere and wool 0: 100,
X-1, X-2, X-3, X-4, X-5, X-6, X-7, X-8 ... Test fibers.
Claims (20)
- 繊維の種類が未知の被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、少なくとも繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、当該被検試料に０．１ＴＨｚ～１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における前記被検試料の透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める電磁波照射工程と、
前記被検試料のスペクトルデータを予め準備した繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維の種類を鑑別する鑑別工程とを有する繊維鑑別方法。 Without pulverizing or freeze-grinding the test fiber whose fiber type is unknown, a test sample is maintained with at least the fiber cross-sectional shape maintained, and electromagnetic waves within the frequency range of 0.1 THz to 15 THz are applied to the test sample. An electromagnetic wave irradiation step of irradiating and obtaining spectrum data from a transmission spectrum or an absorption spectrum of the test sample in a predetermined frequency band;
A fiber discrimination method comprising: comparing the spectrum data of the test sample with spectrum data of a comparative sample made of a single fiber having a known fiber type prepared in advance, and a discrimination step of discriminating the type of the test fiber. - 予め準備した種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料に対して、前記電磁波照射工程と同様にして所定の周波数帯における一連のスペクトルデータを得ておき、
前記鑑別工程において、
前記被検試料のスペクトルデータを前記一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項１に記載の繊維鑑別方法。 For a series of comparative samples composed of mixed fibers prepared by mixing different types of fibers prepared in advance at a series of mixing ratios, a series of spectrum data in a predetermined frequency band is obtained in the same manner as the electromagnetic wave irradiation step,
In the discrimination process,
Comparing the spectral data of the test sample with a series of spectral data obtained from the series of comparative samples, the test fiber is a mixture of at least two types of fibers, the test fiber 2. The fiber identification method according to claim 1, wherein the type of the mixed fibers and / or the mixed ratio of the test fibers are identified. - 前記単一繊維或いは前記混合繊維からなる比較試料から得られた複数のスペクトルデータについて、これらを解析して得られたデータ群をデータベースとして蓄積する工程を有し、
前記鑑別工程において、
前記被検繊維のスペクトルデータから得られた解析データを前記データベースのデータ群と照合して、前記解析データと前記データベースのデータ群との一致性を指標として、前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項１又は２に記載の繊維鑑別方法。 For a plurality of spectral data obtained from a comparison sample consisting of the single fiber or the mixed fiber, the step of accumulating as a database a data group obtained by analyzing these,
In the discrimination process,
The analysis data obtained from the spectrum data of the test fiber is collated with the data group of the database, and the type of the test fiber and the test data are measured using the consistency between the analysis data and the data group of the database as an index. The test fiber is a mixture of at least two kinds of fibers, the type of fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed ratio of the test fiber is discriminated. Item 3. The fiber discrimination method according to Item 1 or 2. - 前記鑑別工程におけるスペクトルデータの解析手段として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を使用することを特徴とする請求項３に記載の繊維鑑別方法。 The fiber discrimination method according to claim 3, wherein multivariate analysis such as principal component analysis, cluster analysis, principal component regression analysis, PLS regression analysis or the like is used as a means for analyzing spectral data in the discrimination step.
- 前記多変量解析として主成分分析を採用し、得られた複数の主成分のうち１つ又は２つ以上の主成分を使用して
前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項４に記載の繊維鑑別方法。 Principal component analysis is employed as the multivariate analysis, and one or more of the obtained principal components are used, and the types of the test fibers and the test fibers are at least two types. 5. The fiber discrimination according to claim 4, wherein the fiber is mixed, the type of the fiber mixed in the test fiber, and / or the mixed ratio of the test fiber is discriminated. Method. - 前記所定の周波数帯におけるスペクトルデータによる鑑別に代えて、１又は２以上の所定の周波数における透過強度又は吸収強度により鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 The fiber according to any one of claims 1 to 5, wherein the fiber is identified by transmission intensity or absorption intensity at one or more predetermined frequencies instead of being identified by spectrum data in the predetermined frequency band. Identification method.
- 前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ～７．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、セルロース系繊維、又は、セルロース系繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 The predetermined frequency band is in the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof, or in the range of 3.5 THz to 4.5 THz and 6.5 THz to 7.5 THz or in the vicinity thereof. Adopt
The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5, wherein a cellulosic fiber or a mixed fiber of cellulosic fibers is discriminated as the test fiber. - 前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～６．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、獣毛繊維、又は、獣毛繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, a range of 2.5 THz to 6.0 THz or a range in the vicinity thereof is adopted,
The fiber identification method according to any one of claims 1 to 5, wherein animal fiber or mixed fiber of animal hair fibers is identified as the test fiber. - 前記所定の周波数帯として、４．５ＴＨｚ～５．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、綿、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、綿と溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, the range of 4.5 THz to 5.5 THz or the vicinity thereof is adopted,
The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5, wherein as the test fiber, cotton, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of cotton and solvent-spun cellulose fiber is discriminated. - 前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内、又は、２．０ＴＨｚ～４．２ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, adopting the range of 3.5 THz to 4.5 THz or the vicinity thereof, or the range of 2.0 THz to 4.2 THz or the vicinity thereof,
The high-wet modulus rayon, solvent-spun cellulose fiber, or the mixed fiber of high-wet modulus rayon and solvent-spun cellulose fiber is identified as the test fiber. The fiber discrimination method described. - 前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、銅アンモニアレーヨン、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと銅アンモニアレーヨンとの混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
The high-wet modulus rayon, the copper ammonia rayon, or the mixed fiber of the high-wet modulus rayon and the copper ammonia rayon is identified as the test fiber, according to any one of claims 1 to 5. Fiber discrimination method. - 前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ～４．５ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、銅アンモニアレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、銅アンモニアレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, within the range of 3.5 THz to 4.5 THz or in the vicinity thereof,
6. The test fiber according to claim 1, wherein the test fiber is identified as copper ammonia rayon, solvent-spun cellulose fiber, or mixed fiber of copper ammonia rayon and solvent-spun cellulose fiber. Fiber discrimination method. - 前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ～４．０ＴＨｚの範囲内若しくはその近傍の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、カシミヤ、ウール、又は、カシミヤとウールとの混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 As the predetermined frequency band, adopting a range of 2.5 THz to 4.0 THz or the vicinity thereof,
The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 5, wherein as the test fiber, cashmere, wool, or a mixed fiber of cashmere and wool is discriminated. - 前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って０．０２ｍｍ～０．５ｍｍの範囲内の所定の長さを中心にして略統一した長さに切断されてなることを特徴とする請求項１～１３のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 The test fiber, the single fiber and the mixed fiber are each cut into a substantially uniform length around a predetermined length in the range of 0.02 mm to 0.5 mm along the fiber direction. The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 13, wherein:
- 前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、繊維方向に沿って略０．２ｍｍの長さに切断されてなることを特徴とする請求項１４に記載の繊維鑑別方法。 The fiber identification method according to claim 14, wherein the test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut into a length of approximately 0.2 mm along the fiber direction.
- 前記被検繊維、前記単一繊維及び前記混合繊維は、それぞれ、アスペクト比が直径：長さ＝１：１～１：１００の範囲内になるように切断されてなることを特徴とする請求項１４又は１５に記載の繊維鑑別方法。 The test fiber, the single fiber, and the mixed fiber are each cut so that an aspect ratio is in a range of diameter: length = 1: 1 to 1: 100. The fiber discrimination method according to 14 or 15.
- 前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維と、ポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーとを混合して作製したペレットであることを特徴とする請求項１４～１６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 The test sample and the comparative sample are pellets prepared by mixing the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber, and polyethylene powder, polypropylene powder, or polytetrafluoroethylene powder, respectively. The fiber discrimination method according to any one of claims 14 to 16, wherein:
- 前記ペレットにおける前記被検繊維、前記単一繊維或いは前記混合繊維の割合は、１重量％～１５重量％の範囲内にあることを特徴とする請求項１７に記載の繊維鑑別方法。 18. The fiber discrimination method according to claim 17, wherein a ratio of the test fiber, the single fiber, or the mixed fiber in the pellet is in the range of 1% by weight to 15% by weight.
- 前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、綿、亜麻、苧麻、黄麻、大麻、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン、及び、溶剤紡糸セルロース繊維からなる群のうち少なくとも１つのセルロース系繊維を含有することを特徴とする請求項１～７、請求項９～１２及び請求項１４～１８のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 The test fiber and the comparative fiber are all selected from the group consisting of cotton, flax, linseed, jute, cannabis, viscose rayon, high wet modulus rayon, polynosic rayon, copper ammonia rayon, and solvent-spun cellulose fiber. The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 7, claim 9 to 12, and claim 14 to 18, wherein the fiber discrimination method comprises at least one cellulosic fiber.
- 前記被検繊維及び前記比較繊維は、いずれも、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、及び、リャマからなる群のうち少なくとも１つの獣毛繊維を含有することを特徴とする請求項１～６、請求項８及び請求項１３～１８のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。 Each of the test fiber and the comparative fiber contains at least one animal hair fiber selected from the group consisting of cashmere, wool, yak, mohair, Angola, alpaca, vicuuna, camel, and llama. The fiber discrimination method according to any one of claims 1 to 6, claim 8, and claims 13 to 18.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016510295A JP6595982B2 (en) | 2014-03-28 | 2015-03-20 | Fiber identification method |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014067321 | 2014-03-28 | ||
| JP2014-067321 | 2014-03-28 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2015146821A1 true WO2015146821A1 (en) | 2015-10-01 |
Family
ID=54195339
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2015/058440 WO2015146821A1 (en) | 2014-03-28 | 2015-03-20 | Fiber identification method |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6595982B2 (en) |
| WO (1) | WO2015146821A1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018074002A1 (en) * | 2016-10-18 | 2018-04-26 | 一般財団法人ニッセンケン品質評価センター | Fiber differentiation method |
| CN114112982A (en) * | 2021-10-09 | 2022-03-01 | 池明旻 | Fabric fiber component qualitative method based on k-Shape |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007199044A (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-09 | Junichi Nishizawa | Terahertz wave type measuring apparatus and method |
| JP2011203138A (en) * | 2010-03-25 | 2011-10-13 | Iwate Prefectural Univ | Fiber distinguishing method and fiber distinguishing apparatus |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008215914A (en) * | 2007-03-01 | 2008-09-18 | National Institute Of Information & Communication Technology | Inspection method of cultural properties by terahertz spectral diffraction |
-
2015
- 2015-03-20 WO PCT/JP2015/058440 patent/WO2015146821A1/en active Application Filing
- 2015-03-20 JP JP2016510295A patent/JP6595982B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007199044A (en) * | 2006-01-24 | 2007-08-09 | Junichi Nishizawa | Terahertz wave type measuring apparatus and method |
| JP2011203138A (en) * | 2010-03-25 | 2011-10-13 | Iwate Prefectural Univ | Fiber distinguishing method and fiber distinguishing apparatus |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018074002A1 (en) * | 2016-10-18 | 2018-04-26 | 一般財団法人ニッセンケン品質評価センター | Fiber differentiation method |
| JPWO2018074002A1 (en) * | 2016-10-18 | 2019-08-08 | 一般財団法人ニッセンケン品質評価センター | Fiber identification method |
| CN114112982A (en) * | 2021-10-09 | 2022-03-01 | 池明旻 | Fabric fiber component qualitative method based on k-Shape |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6595982B2 (en) | 2019-10-23 |
| JPWO2015146821A1 (en) | 2017-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhou et al. | Textile fiber identification using near-infrared spectroscopy and pattern recognition | |
| Peets et al. | Identification and classification of textile fibres using ATR-FT-IR spectroscopy with chemometric methods | |
| Shen et al. | Detection of impurities in wheat using terahertz spectral imaging and convolutional neural networks | |
| Yaseen et al. | Detection of omethoate residues in peach with surface-enhanced Raman spectroscopy | |
| JP6798885B2 (en) | Fiber identification method | |
| Hua et al. | Qualitative and quantitative detection of pesticides with terahertz time-domain spectroscopy | |
| Ivanov et al. | Colon cancer detection by using Poincaré sphere and 2D polarimetric mapping of ex vivo colon samples | |
| Zoccola et al. | Identification of wool, cashmere, yak, and angora rabbit fibers and quantitative determination of wool and cashmere in blend: a near infrared spectroscopy study | |
| Dörfer et al. | Quantitative mineral analysis using Raman spectroscopy and chemometric techniques | |
| JP6595982B2 (en) | Fiber identification method | |
| Nishizawa et al. | Angular optimization for cancer identification with circularly polarized light | |
| Murugesh Babu et al. | Characterization of the conventional and organic cotton fibres | |
| Alkhuder | Attenuated total reflection-Fourier transform infrared spectroscopy: A universal analytical technique with promising applications in forensic analyses | |
| FeNg et al. | Rapid classification of citrus fruits based on Raman spectroscopy and pattern recognition techniques | |
| Téllez Soto et al. | Infrared and confocal Raman spectroscopy to differentiate changes in the protein secondary structure in normal and abnormal thyroid tissues | |
| Široká et al. | Application of ATR-FT-IR single-fiber analysis for the identification of a foreign polymer in textile matrix | |
| Zhou et al. | Fourier transform infrared (FT-IR) imaging coupled with principal component analysis (PCA) for the study of photooxidation of polypropylene | |
| JP5656281B2 (en) | Fiber discrimination method and fiber discrimination device | |
| Sharma et al. | Rapid and non-destructive differentiation of Shahtoosh from Pashmina/Cashmere wool using ATR FT-IR spectroscopy | |
| JP6771576B2 (en) | Fiber identification method | |
| Notayi et al. | The application of Raman spectroscopic ratiometric analysis for distinguishing between wool and mohair | |
| Van Nimmen et al. | FT-IR spectroscopy of spider and silkworm silks: Part I. Different sampling techniques | |
| Yi et al. | Improved kernel entropy composition analysis method for transgenic cotton seeds recognition based on terahertz spectroscopy | |
| Kurabayashi et al. | Identification of textile fiber by terahertz spectroscopy | |
| Nufiqurakhmah et al. | Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) for spectral characterization of regular coffee beans and luwak coffee bean |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 15768449 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2016510295 Country of ref document: JP Kind code of ref document: A |
|
| NENP | Non-entry into the national phase | ||
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 15768449 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |