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近红外光谱检测技术在布料材质鉴别中的应用

   2021-06-09 397
核心提示:随着生活水平的逐步提升,人们对于服饰着装也开始体现出极大的关注度,这种关注度不仅侧重于对服装颜色、款式的要求,更体现在对
 

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     随着生活水平的逐步提升,人们对于服饰着装也开始体现出极大的关注度,这种关注度不仅侧重于对服装颜色、款式的要求,更体现在对于面料材质的选择上。作为服装三要素之一,面料不仅可以诠释服装的风格和特性,而且直接左右着服装的色彩、造型的表现效果。

    在服装的世界里,服装的面料五花八门,日新月异,按照取材可以分为两类:天然与化纤:

1、天然:棉、羊毛、真丝 、亚麻 、苎麻 、桑蚕丝;

2、化纤:涤纶、锦纶(尼龙)、腈纶、天丝、莫代尔,涤棉倒比等;


    不同材质的面料具有着各自的特点:如棉具有保暖、透气性好、柔软舒适等优点;麻则吸湿性强、耐热性高;丝织品手感柔软光滑、强度高;涤纶弹性好不易起皱,却有闷热不透气、易起静电的问题。但在利益的驱使下,不乏有无良奸商将劣质货品质一般的布料包装成高等布料贩卖的情况,为保障布料采购商及其他消费者的利益,采用合适检测手段必不可少。


据了解,传统的纺织布料理化检测不仅分析过程复杂费力、污染环境,还会受人为因素影响,导致检测结果不准确等问题。近红外光谱技术,可根据被测样品的近红外光谱特征得到样品的组成成分及含量。同时,样品无需任何预处理,亦不需要化学试剂浸泡,具备环保可靠、简单快速,并且可同时测量样品内不同成分的优点,适用于多种状态的样品。

 

目的:

本文基于近红外检测原理,以棉、桑蚕丝、涤轮、锦纶、氨纶、腈纶、天丝、莫代尔等不同类别的材质进行光谱采集,采用定性算法对采集到的光谱进行处理分析并构建定性模型,验证近红外检测方法应用于布料材质鉴别的可行性。

 

实验简介:

 

一、样品准备:采购市面不同材质的面料或成品,材质包含棉、桑蚕丝、涤纶、锦纶、氨纶、腈纶、天丝、莫代尔等。

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二、光谱采集:

使用IAS-8000对面料进行光谱采集,单条平均次数20,分别采集各布料光谱各10条。


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图中人造棉、天丝、莫代尔光谱相似,因为该类粘纤制品均由植物再生纤维合成,在加工工艺及生产方式上存在一定的差异,由于原料来源接近所以在光谱趋势上呈现相似的状态;毛呢、涤纶、雪纺(仿真丝)光谱趋势也基本一致,因为市面上的仿真丝雪纺一般成分为涤纶,混纺毛呢制品中有时也会掺入高含量涤纶以满足抗皱、保型的要求;涤纶、氨纶、腈纶、锦纶均为化纤合成制品相较于天然织物和植物纤维再生织物光谱上会呈现出较为明显的特征峰。

 

三、模型构建与验证

采用移动平滑、标准正态变换、SG一阶导数对布料光谱进行预处理,采用SIMCA分类算法对预处理后的光谱进行定性建模,并通过市面上购买到的已知成分的成品进行实测以验证材质鉴别的可行性。

 

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氨纶丝巾

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桑蚕丝手套

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除了使用手持便携式IAS-8000对模型进行验证外还将模型转移至IAS-3100进行实测,同样可以得到准确度分类结果。

 

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总结:

为了实现对布料材质的快速鉴别,选用了棉、桑蚕丝、粘纤、涤纶、氨纶、腈纶、锦纶7类面料进行采样,基于近红外检测原理结合分类算法构建定性模型,并对已知成分的成品样品进行采样实测,由实测结果可知,该分析方法可以较好的对单一纤维品种的布料进行材质鉴别,后期还可以针对混合材质面料中某单一含量占比进行定量建模,为实现高效、无损、实时检测布料材质提供更多的技术支持。


 


 
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