利用近紅外光譜進行羊絨與羊毛的鑒別技術研究.pdf

1、羊絨與羊毛的成分鑒別及其含量檢測一直是紡織服裝領域的一大難題。傳統(tǒng)的鑒別方法主要是通過投影顯微鏡進行觀察，該方法對檢測人員的經(jīng)驗要求極高，且耗時耗力，并存在實驗誤差。近年來，隨著化學計量學和計算機技術的發(fā)展，近紅外光譜（NIRS）法作為一種簡單、快速、非破壞性的分析方法，越來越廣泛地被應用于不同纖維材料的快速鑒別。然而，由于羊絨與羊毛具有相同的化學結構和及其相似的形態(tài)和形貌結構，致使至今利用NIR對上述兩種纖維的鑒別效果仍不理想。因此，

2、開展利用NIR進行羊絨與羊毛的鑒別研究具有重要的理論和實際意義。
　　 本文利用近紅外光譜技術對不同種類，未經(jīng)染色的羊絨、羊毛纖維樣品進行了定性鑒別。采用主成分空間的剩余方差法建立了羊絨、羊毛的定性鑒別模型，并對未知樣品進行了預測；采用近紅外光譜技術對羊絨-羊毛混合纖維樣品進行了定量分析，通過對不同光譜預處理方法及回歸方法的比較，選出了最佳方法。建立了最優(yōu)定量分析模型，預測了未知樣品的成分；利用近紅外光譜技術對經(jīng)染色的羊絨-羊毛

3、混紡織物進行了研究，探討了樣品顏色對近紅外定量分析的影響，初步建立了用以準確預測的近紅外定量分析模型。
　　 研究結果表明，利用近紅外光譜技術建立的未經(jīng)染色的羊絨、羊毛定性鑒別模型能夠實現(xiàn)對不同產(chǎn)地、不同種類羊絨、羊毛的準確鑒別，其準確率達100％；在建立羊絨-羊毛定量分析模型時，通過對多種建模方法的比較，確定采用Savitzky-Golay平滑光譜預處理法與偏最小二乘回歸法相結合的方法，建立了羊絨-羊毛的近紅外定量分析模型，其

4、相關系數(shù)（R2）為0.9976，預測值與真實值的絕對誤差小于1.5，說明該模型可以對未經(jīng)染色的羊絨-羊毛混合纖維的成分及含量進行準確快速的檢測；近紅外光譜技術對經(jīng)染色的羊絨-羊毛混紡織物進行定量分析的研究表明，對樣品進行褪色處理并不能減弱染色對近紅外光譜的影響，而通過比較建模波段，選出最佳波段并建立織物的定量分析模型，可使其預測標準偏差（SEP）達到3.56，說明該模型能夠對有色織物成分進行較為準確的預測，從而實現(xiàn)了近紅外光譜技術對有色