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近红外法测定羊毛聚酯混纺产品成分含量

2017-12-21赵珍玉王京力梁润梅徐霞

纺织检测与标准 2017年5期
关键词:聚酯纤维聚酯羊毛

赵珍玉,王京力,梁润梅,徐霞

(中山出入境检验检疫局,广东中山528403)

近红外法测定羊毛聚酯混纺产品成分含量

赵珍玉,王京力,梁润梅,徐霞

(中山出入境检验检疫局,广东中山528403)

传统用于羊毛与聚酯混纺纺织产品定量分析的方法为化学溶解法,该方法费时费力。探讨了应用近红外法对此类产品进行定量分析,通过对样品分类整理和光谱预处理后,应用最小二乘法建立定量分析模型,最终建立的校正模型校正集标准差SEC为0.526 4,校正集预测值与真实值相关系数RC为0.997,模型预测效果较好。模型预测样品值与标准方法测试值进行方差分析,F值为1.015,小于临界值2.168,说明此方法与标准方法的结果无显著性差异。

羊毛;聚酯;定量分析;近红外

0 引言

羊毛与聚酯纤维混纺产品传统的定量分析方法是采用国标GB/T 2910.4—2009《纺织品定量化学分析第4部分:某些蛋白质纤维与某些其他纤维的混合(次氯酸盐法)》,用次氯酸盐溶液将羊毛从样品中溶解去除,将剩余的聚酯纤维清洗、烘干、称重,得到各自的质量百分含量。日本标准JISL 1030.2—2012《纺织品的混纺定量分析测试方法第二部分:混纺纤维的定量分析测试方法》中采用2.5%氢氧化钠法,也是先将羊毛从样品中溶解去除,然后计算各自的质量百分含量。这些通过化学溶解的方式进行的纺织纤维定量分析,存在耗时长、对环境有污染、破坏样品等缺点,近红外法是目前比较先进的进行纤维成分定量分析的方法之一,无需破坏样品和使用化学试剂,在几分钟内即可迅速测得样品的纤维百分含量。

近红外光谱分析技术目前已较成熟的应用于农业、食品、制药、石油化工等领域[1-2],其在纺织领域的应用也正逐步展开,已有较多的研究,并取得了较好的进展[3-7],在羊毛与聚酯混纺产品定量分析中的应用报道较少[8-9],尚在研究阶段。文中对羊毛与聚酯纤维混纺产品定量分析的近红外法进行探讨,希望此技术能尽快的应用于其混纺产品纤维成分的定量分析中。

1 仪器与样品

1.1 试验仪器

近红外扫描光谱分析仪(聚光科技(杭州)股份有限公司生产的SupNIR-1520),采用光栅扫描分光原理,波长覆盖范围为1 000 nm~1 800nm,光源为卤钨灯,检测器带TEC温控的InGaAs传感器,光谱分辨率≤12nm,波长准确性为±0.2 nm,波长重复性≤0.05 nm)。

1.2 羊毛与聚酯纤维的近红外光谱

图1为纯羊毛和纯聚酯纤维在波长范围为1 000~1 800 nm的近红外光谱图,由图可以看出它们之间的差异较大,羊毛的吸收峰主要在1 500 nm、1 740 nm,聚酯的吸收峰主要在1 660 nm,近红外光谱能较好的将此两种纤维进行区分。图2为羊毛聚酯混纺样品中羊毛含量分别为20%、40%、60%、80%的近红外光谱图。从图1中可以看出,随着羊毛含量的增加,羊毛的吸收峰越来越明显,聚酯的吸收峰越来越弱。

图1 纯羊毛与纯聚酯纤维的近红外光谱图

图2 羊毛聚酯混纺样品的近红外光谱图

1.3样品的收集与制备

试验所用样品一部分为近年来进行成分定量验余的样品,一部分为市场上自行购买,还有一部分为课题组用纯羊毛与纯聚酯纤维按比例配制。羊毛与聚酯混纺织物组织结构较为复杂,如有些起绒织物一面为光面一面为绒面,近红外扫描后其正反面光谱差异较大(见图3),由图可明显看出绒面羊毛含量比光面羊毛含量高。一些织物的纱线为聚酯长丝外面包覆了羊毛纤维的结构,扫描其近红外光谱不能反映其真实的混纺比情况,一些颜色织物(主要为黑色和深灰色)的近红外光谱也与其它织物差异较大(见图4),在选择校正集样品时舍弃这类样品,如何利用近红外法对样品的纤维成分含量进行预测还需进一步研究。最终选用组织结构较为简单、正反面光谱扫描较为一致的150个样品作为校正集,50个样品作为验证集,共计200个样品。其中样品中羊毛含量范围为1.5%~98.1%,基本覆盖常见羊毛与聚酯纤维混纺织物纤维含量的比例,实验室按照GB/T 2910.4─2009次氯酸盐法对样品成分含量进行测试。

图3 起绒织物正反面近红外光谱图

图4 黑色织物的近红外光谱图

2 数据采集与处理

2.1 光谱采集

光谱采集的试验环境温度为15~30℃、相对湿度为45%~75%。为确保采集样品光谱的稳定性和一致性,扫描时样品的厚度约为5 mm,保证光不透过样品以免影响光谱吸收峰,且样品需放置平整,存在组织循环的样品其组织循环需小于1/2光斑,以保证至少有一个完整循环被扫描。采集光谱前需打开仪器光源预热30 min,样品采集波长范围为1 000~1 800 nm。

2.2 光谱预处理

对校正集样品用近红外光谱分析仪的平面漫反射探头进行扫描,采集原始光谱,光谱图采集完后对其进行检查,发现有异常光谱要剔除,用检查无异的光谱图集构建建模用样本集,图5为采集的150个样品的原始近红外光谱图。样品的近红外光谱除含有自身的化学信息外,还包含其他无关的信息和噪声,如电噪声、样品背景、杂散光等。因此,在利用化学计量学方法建立模型时,应先消除与光谱数据无关的信息和噪声,即需对光谱进行预处理。图6为羊毛与聚酯的近红外光谱经一阶求导后的光谱图,由图6可以看出,经预处理后它们之间的差异更加明显。

本试验采用的光谱预处理方法为Savitzky-Go⁃lay平滑降低噪声水平;Savitzky-Golay一阶导数提升有用信号水平;多元散射校正(MSC)消除散射影响,增强与成分含量相关的光谱吸收信息;均值中心化,更加全面反映原始数据各指标的变异程度和相互影响程度的信息。

图5 150个样品的原始近红外光谱图

图6 羊毛聚酯经一阶求导后的近红外光谱图

3 模型建立与分析

3.1 模型建立

目前应用于纺织品定量分析近红外法建模上的主流方法是偏最小二乘法(PLS),也是目前化学计量学中最有效的分析方法之一,具体可参考相关化学计量学文献,本项目也选用了该方法。本试验建模选取的主要参数为:最大主因子为18、交叉验证分堆数为8、马氏距离阈值为10、学生残差T值的阈值为2.5、最近邻距离阈值为10和异常样品剔除次数为2。最终建立的校正模型校正集标准差SEC为0.526 4,校正集预测值与真实值相关系数RC为0.997,验证集标准差SEP为0.783 4,验证集相关系数RP为0.996,模型预测效果较好。图7为建立的羊毛聚酯定量分析模型中羊毛含量的真实值与预测值之间的关系图。

图7 羊毛真实值与预测值之间的关系图

3.2 模型评价

在对模型进行重复性检验时,对同一样品进行10次扫描,得到10个光谱,用建立的模型对10个光谱进行预测,预测结果方差为0.242 4,模型重复性较好。

在对模型进行准确性检验时,利用10个未参与建模的样品组成一个样品集,用建立的模型对样品集中的光谱进行预测,其结果与各自的标准化学值数据比较,算得其平均标准差为0.593 8,模型准确性较高。

3.3 模型验证

利用20个未参与建模的样品做验证样品,验证样品的预测值与标准方法(GB/T 2910.4─2009)化学溶解值绝对误差在±2.5%以内,进行方差分析,置信区间为95%,显著性水平取5%,F值为1.015,小于临界值2.168,说明此方法与标准方法的结果无显著性差异,详细预测数据见表1。

由于建立模型的原始光谱图已经剔除了一些样品,因此此模型并不能适用于所有的羊毛和聚酯混纺的纺织品,如涂层织物、起绒织物、钩编织物、复杂组织或复杂纱线排列的复杂织物等,经验证发现上述织物近红外预测的结果与传统方法测得的结果差异较大,对这类织物还需进一步研究。

表1 羊毛聚酯混纺织物样品近红外预测数据

4 结论

(1)羊毛与聚酯纤维近红外光谱图差异较大,通过选用合适的光谱预处理方法及化学计量学算法,可以建立羊毛聚酯混纺织物纤维定量分析校正模型。建立的模型校正集标准差SEC为0.526 4,校正集预测值与真实值相关系数RC为0.997,验证试验F=1.015<F0.05(19,19)=2.168,说明此方法与标准方法的结果无显著性差异。

(2)羊毛与聚酯混纺织物组织结构较为复杂,本试验主要选用组织结构较为简单,正反面一致的织物及自制的一些样品来作为建模用校正集及验证集,对一些织物组织复杂(绒面织物、羊毛聚酯包芯纱等)、一些颜色较深织物(主要为黑色、灰色)等特殊样品预测结果差异较大,对此类样品还需进一步研究。

[1] 陆婉珍,袁洪福,徐广通,等.现代近红外光谱分析技术[M].第二版.北京:中国石化出版社,2007.

[2] 褚小立,陆婉珍.近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展[J].光谱学与光谱分析,2014,34(10):2595-2605.

[3] 徐霞,王京力,赵珍玉.近红外法快速测定棉氨混纺比[J].纺织检测与标准,2015,1(1):31-35.

[4] 耿响,桂家祥,周丽萍.纺织纤维成分非破坏性快速鉴别技术研究现状[J].纺织导报,2016(1):92-94.

[5] 王京力,耿响,桂家祥,等.基于近红外光谱法快速检测涤氨织物的纤维含量[J].上海纺织科技,2013,41(5):45-48.

[6] 桂家祥,耿响,要磊,等.基于近红外光谱法的棉/涤混纺织物中棉含量快速检测[J].纺织学报,2012,33(4):55-59.

[7] 袁洪福,常瑞学,田玲玲,等.纺织纤维及其制品非破坏性快速鉴别的研究[J].光谱学与光谱分析,2010,30(5):1229-1233.

[8] 刘荣欣.近红外光谱法快速检测毛/涤混纺面料中的毛含量[J].毛纺科技,2015,43(12):52-56.

[9] 罗峻,吴淑焕,聂风明,等.近红外光谱与模型集群分析测定毛涤混纺织物成分含量[J].中国测试,2016,42(8):44-47.

Study on the composition content of wool and polyester blended fabric by near infrared method

ZHAOZhenyu,WANGJingli,LIANGRunmei,XUXia
(Zhongshan Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,Guangdong,Zhongshan 528403,China)

The traditional quantitative analysis method of w ool and polyester blended fabric is chemical dissolved method,which is time-consuming and laborious.The quantitative analysis of this kind of products by using near infrared method is discussed.Through sorting the sample and spectral preprocessing,the quantitative analysis model is established based on least square method,and finally the calibration set standard deviation(SEC)of the establish model is 0.526 4,the correlation coefficient RC between calibrating predicted values and real values is 0.997.The effect of model prediction is good.The variance test between model prediction values and standard methods are analyzed.The results show that there is no significant difference between this method and standard method,when F value is 1.015,less than the critical value 2.168.

wool,polyester,quantitative analysis,near-infrared

TS107

A

1001-7046(2017)05-0014-04

2017-06-14

国家质检总局科技项目(编号2016IK067)

赵珍玉(1983-),男,工程师,硕士研究生,主要从事轻工纺织产品的检测工作。

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