张国丽王 武

(天津理工大学中环信息学院，天津 300380)

纺织品成分标签是纺织品技术法规严格控制的内容之一，是纺织品出口和指导消费者正确使用的重要参考指标。 目前，混纺织物成分的定量检测方法主要有化学溶解法和显微镜法[1]，其中，化学溶解法需要依据不同的分析组分选择相应的溶剂，操作专业性强且易污染环境；显微镜法检测效率低，而且分析的准确性很大程度上取决于测试人员分辩混合物中不同纤维的能力。 因此，亟需探索一种高效、绿色且易于操作的分析方法及仪器为纺织品成分的快速分析提供服务。

近红外光谱分析技术 ( Near-infrared spectroscopy，NIRS)作为一种高效、无损、绿色的分析方法被广泛应用于众多领域[2]。 在纺织领域，NIRS 被用于鉴别废旧织物、检测织物纤维含水率及含量的检测[3－4]。 孙通等采用NIRS 和竞争性自适应重加权算法对棉麻混合织物中棉含量进行了检测研究[5]。 Sun 等利用近红外技术结合变量选择法快速测定棉/涤混纺织物中含棉量[6]。 季惠等采用NIRS 对棉、涤纶、锦纶、羊毛的纯纺纺织品进行鉴别，识别率达90%以上[7]。

NIRS 在纺织品检测中的应用大多采用商业化的分析仪器，建模变量较多，要求分析人员具有一定的化学计量学知识，模型较复杂；而且，较宽的分析波段对分析仪器光源和检测器有较高要求，仪器价格较昂贵。

论文采用NIRS 对棉/涤混纺织物中棉含量进行无损快速分析。 蒙特卡罗无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variable elimination，MCUWE)、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling，CARS)和迭代……