罗俊丽，路 凯，张泊平，张 洋，陈永刚，田金穗

(1.许昌学院 信息工程学院，河南 许昌 461000；2.许昌学院 许昌市虚拟现实技术重点实验室，河南 许昌 461000)

中国是世界上最大的羊绒原料生产、加工和面料出口国。羊绒是高档服装的原料，而受自然条件限制，羊绒产量不会有明显提高，羊绒已成为国际贸易中我国控制的一种纺织原材料。羊绒的外观、化学物理性能与羊毛都比较相似，而羊绒价格却高出羊毛十多倍。由于这2种纤维识别难度较大，市场上经常出现使用羊毛在羊绒原料中掺假的现象，针对羊绒和羊毛这2种动物纤维的鉴别，一直是毛纺加工领域、纺织品检测领域中重要的技术环节[1]。

显微镜检测法仍然是目前主要的羊绒鉴别方法，该方法主要是检测人员借助连接在显微镜的CCD摄像机来观察和分析纤维表面的视觉形态特征，凭借经验识别纤维的种类。这种人工识别的方法存在着很多不足，主要表现在：①识别结果主观性较强；②检测效率较低；③检测人力成本高。提高羊绒的检测准确率，降低检测成本，可以更好地防止原材料掺假，提高羊绒制品品质。在当前复杂多变的环境下，加强控制羊绒这一绝对优势原材料的生产、加工制造、质量监控等各个环节，对我国在国际贸易的博弈中掌握主动意义尤为突出。

几十年以来，研究者们针对动物纤维的鉴别方法进行了深入研究，发现羊绒和羊毛纤维在表面形态、纤维组成成分、基因特征上有一定差别，并据此提出了多种鉴别方法，主要包括以下几类：显微镜法[2-3]、近红外光谱法[4-8]、DNA法[9-12]、蛋白质组学检测法[13-14]、基于纤维图像处理和计算机视觉的方法[15-18]。……