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近红外光谱技术在纺织产品检测的应用

时间:2020-09-07 08:50来源:未知 作者:admin 点击:
1近红外光谱技术概述 红外光又称为红外辐射,处于可见光谱红光外侧,比可见光波长长、能量低,波长为780~2500nm,又可分为短波(800~1100nm)和长波(1100~2500nm)两个区域。近红外光谱主要反映的是含氢基团X-H振动的合频和倍频吸收,可以对具有含氢基团
  
1近红外光谱技术概述
 
红外光又称为红外辐射,处于可见光谱红光外侧,比可见光波长长、能量低,波长为780~2500nm,又可分为短波(800~1100nm)和长波(1100~2500nm)两个区域。近红外光谱主要反映的是含氢基团X-H振动的合频和倍频吸收,可以对具有含氢基团的有机化合物样品进行研究分析,所以在分析的领域中有着良好的应用前景。20世纪上半叶,由于近红外仪器技术发展缓慢,近红外光谱技术的研究仅停留在实验室阶段,没有得到实际的应用。到了20世纪50年代中后期,近红外设备的初步发展,Norris等在近红外上做了大量的研究工作,近红外光谱技术开始在农副产品检测方面得到应用。直到20世纪80年代后期,随着近红外光谱检测设备技术的发展及其与化学计量学方面的结合,使得近红外光谱分析技术在农业、食品、制药和石油化工等行业得到迅速发展应用,成为新兴的分析技术。近红外光谱检测技术最早应用于农副产品中水分的测定,后又用于谷物及饲料中蛋白质、水分、纤维和糖分等项目的测定;之后在食品和药品行业的应用也迅速发展,应用对农产品中水分、蛋白质和脂肪等含量的测定,以及对药物中间体及各种化学合成药的测定;在石油化工领域,可用于各种石油产品化学成分、密度、馏程和辛烷值等特性的测定;在高分子材料合成与加工过程中,近红外光谱在线分析技术用于过程质量控制。
 
2近红外光谱技术在纺织品检测中的应用
 
检测设备技术的不断进步,各种通用、专用便携型的近红外光谱设备的研制成功,使得近红外光谱分析技术的应用有了很大的进展。相比传统的分析方法,近红外光谱技术在纺织分析领域具有以下优点:分析速度快,测试过程操作简单;无损检测,对样品无破坏;测试过程清洁环保,不使用化学试剂;测试设备具有便携的特性,不受测试场地的限制。
 
2.1近红外光谱技术在纺织品定性中的应用
 
在纺织品定性分析方面,近红外光谱检测技术可通过纤维化学组成的不同进行定性区分,如天然纤维和化学纤维的区分,不同化学纤维的之间的区分、棉和毛纤维的区分等。王丹红等[1]对天然纤维、化学纤维和再生纤维素纤维进行研究,采集各种纤维的近红外光谱,采用化学计量学方法建立鉴别模型,可以实现对Tencel、棉、粘胶和铜氨等纤维进行快速鉴别。袁洪福等[2]采用多元光散射校正方法,并结合近红外光谱和簇类的独立软模式方法(SIMCA),对多种天然及化学纤维样品的近红外光谱研究,可以对化学组成接近的纤维进行区分。柴金朝等[3]采集棉涤、棉氨等6种混纺布料的近红外光谱数据,运用一阶求导方法对样品近红外光谱进行预处理后,用化学计量方法建立聚类模型,对不同样品分类鉴别准确率高,说明近红外光谱分析方法在纺织品定性分析中具有可行性。在分析过程中,近红外光谱除了包含样品的化学组成等信息,还有样品的表面特性等物理信息,所以棉和麻、羊毛和羊绒、棉和再生纤维素纤维具有相同的化学组成,由于纤维物理特征不同,也可以用近红外光谱法进行分析鉴别。王戈等[4]用近红外光谱法对天然纤维进行研究,采集竹原、竹粘胶和苎麻3种纤维的近红外光谱,利用化学计量学方法,建立的分析模型,能够快速有效地鉴别竹原、竹粘胶和苎麻3种纤维。吕丹等[5]利用近红外光谱技术,研究羊绒和羊毛纤维物理性质的不同,建立羊绒、羊毛定性分析模型,准确地鉴别羊绒与羊毛纤维。研究表明,近红外光谱分析技术建立的判别模型,经过化学计量法的优化后,已可以满足常见纺织纤维的定性鉴别的要求。
 
2.2近红外光谱技术在纺织品定量中的应用
 
由于近红外光谱分析技术在纺织行业的推广应用,纺织纤维定性方面也取得了较多研究成果。陈斌等[6]以棉丝、棉涤制品为研究对象,运用化学计量方法建立近红外校正模型,研究中对光谱预处理方法及建模方法进行了讨论,为近红外分析技术的应用提供理论方法。杨萌等[7]对棉/氨纶混纺面料进行含量分析,用漫反射技术采集样品近红外光谱后建立校正模型。对样品测试结果有较好的准确性,可以对含量较低的组分进行定量分析。李学娇等[8]对多组涤/棉混纺织物进行研究,采集近红外光谱后,不同光谱特征的涤/棉混纺织物分类建立分析模型,测试样品后,准确率较不分类校正模型的有较大提高,拓宽了近红外光谱定量分析的应用范围。罗峻等[9]用近红外光谱法分析毛涤混纺织物中涤纶纤维的含量,预测结果令人满意,表明近红外光谱法可用于毛涤混纺织物定量分析。潘璐璐等[10]对丝/棉混纺织物进行研究,利用偏最小二乘法建立丝/棉混纺织品中丝含量的校正模型,预测结果与经典方法所得结果无显著差异。刘荣欣等[11]以毛涤混纺织物为研究对象,结合偏最小二乘法建立校正模型,对未知毛涤样品进行测试,测试结果与传统方法无显著差异。茅明华等[12]用自制的羊绒、羊毛混合标样,采集混纺样品近红外光谱,采用化学计量方法对光谱处理并建立校正模型,预测模型的相关系数为0.99,标准差为2.8%。该研究可以有效将羊毛、羊绒区分出来并进一步得到组分含量。王京力等[13~14]对近红外光谱检测方面做了大量工作,针对锦氨、棉氨等织物建立模型,并对已知含量样品进行测试,测试结果与传统测试方法的结果并无差异。还在纺织品近红外光谱检测过程中的影响因素、样品均匀度等方面进行了研究与探讨,为纺织品的近红外检测提供大量的理论依据,为近红外检测技术的应用推广起到了极大的推动作用。
 
2.3近红外光谱分析技术在纺织行业中的其他应用
 
近红外光谱分析技术不仅应用于纺织纤维产品的定性、定量分析,还在纺织纤维品质检测和生产过程中有广泛应用。我国的棉花大部分是从美洲、澳洲、中亚和非洲等地区进口,产地不同的棉花原料质量有差别。有研究者[15]尝试采用近红外光谱分析方法,对棉花原料进行分析,从而对不同原料进行原产地溯源。近红外光谱对于纺织纤维的定性分析技术已经较为成熟,所以棉花中的夹杂物的检查也可以通过近红外光谱技术实现。在生产过程中,棉纤维的成熟度会影响到最终产品的质量,棉纤维在不同成熟阶段,其纤维素与非纤维素物质的含量不同,通过近红外光谱测试组成含量,可以对棉纤维的成熟度严格控制,提高纺织产品的质量。另外纺织纤维的含水率对产品质量也有影响,通过近红外光谱在线监控原料纤维的含水率,可以在生产过程保证产品质量的稳定性。
 
2.4近红外光谱分析技术存在的问题
 
近红外光谱分析方法在纺织纤维检测领域有较为广泛的应用,但也存在着一些局限性。近红外光谱分析方法最重要的部分是校正模型的建立,需要花费较多时间对校正集样品的特性参数测试,还需要采集校正集样品的近红外光谱,这些过程对建模的精确度影响较大;由于不同设备之间的影响无法在校正模型中消除,所以不同设备间校正模型的传递还存在较多问题。纺织纤维产品近红外光谱分析的结果受较多因素影响。纺织品的不同织物结构对近红外光谱预测结果有较大的影响,如包芯的复合织物、正反面不同组织结构的复合织物均无法准确预测其成分含量;纺织品染料对近红外光谱的预测结果也有影响。
 
3结语
 
近年来由于检测技术发展和检测设备功能的提升,近红外光谱检测技术检测周期短、分析成本低、样品无需处理的特点凸显,在纺织产品检测方面的应用越来越多。但是由于纺织纤维种类众多,且复合织物的种类和比例各不相同,使得近红外光谱校正模型的建立难度较大,需要大量的样本数据,校正数据的准确性及合理的计量学方法都对测试结果有影响。目前近红外光谱纺织纤维的分析研究较多,技术也较为成熟,但应用还未普及,近红外光谱分析技术要成为“好用、实用、效用”的分析方法,还有较长的路要走,近红外光谱检测技术的发展有赖于更深入的研究。
 
作者:孙克强 王京力 廖佳 赵珍玉 单位:中山出入境检验检疫局 珠海出入境检验检疫局
(责任编辑:admin)
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