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采用主成分算法对光谱数据进行压缩,通过主成分模式空间作图法分析样品的聚类和区分情况。采用SIMCA算法研究组成相近样品的纤维差别,在主成分空间中使用马氏距离区分不同种类的样品。采用微分和多元光散射校正算法消除噪声和基线漂移对光谱数据的影响。所有数据处理都采用MTLAB编码自行编制计算程序完成,所用的软件为MAT-LAB7·4·0。图1所示是所收集的214个纺织纤维样品的近红外光谱图。可发现样品光谱之间,有的差别很大,有的很相近,光谱基线漂现象移也明显。其原因来自纤维种类变化、织物结构与花样、印染、以及光散射等因素的影响。如图2所示,采用多元光散射校正(MSC)方法处理后,明显消除了基线漂移的影响,且MSC处理后的纺织纤维总集光谱仍有比较大的变化,意味着依靠纺织纤维漫反射近红外光谱信息进行种类鉴别具有可能性。
其中,综合使用感官鉴别法、燃烧法和溶解法等可以很容易地区别成分差异显著的纤维,如棉麻、毛绒和化纤等大类之间的区别,但对组成相似纤维(如羊毛和羊绒)之间的细微区别则很困难,通常需要采用高倍光学显微镜或扫描电子显微镜、试剂显色、或DNA法,其中,比较成熟和已列入标准方法的是显微镜法。比如山羊绒和绵羊毛在化学组成上非常相似,依靠电子显微镜观察在直径、鳞片形状等形貌特征上的微小差别进行鉴别。显微镜法不仅需要昂贵的仪器,而且制样和检测过程非常费时,如毛绒混纺检验标准方法要求在显微镜下至少数1000根以上纤维。有时制假者对羊毛拉细和去鳞等处理后,显微镜方法也难以奏效。显然,显微镜方法也只有在实验室中使用,而且,能够具备这样条件的实验室资源也非常有限。
纺织除尘设备布置(一)除尘机房设置(1)除尘机房应尽量靠近需设计除尘的工艺设备,以减少管道长度,降低阻力损失,并和需采用回风的空调室相连,采用直接回风的方式。除尘室一般设置在与车间相邻的附房内或车间中的某一区域。为保证除尘管道短捷,便于管道压力平衡,除尘室就近布置在排风余压较低的设备附近,如布置在清花成卷机附近等。(2)除尘机房不宜布置在建筑物的地下室、半地下室内,不设计下沉式除尘室。(3)除尘机房与车间相邻的墙上,除设置供检修和运输尘杂的门以外,一般不应设和车间相通的内窗,,以保证车间内的安全和清洁。但当除尘机房没有和空调机房相连,而除尘后的回风需要由除尘室直接回用车间时,除尘室和车间相连的墙上可开设高于1.8m的高窗回风。
吴桂芳等应用主成分分析(PCA)结合人工网络(ANN)对山羊绒与细支绵羊毛进行了鉴别研究[10]。上述应用或研究主要用于未印染过的纤维或混纺织物,而服装纤维的织物结构与花样,印染等多种因素都会对光谱产生明显影响,将干扰性质相近纺织纤维的区别。JamesRodgers等采用近红外光谱研究了印染过的棉花-PET混纺纺织纤维的鉴定和棉花含量的定量分析[11]。本文目的是研究采用近红外光谱实现非破坏性地快速鉴别市场服装纤维种类的可行性,为实现流通领域中服装纤维种类的快速鉴别进行基础应用研究。主要研究适合现场服装纤维非破坏性的光谱测量方法,建立化学组成很相近的不同种类纤维的分类鉴定方法。实验所用样品全部由北京市纺织纤维检验所提供。
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