应用可见_近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究

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1、万方数据第30卷，第2期2010年2月光谱学与光谱分析SpectroscopyandSpectralAnalysisV01．30，No．2，pp331—335February，2010应用可见／近红外光谱进行纺织纤维鉴别的研究吴桂芳1’2，何勇h1．浙江大学生物系统工程与食品科学学院，浙江杭州3100292．内蒙古农业大学机电工程学院，内蒙古呼和浩特010018摘要为了实现纤维种类的快速鉴别，选用了棉、麻、毛、丝、天丝5种纤维，提出了一种用近红外光谱技术快速无损鉴别纤维晶种的新方法。应用可见／近红外光谱漫反射技术测定各种纤维的光谱曲线，用主成分分析方法(PCA)对光谱数据进行

2、模式特征分析，根据主成分的累积贡献率选用前6个主成分数进行建模和预测，通过建立最小二乘支持向量机模型(LS-SVM)对主成分分析模型进行优化，将前6个主成分作为最d*-乘支持向量机的输入变量，建立PCA-LS-SVM模式识别模型，实现类别预测的同时也完成丫数学建模与优化分析工作。5个品种的纤维训练集样本200个用于PCA-I．S-SVM的模型的建立，对其余预测集样本50个进行验证，结果能准确的区分预测集的5种纤维。并提出主成分分析结合最小二乘支持向鼙机的光谱数据分析方法具有很好的分类和鉴别作用，为纤维品种快速鉴别提供了一种新方法，为维护消费者权益，保证纺织品质量，实现纺织原料

3、及其制品的合理化生产与交易具有重要的意义。关键词可见／近红外光谱；纤维；主成分分析；最小二乘支持向量机；品种鉴别中图分类号：0433．4，TSl01．9文献标识码：AIX)I：10．3964／j．issn．1000—0593(2010)02-0331—05引言随着人们生活水平的提高，人们对纺织面料的要求也越来越高，不同的纺织纤维织成的纺织面料具有不同的纺织特性，比如棉织物具有吸湿性好，手感柔软，耐碱，光泽柔和，有自然美感等特点；麻织物具有透气，凉爽感，出汗不粘等特点；毛织物的光泽柔和自然，保暧性好，吸汗及透气性较好，穿着舒适；丝织物的特点是富有光泽，有独特“丝鸣感”，手感滑爽

4、，穿着舒适，高雅华贵；天丝织物的特点是色彩鲜艳，穿着舒适[1‘3]。随着化学工业和纺织工业的发展，市场上出现r越来越多的新璎农料，这些衣料中有的是用棉、毛、丝、麻等天然纤维织成的，有的是用人造纤维或合成纤维织成的，还有的是用几种纤维混纺而成的。纤维成分是决定服装纺织品商品价值的一项主要指标，也是消费者投诉率较高的项目，因此是技术监督部f】监督检查的主要项日之一[{彳]。纤维鉴别包括形态特征鉴别和理化性质鉴别。形态特征鉴别常用显微镜观察法；理化性质鉴别的方法很多，有燃烧法、溶解法、试剂着色法、熔点法、比重法、双折射法、X射线衍射法[8-113。上述多数纤维成分的鉴别方法只适用于

5、在实验室对纤维进行分析罄别，这些鉴别方法通常要求对样品进行前处理，属于破坏性试验。因此，为了避免对纤维成分合格的服装和纺织品的损坏，需要一种快速，非破坏性的，实时的检测方法。现代光谱分析技术，可充分利用全谱段或多波长下的光谱数据进行定性或定茸分析。由于光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、非破坏性，实时性、无损检测等特点，已经广泛应用于各个领域。国内外很多学者利用光谱技术进行品种鉴别等，如苹果品种、酸奶品种、大黄品种[1“、中药材Ll副等，目前，国内外利用光谱技术进行纤维鉴别的研究还很少，本文提出了一种基于主成分分析与最小二乘支持向量机相结合的模式识别方法，用町见和近红外光

6、谱技术研究纤维品种的鉴别。1材料与方法1．1仪器设备试验采用美国ASD(analyticalspectraldevice)公司的收稿日期：2009-02—12，修订日期：2009—05—16基金项目：国家自然科学基金项目(30671213)，国家科技支撑计划项目(2006BADl0A07)和浙江省自然科学基金重点项目资助作者简介：吴桂芳，女，1972年生，内蒙古农业大学机电工程学院讲师e-mail：wgf∞ra@126．eOm*通讯联系人e-mail：yhe(西ziu．edtLcll万方数据332光谱学与光谱分析第30卷HandheldFieldSpee光谱仪，其光谱测定范围

7、为3251075nnl，分辨率为3．5nn]，探头视场角为20度。光源采用14．5V、50w的卤素灯。分析软件采用ASDViewSpecPro，Un．scrambler9．7【14]。1．2样品制备及光谱的扫描从超市和厂家获得5种(棉、麻、毛、丝、天丝)纤维，每种纤维的样本都是白色单纤维集合体，每种纤维制备50个样本，将纤维样品放在样品架上，采用漫反射模式采集可见／近红外光谱，光谱扫描稳定后进行光谱数据的采集，扫描次数设为30。保存3条光谱曲线，以其平均光谱作为最终的反射光谱。从全都250个样本中，每个