涤棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及相关问题探讨

在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外（NIR）光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200 nm光谱区域,100％棉和100％聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘（PLS）法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数R_C＝0.998、预测相关系数R_P=0.997、预测标准差SEP＝1.121,模型预测正确率可达97％。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3％以内时,二者的一致性在90％以上,当误差在±5％以内,二者的一致性在95％以上,分析时间小于10 s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。     

涤棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及相关问题探讨（英文）

在废旧纺织品回收再利用中,纤维类型和含量的快速、准确测定是回收方案的关键部分。以598个废旧涤棉混纺织物为研究对象,采用便携式近红外(NIR)光谱仪测试了样品的原始近红外光谱。在1 400～1 700和1 900～2 200nm光谱区域,100%棉和100%聚酯样品的光谱存在明显差异,并且这些光谱差异存在于各种颜色纤维上。同时探讨了斜线光谱产生的原因可能是由于织物表面效果、着色方法及粘附在纤维表面的细小颗粒造成的。深色样品易造成其光谱基线在短波区发生漂移,经导数预处理后,基线漂移基本消除,斜线光谱呈现出正常光谱的特征。利用偏最小二乘(PLS)法结合一阶导数、S-G平滑、均值中心化和正交信号校正法,建立了废旧棉-涤混纺织物定量分析模型。为了验证模型的可靠性,选取346个样本采用内部交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测样品集外部检验法对模型进行检验,模型的RMSECV值0.002、校正集相关系数RC=0.998、预测相关系数RP=0.997、预测标准差SEP=1.121,模型预测正确率可达97%。对模型进行匹配样本t检验结果显示,NIR方法与国家标准方法无显着性差异。NIR预测值与重量法测定值误差在±3%以内时,二者的一致性在90%以上,当误差在±5%以内,二者的一致性在95%以上,分析时间小于10s。因此,利用近红外技术结合所建模型可以快速、准确地预测废旧棉/涤混纺织物纤维成分的含量。     

废旧涤/棉混纺织物近红外定量分析模型的建立及预测

将中红外光谱筛选出的598个纯涤、纯棉及涤/棉混纺样本采用GB/T 2910.11-2009法测定其涤、棉准确含量,其中校正集样本252个,验证集样本346个。使用便携式近红外光谱仪获取样本的原始近红外光谱(NIRS)。校正集样本依据回归系数的分布趋势和范围选取最佳建模谱区,并采用差分一阶导、S-G平滑和均值中心化相结合的方法对原始光谱进行预处理,利用偏最小二乘法(PLS)建立涤/棉混纺织物中涤含量的近红外(NIR)定量分析模型。同时分析了样本颜色对NIRS的影响,探讨了斜线光谱样本、奇异样本和不同组织结构织物对模型预测效果的影响。结果表明:利用PLS法建立的涤/棉混纺织物定量分析模型最优组合包含1个光谱区间和9个主成分因子,校正集相关系数(RC)为0.998,标准偏差(SEC)为0.908。为验证所建模型的有效性和实用性,对346个未参与建模的涤棉样本进行了预测,并将预测结果与国标法测定值进行方差分析,两种方法结果无显著差异,预测正确率达97%以上。模型的建立为废旧涤/棉混纺织物快速、无损分拣提供了基础数据库。