羽絨羽毛的檢測研究

陳春俠，樊理山(， )

我國有著豐富的羽絨資源，占據了國際羽絨市場70%以上的出口份額，在世界羽絨市場上具有舉足輕重的地位，出口的主要國家為美國、歐盟、日本、俄羅斯和東歐等。目前發達國家的羽絨制品的普及率是我國的十倍左右，所以國內的市場空間也非常巨大，從羽絨制品的生產能力上看，自20世紀90年代以來，中國羽絨服裝及制品行業已取得了突飛猛進的發展，羽絨的用途也越來越廣泛，但是一些廠家以粉碎絨毛代替羽絨填充物，或者用其它的陸禽毛來代替鵝絨、鴨絨，以次充好；標稱充絨量重量與實際不符，羽絨清潔度不合格，所以羽絨羽毛的檢測對保證羽絨制品質量至關重要。當前主要是對羽絨樣品進行人工鑒定。檢測人員必須對水禽毛中鵝絨、鴨絨，陸禽毛中的雞毛、鴿子毛等的形態特征有一個充分的了解。由于檢測過程中諸多的人為因素，可能造成同一樣品得到不同的檢測結果。而且，長時間進行人工鑒定，容易引起視覺疲勞。為提高鑒定的客觀性和準確性，必須研制相應的自動檢測設備。查新資料表明，國內外尚無專用于羽絨種類檢測的自動檢測設備，而現有的傳統檢測設備已經不適應現實的需要。

1 羽絨羽毛國家標準的變遷

我國羽絨羽毛及其制品在國際市場所具有的地位來之不易，提高羽絨羽毛及其制品的質量，維護我國羽絨羽毛及其產品的聲譽應得到各方面的關注，國家標準局在1989年出臺了第一部不對外公開的羽絨羽毛國家標準GBn289，290-89及與之相對應羽絨羽毛檢驗方法GB/T10288-1988。89版標準的頒布實施結束了我國多年來無羽絨國家標準的歷史，1999年發布了新修訂的羽絨羽毛國家標準GB/T17685-1999，對89版的標準進行了修訂。2001年我國加入WTO，剛剛修訂的99版標準不可避免要接受WTO規則及國外同行的考驗，于是又出臺了2003版《羽絨羽毛》GB/T17685-2003國家標準及與之配套的羽絨羽毛檢驗方法GB/T10288-2003國家標準，此標準較99版相比增加了“微生物”的指標及鴿子毛的鑒定，“含絨量”改為“絨子含量”，樣品的抽取與處理與國際接軌。

2 羽絨羽毛檢測的主要內容

2.1 絨子含量

即羽絨羽毛中絨子的百分比，比如85%灰鴨絨，是指100克毛絨中有85克為絨子，其余15克為符合規格的毛片等。羽絨含量是作為羽絨羽毛貿易的結價依據，是衡量羽毛羽絨及其制品品質的重要指標之一。

2.2 蓬松度

指在一定口徑的容器內，加入經過預調制的定量毛絨，經過充分攪拌，然后在容器壓板的自重壓力下靜止一分鐘，羽絨所占有的體積就是它的蓬松度。蓬松度的好差直接影響羽絨服及制品的保暖性。

2.3 耗氧指數

羽絨的耗氧指數指100克毛絨中含有的還原性物質，在一定情況下氧化時消耗的氧氣的毫克數。耗氧指數≤10為合格，超過說明羽絨水洗工藝不夠規范，會引起細菌繁殖，對人體健康不利。

2.4 清潔度

通過水作載體，經震蕩把毛絨中所含的微小塵粒轉入水中，這些微小塵粒在水中呈懸濁狀，然后用儀器來測定水質的透明度，以測定羽絨清潔程度。清潔度≥350 mm為合格，反之未達到指標要求，說明羽絨雜質多，較易引起各種細菌吸收在羽絨中，同樣對人體健康產生不利影響。

2.5 異味等級

5名檢驗人員中的3個人意見相同時作為異味評定結果，如異味超出標準規定指標時，說明水洗羽絨加工過程中洗滌有問題，羽絨服在穿著、保存過程中較易引起變質，影響環境和人體健康。

2.6 羽絨種類

目前，市場上羽絨產品繁多，質量也參差不齊，混入的大多數是鴿子毛、雞毛等陸禽毛。目前，各種羽絨中蓬松度最高的當屬鵝絨，最高可達到800+，一般鴨絨的蓬松度在400+左右，因此，同等重量的羽絨，鵝絨和鴨絨的保暖程度差了將近一倍。同時，兩者的價格也相差很大，鵝絨與鴨絨的價格比差大約為1.5倍，所以羽絨種類的鑒定十分必要。

上面提及的指標中，含絨量和羽絨種類的檢測方法與手段是當前研究的重點也是難點。

3 現有的羽絨含量及種類的檢測方法

3.1 手工撿出測試法

目前，羽絨種類的鑒定都是檢測人員通過顯微鏡用肉眼觀察，對羽絨樣品進行人工鑒定。這種鑒定需要大量的訓練和實踐經驗，檢測人員必須對水禽毛中鵝絨、鴨絨，陸禽毛中的雞毛、鴿子毛等的形態特征有一個充分的了解。由于檢測過程中諸多的人為因素，可能造成同一樣品得到不同的檢測結果。而且，如果長時間進行人工鑒定，容易引起視覺疲勞。

3.2 氣流儀測定法

氣流通過由試驗試樣組成的纖維塞，在刻度尺上指示出透氣性的變化，以通過纖維塞的流量或纖維塞兩端的壓力差表示。試樣的質量和體積對確定型式的儀器是常數。指示透氣性變化的刻度可以用流量或壓力差的適當單位來表示。此種方法無法定量地鑒別羽絨種類。

3.3 圖像分割法

針對傳統的人工檢測羽絨的種種弊端和不便，羽絨種類自動檢測成為一個趨勢。在自動檢測過程中，一個重要環節就是圖像分割，圖像分割的效果將直接影響到自動檢測的速度和準確率。所以，將遺傳算法引入到羽絨識別中來，利用基于遺傳算法的閾值分割算法提高了羽絨識別率。由于它利用圖像的灰度直方圖，以目標和背景之間的方差最大，動態地確定圖像分割門限值，因此是傳統方法中性能較好的一種。羽絨圖像閾值分割算法的提出和應用，提高了羽絨識別率，大大提高了羽絨種類自動檢測的水平和手段。但當目標的相對面積減小時，這些方法的性能則迅速下降。

3.4 SVM內核構建與優化

SVM內核構建與優化在羽絨檢測系統中的應用。支持向量機(SVM)是建立在統計學習理論(SLT)的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的一種新的通用學習方法，它根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力。目前，在模式識別方面，SVM算法在精度上已經超過傳統的學習算法或與之不相上下。將組合內核和優化算法應用到基于SVM的羽絨自動檢測系統中，使羽絨系統的識別性能有了較大提高。但是經過不斷的實驗檢測，發現識別結果不太令人滿意，需要進一步提高識別率。

3.5 DNA識別

國外已研制通過基因DNA序列來判定鵝、鴨等羽絨種類，但是該鑒定方法的代表性無法保證，并且，處理過程復雜、檢測周期長、檢測費用昂貴，故無法在羽絨行業推廣。

4 羽毛種類的化學溶解檢測法

羽毛纖維的耐酸性較好。角蛋白是羽毛纖維的主要成分，其分子結構中的氨基酸成分決定了羽毛纖維對酸具有一定的吸附能力和保持能力。堿不僅能夠破壞胱氨酸的二硫鍵，還能拆散肽鏈間的鹽式鍵，催化肽鍵水解，所以本文主要研究堿對羽毛的作用。堿對不同種類羽毛的作用是不同的。表1及圖1～圖5是相同質量的羽毛和一定濃度的堿作用時，溶解所需要的時間，氫氧化鈉溶液的質量濃度為10%。

表1 相同質量的羽毛在不同溫度下的堿液中的溶解時間

圖1 相同質量的羽毛在未加溫的堿液中的溶解時間

圖2 相同質量的羽毛在40℃的堿液中的溶解時間

圖3 相同質量的羽毛在50℃的堿液中的溶解時間

圖4 相同質量的羽毛在60℃的堿液中的溶解時間

圖5 相同質量的羽毛在80℃、100℃的堿液中的溶解時間

從以上的圖表中可以看出，隨著加熱溫度的升高，各種羽毛溶解的時間越來越短，在加熱情況下，鴨毛和鵝毛的溶解時間相接近，但是雞毛、鴿子毛、野雞毛、孔雀毛的溶解時間差異較大，尤其在加熱溫度為50℃時溶解時間差異較大，羽毛的溶解性差異可以作為羽毛種類鑒別方法之一。

5 結語

羽毛輕盈、柔軟，保暖性能優良，具有較好的生物相容性和保健作用，而且資源豐富，成本低廉，作為保暖填充材料已得到廣泛的應用，羽毛紗線、羽毛保暖絮片以及羽毛復合布等新型紡織品已經逐步開發出來。羽毛作為一種綠色天然蛋白質纖維，必將成為一種新的紡織材料，賦予紡織品以獨特的風格。羽毛資源的綜合開發利用，對發展循環經濟，實現“可持續發展”和“綠色消費”具有積極的現實意義。

相信隨著科學技術水平不斷提高，新型快速的羽絨檢測方法在不久的將來一定會誕生，以填補國內外在此領域的空白。

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