基于統計分析的紡織品近紅外光透射

唐 晨，王 妮，1b，施楣梧，俞建勇

（1.東華大學a.紡織學院；b.紡織面料技術教育部重點實驗室；c.現代紡織研究院，上海 201620；2.中國人民解放軍總后勤部軍需裝備研究所，北京 100082）

紅外攝影是指利用700～1 200nm波段的近紅外線感光成像，雖然該波段電磁波人的肉眼不可見，但數碼相機的影像感應器卻能很容易地捕捉到，并對其具有較好的接收記錄能力，能將物體反射、透射的不可見紅外圖像通過光電轉換成為可見的RAW（一種無損壓縮圖像，它的數據是沒有經過相機處理的原文件）影像，并且所形成的影像具有迷幻、空靈、奇異等常規可見光成像所不具有的特殊效果，視覺沖擊力強、表現力獨特[1－2].紅外攝影除了可以拍攝風格迥異的照片外，還在其他方面得到廣泛應用.例如，在刑事偵查上用于對文件和犯罪物證進行鑒別和揭示；在醫學上用于查找病變的細胞和組織；在植物學上用于對植物病理的研究等[3－6].

由于紅外攝影所采用的紅外光線波長比可見光長，對物質的穿透能力強，使得其常常與透視聯系在一起[7].紅外透視是指紅外線穿透衣服面料，經人體表面的皮膚反射后，再重新透射過衣服面料，最后在相機上成像的過程，所成的像具有近似“裸體”或“半裸”的效果[8].一般而言，對于輕薄面料或在面料吸濕的情況下，這種透視效果會更加明顯.為了防止紅外透視造成的不良影響及紅外光對正常影像形成干擾而產生偏色，很多數碼相機的廠商都會在數碼相機上面做一些限制性設置或者在鏡頭的前面安裝一個紅外截止濾鏡，這種濾鏡可以部分截止一些紅外線穿過鏡頭，而只允許可見光通過并成像[4].

文獻[9-12]研究了紡織品對紅外輻射的反射、透射和吸收，并建立了紅外輻射在單層、多層織物中透射、反射和吸收的模型，研究的紅外波段主要集中在中遠紅外部分，與近紅外波段的性質不同.為了研究影響常用服裝面料近紅外光透射／屏蔽效果的因素，本文測試了47種不同原料、厚度、孔隙率、面密度的平紋機織坯布在700～1 200nm波段的近紅外光透射率，利用SPSS軟件進行數據的統計分析，確定了影響透射率的主要因素，并通過主成分分析法提取了主要的影響因子并建立回歸方程.

1 試 驗

1.1 試驗材料

47種不同原料、厚度、孔隙率、面密度的平紋機織坯布樣品的基本參數如表1所示.

表1 試樣基本參數Table 1 Basic parameters of the testing fabrics

續 表

1.2 試驗方法

1.2.1 孔隙率測試

織物孔隙率的測試采用圖像處理技術進行，具體方法是首先利用KH-1000型三維視頻顯微鏡對織物進行拍照，由于所選織物為本色坯布，底板采用黑絨板，光源為100W鹵素燈，有效像素為850×984，根據面料孔隙率的差異分別選擇50，100，120，200倍的放大倍數進行拍照保存；然后應用Matlab軟件對所拍攝的照片進行圖像處理，即先將真彩色圖像轉化為灰度圖像，根據灰度直方圖選取合適的閾值對圖像進行二值化處理，使得孔隙和纖維分屬黑、白兩種顏色.圖1所示為所測試的其中一種織物的原始圖像與經過處理后的圖像的對比.孔隙率的計算如式（1）所示.

由圖1可見，短纖維紗線毛羽的存在對布面的孔隙率具有一定的影響.雖然毛羽的存在可能會造成計算孔隙率與實際孔隙率的差異，但實際上毛羽對近紅外光有一定的阻礙作用，會造成織物的近紅外光透射率下降.采用圖像處理的方法計算孔隙率，其結果更符合近紅外光透射的實際情況，這也是本文采用圖像處理的方法計算孔隙率而舍棄原始的織物緊度計算方法的原因.

1.2.2 透射率測試

透射率采用日立U-4100型紫外可見光近紅外分光光度計測試，選取700～1 200nm范圍內的近紅外光波，每間隔5nm測試記錄透射率T，掃描速度為600nm／min，測試結果取平均值.測試在標準溫濕度條件下進行.

1.2.3 統計分析

利用列聯表分析、相關分析對數據進行處理，找出所研究的變量中與織物近紅外光透射率有關的變量，并分析所篩選的變量之間是否具有一定的相關性.如果所篩選出的變量之間存在相關性，則利用主因子分析重新提取新的變量代替原有變量，使問題的分析簡化，并利用新的變量建立回歸方程，可對織物的近紅外光透射率進行預測.

2 結果與討論

2.1 原料的列聯表分析

由于原料屬于定性的分類變量，因此，需要對原料類別使用列聯表的分析方法.為了方便分析，這里首先從本文所選14種原料中挑選出使用數量較多的類型為3，6，9的3種原料，然后對其透射率進行分類，將透射率在0～25%之間的定為1類，透射率超過25%定為2類.整理后的原始數據如表2所示.

表2 原料類型為3，6，9試樣的列聯表Table 2 Sample with material types numbered 3，6，9

表3 實際計數與列聯表分析的期望計數Table 3 Actual count and expect count of column contingency table

經計算fisher's檢驗后的P值為0.02，小于0.05，因此認為原料與透射率的大小是相關的.在其他條件相同的情況下，原料對織物近紅外光透射的影響主要體現在纖維材料的反射和吸收上.對于表面反射而言，僅與3個因素相關：入射光的偏振態、入射角和介質的折射率，如根據菲涅爾的光反射基本原理，當光束正入射時，反射率n＝（n2－n1）2／（n2＋n1）2，其中n2和n1分別是形成界面的兩種物質的相對折射率.通常紡織纖維的相對折射率在1.5左右（這個值是相對真空而言，近紅外條件下的還要根據波長變化進行換算），對于反射率而言，兩者基本沒有差別.對于近紅外吸收而言，物質在近紅外光區域的吸收主要是X—H（X為C，S，O等）基團的倍頻和組合頻的振動吸收[13]，其吸收強度較基頻吸收小很多，吸收的光量與高分子聚合物的聚合度和結晶度有關.由于纖維規格和制造方法的不同，尤其是化纖，即使同種原料的纖維也會因結構上的不同而導致近紅外光的吸收存在差異.另外，生產時添加劑的種類和用量也會影響到其近紅外光吸收強弱.但總體上，常規紡織用纖維材料對近紅外光吸收光量有限，不到1／1 000[14－15]（除添加了如近紅外吸收劑等對近紅外輻射衰減具有較大影響添加劑的纖維），從而吸收所造成的影響也同樣可以忽略.因此，原料與透射率的影響有關并非源自于原料本身的吸收與反射，進一步分析發現，對于同一種原料的織物而言，當其透射率為1類時，往往對應于更大的面密度和厚度或更小的孔隙率，如對于編號為3的滌綸織物而言，屬于2類的編號為5，6，7，8織物的厚度、面密度和孔隙率數值較接近.同樣，對于屬于1類的編號為9和10滌綸織物，其與2類織物的不同之處在于具有較高的厚度、面密度和較低的孔隙率，導致透射率較低.綜上，原料對透射率影響歸根結底來自于織物厚度、面密度及孔隙率的影響，因此，下文將重點分析這3個因素對透射率的影響.

2.2 直接相關和偏相關分析結果

以織物的近紅外光透射率作為因變量，織物的厚度、面密度和孔隙率作為自變量，進行單因素簡單相關性分析，結果見表4所示.

表4 厚度、面密度和孔隙率與透射率的直接相關性Table 4 Direct correlation statistics between thickness，surface density，porosity and transmittance

通過直接相關性分析得知，織物的厚度、面密度和孔隙率都會影響織物的近紅外光透射率，且這3者的影響具有協同作用.厚度和面密度與織物的近紅外光透射率負相關，孔隙率與織物的近紅外光透射率正相關，即隨著厚度或面密度的減小，其織物的近紅外光透射率增加，而隨著孔隙率的增加其近紅外光透射率增加.這是因為織物厚度的增加會使得光線經過的路徑增大，增加了光線因材料本身吸收以及傳輸路徑上的反射和散射次數而造成的衰減，從而與透射率成負相關；織物的面密度大說明單位面積內的紗線質量大，這往往對應于較低的紗線線密度，從而引起厚度的增加或布面孔隙率的減小，因此也會對近紅外光透射率的大小產生影響.

為了更好地表征近紅外光透射率的影響因素，根據這3個變量所起作用的大小（權重），對其重新組合，為此，對這3個變量進行偏相關分析以消除其共線性影響，結果如表5所示.

表5 厚度、面密度、孔隙率之間的偏相關性Table 5 Partial correlation among the thickness，surface density and porosity

由表5可知，在控制孔隙率影響的前提下，厚度和面密度之間具有很高的正相關性，即在孔隙率一定時，隨著厚度的增加，織物的面密度也增加.同樣可以看出，在控制厚度的前提下，織物的孔隙率和面密度有一定的負相關性.而在控制面密度的前提下，織物的厚度和孔隙率之間沒有必然聯系.究其原因，應該是織物的厚度和面密度都受到經緯紗密度、紗線線密度、組織結構、紗線捻度、原料等因素的共同作用所致.而對于布面孔隙率而言，盡管可以通過設計多孔織物中孔隙的數量和大小改變織物面密度，但由于紗線線密度和織物組織結構的限制，其對厚度的影響有限，因此孔隙率與厚度的相關性較低.

由此可知，由于3個參數之間存在內在聯系，可以利用主因子分析法進行權重分析，提取新的影響變量.

2.3 因子分析結果與回歸模型的建立

借助因子的權重分析，提取了2個主成分，這兩個因子的累積貢獻率達到95.259%，因子1主要與厚度、面密度有關，因子2主要與孔隙率有關.采用方差最大旋轉法對主成分載荷矩陣進行旋轉，結果如表6所示.由表6可見，經過矩陣旋轉，載荷系數的取值更加極端.根據旋轉后的矩陣可以計算因子得分，具體如表7所示.

表6 因子的載荷矩陣Table 6 Component matrix

表7 因子得分系數矩陣Table 7 Component score coefficient matrix

由表7可知，主因子1（A）和主因子2（B）得分的表達式可以寫成：

其中：厚度、孔隙率與面密度的取值不是原始數據，而是經過標準化后的標準變量.

以近紅外光透射率作為因變量，回歸模型采用二元線性回歸，使用輸入回歸法進行擬合.表8給出了擬合方程的回歸系數及其檢驗，檢驗結果表明回歸方程是顯著的.

表8 回歸方程系數及回歸方程系數的檢驗結果Table 8 The regression coefficients and results of the tests

由表8得到主因子1與主因子2與近紅外透射率的回歸方程如式（4）所示.

經由回歸分析計算得到的近紅外光透射率與原數據相比，絕對誤差＜5%，可以較好地擬合.

通過透射率的回歸方程可以看出，從統計學的角度出發，主因子1每增加一個單位，透射率將下降5.589%，主因子2每增加一個單位，透射率將增加3.337%.鑒于二者的t統計量差值不太大，認為這兩個因子對透射率的依賴程度相當.因此，在織物的設計中建議：（1）采用增加緊度的方法來降低其近紅外光透射率，尤其是夏季面料，其以輕薄為主，增加厚度不切實際，在對織物其他性能影響不大的情況下，設計時可以適當增加經緯紗密度，以較好地減少近紅外光的透射；（2）對于一定線密度的紗線而言，機織物在設計時采用可增加織物厚度的組織（如凹凸組織、多層組織等），避免孔隙率較大的組織（如透孔組織），可以較好地減少近紅外光的透射率.

3 結 語

（1）通過利用SPSS軟件的列聯表分析，得出織物的厚度、孔隙率和面密度與透射率相關；相關分析進一步確定織物厚度、面密度和孔隙率與織物的近紅外光透射率具有直接相關性.

（2）通過偏相關性分析，確定織物的厚度、面密度和孔隙率之間具有一定的線性相關性，進而利用權重分析提取新的變量代替原有變量.

（3）通過主成分分析法，提取了兩個新變量來代替原來的厚度、面密度和孔隙率，并建立了近紅外光透射率與新的主因子之間的回歸方程，方程的絕對誤差在5%以內，可以進行較好地擬合.

（4）由回歸方程可知，兩個主因子對近紅外光透射率大小的影響相當，建議在織物設計時可采用較高緊度的織物或采用增加織物厚度的組織，以較好地減少近紅外光的透射率.

參 考 文 獻

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