近紅外光譜分析技術在紡織品成分檢測中的應用

陶志強

(上海紡織集團檢測標準有限公司,上海200082)

在紡織品檢測中,纖維成分檢測是一項非常重要的檢測項目,作為第三方檢驗機構,必須擁有準確、快速、環保的檢測手段和檢測儀器,來滿足市場的需求。然而,傳統的檢測方法如顯微鏡法、手工拆分法、化學分析法、熔點法等,檢測周期長,步驟繁瑣,化學試劑有毒有害,對環境污染大,且檢測過程中對樣品需要破壞。因此,為了滿足生產、貿易和消費的需要,開發一種高效、簡捷、無化學試劑傷害的檢測方法是紡織檢測人員所期待的,而近紅外光譜檢測技術就具有檢測周期短、操作方便、無污染的特點,并且能快速準確地檢測出多種成分及其含量,降低了紡織品檢測的成本,大大提高了紡織品成分檢測的效率。

1 近紅外光譜分析技術的內容及近況

1.1 近紅外光譜分析技術的主要內容

近紅外光譜,英文名稱為Near Infrared Spectroscopy(NIRS),當紡織品樣品受近紅外光的照射時,近紅外光就會被樣品中的一些成分吸收并融合,而組成該材質的紡織品的分子會發生變形,形成近紅外光譜。相對于過去檢測紡織品質量的方式,近紅外光譜分析技術具有較多的優點:(1)高效率、高速率;(2)適用對象較多;(3)對紡織品無傷害,對環境無污染;(4)使用儀器造價低,購買成本低,能進行在線分析;(5)操作儀器的步驟簡單易懂,操作人員無需較高的專業知識。但是,該技術也存在一定的不足:(1)受其自身缺陷的影響,不可以使用痕量分析方法進行數據分析;(2)由于其檢測對象的束縛,其檢測限定于一些具有特定屬性的紡織品;(3)受間接測量方式的影響,其檢測的精度有一定的上限。總體而言,近紅外光譜分析技術在檢測紡織品成分的方式里算是不錯的選擇對象。

1.2 近紅外光譜分析技術的近況

英國天文學家William Herschel第一次發現近紅外光譜技術時,并不能夠直接使用它進行分析工作,而是作為一種間接分析技術加以利用,但隨著時間飛逝,近紅外光譜技術已經有了更大的發展,特別是它的研究與使用過程上。近紅外光譜技術將在使用傳統的檢測方式獲得相關數據后,開始建立數據模型來展開紡織品樣品的鑒別、檢測工作。近紅外光譜技術也開始更多地應用于其他的包括農業、石油、醫藥、食品材料等的領域。在紡織品檢測方面,也有了一定的發展:

1.2.1 紡織質量的有效控制

經過多人的研究與試驗,發現近紅外光譜分析技術對紡織工業的質量控制起到了極大的推進作用,它能有效保障其質量。

1.2.2 廢舊紡織品檢測的近況

一些團隊為進一步分析近紅外光譜技術,選擇用此類技術檢測棉制產品中存有的雜質,發現如果較好地利用近紅外光譜技術可以有效地檢測并挑出其中使用了廢舊棉制成的紡織品。而有另一團隊也對此做了相似的實驗,該團隊以Fortier為代表,在實驗過程中發現近紅外光譜分析技術對廢舊棉質紡織品的檢測率高達97%以上。以李楓為代表的科學實驗團隊也做了相關實驗,他們主要是針對廢舊混紡織物采用近紅外光譜分析技術進行光譜樣本的測量與分析,實驗發現其檢測率竟也徘徊于90%上下。

1.2.3 紡織成分檢測的近況

有團隊通過選擇BRUKER公司的近紅外光譜儀來進行相關實驗,又使用混紡毛織品進行近紅外光譜技術的檢測實驗,通過形成一個高效的數學模型針對采用了不相同的染料制成的混紡毛織品來更好地做定量分析工作,該實驗證實了近紅外光譜分析技術的可靠性。

2 近紅外光譜分析技術在紡織品定性分析中的應用

紡織品定性檢測是紡織品質量檢測中非常重要的檢測項目,也是成分檢測的基礎。近紅外光譜作為定性檢測的新型技術,具有快速、準確、對樣品不破壞等特點,越來越被各個檢測機構所應用。近紅外光譜區的波長范圍為750～2 500 nm,有機物的近紅外光譜不僅包括分子的結構、組成、狀態等信息,還反映了樣品的密度、粒度,以及高分子的聚合度和纖維的直徑等物理狀態信息。因此,通過掃描已知樣品成分獲得各種成分的標準近紅外光譜圖,比對已知樣品標準光譜圖,便可獲得未知樣品的成分。近紅外光譜定性分析就是采用樣品光譜與標準光譜比較,獲得樣品的具體成分,因此,建立可靠的標準光譜圖是定性分析的重要前提。所以,建立標準光譜圖必須對實驗中每個樣品掃描數十次以上,取同類樣品的平均光譜作為該類樣品的標準光譜。2009年,柴金朝利用近紅外光譜分析技術對75個純棉、純滌、棉/滌、棉/氨樣品進行定性聚類分析,采取主成分分析法提取特征光譜,利用馬氏距離對樣品進行聚類分析,取得了很好的歸類效果,驗證了近紅外光譜法應用于紡織品定性分析的可行性。同年,王丹紅采用判別分析、主成分分析和Mahalanobis距離對Tencel、棉、粘膠、銅氨等纖維進行快速鑒別,分析結果表明該方法為Tencel、棉、粘膠、銅氨進行歸類提供了一種可靠、簡便的手段,盲樣檢測的準確率可達97%。2010年,趙國利用5批羊毛羊絨共30個樣品采用定性方法進行了建模,并采用模型對原樣品進行了驗證,驗證結果良好。2016年,付建華分析了892個樣品,包括滌、麻、棉、絲、羊毛、滌棉和滌毛等,開展了短波中波近紅外光譜分析技術在紡織品成分檢測中的應用,研究分析了同Savitzky-Golay SG滑方式對模型效果的影響,提出了wald-wolfowitz法對校集和預測集樣品的光譜和理化值進行檢驗,建立了基于中波近紅外光譜的紡織品成分鑒別和含量檢測模型,提出了稀疏分析SPCA方法,克服了樣品顏色對模型的影響,建立了基于短波近紅外光譜的紡織品成分鑒別模型。大量的研究成果表明,利用近紅外光譜檢測技術對紡織品實現快速無破環性鑒別是可行的。

3 近紅外光譜分析技術在紡織品定量分析中的運用

3.1 試樣的準備

從常規檢驗的樣品中選取50塊已知成分不同顏色的混紡樣品,選取的樣品混紡均勻,且進行了無涂層和粘合劑處理。選取的樣品大小不得小于A4紙,把樣品對折再對折,疊好的樣品大于掃描光圈,不能讓光源透過。目前公司建立的數據庫包括棉/氨綸、粘膠纖維/氨綸、聚酯纖維/氨綸、錦綸/氨綸、聚酯纖維/粘膠纖維/氨綸、聚酯纖維/棉/氨綸等。

3.2 試驗方法

掃描前,近紅外光譜儀需預熱1 h,自檢和標準校驗通過后方可使用,掃描過程中保持室內溫度在(25±2)℃,嚴格控制室內濕度。用近紅外光譜分析儀對每塊樣品進行正反兩面掃描,并對兩條光譜進行比較,若存在明顯形狀差異或者漂移擴大,需對該樣品進行重新掃描,取其平均值,即可得到該織物的成分定量結果。

3.3 結果分析

選取10塊聚酯纖維/氨綸樣品分別用化學分析法和近紅外光譜法進行試驗,得到的數據見表1。

表1 10塊聚酯纖維/氨綸樣品中氨綸含量測試結果

可以看出,10個樣品的兩種方法的檢測結果都具有很高的準確性。比較可知,氨綸含量最大絕對偏差為0.8%,最小絕對偏差為0.2%,根據標準GB/T 29862-2013《纖維含量的標識》規定,當標簽上某種纖維含量≤10%時,纖維含量允許偏差為±3%,因此,近紅外光譜分析技術在進行定量分析時,掃描的結果達到了成分定量的要求。另外,對棉/氨綸、粘膠纖維/氨綸、錦綸/氨綸、聚酯纖維/粘膠纖維/氨綸、聚酯纖維/棉/氨綸進行同樣的檢測,也達到了理想的效果,證明近紅外光譜技術在成分定量分析中是可行的。

4 結語

為加快檢測出近紅外光譜分析技術在檢測紡織品成分的效率好壞與否,對近紅外光譜分析技術的具體內容和近況進行了了解,分析了近紅外光譜分析技術在紡織品定性分析和定量分析中的運用,較好地展現了近紅外光譜分析技術的分析過程與應用。該技術在質量與效率方面都是具有較好的效果,在一定程度上為人民的生活提供了質量保障,同時也推進了我國紡織業的發展。