麻棉混紡織物纖維含量自動分析儀的研發

麻纖維具有透氣、吸濕、防靜電、抗霉殺菌等優良特性，俗稱“天然纖維”之王[1]。在紡織品中，紡織用的麻纖維最常見的有亞麻、苧麻和大麻，且通常與棉混紡。但麻和棉都是植物纖維素纖維，混紡后既不能用化學分析方法測定其成分含量，也不能用機械的方法將它們分開[2]。只能用物理法對其進行定量，通過人工操作纖維細度分析儀進行試驗。但是這個方式存在耗費時間長、檢測人員容易疲勞、穩定性無法保證等問題。

當前，越來越多的高端技術不斷運用到紡織業，其中AI技術在紡織領域具有廣泛的應用場景。本文針對棉麻定量方法進行了智能創新改進，利用AI纖維成分定量分析儀（型號：FC-1）對試樣玻片進行拍照以及對圖片切割處理分類，最后通過軟件計算來定量。通過大量的圖片對儀器進行訓練學習，并試驗對比AI纖維成分定量分析儀和傳統人工顯微鏡檢法的測試數據差異。

1 測試原理

1.1 測試標準依據

我國現行的麻棉定量標準主要有FZ/T 30003—2009《麻棉混紡產品定量分析方法纖維投影法》[3]和SN/T 0756—1999《進出口麻/棉混紡產品定量分析方法纖維投影儀法》[4]，本試驗均以FZ/T 30003—2009《麻棉混紡產品定量分析方法纖維投影法》作為標準測試依據。

1.2 試驗原理

將麻棉混紡紗制成載玻片，放在纖維投影儀下面觀察和分別計數混紡的兩種纖維的數量，即兩種纖維的根數，再分別測量出兩種纖維各自的直徑，從而計算出各種纖維的重量百分比。其計算公式如（1）～（5）所示。

式中：

X1——麻纖維的計算重量百分含量，%；n1——麻纖維的折算根數，根；n2——棉纖維的折算根數，根；d1——麻纖維的平均直徑，μm；d2——棉纖維的平均直徑，μm；ρ1——麻纖維的密度，g/cm3；ρ2——棉纖維的密度，g/cm3；R——苧麻纖維的重量百分含量（凈干含量），%；H——大麻纖維的重量百分含量（凈干含量），%；F——亞麻纖維的重量百分含量（凈干含量），%；X2——棉纖維的重量百分含量（凈干含量），%；A——麻纖維的重量百分含量（凈干含量）（苧麻A=R，大麻A=H，亞麻A=F），%。棉麻纖維密度采用FZ/T 30003—2009附錄D纖維密度。

1.3 AI纖維成分定量分析儀學習訓練

在測試之前，需對AI纖維成分定量分析儀進行訓練，根據各纖維在顯微鏡下縱向面形態特征，建立大數據庫，并不斷地訓練糾錯。在顯微鏡下，棉纖維的縱截面扁平帶狀、天然轉曲，麻纖維有橫節、輪廓硬朗，如圖1和圖2所示。

圖1 棉纖維縱面圖

圖2 麻纖維縱面圖

由圖1和圖2可知，在顯微鏡下，棉、麻都有足夠的典型特征加以區別。在制成的玻片背景較為干凈單一的前提下，如圖3所示，AI可通過大量樣品進行有效的訓練，建立大數據庫。經過訓練，AI 的圖像識別精度不斷增加，識別度達98%以上，趨于穩定。通過AI對纖維自動分類后，再通過圖像處理算法對其測量直徑，最后根據公式（1）～（5）算出麻、棉的重量百分比，結果情況如圖4所示。

圖3 AI識別精度變化

圖中棉的可能性是82%，麻的可能性是95%。

圖4 麻棉模型最終的識別結果舉例

2 試驗部分

2.1 試驗儀器

傳統顯微鏡法：哈氏切片器、玻璃載玻片、玻璃蓋玻片、液體石蠟、CU-6型纖維細度分析儀。

AI自動分析法：哈氏切片器、玻璃載玻片、玻璃蓋玻片、液體石蠟、AI 纖維成分定量分析儀（FC-1）。

2.2 試驗樣品

棉、亞麻混紡樣品10個，試樣編號為1#～10#；棉、苧麻混紡樣品10個，試樣編號為11#～20#；棉、大麻混紡樣品6個，試樣編號為21#～26#。

2.3 試驗操作

為了確保試驗結果的穩定性，排除樣品不均勻引起的誤差，對于同一份試樣，傳統顯微鏡法和AI智能法都是用同一個載玻片對該試樣進行先后測試。

2.3.1 傳統顯微鏡法操作

對于纖維根數的計數：將制好的載玻片放在纖維細度分析儀的載物臺上，打開CU-6纖維細度分析儀軟件，選取標準FZ/T 30003—2009，從靠近視野的最上角或者最下角開始計數。當載玻片沿水平方向緩緩移動越過視野時，識別和計數纖維，在越過視野的每一個行程后，按載玻片與蓋玻片接縫處液體石蠟形成的痕跡為標志，將載玻片向上或向下垂直移動一個視野，然后再反方向沿水平方向緩緩移動越過視野，識別和計數纖維，重復操作直至載玻片上的全部纖維數完，其計數根數應在1000根以上。

對于纖維直徑的測定：將制好的載玻片放在纖維細度分析儀的載物臺上，打開CU-6纖維細度儀軟件，調焦至每根纖維邊緣清晰，測量纖維長度中部寬度作為直徑，每種類型的纖維要測量200根以上。

2.3.2 AI自動分析法的操作

將制好的載玻片放在AI 纖維成分定量分析儀的顯微鏡載物臺上，打開AI麻棉智能定量軟件，選擇要測試的纖維種類，微調顯微鏡直至成像清晰，點擊“開始”即可。整體設備及棉麻定量界面如圖5、圖6所示。

圖5 AI纖維成分定量分析儀

圖6 棉麻定量界面

表1 棉、亞麻混紡樣品測試結果比較

表2 棉、苧麻混紡樣品測試結果比較

表3 棉、大麻混紡樣品測試結果比較

3 結果與分析

對26份樣品進行對比測試，其中棉、亞麻混紡樣品測試結果如表1所示，棉、苧麻混紡樣品測試結果如表2所示，棉、大麻混紡樣品測試結果如表3所示。其中的測試時間為平均測試時間，不含制備樣品時間。

由表1～表3可知，26個棉、麻混紡試樣中，傳統顯微鏡法與AI自動分析法檢測結果的最大絕對誤差是棉、苧麻混紡，其中試樣19#達到3.79%。在總的試樣中，絕對誤差不超過2%的有20個試樣，占總試樣量的77%，滿足標準允差（2%以內）。

在檢測結果穩定、誤差小的同時，AI自動分析法將測試時間由50min縮短為5min，使檢測速度提升了10倍。

另外，對于第三方檢測機構而言，FZ/T 30003—2009要求一個試樣至少做兩次，而且兩次試驗結果之差在±2%以內方可出具報告，若采用AI自動分析儀來測定麻棉混紡織物纖維含量，則檢測效率將會大大提高。

4 結論

本文利用AI自動化技術，通過不斷訓練學習，完善數據庫，研究了麻棉混紡織物的纖維含量測試的新方法。試驗數據顯示其測試結果穩定、高效、消除人為誤差，將AI自動測試儀運用到纖維含量檢測中，既可提高行業內競爭水平，也大大降低了檢驗員的工作強度，可為企業和第三方實驗室提供強有力的幫助。