雙組分纖維織物光譜圖數據庫的建立及其優化

李 澤，劉雅玲,2

(1.河北科技大學 紡織服裝學院,河北 石家莊 050018； 2.河北省紡織服裝技術創新中心，河北 石家莊 050018)

我國FZ/T 01057—2007《紡織纖維鑒別試驗方法》中有8種纖維檢測方法：燃燒法、顯微鏡法、溶解法、含氯含氮呈色反應法、熔點法、密度梯度法、紅外光譜法、雙折射率法。通常燃燒法、顯微鏡法、熔點法用于纖維的定性測試，紅外光譜法、溶解法用于纖維的定量測試，定量測試方法以溶解法為主。溶解法耗時較多，無法應對逐年上升的纖維含量送檢需求。光譜檢測法具有快速、環保、無損試樣等優點，純纖維織物紅外光譜檢測法已經在實際中應用，我國已有相關標準FZ/T 01057.8—2012《紡織纖維鑒別試驗方法 第8 部分：紅外光譜法》。經過國內外學者研究，雙組分纖維織物的定性和定量判別技術和方法已經可以實現。本文旨在根據雙組分纖維含量混紡比例范圍以及GB/T 29862—2013《紡織品 纖維含量的標識》允差，剔除非常規纖維混紡比例范圍，優化光譜圖數據庫，減少建立光譜圖數據庫的工作量，使光譜檢測法更加普及，為纖維含量檢測提供技術支持。

1 拉曼光譜法

1.1 拉曼光譜原理

拉曼散射是光子和物質分子發生非彈性碰撞的結果，光子與物質分子間產生能量交換，光子不但發生了方向上的改變且能量會減少或增加。同一種物質分子，當入射光頻率發生改變時，雖然拉曼線的頻率會隨之改變，但拉曼位移卻始終保持不變，因此拉曼位移與入射光頻率無關，它只與物質分子的振動和轉動能級有關。不同的物質分子有不同的振動和轉動能級，導致它們的拉曼位移也不相同，因此拉曼光譜可以通過分子識別對物質進行定性判斷[1]。

1.2 在紡織纖維檢測方面的應用

含水以及吸濕性強的纖維適宜用拉曼光譜法進行檢驗，因為水的拉曼效應較弱，對光譜的影響較小。紅外光譜反應的原理主要是檢測含H基團分子的振動，如C—H、O—H、S—H、N—H等，由于H基團分子容易受空氣中水的影響，所以對檢測環境的濕度具有嚴格要求[2]。拉曼光譜在糧食污染、添加劑檢測方面已成功試用，且向小型化、便攜式方向發展[3-4]，采用表面增強技術可獲取更好的光譜圖[5]。

2 紅外光譜法

2.1 紅外光譜法測試原理

根據光的波長不同，可以將紅外光劃分為近紅外、中紅外和遠紅外3個波段，近紅外的波長范圍是780～2 526 nm，以紅外光源照射纖維，引起纖維中化合物分子震動或者轉動能級的躍遷，分子可以吸收與其內部的化學鍵振動頻率一致的紅外光能量，由基態躍遷至高能級，在此過程中化合物吸收紅外光產生紅外光譜，由于物質內部結構的不同產生的光譜也不同，所以可以根據特征峰的數量、位置、強度等信息得到物質內部結構的信息，對不同物質進行判斷[1]。

2.2 在紡織品纖維檢測領域的應用

對于單組分纖維的定性判斷，依靠不同纖維具有不同的光譜峰值可以將不同的纖維區分開，如牦牛毛在1 040.9 cm-1有特征峰，但羊毛在此處沒有特征峰，可依據1 040.9 cm-1處的特征峰區分羊毛與牦牛毛[6]。

紅外光譜儀采用漫反射檢測方式和透反射檢測方式，透反射檢測方式比漫反射檢測方式的吸光度要高，所以透反射檢測方式更適合于紡織品纖維含量的檢測。根據朗勃比爾定律有以下公式。

A(v)=a(v)bc

式中：A(v)為吸光度,(mol·cm)/L；a(v)為織物樣品近紅外光吸收系數；b為織物樣品化學組分濃度,mol/L；c為光程,cm。測試樣品的吸光度與其濃度成正比，此式成立的前提是被檢測樣品具有獨立的吸收峰，不適用于譜峰重疊的情況，設計全反射擋板使光源2次穿過樣品以增大光程，進而增大吸光度，這樣可以有效地解決紅外光譜信號弱的問題[7]。

3 光譜數據庫的建立

有些服裝面料由多種纖維組成，主要是面料織造過程中使用了混紡紗，混紡紗是由2種及以上不同纖維混合紡織而成，混紡的目的是為了提高紗線的性能，達到取長補短、降低成本、增加品種、獲得特殊風格的效果[8]。如將羅布麻纖維與棉、德絨細特腈綸纖維混紡可以提高羅布麻混紡織物的保暖性能[9]。

光譜技術是一種間接檢測技術，紅外光譜以及拉曼光譜技術都需要建立好標準樣品的光譜數據庫，以此作為未知檢測樣品的特征匹配光譜，因此標準樣品的制備和選擇需要結合化學計量確定標準樣品纖維的準確成分以及含量[10]。

紡織品光譜數據庫的建立是一項非常龐大的工作，需要測量各種纖維及不同纖維比例的光譜圖，比如棉和氨綸的混紡織物，棉纖維含量從90%到10%，相對的氨綸從10%到90%，纖維含量不同其光譜圖也不相同，因此棉/氨綸混紡織物理論光譜圖數量應為98張(除去100%棉和100%氨綸)。但是事實上一件衣服的成分不會是100%氨綸、氨綸含量極少或含量超過50%，因此排除不可能出現的織物混紡比例，可以減少光譜圖的測量數量。

3.1 根據國標中纖維含量允差優化數據庫

依據GB/T 29862—2013中的要求，產品或產品的某一部分完全由1種纖維組成時，用“100%”“全”或“純”表示纖維含量，允差為0。產品或產品的某部分含有2種及以上的纖維時，除特定情況，標簽上表明的每種纖維含量允差為5%，填充物的纖維含量允差為10%。當標簽上的某種纖維含量≤10%時，纖維含量允差為3%，當某種纖維含量≤3%時，實際含量不得為0。

使用近紅外光譜儀對樣品的纖維含量進行定量檢測，紅外光譜測量結果對比手工分解法的測量結果，誤差控制在2%以內，絕大多數控制在1%以下，滿足GB/T 29862—2013當某種纖維含量小于10%時，纖維含量允許誤差為3%的要求[11]。

3.2 光譜數據庫的優化

3.2.1 國家標準允差法

因為GB/T 29862—2013對纖維含量允許有一定范圍的誤差，所以混紡織物定量分析的標準光譜數據庫的建立可以按照允差范圍分段，減小建立光譜數據庫的工作量，以棉/滌混紡織物為例，棉的含量從10%～90%對應滌綸含量從90%～10%的數據庫建立，若不分段，數據庫的建立需要測量近90張光譜圖，而且對測試樣的精度要求高，因此工作量和資源的需求量大；按照5%的允差范圍(10%～15%、15%～20%、20%～25%，…)只需要測量18張標準式樣的光譜圖，減小了工作量，且滿足GB/T 29862—2013的要求。棉從0～10%對應滌綸含量100%～90%或者滌綸0～10%對應棉的含量100%～90%時，允差為3%(1%～3%、3%～6%、6%～9%、9%～10%)，需要測量4張標準樣品光譜圖添加至數據庫。依據GB/T 29862—2013的允差范圍，按照分段的方法，建立光譜圖數據庫的工作量將大大減少，為光譜檢測方法定量檢測纖維含量的推廣起到積極作用。

3.2.2 纖維混紡比例范圍法

為減少建立光譜圖數據庫的工作量，一方面可以根據GB/T 29862—2013允差分段測試標準樣品的光譜圖，另一方面還可以依據纖維的性能限定織物混紡比例范圍。某些類型的纖維在混紡過程中含量分布不會是從0～100%，而是控制在一定范圍內，例如棉/氨綸混紡織物中氨綸的含量通常為10%左右，氨綸含量在20%時已經可以滿足日常穿著要求，某些對于彈性要求較高的織物(文胸、健身彈力短褲等)氨綸含量可能達到40%，因此在建立氨綸混紡織物的光譜圖數據庫時根據GB/T 29862—2013中的要求，只需要測量氨綸含量在1%～3%、3%～6%、6%～9%、9%～10%、10%～15%，…，35%～40%范圍中的標準樣品光譜圖，纖維含量大于10%時GB/T 29862—2013允差分段法可以將測量工作減少為分段前的1/5，纖維含量小于10%時GB/T 29862—2013允差分段法可以將測量工作減少為分段前的1/3，依據纖維性能劃分多組分纖維織物的混紡比例范圍能減少測量工作。以氨綸混紡織物為例，日常穿著服裝中氨綸含量在15%左右能達到服裝想要的彈性，某些高彈性的功能性服裝如泳衣、瑜伽服、緊身衣等的氨綸含量多在40%左右。建立氨綸織物光譜圖數據庫時，只需要測量氨綸含量在40%以內的織物就能滿足檢測要求，氨綸含量大于40%的部分無需測量。

3.3 混紡織物混紡比例范圍

以下統計了上海S公司的某子品牌2019年夏、秋、冬3個季度126款產品，包括服裝90款(上裝59款、下裝22款、連身裝9款)、書包11款、帽子15款、手套5款、圍巾5款等。其中服裝每款的生產數量約為1 200件，126款服裝的生產總數為51 200件，研究的樣本數據具有一定的規模，且有一定的代表性。統計此126款產品的面料成分、混紡數量、混紡纖維搭配類型、纖維含量的混紡比例范圍等數據，126款服裝中有16款產品有里料和拼接面料，總面料類別為142種。統計以上所需面料數據，為建立纖維定量分析光譜數據庫提供依據和素材。

由統計數據可知，織物纖維以單組分、雙組分、三組分和多組分混紡為主頻數，分別為46、53、35、8，在統計總數中占比分別為33%、38%、25%、6%。對于單組分纖維的定性鑒別，光譜圖數據庫的圖數等于纖維種類數量，數量越少，光譜圖數據庫的建立越簡單。對于纖維定性鑒別的研究較多，技術設備較成熟，目前可以實現利用物理檢測方法對纖維進行快速定性判斷。

以上S公司數據量較少，為使統計數據更具有代表性、涵蓋的范圍更廣，網上統計743款服裝的面料成分，搜尋數據之前先制定好尋找服裝面料的類型，按性別分為男裝和女裝，男裝340款、女裝375款；按年齡劃分為兒童服裝、少年服裝、中年服裝、老年服裝；按服裝大類分為上裝和下裝，上裝543款、下裝200款；按服裝詳細類型上裝分為：短袖T恤、長袖T恤、毛衣、衛衣、襯衫、夾克、羽絨服、秋衣、保暖內衣、西服、風衣、文胸、連衣裙、睡衣；下裝分為：秋褲、內褲、運動褲、短褲、短裙。743款服裝的面料纖維含量種類，單組分、雙組分、三組分混紡為主頻數分別為243、307、149，多組分混紡織物頻數為44。

在743款服裝中單組分纖維的種類和出現的頻數由高到低，棉 109、滌綸 66、錦綸 14、桑蠶絲 12、羊毛 11、粘膠纖維6、新型聚酯纖維 6、山羊絨 4、亞麻 4、萊賽爾纖維3、三醋酯纖維 3、莫代爾纖維2、聚氨酯PU 1、柞蠶絲 1、腈綸 1。

對于單組分纖維織物的定性分析，設置閾值，提取已知純纖維的特征峰，建立純纖維的光譜圖數據庫，提取待測樣品的特征峰，運用識別算法與數據庫中各纖維的特征峰進行匹配，進行待測纖維的定性判斷[12]。利用自適應迭代重加權懲罰最小二乘算法以及小波變換法對拉曼光譜進行預處理，扣除光譜中的噪聲、各種干擾因素，如熒光背景、基線漂移、雜散光等，提高光譜信息的準確率，拉曼光譜結合合適的預處理方法可以有效地對不同纖維成分的紡織品進行分類鑒別[13]。

743款服裝中細分棉/滌織物的混紡比例以及各分段頻數的棉/滌混紡比例及頻數。棉/滌混紡比例及頻數如表1所示。

表1 棉/滌混紡比例及頻數表

結合GB/T 29862—2013允差范圍，當纖維含量小于10%時，誤差不超過3%；當纖維含量大于10%時，誤差不超過5%。統計棉/滌混紡比例范圍為：棉5%～95%，滌綸95%～5%；棉/滌混紡織物需要測量的光譜圖數量為：5%～8%、8%～10%、10%～15%、15%～20%，…，85%～90%、90%～93%、93%～95%共需要測量20張光譜圖，如果不按國家標準的允差范圍和統計纖維混紡比例范圍，需要測量光譜圖90張，因此本文實驗可減少70張工作量。

細分棉/氨綸混紡織物的混紡比例，因為氨綸的混紡比例范圍比較集中，可以直接統計出詳細的百分比，棉/氨綸混紡比例及頻數表如表2所示。

表2 棉/氨綸混紡比例及頻數表

結合GB/T 29862—2013允差范圍和以上表格對棉/氨綸混紡織物的纖維含量統計棉/氨綸混紡比例范圍為：棉65%～99%，氨綸35%～1%；棉/氨綸混紡織物需要測量的光譜圖數量為：65%～70%、70%～75%、75%～80%、80%～85%、85%～90%、90%～93%、93%～96%、96%～99%共8張光譜圖，如果不按GB/T 29862—2013的允差范圍和纖維混紡比例范圍統計，需要測量光譜圖34張，因此本文實驗可減少26張工作量。

根據以上原理，網上調查的743件混紡織物光譜圖優化數量表如表3所示。

表3 網上調查的743件混紡織物光譜圖優化數量表

4 結束語

通過對光譜檢測法的基本原理和技術在紡織領域應用現狀的分析，得出建立光譜圖數據庫是光譜檢測技術廣泛應用的前提。針對上海S公司2019年秋冬季度服裝統計，同時對淘寶網上收集的743款服裝的面料成分組成進行統計，歸納出頻數最高的雙組分織物為棉/滌綸、棉/氨綸、滌綸/氨綸混紡織物。棉/滌綸混紡比例范圍為：棉5%～95%，滌綸95%～5%；棉/氨綸混紡比例范圍為：棉65%～99%，氨綸35%～1%；滌綸/氨綸混紡比例范圍為：滌綸78%～98%，氨綸22%～2%等。依據GB/T 29862—2013中纖維含量的允許誤差范圍，提出了先統計織物混紡比例范圍，再分段測量光譜圖，建立光譜圖數據庫的優化方法，將光譜圖的測量數量減少為優化前的1/5甚至1/10，減少了建立光譜數據庫的工作量，體現了先統計織物混紡比例范圍再分段測量方法的優勢。