基于物理法的紡織品導電纖維含量測定研究

文/郭瑾

隨著科學技術的發(fā)展，紡織品也漸漸不再局限于簡單的布料，而是加入了更多的功能性因子，這些功能性因子不僅能提升紡織品的美觀度，還能實現防靜電、抗干擾等功能。這些功能性紡織品給人們的生活帶來了便利，也帶動了科學技術的發(fā)展。目前，功能性紡織品類型有很多，例如運動、國防等，都有各自的專屬用途，國際上對功能性紡織品的需求量也越來越大。導電纖維加入紡織品后可以消除紡織品中的靜電，解決了人們的困擾。常見的導電纖維以滌綸和尼龍為基料，當導電纖維與不同成分的纖維混合時，可以通過化學方法進行定量分析，但常規(guī)的化學測定方法無法對導電纖維與其他纖維混紡紡織品進行檢測，因此設計基于物理法的紡織品導電纖維含量測定方法。

1 基于物理法的紡織品導電纖維含量測定方法設計

1.1 篩選導電纖維檢測原材料

導電纖維應用的范圍較廣，如抗靜電、導電、電磁波屏蔽等，篩選導電纖維檢測的原材料十分重要，導電纖維檢測原材料的導電顆粒和基體聚合物需要具有更好的相容性。由于PET（聚對苯二甲酸類塑料）基團剛性高，熔點高，分子鏈結構立體化程度高，因此其能夠緊密地聚集在一起。

采用PET作為導電顆粒的規(guī)整度高，不易實施，碳黑顆粒是大量碳黑微晶圍繞中心密集聚集而成的顆粒狀物質，在碳黑顆粒中，碳原子排列成與石墨相同的形狀，形成碳黑準晶。在碳黑顆粒的準晶中，碳原子形成規(guī)則的六邊形環(huán)網平面層，碳原子連接的結構稱為碳黑微晶混沌層結構。

在結構層面上，這種混亂的碳黑微晶混沌層結構也被稱為初級結構，具有初級結構的碳黑顆粒稱為初級顆粒。球形顆粒是碳黑粒子的最小顆粒，不能與團塊分離，只能通過化學鍵結合在一起，形成穩(wěn)定的基本結構，其也是后續(xù)加工和使用過程中的最小單元，這些球形顆粒聚集形成葡萄狀聚集體，聚集體堆積形成更多的聚集體。不同層次之間的力是范德華力，碳黑通常以塊狀存在，因此，本方法將碳黑粒子作為纖維檢測的原材料。

1.2 基于物理法分析紡織品NIR反射光譜特征

由于不同類型樣品的特性不同，通常需要不同的檢測方法，近紅外光譜檢測方法是物理法中的一種，常常可以用來分析NIR反射光譜特征。由于從光源入射點到接收點的光路是恒定的，因此測得的吸光度必須嚴格符合光源定律。當樣品表面發(fā)生漫反射時，由于樣品的表面效應往往會發(fā)生散射，光的方向和路徑不確定。漫反射檢測可以適用于固體、粉末、液體等各種狀態(tài)的樣品，但大多數紡織品是薄而輕的，厚度不均勻。在傳統(tǒng)的漫反射檢測中，使用實驗室光譜分析設備測量紡織品的近紅外光譜時，大部分光要么直接透過樣品，要么直接散射通過樣品，由于檢測探頭接收到的織物漫反射光非常微弱，影響定量分析的準確性，因此，本文根據織物的輕薄設計了一種織物近紅外光譜吸光度增強技術，此時的NIR反射光譜特征如圖1所示。

圖1 NIR光譜特征

由圖1可知，載荷矩陣表示譜矩陣變化最大的方向，主要反映變量權重的變化規(guī)律。第三主成分因子對應的載荷向量主要反映了近紅外光譜因詳細信息而發(fā)生的變化，即頻率振動結合兩倍含氫基團引起的光譜峰強度變化。

1.3 建立紡織品纖維測量模型

近紅外光譜采集到的光譜差異不僅受樣品化學成分的影響，而且也會受到其他外部因素的影響。影響非化學成分光譜差異的主要因素有兩個，即儀器的物理性能和紡織品樣品性能。在紡織品NIR光譜采集中，紡織品NIR光譜受紡織品顏色和織造工藝等物理特性的影響。因此，校正處理方法尤為重要，通常采用光譜校正處理方法來減少或消除物理性質的影響。一階和二階導數可以減去紡織品近紅外光譜的基線漂移量，從而校正光譜，提高光譜的有效性。差分校正處理可以放大有效信息，也可以放大噪聲信號。因此，導數通常與平滑算法相結合，用于光譜校正，基于此建立的纖維測量模型如圖2所示。

圖2 纖維測量模型

由圖2可知，當輸入變量為前三個主成分因子時，模型的正確判別率達到100%，但激活函數對模型的正確判別率沒有明顯影響。通過網格搜索方法優(yōu)化模型的激活函數和隱藏層節(jié)點的數量。當隱藏層節(jié)點數為0～2時，正弦激活函數建立模型的準確判別率明顯偏低。因此，使用S型激活函數和徑向基激活函數，建立的模型比正弦激活函數要好得多。由于隱藏層節(jié)點數量的隨機性，模型需要比傳統(tǒng)神經網絡更多的隱藏層節(jié)點，并且通過優(yōu)化隱藏層節(jié)點數量，可以控制模型計算時間。

1.4 實現紡織品導電纖維含量測定

要實現紡織品中導電纖維含量測定，需要進行實際測試。首先檢測到的混紡面料由兩種成分組成，即棉和滌綸。根據測試標準，將濃硫酸用蒸餾水稀釋成75%硫酸，冷卻至室溫，作為溶劑，溶解紡織品纖維。將紡織樣品放入錐形瓶中并加入75%硫酸，纖維完全溶解后，用稀氨水作為中和溶液和蒸餾水分別洗滌剩余的纖維，然后通過四芯坩堝過濾。接下來，將剩余的纖維儲存起來，使用恒溫烘箱干燥至少16h。干燥完成后，將剩余纖維放入干燥盤中，冷卻至室溫，用稱重分析天平稱重，計算出纖維的比例，此時紡織品的纖維含量如表1所示。

表1 紡織品纖維含量

由表1可知，此時的混紡織物樣品的纖維含量范圍，也可得知此時的纖維含量平均值，為了正確劃分建模集和預測集，建模集中紡織品樣本的含纖維量范圍包括預測集中紡織品樣本的含纖維量，所有織物樣本按含纖維量從高到低排序，在所有織物樣本中，每4個樣本被選為預測集，剩余的樣本作為建模集，建模集與預測集的織物樣本數比值

b

固定，其中，建模集有135個樣本用于建立數學模型，其余織物樣本作為預測集。

2 試驗

為了檢測本文設計的紡織品導電纖維含量測定方法的測定情況，將其與化學法進行對比，檢測二者測定準確性，設計試驗如下。

2.1 試驗材料與儀器

試驗材料為羊毛、滌綸纖維和導電滌綸纖維的混紡面料，以及羊毛、滌綸纖維和導電尼龍纖維的混紡面料。試劑為甘油和堿性次氯酸鈉，測試設備為尼康E200纖維細度計、哈氏合金切片機、載玻片、蓋玻片、顯微鏡。

2.2 試驗方法

物理法：首先篩選出原材料，本方法使用的原材料為碳黑粒子，然后基于物理法分析紡織品NIR反射光譜特征，根據此時的特征建立紡織品纖維含量測定模型，調節(jié)此時的纖維焦距，將切片放到顯微鏡物架臺，使用設計的模型分析此時纖維的數量，計算此時導電纖維的含量，如式（1）和式（2）所示。

式（1）和式（2）中，

P

代表纖維凈干質量百分比，

D

代表導電纖維直徑，

S

代表導電纖維直徑標準差，ρ代表導電纖維密度，

N

代表導電纖維根數，

P

代表導電纖維凈干質量總和，

P

代表導電纖維全部凈干質量。

化學法：選取指定成分的紡織物，須為混紡，包含以羊毛、滌綸為基，加入具有導電性質的導電纖維等，根據紡織品化學分析標準進行成分測定，測出此時紡織物中導電纖維的總含量，依照檢測結果可知此時的導電纖維主要是復合纖維混合物，因此可根據此時的纖維含量測定羊毛含量。

2.3 試驗結果與討論

分別使用物理法和化學法，對紡織品中的導電纖維含量進行測定，測定結果如表2所示。

表2 測定結果

由表2可知，使用化學法測得的導電纖維含量和使用物理法測得的導電纖維含量不同，物理法測定的偏差更小，因此物理法測定的精度更高。

3 結束語

綜上所述，及時對紡織品中的纖維含量進行檢測對紡織品的研究來說有重要意義，本文設計了基于物理法的導電纖維含量測定方法，試驗證明，物理法測定的偏差更小，且物理法的試驗過程不使用化學原料，能降低試劑對環(huán)境的污染，因此，物理法測定有一定的應用價值。