临沂市纤维检验所 山东省临沂市 276000
摘要：在目前的纺织品成分鉴别上有很多种方法，包括感官、化学、物理、显微镜等鉴别和观测法，这些方法虽然能够有效鉴别纺织品的成分，但是缺点明显，包括操作复杂繁琐、检测周期很长、受环境制约强、人为因素影响、检测成本较高等。因此，建立一套高效的纺织品成分检测方法已经显得非常重要了，只有精准、快速、低廉、环保的标准才能适应现代高速发展的社会，才能满足社会主义市场经济发展的需要。
关键词：近红外光谱；纺织品；成分检测
引言：文章主要探讨了近红外光谱分析技术在纺织品成分检测中的应用，分析了近红外光谱分析技术，包括近红外光谱分析技术的内容和现状，介绍了中波、短波近红外光谱分析技术在纺织品成分检测中的应用，包括试验准备和光谱分析。因此，纺织品的整个过程，即从原料到成品的过程，需要进行有效的质量监控。近红外光谱分析技术在纺织品成分检测中的精准、快速、低廉、环保，得到了所有人的认可，不仅提高了效率、净化了市场，而且保障了消费者的合法权益，对我国纺织业发展有着巨大促进作用。
1. 近红外光谱分析技术
1.1近红外光谱分析技术的内容
近红外光谱（NIRS），按美国材料检测协会的定义就是指波长在780纳米至2526纳米范围内的电磁波。如果一束近红外光照射纺织品时，纺织品中的某些成分就会吸收其中特定的光，改变分子的自身状态，然后就产生了近红外光谱。近红外光谱分析技术与传统的成分检测技术相比有很多优势，包括了：一是效率高、速度快；二是适用范围相当广，可以应用于各种形态的纺织品；三是不会对纺织品产生破坏，也不会造成环境污染；四是检测设备价格低廉，可以在线分析；五是设备操作简单，不需要具备非常强的专业知识。除了上述优点以外，它也有自身的缺点，主要包括了：一是由于自身固有的弱点，因此不适用于痕量分析；二是受测量范围约束，只适用于某些特定属性的检测；三是由于是间接测量，因此检测精度受限。综上所述，针对于纺织品成分检测，近红外光谱分析技术是最佳选择，它的精准、快速、低廉、环保值得在纺织品检测市场上大力推广。
1.2近红外光谱分析技术的现状
1800年近红外光谱被英国天文学家WilliamHerschel首次发现,近红外光谱技术不是直接分析技术，而是一种间接分析技术，自从上世纪90年代来，近红外光谱技术取得了非常巨大的成就，尤其是在研究和应用上。由于近红外光谱技术是间接分析技术，因此它是建立在传统检测方法获得基本数据的基础上的，然后再通过建立模型来实现对样品的鉴别、检测等。因为它的优点，所以近红外光谱技术被广泛应用于各个领域，主要包括了农业、食品、医药、材料、石油、环境等，进而带动了相关产业的快速发展，而目前近红外光谱技术在纺织品成分检测中也得到了广泛应用。一是纺织质量控制,对于纺织工业的质量控制，有很多人和团队进行了大量研究，这里简单介绍几位。Nancy为代表的团队通过近红外光谱技术对棉织物上多羧含量进行了测量。Ghosh为代表的团队通过近红外光谱技术以及结合化学方法对棉纤维成熟度进行了检测。Cleve为代表的团队通过近红外光谱技术并结合化学方法对织物湿度进行了检测，实现了对纺织品生产的质量监控。Cantero为代表的团队通过近红外光谱技术对羊皮制品的脱脂过程进行了检测，最终结果显示相对标准误差率在百分之十以内。二是废旧纺织回收,郏东耀为代表的团队通过近红外光谱技术对棉类产品中的杂质进行了测量，测量结果显示近红外光谱技术可以对含有废旧棉类纺织品进行筛选。Fortier为代表的团队通过近红外光谱技术对废旧棉类纺织品进行了检测，结果显示识别率超过了百分之九十七。李枫为代表的团队通过近红外光谱技术对废旧混纺织物中的光谱样本进行了检测，结果显示识别率在百分之九十左右。
2. 中波近红外光谱分析技术在纺织品成分检测中的应用
2.1试验准备
一是试验材料。试验样品需要选择种类不同的纺织品，这里采用是含棉、麻、涤、丝、涤棉、涤毛、羊毛等7个种类的纺织品样品。二是试验方法。通过近红外光谱仪来测量，具体的测量方法如下：首先确定纺织品样品后，对纺织品进行折叠，需要根据纺织品厚度进行折叠，可采用Z字型，并且需要确保纺织品样品内外表面不在同一平面上；然后压平折叠后的纺织品样品；最后采集数据，包括参比、漫反射、正反面等的光谱，收集好平均光谱以备后续数据处理。通过检测，混纺样品中棉含量和毛含量数据如下：
2.2光谱分析
从收集和处理的数据来看，涤纺织品两个尖锐的吸收峰出现在了1129纳米和1662纳米处；棉与麻纺织品的光谱图很相近，吸收峰都比价宽，主要出现在了1217纳米和1490纳米附近，这是由于两者的主要成分都是纤维素；羊毛与丝纺织品的光谱图也很相似，吸收峰也都较宽，主要出现在了1180纳米、1510纳米、1735纳米附近，这是由于两者的主要成分相同，都是蛋白质；涤毛与涤棉纺织品，由于两者都是混纺，因此光谱图显示了混纺中所含有组分的特征。
3. 短波近红外光谱分析技术在纺织品成分检测中的应用
3.1试验准备
一是试验材料。试验样品需要选择种类不同的纺织品，这里采用是含棉、麻、涤、丝、羊毛等5个种类的纺织品样品。二是试验方法。通过近红外光谱仪来测量，具体的测量方法如下：首先确定纺织品样品后，对纺织品进行折叠，需要根据纺织品厚度进行折叠，可采用Z字型，并且需要确保纺织品样品内外表面不在同一平面上；然后压平折叠后的纺织品样品；最后采集数据，包括参比、漫反射、正反面等的光谱，收集好平均光谱以备后续数据处理。三是样品划分。将近500个棉、麻、涤、丝、羊毛等5个种类的纺织品样品以一定比例划分为预测、验证和训练集（比例为：1:1:2.1），需要优先选择训练集纺织品样品，然后再挑选另外两个里面的纺织品样品，从而确保样品集的代表、合理、科学性。
3.2光谱分析
从收集和处理的数据来看，吸光度较大是出现在了可见光部分的纺织品样品中，且颜色对于纺织品样品光谱影响很大。吸光度较小则是出现在了短波近红外的部分，颜色对于纺织品样品光谱也有影响，尤其在780纳米至900纳米波段处的影响比较明显。
结论：
简而言之，随着我国经济的不断发展，各种工业产业都在蓬勃发展，尤其是现代信息技术、智能装备制造等高科技产业，虽然传统产业在被大幅压缩，但是诸如纺织业等产业依然是国民经济发展的重要产业，在社会和谐、解决就业、带动其他产业发展方面依然起着非常重要的作用。
参考文献：
[1]吴瑾光.近代傅里叶变换红外光谱技术及应用[M].北京:科学技术文献出版社,2014:311-340.
[2]葛懿擎,焦龙,张群正.近红外光谱法用于多组分复杂体系定量分析的研究进展[J].广东化工，2018,40(23):90-91.
论文作者:于春光,赵敏,李克锋,张维霞
论文发表刊物:《防护工程》2019年第3期
论文发表时间:2019/5/23
标签：纺织品论文; 光谱论文; 光谱分析论文; 样品论文; 技术论文; 成分论文; 纳米论文; 《防护工程》2019年第3期论文;