近紅外光譜分析技術(shù)在紡織品檢測中的應(yīng)用.pdf

1、本文以從市場上收集的892個(gè)紡織品樣品為對象，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(shù)在紡織品檢測中的應(yīng)用研究。分析了不同Savitzky-Golay(SG)平滑方式對模型效果的影響，提出了wald-wolfowitz法對校正集和預(yù)測集樣品的光譜和理化值分布進(jìn)行檢驗(yàn)，有利于確保建模過程中樣品的代表性，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。提出了稀疏主成分分析（SPCA)方法，可提取光譜

2、中的有效信息，克服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。主要研究內(nèi)容和結(jié)果有：
　　(1)分別使用SupNIR-1520和SupNIR-1100兩種專用型近紅外光譜儀對滌、麻、棉、絲、羊毛、滌棉和滌毛等892個(gè)樣品進(jìn)行了光譜采集，并對滌棉和滌毛等446個(gè)樣品中的成分含量進(jìn)行了理化分析。
　　(2)研究了不同紡織品的光譜特性。結(jié)果表明，不同種類紡織品的近紅外光譜具有一定的的差異，為利用近紅外光譜技

3、術(shù)對紡織品進(jìn)行成分鑒別和含量檢測提供了依據(jù)。
　　(3)利用偏最小二乘判別（PLSDA)法建立了基于中波近紅外光譜滌、麻、棉、絲、羊毛、滌棉和滌毛等樣品的鑒別模型。結(jié)果表明SG分段平滑結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理方法所建模型效果最優(yōu)，所建模型中滌、麻、絲、羊毛、滌毛樣品的識別率均為100％，棉、滌棉樣品的識別率分別為96.55%和96.88%。
　　(4)利用偏最小二乘（PLS)法建立了基于中波近紅外光譜的滌棉混紡樣品中棉含量、滌毛混

4、紡樣品中毛含量的檢測模型。結(jié)果表明綜合使用SG分段平滑、一階導(dǎo)數(shù)、SNV和DT預(yù)處理方法所建模型效果最優(yōu)。利用wald-wolfowitz法對RS、KS和SPXY三種樣品集劃分結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果表明SPXY方法選取的樣品集更具代表性。通過配對T檢驗(yàn)表明，棉、毛含量近紅外光譜檢測結(jié)果與傳統(tǒng)分析方法間不存在顯著差異，預(yù)測集的決定系數(shù)和均方根預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.99、2.22%和0.98、3.47%。
　　(5)建立了短波近紅外光