淺談織物結構對近紅外光譜影響

吳淑煥等

摘要：

本文對近紅外光譜技術及其在紡織品檢測領域的應用進行了簡要介紹。通過對紡織品纖維成分的近紅外光譜研究發(fā)現(xiàn)同一服用織物的織物正面和反面測得的近紅外光譜存在差異，并進行了分析。

關鍵詞：近紅外光譜；紡織品檢測；織物結構

1 前言

在紡織品檢測領域，傳統(tǒng)的方法大多采用化學溶解法，該方法需使用大量有機溶劑和強堿等腐蝕性溶劑，耗費時間長同時對環(huán)境造成巨大危害。近紅外光譜技術用于樣品的定性定量分析則無需使用有機溶劑和酸堿性腐蝕溶劑，具有無損、快速、準確、可現(xiàn)場檢測等特點，受到越來越多人們的關注。本文簡述了近紅外光譜技術的原理及目前近紅外光譜應用于紡織品纖維成分分析的研究現(xiàn)狀，并對近紅外光譜技術應用于正、反面織物結構不同的樣品進行初步探索[1]。

2 近紅外光譜分析原理及研究現(xiàn)狀

近紅外光是指介于可見區(qū)（VIS）和中紅外區(qū)（MIR）之間的電磁波。根據(jù)美國試驗和材料協(xié)會（ASTM）規(guī)定，其波長范圍為780nm～2526nm[2]。從光源發(fā)出的紅外光照射到由一種或多種分子組成的物質上，如果分子振動（或轉動）狀態(tài)能量變化或者分子振動（或轉動）狀態(tài)在不同能級間的躍遷能量差等于近紅外光譜區(qū)域某波長處光子的能量，則產(chǎn)生近紅外光譜吸收。NIR光譜信息來源于分子內部振動的倍頻與合頻，主要反映分子中C—H、N—H、與O—H基團的倍頻和合頻振動吸收，因此，NIR光譜法常被用來測定含有這些基團的有機物含量[3]。近紅外光譜法檢測面料成分是利用不同的纖維成分在近紅外光的照射下會呈現(xiàn)出不同吸收峰，同時各成分含量不同會出現(xiàn)不同大小、緩陡的吸收峰，綜合利用相應的化學計量學方法和面料數(shù)據(jù)庫可獲得準確的面料化學成分及含量[4-5]。

樣品在各成分段的數(shù)目決定了近紅外光譜預測成分含量的準確性，但實際服用紡織品其混紡比例基本是固定的幾個比例。比如：棉滌混紡織物，其混紡比例基本為30/70、40/60、50/50。待測組分含量范圍決定模型適應性好壞，定標樣品組分含量范圍一定要盡量地寬，這樣才能保證以后待測樣品的近紅外預測值不會出現(xiàn)異?；虮容^大的偏差[6]。故很多研究者在研究過程中自制不同比例的樣品，以覆蓋較寬的組分含量范圍，降低預測偏差。劉榮欣[7]等以自制羊毛、滌綸混合散纖維樣品為研究對象，通過對光譜預處理、奇異樣品進行剔除，利用偏最小二乘法建立定量分析面料中羊毛含量的模型。李曉薇[8]等將纖維原料剪碎后，按不同的比例混合，建立羊毛/粘膠混合樣，利用近紅外漫反射光譜技術定量分析羊毛含量，結果令人滿意。有的研究者直接利用織物面料進行研究，在用織物面料作為校正集樣品時也有研究不同織物結構對樣品光譜及模型的影響，如王京力[4]等以滌氨混紡織物為研究對象，對樣品顏色、結構等參數(shù)進行分析，利用偏最小二乘法建立了校正模型，對滌氨混紡織物中滌綸含量進行了預測，結果準確性較高。

目前，近紅外光譜技術在紡織領域的應用已取得一些成績，但是對于樣品正面和反面不同的織物結構對近紅外光譜影響的研究鮮有報道。本文對兩份毛滌呢料的正面和反面分別進行了近紅外光譜掃描，比較了同一織物正面和反面的近紅外譜圖，對引起譜圖差異的原因進行了分析。

3 試驗

試驗儀器：Antaris II 型傅里葉變換近紅外光譜儀，（美國Thermo Fisher Scientific）波長范圍：10000cm-1～4000cm-1，采用積分球采樣模塊。

試驗樣品：選擇了兩個織物正面結構和反面結構不同的毛滌二組分混紡面料，分別記為1號樣品和2號樣品，通過國標測試得知1號樣品羊毛含量為49.7%，2號樣品羊毛含量為21.5%。

試驗方法：每個樣品正面和反面都分別選擇3個不同位置采集近紅外光譜，將每個樣品3個位置光譜的平均光譜分別作為1號樣品和2號樣品的最終光譜。結果見圖1—圖4。

圖1、圖2分別是1號樣品織物正反面近紅外光譜圖和織物實物圖，圖3、圖4是2號樣品織物正反面近紅外光譜圖和織物實物圖。由圖可見，同一織物的正面和反面結構不同時，譜圖差異較大。初步分析認為織物結構的不同，導致織物的密度、織物的厚度等不同。當近紅外光照射到織物上，由于織物密度等因素的不同，光進入樣品內部經(jīng)過多次折射、反射、吸收后返回樣品表面最終到達檢測器的光程不同，攜帶的樣品結構和組成信息不同。樣品光譜不同，在進行近紅外光譜分析時標準譜圖不同，最終的定量結果不同。

4 結束語

目前近紅外分析纖維成分含量的研究只是可行性的初探，近紅外光譜應用于實際服用紡織品纖維成分的檢測工作中，不僅要將實際織物表面不平整且同一織物正反兩面結構不一樣的樣品光譜包括在標準譜圖中，且消除不均勻性對其光譜的影響，提高分析結果的準確性是其中一個關鍵環(huán)節(jié)。

參考文獻：

[1]褚小立，袁洪福，陸婉珍.近年來我國近紅外光譜分析技術的研究與應用進展[J].分析儀器，2006，（2）：1-10.

[2]Donala A Burns， Emil W Ciurzak. Handbook of Near-infrared analysis [J].Marcel Dekker， INC， 1992.

[3]馮放.現(xiàn)代近紅外光譜分析技術及其應用[J].生命科學儀器，2007，5（10）：9-13.

[4]王京力，耿響，桂家祥，等.基于近紅外光譜法快速檢測滌氨織物的纖維含量[J].上海紡織科技，2013，41（5）：45-48.

[5]夏柏楊，任芊.近紅外光譜分析技術的一些數(shù)據(jù)處理方法的討論[J].光譜實驗室，2005，22（3）：629-634.

[6]Philip Williams ， Karl Norris. Near infrared Technology in the agriculture and food industries. AACC ， inc. St ， MN USA ， 2001.

[7]劉榮欣，王進美，狄艷全，等.基于近紅外光譜法快速檢測毛滌織物中的纖維含量[J].合成纖維，2014，43（11）：49-52.

[8]李曉薇，趙環(huán)環(huán)，趙龍蓮，等.用近紅外光譜定量分析混紡毛織品中羊毛的質量分數(shù)[J].中國紡織大學學報，2000，26（3）：72-75.

（作者單位：廣州纖維產(chǎn)品檢測研究院）endprint