面向2024——步琦近红外产品线为纺织行业提高效率，准确度和节约成本！

纺织品是生活的必需品，其质量的好坏直接关系到每个消费者，因此对纺织品质量的检测非常重要。纺织品的性质指标参数众多，例如纤维长度、纤细度、含油率、纺织纤维成分及含量鉴别等等。其中纺织品纤维成分及含量是反映服装面料优劣的重要指标，绝大多数国家及地区都颁布了相关法律法规规定纺织品必须标注纺织纤维的组分及含量。然而由于纺织品种类繁多，不同品种纺织纤维之间的造价及性能天差地别，故市面上产生了一些以次充好的乱象。例如标签写的是 100% 山羊绒，实际采用的却是成本低廉的涤纶，或者在山羊绒中掺绵羊绒等。这些以假乱真、以次充好的现象严重破坏了正常的市场秩序，同时也破坏了纺织品产业的健康发展。因此，快速准确鉴别纺织品材质对于纺织品生产管理、市场监督都具有重要意义。瑞士步琦积累多年纺织类行业的经验，提供久负盛名和经过验证的 FT-NIR-LAB/At-line/On-line 应用方案。

纺织行业相关近红外的应用标准

采用瑞士步琦( BUCHI)公司的 NIRFlex N-500 傅里叶近红外光谱仪，仪器的光谱范围为10000 ～4000cm ^-1，采用漫反射附件，分辨率为8 cm ^-1，扫描 64 次。仪器带有反射板，采集样品光谱时压在样品上，以确保透过样品的光能被反射回去。

样品收集

试验样品由山东、江苏、广州等客户提供，共249 个不同组织结构、不同颜色、棉含量具有一定梯度分布的棉/涤混纺织物用于建立近红外定量模型。

试验方法

实验室温度 10～30℃，湿度 30%～70%。为确保样品所采集到的光谱的稳定性，面密度大 100g /m² 的样品折叠 4 层，面密度小于 100g /m² 并大于 50g /m²的品折叠为 8 层，面密度 10g/m² 的样品折叠 16 层，保证大部分光不透过样品，即使透过样品的光信号也可反射板重新返回样品，与直接从样品下表面反射回的漫反射光同进入探测器，以增强样品信号。

试验结果

利用步琦仪器自带的数据处理软件 NIRCAL 进行数据预处理并采用偏最小二乘法建立定量模型。利用所建模型，可对未知含量的棉/涤混纺样品进行定量分析。结果如下表1 和表2。

表1 中给出对棉/涤样品所建立的 5 个模型的汇总结果。以按照 GB / T 2910. 11-2009 方法测定的样品棉含量和模型预测棉含量的绝对 误差为判定依据，若绝对误差位于(-3%-3% ) 区间，认为样品预测准确，反之，预测错误。对棉含量为 0～100% 的模型进行优化后，校正集和预测集的相关系数 Rc 和 Rp 虽然较高，但校正均方根误差及预测均方根误差( RMSEP) 较大，且对样品的判定准确率低，预测集的准确率仅达 85.3% ，分段建模后预测准确率得到大大提高，可见，按棉含量不同分段建模，能更好地利用此含量范围内样品的特征，得到更好的效果。

表2 示出近红外光谱法和国标方法 1000 个棉/涤验证样品棉含量的对比统计结果。1000 个棉/涤样品的预测结果为错判 10 个准确率为 99%。对预测结果和国标方法得到的结果进行方差分析，置信区间为 95%，显著性水平取 5%，F 比为 1.01，小于临界值 1.26，因此 2 种方法的结果无显著差异。

试验结论

近红外光谱分析技术用于纺织品纤维成分的定性判定和定量分析有广阔的应用前景，该方法操作简单，无需化学试剂，无需破坏样品并将检测时间从几个小时缩短为几分钟，大大提高了检测效率，无法从样品外光谱图直接判定样品中是否含有氨纶以及较低含量的涤纶等纤维，必须建立准确率较高的定性模型，利用近红外光谱法直接判定未知样品是棉/涤混纺织物，从而进一步作定量分析，完成样品纤维成分的定性与定量分析。再次表明近红外光谱技术在纤维成分定量分析中是可行的。