[发明专利]一种纺织用纤维的鉴别方法

说明书

技术领域

本发明是关于一种纺织用纤维的鉴别方法。

背景技术

竹纤维是一种新型的纺织纤维原料。它是天然的植物纤维，具有天然保健功能。由于其特殊的高度中空结构，使竹纤维具有很强的透气性。另据报道，竹纤维具有优良的着色性、回弹性和耐磨性，天然的抗菌、抑菌、防螨、防臭和抗紫外线等特性。这种纺织原料的开发可以丰富纺织原料种类，提升纺织纤维的原料质量，同时为竹类资源的利用以及高附加值产品的开发开辟了一条崭新的道路。目前，竹纤维已开发出竹纤维衬衫、内衣、袜子及床上用品等多种产品，深受广大消费者的好评和青睐。但是，由于竹纤维和麻纤维具有相似的外在形态和手感，因此有些生产厂家利用麻纤维冒充竹纤维，为了规范市场，需要一种准确地鉴别纤维的方法。

鉴别纤维的方法通常包括物理鉴别方法和化学分析方法，物理鉴别方法包括感官法和扫描电子显微镜法，化学分析方法包括燃烧法和热重法。感官法虽然方法简单，但准确性较差；扫描电镜法，样品制作复杂，且成本较高，难以推广。热重法对试样形态及试样量要求严格，纺织用纤维较轻，样品很容易漂移，且测量时间较长，专门的实验人员测量一个样品通常需要要40多分钟；燃烧法及其它化学方法，样品破坏大，且根据火焰颜色判别，容易添加人为因素，准确性难以保证。综上所述，现有的纤维鉴别方法存在鉴别过程繁琐、鉴别结果不准确等缺点。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有的纤维鉴别方法存在鉴别过程繁琐、鉴别结果不准确的缺点，提供一种能够快捷、准确的纤维鉴别方法。

本发明的发明人发现，用化学计量学方法分析不同种类纤维，如竹原纤维、竹粘胶纤维、麻纤维三种纤维的近红外光谱数据时，任意两种纤维的近红外光谱数据的相关系数均小于0.99，而同一种类的纤维即使来源不同，如来源不同的竹原纤维的近红外光谱数据的相关系数也不小于0.99，因此可以通过采集并分析待测纤维的近红外光谱数据来鉴别待测纤维的种类。

本发明提供了一种纤维鉴别方法，其中，该方法包括采集待测纤维的近红外光谱数据，利用化学计量学方法分析待测纤维的近红外光谱数据与纤维标准样品的近红外光谱的相关性，并根据相关系数判定待测纤维与纤维标准样品是否属于同一类纤维。

本发明提供的纤维鉴别方法只需要采集待测纤维的近红外光谱数据，然后利用化学计量学方法，分析待测纤维的近红外光谱数据与纤维标准样品的近红外光谱数据的相关性即可鉴别出待测纤维与纤维标准样品是否属于同一类纤维，几分钟即可完成鉴别，而且鉴别结果准确。

附图说明

图1为实施例1中得到的竹原纤维标准样品、竹粘胶纤维标准样品和麻纤维标准样品的近红外光谱图；

图2为实施例1中得到的待测纤维(a)、待测纤维(b)和待测纤维(c)的近红外光谱图。

具体实施方式

本发明提供的纤维鉴别方法包括采集待测纤维的近红外光谱数据，利用化学计量学方法分析待测纤维的近红外光谱数据与纤维标准样品的近红外光谱数据的相关性，并根据相关系数判定待测纤维与纤维标准样品是否属于同一类纤维。

本发明中，所述近红外光谱数据优选为利用近红外光谱仪采用漫反射法获得的待测纤维的近红外光谱数据，所述近红外光谱数据指与波长对应的近红外吸光度值。一个吸光度值和一个波长值对应一个近红外光谱数据。所述近红外光谱仪采集光谱数据时可以使用常规的数据采集软件，如美国ASD公司开发的Indico数据采集软件。

采集待测纤维的近红外光谱数据的条件可以为其常规条件，优选情况下，采集待测纤维的近红外光谱数据的条件包括温度为15-25℃，湿度为40-45％，光谱波长范围为350-2500纳米。

由于纤维中总会或多或少含有水份，因此，为了获得可靠的近红外光谱数据，优选在采集待测纤维的近红外光谱数据之前，将待测纤维的含水率调至6-9重量％。可以将待测纤维气干至含水率在10重量％以内，然后在温度为15-25℃、湿度为60-70％的恒温恒湿箱内放置12-48小时，使待测纤维的含水量控制在6-9重量％的范围内。

在利用化学计量法分析待测纤维的近红外光谱数据与纤维标准样品的近红外光谱模型的相关性之前，可以对待测纤维的近红外光谱数据进行预处理。所述预处理的方法可以为本领域公知的预处理方法，优选为平滑处理、基线校正、一阶导数或二阶导数。

按照本发明的方法，所述化学计量学方法可以为各种常规的化学计量学方法，优选为主成分分析法、偏最小二乘法。可以使用常规的化学计量学软件，例如挪威CAMO公司开发的多变量统计分析软件Unscrambler。