[发明专利]用USTER指标对亚麻纱线质量进行定性评价的方法

说明书

技术领域

本发明涉及纱线的质量评价，尤其是涉及一种对USTER测定指标通过数学数据处理方法进行亚麻纱线质量定性评价的方法

背景技术

纱线的均匀度是纱线重要的品质指标，纱线均匀度的优劣直接影响成纱的内在和外观质量。目前一般采用黑板检验法和乌斯特(USTER)条干均匀度仪进行检验。前者是感官测定纱线条干不匀的一种方法，被列为国家标准的检验项目之一。后者是利用电容检测原理，测试纱条的条干不匀，在棉纱检测中其测定的CV值已经被列入国家标准，用来评价纱线的质量水平

亚麻纤维是世界上最古老的纺织纤维，亚麻纤维制成的织物用途很广泛。据研究，亚麻织物具有调温、抗过敏、防静电、抗菌的功能。由于亚麻的吸湿性好，能吸收相当于自身重量20倍的水分，所以亚麻织物手感干爽。目前，亚麻纺织品是21世纪最具发展潜质的功能性“绿色纺织产品”之一。

根据亚麻纱纺织行业标准，亚麻纱的条干均匀度仍以黑板检验法来检测，黑板检验成绩(黑板分数)是麻纱短片段匀度和细节的综合反映，检验的主观性强，而USTER检验将比黑板检验更加全面和客观，但亚麻纱线USTER测定数据的离散性大，规律性远不如棉纱USTER检测结果。用USTER测定亚麻纱线虽然有研究提及，但没有深入研究，更没有真正达到实用化的程度。对数据特性进行研究，建立相应的数据分析模式，是USTER检测亚麻纱线质量的关键。

模糊聚类方法是实现纺织数据处理的有效方法之一，在织物的风格评价中已经得到较好的应用。

模糊聚类法的基本思想是：距离相近的样品(或变量)先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品(或变量)总能聚到合适的类中。聚类分析就是分析如何对样品(或变量)进行量化分类的问题。聚类分析通过数据的特定处理，最后可以获得聚类树形图。聚类树形图清晰地表示了聚类的全过程。性质越接近的数据越快聚类，反之则越后聚类，数据差异越大。因而进行聚类分析首先要建立在各个样品(或变量)之间“距离”的精确度量基础之上。根据变量类型的不同，“距离”度量方式也不相同，针对连续变量的距离测度有下面几种：

1)欧式距离(Euclidean distance)：两个体p个变量值之差平方和的平方根：

EUCLID(x,y)=Σi-1p(xi-yi)2]]>

2)欧式距离的平方(Squared Euclidean distance)：两个体p个变量值之差的平方和，软件默认选项：

SEUCLID(x,y)=Σi=1p(xi-yi)2]]>

3)切比雪夫距离(Chebychev)：两个体p个变量值绝对差的最大值；