混纺织物成分绿色智能检测技术的研究进展

为推动绿色、智能纺织检测分析技术的应用,综述了显微计数法在纺织品成分定性定量分析中的系列关键技术。介绍了短纤维样片制作方法及图像采集技术的研究进展,阐述了纤维横截面参数测定、纵向形貌参数测定、纤维着色及偏光颜色鉴别、原位溶解鉴别、原位熔融鉴别等纤维定性定量分析技术的进展,简要分析了智能检测实际应用现状。认为:显微计数法成分分析技术已初步实现自动化和智能化,未来还需解决标样的快速、高质量制备,纤维特征物化性能的挖掘提取,适用品种的扩大,定量分析模型准确性的提高,全系统的自动化、智能化等问题。

基于人工智能技术的羊毛羊绒混纺产品定量分析

为了解决土种绵羊毛、牦牛绒等特种动物纤维与山羊绒因外观形态非常相似导致人工识别困难,不能准确、高效测定山羊绒含量的问题,采用图像处理技术和人工智能技术,采集大量不同加工形式、不同颜色、不同混纺比例的毛绒样品图像,提取分析不同动物纤维的直径、鳞片密度、鳞片面积、表面光滑度等特征值,经过大量样品的训练和验证优化,建立定性定量模型,开发出定量分析智能软件和全自动智能纤维分析仪。经过对不同颜色、不同形态、不同混纺比例的羊毛羊绒纤维的实际检测验证,该系统的检测误差在5%以内。认为:基于人工智能技术的羊毛羊绒混纺产品定量分析方法准确性和重现性高,符合国家标准要求,且自动化程度较高。

混纺纱标样设计制备及近红外光谱定量验证

为解决混纺纱标样制备方法成本高、周期长、成分含量覆盖面窄导致的模型准确性较低、模型种类较少、产业化应用受限等问题,将细号单纱/单丝混并法用于制备混纺纱标样,测试了该方法制备的棉涤纶锦纶三组分混纺标样的混纺偏差和均匀性,并制作棉涤纶二组分纱标样,对相应的近红外光谱定量检测模型进行了优化。经过化学溶解法和新建近红外光谱定量模型的验证,细号单纱/单丝混并法所制备的棉涤纶二组分、棉涤纶锦纶三组分和棉腈纶锦纶涤纶四组分混纺纱混和均匀、制备快速,成分含量偏差小于0.8%;不同织物结构会对近红外光谱的检测产生影响;加入空白标准混纺样品所建新模型测试更加准确。