织物结构对近红外光谱影响研究
摘要： 本文对近红外光谱技术及其在纺织品检测领域的应用进行了简要介绍。通过对纺织品纤维成分的近红外光谱研究发现同一服用织物的织物正面和反面测得的近红外光谱存在差异，并进行了分析。
关键词：近红外光谱;纺织品检测;织物结构
Abstract: The near-infrared spectroscopy and its application in the field of textile testing a brief introduction. Differences by Near Infrared Spectroscopy textile fiber content found taking the same fabric front and back of the fabric measured by near infrared spectroscopy, and analyzed.
Keywords: near infrared spectroscopy; textile testing; fabric structure
1 前言
在纺织品检测领域，传统的方法大多采用化学溶解法，该方法需使用大量有机溶剂和强碱等腐蚀性溶剂，耗费时间长同时对环境造成巨大危害。近红外光谱技术用于样品的定性定量分析则无需使用有机溶剂和酸碱性腐蚀溶剂，具有无损、快速、准确、可现场检测等特点，受到越来越多人们的关注。本文简述了近红外光谱技术的原理及目前近红外光谱应用于纺织品纤维成分分析的研究现状，并对近红外光谱技术应用于正、反面织物结构不同的样品进行初步探索[1]。
2 近红外光谱分析原理及研究现状
近红外光是指介于可见区(VIS)和中红外区(MIR)之间的电磁波。根据美国试验和材料协会(ASTM)规定，其波长范围为780nm～2526nm[2]。从光源发出的红外光照射到由一种或多种分子组成的物质上，如果分子振动(或转动)状态能量变化或者分子振动(或转动)状态在不同能级间的跃迁能量差等于近红外光谱区域某波长处光子的能量，则产生近红外光谱吸收。NIR光谱信息来源于分子内部振动的倍频与合频，主要反映分子中C―H、N―H、与O―H基团的倍频和合频振动吸收，因此，NIR光谱法常被用来测定含有这些基团的有机物含量[3]。近红外光谱法检测面料成分是利用不同的纤维成分在近红外光的照射下会呈现出不同吸收峰，同时各成分含量不同会出现不同大小、缓陡的吸收峰，综合利用相应的化学计量学方法和面料数据库可获得准确的面料化学成分及含量[4-5]。
样品在各成分段的数目决定了近红外光谱预测成分含量的准确性，但实际服用纺织品其混纺比例基本是固定的几个比例。比如：棉涤混纺织物，其混纺比例基本为30/70、40/60、50/50。待测组分含量范围决定模型适应性好坏，定标样品组分含量范围一定要尽量地宽，这样才能保证以后待测样品的近红外预测值不会出现异常或比较大的偏差[6]。故很多研究者在研究过程中自制不同比例的样品，以覆盖较宽的组分含量范围，降低预测偏差。刘荣欣[7]等以自制羊毛、涤纶混合散纤维样品为研究对象，通过对光谱预处理、奇异样品进行剔除，利用偏最小二乘法建立定量分析面料中羊毛含量的模型。李晓薇[8]等将纤维原料剪碎后，按不同的比例混合，建立羊毛/粘胶混合样，利用近红外漫反射光谱技术定量分析羊毛含量，结果令人满意。有的.研究者直接利用织物面料进行研究，在用织物面料作为校正集样品时也有研究不同织物结构对样品光谱及模型的影响，如王京力[4]等以涤氨混纺织物为研究对象，对样品颜色、结构等参数进行分析，利用偏最小二乘法建立了校正模型，对涤氨混纺织物中涤纶含量进行了预测，结果准确性较高。
目前，近红外光谱技术在纺织领域的应用已取得一些成绩，但是对于样品正面和反面不同的织物结构对近红外光谱影响的研究鲜有报道。本文对两份毛涤呢料的正面和反面分别进行了近红外光谱扫描，比较了同一织物正面和反面的近红外谱图，对引起谱图差异的原因进行了分析。
3 试验
试验仪器：Antaris II 型傅里叶变换近红外光谱仪，(美国Thermo Fisher Scientific)波长范围：10000cm-1～4000cm-1，采用积分球采样模块。
试验样品：选择了两个织物正面结构和反面结构不同的毛涤二组分混纺面料，分别记为1号样品和2号样品，通过国标测试得知1号样品羊毛含量为49.7%，2号样品羊毛含量为21.5%。
试验方法：每个样品正面和反面都分别选择3个不同位置采集近红外光谱，将每个样品3个位置光谱的平均光谱分别作为1号样品和2号样品的最终光谱。结果见图1―图4。
图1、图2分别是1号样品织物正反面近红外光谱图和织物实物图，图3、图4是2号样品织物正反面近红外光谱图和织物实物图。由图可见，同一织物的正面和反面结构不同时，谱图差异较大。初步分析认为织物结构的不同，导致织物的密度、织物的厚度等不同。当近红外光照射到织物上，由于织物密度等因素的不同，光进入样品内部经过多次折射、反射、吸收后返回样品表面最终到达检测器的光程不同，携带的样品结构和组成信息不同。样品光谱不同，在进行近红外光谱分析时标准谱图不同，最终的定量结果不同。
4 结束语
目前近红外分析纤维成分含量的研究只是可行性的初探，近红外光谱应用于实际服用纺织品纤维成分的检测工作中，不仅要将实际织物表面不平整且同一织物正反两面结构不一样的样品光谱包括在标准谱图中，且消除不均匀性对其光谱的影响，提高分析结果的准确性是其中一个关键环节。
参考文献：
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[2]Donala A Burns， Emil W Ciurzak. Handbook of Near-infrared analysis [J].Marcel Dekker， INC， 1992.
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[5]夏柏杨，任芊.近红外光谱分析技术的一些数据处理方法的讨论[J].光谱实验室，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]刘荣欣，王进美，狄艳全，等.基于近红外光谱法快速检测毛涤织物中的纤维含量[J].合成纤维，2014，43(11)：49-52.
[8]李晓薇，赵环环，赵龙莲，等.用近红外光谱定量分析混纺毛织品中羊毛的质量分数[J].中国纺织大学学报，2000，26(3)：72-75.
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