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摘要：众所周知，纤维是纺织工业的重要原材料，随着科学技术的发展，纺织工业为了扩大生产规模和生产的产量以及生产的效率，纤维的快速检测技术也在纺织工业中得到了越来越广泛的应用。尤其是近红外检测技术在中国的纺织工业中得到了普遍应用，但是近红外技术无论是在现场检测还是在线检测其在检测过程中的光散射等因素会严重影响模预测的性能，同时其检测过程中湿度的变化引起的样品水分变化等因素也会对模性能的检测产生影响，从而会从整体上影响现场和在线测量的准确度以及精准度。本文将重点分析技术在纺织纤维近红外快速检测中的应用。
关键词：纺织纤维;近红外快速检测;应用
前言
随着科学技术的发展，越来越多的高新技术和检测技术应用到纺织工业中，给纺织工业的发展与创新以及检测技术注入了新的活力。纵观纺织工业的发展，新兴的纺织工艺，新的纺织机械和新的设备不断的出现，纺织工业呈现出了较大的变化，对其纺织检测技术的发展也变得越来越快速。
1、近红外光谱等现代纺织检测技术的特点
1.1 向检测自动化发展
近红外光是指波长介于可见光与中红外区之间的电磁波，其波长范围大约在七百八十纳米到两千五百纳米之间，波数范围大约在一万两千纳米至四千纳米之间，近红外光谱分析是指利用近红外谱区包含的物质因素主要是应用于有机物质定性与定量分析的一种技术分析。近红外光谱分析兼备了可见光区光谱分析信号容易获取与近红外光谱分析信息量丰富等优点。加上该谱区自身具有的谱带重叠，吸收强度较低以及需要依靠化学计量等方法来提取信息等特点，使得近红外光谱分析成为一类新型的分析技术。
近红外光谱在纺织纤维中的实验工程中，实验中的温度湿度等环境因素的改变会对近红外光谱造成一定的影响，所以在近红外光谱检测中必须要考虑检测环境的问题，一般情况下，实验装样的条件以及温度的变化会影响近红外光谱的稳定性，会影响近红外光谱的吸收峰的位置，强度以及峰形。在实验的过程中为了减少环境因素改变造成的光谱误差，在近红外光谱应用在纺织的检测过程中要保持各个环境因素的一致性。
我们现在处于信息时代，网络技术的发展十分的迅速，电子信息技术在社会各行各业中都有大量的应用，在纺织检测领域，也应用了这方面的很多技术，自动化检测、电子通信等技术的使用，也使得纺织检测技术得到了极大的提高，这让现代纺织检测技术的方式和手段有了很大的改变，在功能上，纺织检测技术已经逐渐完善起来，一些关键的指标都可以得到精确的检测，检测的流程也变得十分的简单便捷，更加智能化，就目前发展的情况来看，现代纺织检测技术主要有这些特点。
以往在测量单根纤维的长度和重量的时候，用的是安培法，而最新的振动法在测量上有很多的便利之处，能够很好的对纤维的长度和质量进行检测，同时不需要复杂的操作，国外已经有很多以振动法为基础的测量方法，这些方法自动化程度高，只需要简单地按一个键就能够对纤维密度进行检测，这种检测方法的精度比较高，以往都是用人工判断的方法，不仅效率低，也难以保证精确度。利用自动检测系统，可以在很短的时间内对大量的样本进行检测，基本不用太多的人工参与，准确性和效率都能得到保证。
1.2 高科技的应用
计算机技术的应用对于现代纺织检测来说具有十分重大的意义，在很多发达国家中，在对纺织产品的密度进行检测的时候，采用一种新的计算机控制系统，它可以更加准确地控制样品的标准重量时间，而且在对单纤维的强度进行检测的时候，可以用一个设备对其数据进行收集处理并将最终的结果显示出来。目前，我国在这方面也取得了一定的进展，利用计算机软件，采用光度检测的方法对纤维进行调节控制，这种方法简单快捷，而且不失准确性，即使有些纤维的化学成分十分相似，利用这种方法也能够对其进行分辨。
此外，数字图像处理技术也在纤维检测中得到了应用，比如在对羊毛纤维进行检测的时候，利用数字图像处理技术，可以非常准确地测量羊毛的平均直径，而且速度非常快，在一分钟之内就能够对上万根羊毛完成检测，而且这种技术的应用，还可以检测很多其他的纤维。除了数字图像处理技术，在纤维检测当中还使用了激光技术，利用激光扫描和计算机技术，对纤维进行检测，这种检测方法的速度也非常快，而且精度更高。
现代纺织检测技术中传感方式不断升级在对纺织品进行检测的过程中离不开传感器的使用，利用传感器来精确地对其成分和相关的参数进行测试，而大量使用的声频和广电传感器在发展过程中不断地成熟，在检测纺织产品的过程中，可以保证测量的精确度，而且不容易受到环境的影响。
2、相关分析技术在纺织纤维近红外快速检测中的应用
2.1 近红外光谱技术的应用效果
隨着NIR分析方法的深入应用和发展，已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可。1978年美国和加拿大就采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法，1998年美国材料试验学会制订了近红外光谱测定多元醇（聚亚安酯原材料）中羟值含量的ASTMD6342标准方法。2003年，在我国也正式实施了近红外光谱方法测定饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸的国家标准 GB/T 18868-2002。由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，且其仪器较简单、分析速度快、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品（液体、粘稠体、涂层、粉末和固体）分析、多组分多通道同时测定等特点，成为在线分析仪表中的一枝奇葩。近几年，随着化学计量学、光纤和计算机技术的发展，在线近红外光谱分析技术正以惊人的速度应用于包括农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等在内的许多领域，为科研、教学以及生产过程控制提供了一个十分广阔的使用空间。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团X-H（X=C、N、O）振动的倍频和全频吸收。不同基团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别， 光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但是在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：
在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样本光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM6500标准）。
在预测过程中，首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。
2.2 近红外光谱分析技术的优势
样品无须预处理可直接测量：近红外光谱测量方式有透射、反射和漫反射多种形式，适合测量液体、固体和浆状等形式的样品，因此，用途很广。最大的優点就是无须对样品进行任何预处理，如汽油可直接倒入测量杯中或将光纤探头直接插入汽油中进行测量，操作非常方便，几秒钟内完成光谱扫描。
光纤远距离测量：近红外光可以通过光纤进行远距离传输，可以实现远距光谱仪以外的远距离测量，可将测量探头或流通池直接安装到生产装置的管线，实现在线测量，或环境苛刻以及危险的地方的现场测量。一台在线近红外光谱仪可以外接多路（2～10路）光纤回路，实现同时对生产装置的多个测量点的物料在线测量。在线测量数据可直接输送到DCS或先进控制系统，为生产的优化及时提供油品的质量参数。与其它在线测量仪表提供的参数（如压力、流量和温度等变量）相比，在线近红外分析提供的数据（如组成或性质）是直接质量参数，对生产的优化提供更准确和有益的参考信息。近红外分析与常规的标准分析方法配合使用，起到双方互补的作用，不仅能够及时向生产控制部门提供分析数据，同时也节省了大量分析化验费用（包括人力、设备，和试剂等）;在线近红外分析与DCS连接，直接给控制系统提供数据，据此进行生产优化得到的经济效益是巨大的;与其它在线仪表相比，近红外光谱仪运行故障率和消耗均很低。
2.3 近红外光谱分析技术注意事项
近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即必须同时具备三个条件：
第一各项性能长期稳定的近红外光谱仪，是保证数据具有良好再现性的基本要求;第二功能齐全的化学计量学软件，是建立模型和分析的必要工具;第三准确并适用范围足够宽的模型。
这三个条件有机结合起来，才能为用户真正发挥作用。因此，在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识，特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导，为此付出代价的厂家有之，因此，一定要对厂家提供模型与技术支持情况有详细了解。
近红外分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目，比如测量一张光谱图，如果仅有一个模型，只能得到一个数据，如果建立了10种数据模型，那么，仅凭测量的一张光谱，可以同时得到10种分析数据。
3、结束语
经济发展全球化已经是一个大的趋势，而且我们在这个浪潮中获得了很多的利益，而在世界整体的发展过程中，技术也被全球范围内共享。现代纺织检测技术现在已经向着智能化和自动化的方向迈进了，在很多检测情境中都发挥了重要的作用，人工的参与越来越少，因此，检测结果就受到人为干预比较少，检测结果更加趋于一致并保证了较高的准确性，所以，我们可以利用检测的结果，对正在加工和生产的产品质量进行一定的预测，这样可以对某些产品的生产过程中将会遇到的质量问题进行预测，并加以避免，不仅可以提高生产的效率，减少生产的成本，也可以使产品的质量得到较大的提高。
参考文献：
[1]杨欣卉.纤维定性鉴别的显微红外光谱法[J].纺织科技进展，2018（07）：35-37.
[2]耿响，桂家祥，周丽萍.纺织纤维成分非破坏性快速鉴别技术研究现状[J].纺织导报，2016（01）：92-94.
[3]李蕾.纺织纤维的鉴别方法研究进展[J].印染助剂，2015，32（04）：5-10.
作者简介：郭瑾（1986-）女，汉，天津，职称：工程师，学历：硕士，单位：天津市产品质量监督检测技术研究院纺织纤维检验中心，研究方向：纺织化学与染整工程。
关键词：纺织纤维;近红外快速检测;应用
前言
随着科学技术的发展，越来越多的高新技术和检测技术应用到纺织工业中，给纺织工业的发展与创新以及检测技术注入了新的活力。纵观纺织工业的发展，新兴的纺织工艺，新的纺织机械和新的设备不断的出现，纺织工业呈现出了较大的变化，对其纺织检测技术的发展也变得越来越快速。
1、近红外光谱等现代纺织检测技术的特点
1.1 向检测自动化发展
近红外光是指波长介于可见光与中红外区之间的电磁波，其波长范围大约在七百八十纳米到两千五百纳米之间，波数范围大约在一万两千纳米至四千纳米之间，近红外光谱分析是指利用近红外谱区包含的物质因素主要是应用于有机物质定性与定量分析的一种技术分析。近红外光谱分析兼备了可见光区光谱分析信号容易获取与近红外光谱分析信息量丰富等优点。加上该谱区自身具有的谱带重叠，吸收强度较低以及需要依靠化学计量等方法来提取信息等特点，使得近红外光谱分析成为一类新型的分析技术。
近红外光谱在纺织纤维中的实验工程中，实验中的温度湿度等环境因素的改变会对近红外光谱造成一定的影响，所以在近红外光谱检测中必须要考虑检测环境的问题，一般情况下，实验装样的条件以及温度的变化会影响近红外光谱的稳定性，会影响近红外光谱的吸收峰的位置，强度以及峰形。在实验的过程中为了减少环境因素改变造成的光谱误差，在近红外光谱应用在纺织的检测过程中要保持各个环境因素的一致性。
我们现在处于信息时代，网络技术的发展十分的迅速，电子信息技术在社会各行各业中都有大量的应用，在纺织检测领域，也应用了这方面的很多技术，自动化检测、电子通信等技术的使用，也使得纺织检测技术得到了极大的提高，这让现代纺织检测技术的方式和手段有了很大的改变，在功能上，纺织检测技术已经逐渐完善起来，一些关键的指标都可以得到精确的检测，检测的流程也变得十分的简单便捷，更加智能化，就目前发展的情况来看，现代纺织检测技术主要有这些特点。
以往在测量单根纤维的长度和重量的时候，用的是安培法，而最新的振动法在测量上有很多的便利之处，能够很好的对纤维的长度和质量进行检测，同时不需要复杂的操作，国外已经有很多以振动法为基础的测量方法，这些方法自动化程度高，只需要简单地按一个键就能够对纤维密度进行检测，这种检测方法的精度比较高，以往都是用人工判断的方法，不仅效率低，也难以保证精确度。利用自动检测系统，可以在很短的时间内对大量的样本进行检测，基本不用太多的人工参与，准确性和效率都能得到保证。
1.2 高科技的应用
计算机技术的应用对于现代纺织检测来说具有十分重大的意义，在很多发达国家中，在对纺织产品的密度进行检测的时候，采用一种新的计算机控制系统，它可以更加准确地控制样品的标准重量时间，而且在对单纤维的强度进行检测的时候，可以用一个设备对其数据进行收集处理并将最终的结果显示出来。目前，我国在这方面也取得了一定的进展，利用计算机软件，采用光度检测的方法对纤维进行调节控制，这种方法简单快捷，而且不失准确性，即使有些纤维的化学成分十分相似，利用这种方法也能够对其进行分辨。
此外，数字图像处理技术也在纤维检测中得到了应用，比如在对羊毛纤维进行检测的时候，利用数字图像处理技术，可以非常准确地测量羊毛的平均直径，而且速度非常快，在一分钟之内就能够对上万根羊毛完成检测，而且这种技术的应用，还可以检测很多其他的纤维。除了数字图像处理技术，在纤维检测当中还使用了激光技术，利用激光扫描和计算机技术，对纤维进行检测，这种检测方法的速度也非常快，而且精度更高。
现代纺织检测技术中传感方式不断升级在对纺织品进行检测的过程中离不开传感器的使用，利用传感器来精确地对其成分和相关的参数进行测试，而大量使用的声频和广电传感器在发展过程中不断地成熟，在检测纺织产品的过程中，可以保证测量的精确度，而且不容易受到环境的影响。
2、相关分析技术在纺织纤维近红外快速检测中的应用
2.1 近红外光谱技术的应用效果
隨着NIR分析方法的深入应用和发展，已逐渐得到大众的普遍接受和官方的认可。1978年美国和加拿大就采用近红外法作为分析小麦蛋白质的标准方法，1998年美国材料试验学会制订了近红外光谱测定多元醇（聚亚安酯原材料）中羟值含量的ASTMD6342标准方法。2003年，在我国也正式实施了近红外光谱方法测定饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸的国家标准 GB/T 18868-2002。由于近红外光在常规光纤中有良好的传输特性，且其仪器较简单、分析速度快、非破坏性和样品制备量小、几乎适合各类样品（液体、粘稠体、涂层、粉末和固体）分析、多组分多通道同时测定等特点，成为在线分析仪表中的一枝奇葩。近几年，随着化学计量学、光纤和计算机技术的发展，在线近红外光谱分析技术正以惊人的速度应用于包括农牧、食品、化工、石化、制药、烟草等在内的许多领域，为科研、教学以及生产过程控制提供了一个十分广阔的使用空间。近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是含氢基团X-H（X=C、N、O）振动的倍频和全频吸收。不同基团（如甲基、亚甲基，苯环等）或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别， 光谱具有丰富的结构和组成信息，非常适合用于碳氢有机物质的组成与性质测量。但是在NIR区域，吸收强度弱，灵敏度相对较低，吸收带较宽且重叠严重。因此，依靠传统的建立工作曲线方法进行定量分析是十分困难的，化学计量学的发展为这一问题的解决奠定了数学基础。其工作原理是，如果样品的组成相同，则其光谱也相同，反之亦然。如果我们建立了光谱与待测参数之间的对应关系（称为分析模型），那么，只要测得样品的光谱，通过光谱和上述对应关系，就能很快得到所需要的质量参数数据。分析方法包括校正和预测两个过程：
在校正过程中，收集一定量有代表性的样品（一般需要80个样品以上），在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样本光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归，主成分回归，偏最小二乘，人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的范围大小与建立模型所使用的校正方法有关，与待测的性质数据有关，还与测量所要求达到的分析精度范围有关。实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM6500标准）。
在预测过程中，首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。
2.2 近红外光谱分析技术的优势
样品无须预处理可直接测量：近红外光谱测量方式有透射、反射和漫反射多种形式，适合测量液体、固体和浆状等形式的样品，因此，用途很广。最大的優点就是无须对样品进行任何预处理，如汽油可直接倒入测量杯中或将光纤探头直接插入汽油中进行测量，操作非常方便，几秒钟内完成光谱扫描。
光纤远距离测量：近红外光可以通过光纤进行远距离传输，可以实现远距光谱仪以外的远距离测量，可将测量探头或流通池直接安装到生产装置的管线，实现在线测量，或环境苛刻以及危险的地方的现场测量。一台在线近红外光谱仪可以外接多路（2～10路）光纤回路，实现同时对生产装置的多个测量点的物料在线测量。在线测量数据可直接输送到DCS或先进控制系统，为生产的优化及时提供油品的质量参数。与其它在线测量仪表提供的参数（如压力、流量和温度等变量）相比，在线近红外分析提供的数据（如组成或性质）是直接质量参数，对生产的优化提供更准确和有益的参考信息。近红外分析与常规的标准分析方法配合使用，起到双方互补的作用，不仅能够及时向生产控制部门提供分析数据，同时也节省了大量分析化验费用（包括人力、设备，和试剂等）;在线近红外分析与DCS连接，直接给控制系统提供数据，据此进行生产优化得到的经济效益是巨大的;与其它在线仪表相比，近红外光谱仪运行故障率和消耗均很低。
2.3 近红外光谱分析技术注意事项
近红外分析技术的一个重要特点就是技术本身的成套性，即必须同时具备三个条件：
第一各项性能长期稳定的近红外光谱仪，是保证数据具有良好再现性的基本要求;第二功能齐全的化学计量学软件，是建立模型和分析的必要工具;第三准确并适用范围足够宽的模型。
这三个条件有机结合起来，才能为用户真正发挥作用。因此，在购买仪器时必须对仪器提供的模型使用性有足够的认识，特别避免个别商家为推销仪器所做的过度宣传的不良诱导，为此付出代价的厂家有之，因此，一定要对厂家提供模型与技术支持情况有详细了解。
近红外分析技术分析速度快，是因为光谱测量速度很快，计算机计算结果速度也很快的原因。但近红外分析的效率是取决于仪器所配备的模型的数目，比如测量一张光谱图，如果仅有一个模型，只能得到一个数据，如果建立了10种数据模型，那么，仅凭测量的一张光谱，可以同时得到10种分析数据。
3、结束语
经济发展全球化已经是一个大的趋势，而且我们在这个浪潮中获得了很多的利益，而在世界整体的发展过程中，技术也被全球范围内共享。现代纺织检测技术现在已经向着智能化和自动化的方向迈进了，在很多检测情境中都发挥了重要的作用，人工的参与越来越少，因此，检测结果就受到人为干预比较少，检测结果更加趋于一致并保证了较高的准确性，所以，我们可以利用检测的结果，对正在加工和生产的产品质量进行一定的预测，这样可以对某些产品的生产过程中将会遇到的质量问题进行预测，并加以避免，不仅可以提高生产的效率，减少生产的成本，也可以使产品的质量得到较大的提高。
参考文献：
[1]杨欣卉.纤维定性鉴别的显微红外光谱法[J].纺织科技进展，2018（07）：35-37.
[2]耿响，桂家祥，周丽萍.纺织纤维成分非破坏性快速鉴别技术研究现状[J].纺织导报，2016（01）：92-94.
[3]李蕾.纺织纤维的鉴别方法研究进展[J].印染助剂，2015，32（04）：5-10.
作者简介：郭瑾（1986-）女，汉，天津，职称：工程师，学历：硕士，单位：天津市产品质量监督检测技术研究院纺织纤维检验中心，研究方向：纺织化学与染整工程。