近红外技术在羊毛加工产业中的应用

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纺织品与人们的生活息息相关, 随着生活水平的日益提高, 人们开始更加关心纺织品的质量, 由此, 纺织品从原料到成品的整个过程的质量监控就显得愈发重要。各种纺织原料都有自己特殊的性质和检测方法, 纺织纤维较为共通的性质和需要检测的参数主要有物理性质(纤维长度、纤细度、强伸度等)和化学性质(回潮率、含油率等)指标。另外还有纺织品中甲醛、重金属及偶氮染料等有害物质的检验, 也包括混合纤维和异性纤维的检测分离。

在纺织纤维的品种鉴别及化学性质鉴定方面, 国家标准中较为常见的主要有电镜目测法及化学溶解法, 而且各种纤维鉴定标准方法中的共通特性为原理简单, 结果比较准确,但是很多方法的测试周期长, 有的甚至需要一两天才能得到一个样品的数据结果, 而且测试步骤烦琐, 不适宜大批量样本的分析, 也不适用于在线检测。

羊毛中的成分主要是纯蛋白质纤维, 杂质主要是羊新陈代谢过程中产生的羊毛蜡(羊脂肪腺体的分泌物)和脂汗(主要成分为钾的有机盐和无机盐)。另外还有环境中的草叶、种子、 异性纤维等。羊毛加工产业中传统检测过程如下图所示, 显得十分复杂和费时。



近红外( Near Infrared,NIR) 在羊毛工业中的应用始于 20 世纪 70 年代末。澳大利亚和新西兰的研究人员们首先利用近红外技术鉴别羊毛的净毛率, 残脂率, 纤维直径, 髓度大小甚至水分含量。从D+快检平台官网www.dplus.com.cn发布的光谱信息介绍,近红外光的波长范围是780~2526 nm,这一区域主要是分子的倍频与合频吸收。计算机技术和化学计量学理论的发展使近红外光谱分析法克服了倍频与合频吸收强度弱,谱带复杂且重叠严重的缺点,可以充分利用全谱或多波长下的光谱数据进行定性或定量分析。而且,由于近红外光谱区具有谱带宽、吸收强度弱的特点,被测样品可不经稀释在较大样品池中完成检测,从而实现了简单的前处理,无损检测以及更具代表性的测试结果。此外,近红外光谱分析效率高、成本低、重复性好,尤其适用于复杂样品的定量分析和在线检测。广州讯动网络科技有限公司针对纺织行业开发的NFB-H1型智能云检测器采用近红外光谱对包含涤纶、粘胶等组分的混纺毛织品中的羊毛含量进行了定量分析,成功地建立了云端预测模型;在羊绒、羊毛的检测方面,采用近红外光谱对羊绒、羊毛进行定性鉴别,且均取得了可信的结果,充分展示了近红外光谱技术在羊绒、羊毛纺织品检测领域的广阔应用前景。

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