基于近紅外光譜法快速檢測(cè)毛滌混紡織物中的纖維含量.pdf

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1、戀《少石％《賣(mài)古葦信旅義－．ｔ和、Ｖ／．：＇．發(fā)；一＇－一■＇－．’－’■八＇ｒ基于近紅外光譜法快速檢測(cè)毛（中義題名）袁ｙ緣混紡織物中的纖維含量－■—－■培ＦａｓｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＦｉｂｅｒＣｏｎｔｅｎｔｉｎ（英文題名）ＷｏｏｌａｎｄＰｏｌｙｅｓｔｅｒＢｌｅｎｄｅｄＦａｂｒｉｃＢａｓｅｄｏ打Ｎｅａ－ｒｅｄＳｒＩ打ｆｒａｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ－■＂■■■—ｍ—ＩＶ＇ｌｌ■？

2、．．＼、：■－■；．劉榮欣．研究生：：；、，－■＇王進(jìn)美（職稱）導(dǎo)?zhēng)煟毫夯萆毞Q）－：學(xué)院：紡織與材料學(xué)院紡織工程：學(xué)科專業(yè)：學(xué)位類型：專業(yè)學(xué)位．１５年：學(xué)位舒年度＿＾？＇＇＇－＾．－；‘產(chǎn)，．＿Ｉ？１．一＾．．、—？．．．亡’．＇．ｖ＇西安工程大學(xué)學(xué)位論女原削性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)巧研充工作所取得的成果，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體。除文中。經(jīng)注明引用的內(nèi)轄外已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的

3、作品成果，巧Ｌｉ。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體巧文中Ｗ明確方式梳明。。本人完全盧識(shí)到本聲明的法律結(jié)巧巾本人承擔(dān)：學(xué)位論文作者簽名系［ｆ足日期：２叫＾年＾月＾日西安工程大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向齒家有關(guān)部ｎ或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電了版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西安工程大學(xué)教學(xué)目的使用本學(xué)位論文，將全部或部分內(nèi)容編入巧關(guān)穀據(jù)庫(kù)進(jìn)巧儉索，可Ｗ采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保巧和匯編本學(xué)位論文。□保密。，在年解密后適用本授

4、權(quán)書(shū)？本學(xué)位論文厲于密，ｇ么即或巧□！年口２年后開(kāi)放使用。是＾學(xué)驚論文作者簽名；？；連；慕欠指導(dǎo)教師簽名，１￥４辜寒ｔ日期年令月日日期：知咬年月日４學(xué)校代碼１０７０９？中圖分類號(hào)０６５７．３３ＵＤＣａｙ密級(jí)：口公開(kāi)□保密石進(jìn)紋＝｛＾Ｗ＾ｔＬ）論文題名：基于近紅外光譜法快速檢測(cè)毛藻混紡織物中的纖維含音劉榮欣學(xué)號(hào)：２０１２０４７導(dǎo)師（校內(nèi)）；王講美（教授）導(dǎo)師（校外）；梁惠生（窩工）學(xué)院：紡織與材料學(xué)臨學(xué)科專業(yè)：工巧碩女：紡織工巧申請(qǐng)學(xué)位答辯委員會(huì)主

5、任委員：李小苗（教授級(jí)高工）答辯日期：２０１５年３月２２日基于近紅外光譜法快速檢測(cè)毛滌混紡織物中的纖維含量摘要：本課題以近紅外光譜分析技術(shù)為基礎(chǔ)，以毛滌混紡織物為研究對(duì)象，結(jié)合相關(guān)的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，探究了快速檢測(cè)毛滌混紡織物的纖維含量的研究。主要內(nèi)容包括近紅外光譜儀器的實(shí)驗(yàn)性檢測(cè)、樣品的收集、實(shí)驗(yàn)參數(shù)的選取、光譜預(yù)處理方法的選擇、數(shù)學(xué)校正模型的建立等關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。樣品由純羊毛纖維織物、純滌綸纖維織物、羊毛滌綸混紡織物這三大類組成，其中，羊毛、滌綸樣品均有不同顏色、不同細(xì)度、不同規(guī)格的樣品構(gòu)成；毛滌混合樣品包括自制的不同混紡比（0

6、-90%）樣品和不同比例毛滌混紡織物。所用儀器是由聚光科技（杭州）股份有限公司生產(chǎn)的SupNIR-1500系列便攜式近紅外分析儀，波長(zhǎng)覆蓋范圍1000-1800nm。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，檢測(cè)近紅外光譜儀器的精密性和準(zhǔn)確性；確定實(shí)驗(yàn)儀器狀態(tài)、波長(zhǎng)準(zhǔn)確性、分辨率、光譜掃描次數(shù)等實(shí)驗(yàn)參數(shù)，同時(shí)分析了環(huán)境溫濕度、樣品細(xì)度、顏色等不同規(guī)格因素對(duì)實(shí)驗(yàn)的影響。對(duì)樣品采集近紅外光譜，進(jìn)行光譜預(yù)處理，提取出特征值。光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括標(biāo)準(zhǔn)化、導(dǎo)數(shù)、平滑和信號(hào)校正等，實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了各預(yù)處理方法效果，選取了均值中心化、Savitzky-Golay導(dǎo)數(shù)、Savitzky-

7、Golay平滑、多元散射校正光譜預(yù)處理方法，從光譜承載的眾多信息中提取出了最有用信息，消除了樣品表面的散射對(duì)近紅外光譜的影響和降低了系統(tǒng)、隨機(jī)誤差，進(jìn)而提高了后續(xù)所建模型的穩(wěn)健性和預(yù)測(cè)能力。對(duì)比分析了主成分回歸模型、多元線性回歸模型、偏最小二乘回歸分析模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模擬結(jié)果。分析結(jié)果表明偏最小二乘法回歸分析模型最優(yōu)，結(jié)果報(bào)告為：毛含量的校正集標(biāo)準(zhǔn)差（SEC）為0.0007，校正集預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相關(guān)系數(shù)（RC）為0.99223；滌含量的SEC為0.0016，RC為0.99161。通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行修正并優(yōu)化，對(duì)預(yù)測(cè)樣品進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，預(yù)

8、測(cè)結(jié)果平均絕對(duì)誤差（MAE）在1.1%內(nèi)（毛：1.0364%；滌：0.9981%），預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差（RMSE/SEP）在1.0%內(nèi)（毛：0.6954%，滌：0.4878%）。均在允許