专利名称: |
一种短波红外消光光谱纺织品纤维成分检测方法 |
摘要: |
本发明公开了一种短波红外消光光谱纺织品纤维成分检测方法,所要解决的是快速、便捷、无损地实现纺织品纤维成分含量检测问题;该纺织品纤维成分含量检测方法步骤如下:(1)收集标准纺织品样本,建立完备的纺织品样本库。(2)测量标准纺织品样本的消光光谱。(3)分阶段建立纤维成分预测模型。(4)测量待检纺织品样本的消光光谱。(5)根据(3)所建立的纤维成分预测模型对待检纺织品样本的纤维成分进行预测,得到待检纺织品样本的纤维成分。本发明的短波红外消光光谱纺织品纤维成分检测方法,可大幅度提高纺织品纤维成分检测的复杂度和效率,实现快速、便捷、无损检测。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
浙江;33 |
申请人: |
杭州一土网络科技有限公司 |
发明人: |
王若菊;刘成玉;郭望成 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810214986.0 |
公开号: |
CN108489928A |
代理机构: |
杭州求是专利事务所有限公司 33200 |
代理人: |
傅朝栋;张法高 |
分类号: |
G01N21/3563(2014.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/3563 |
申请人地址: |
310000 浙江省杭州市余杭区中泰街道南湖大厦1幢1309室 |
主权项: |
1.一种短波红外消光光谱纺织品纤维成分检测方法,其特征在于,包括以下步骤:1)收集标准纺织品样本,建立纺织品样本库;2)测量纺织品样本库中各标准纺织品样本的短波红外消光光谱;3)利用步骤2)中得到的短波红外消光光谱,分阶段建立纤维成分预测模型,包括光谱特征显著成分预测模型和光谱特征非显著成分预测模型;4)测量待检纺织品样本的消光光谱;5)将待检纺织品样本的消光光谱输入步骤3)中建立的纤维成分预测模型中,对待检纺织品样本的纤维成分进行预测,得到待检纺织品样本的纤维成分。 |
所属类别: |
发明专利 |