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原文传递纤维鉴别方法

专利名称：	纤维鉴别方法
摘要：	本发明提供一种纤维鉴别方法，其鉴别操作比较简单且具有客观性，能够在不依赖于检查员的经验、专有技术的情况下进行同类异种纤维的鉴别，并且能够极力减小根据所要鉴别的纤维的组合产生的鉴别精度的偏差，从而实现高度的鉴别精度。对于所要鉴别的2种(2组)以上的同类异种纤维，分别准备多条纤维种类已知的单一纤维作为比较纤维，对各比较纤维照射红外线或近红外线而求出各自的吸收光谱。基于这些光谱数据X，进行求出组间分离且各组集中的轴w的判别分析，由所得到的得分图预先制作判别模型。接着，将纤维种类未知的纤维作为被测纤维，将以与判别模型的制作相同的方式由该被测纤维的光谱数据Y求出的得分套用至判别模型中，比对被测纤维属于哪一组，从而鉴别纤维的种类。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	日本;JP
申请人：	一般财团法人尼森肯品质评价中心
发明人：	高柳正夫;吉村季织;斋藤健吾;安藤健;菅野麻奈美
专利状态：	有效
申请日期：	2017-05-26T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-04T00:00:00+0800
申请号：	CN201780063271.3
公开号：	CN109844500A
代理机构：	中原信达知识产权代理有限责任公司
代理人：	满凤;金龙河
分类号：	G01N21/3563(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	日本东京都
主权项：	1.一种纤维鉴别方法，其为对纤维素类纤维、蛋白质类纤维等分类为同类的同类异种纤维进行鉴别的纤维鉴别方法，其中，对于所要鉴别的2种(2组)以上的同类异种纤维，分别准备多条纤维种类已知的单一纤维作为比较纤维，对各比较纤维照射红外线或近红外线而求出各自的吸收光谱，使用从这些吸收光谱得到的光谱数据X，进行根据式(1)求出组间分离且各组集中的轴w的判别分析，由所得到的得分图预先制作判别模型， SBw＝λ(SW+ζI)w…(1) (在此，SB·SW为方差-协方差矩阵或变分矩阵，在使用方差-协方差矩阵的情况下，SB为组间方差-协方差矩阵，SW为组内方差-协方差矩阵，在使用变分矩阵的情况下，SB为组间变分矩阵，SW为组内变分矩阵，另一方面，ζ为正则化系数，I为单位矩阵) 接着，将纤维种类未知的纤维作为被测纤维，将以与所述判别模型的制作相同的方式由该被测纤维的光谱数据Y求出的得分套用至所述判别模型中，比对所述被测纤维属于哪一组，从而鉴别纤维的种类。 2.如权利要求1所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在所述判别模型的制作阶段，制作由各比较纤维的光谱数据X求出的得分图的等概率椭圆，在所述被测纤维的鉴别阶段，将由该被测纤维的光谱数据Y求出的得分套用至所述等概率椭圆中，比对所述被测纤维属于哪一组。 3.如权利要求1所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在所述判别模型的制作阶段，根据由各比较纤维的光谱数据X求出的得分进行n维(n为1以上的整数)正态分布的推定，在所述被测纤维的鉴别阶段，由从该被测纤维的光谱数据Y求出的得分计算出相对于所述n维正态分布的概率密度，由此比对所述被测纤维属于哪一组。 4.如权利要求1～3中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，对所述比较纤维和被测纤维照射除近红外线以外的波数4000cm-1～600cm-1范围内的红外线而求出所述吸收光谱，从这些吸收光谱提取规定波数范围内的吸收光谱而求出所述光谱数据X和Y。 5.如权利要求1～4中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在制作所述判别模型时，在第一次判别分析中，由以各比较纤维的原始光谱数据作为数据X1求出的第一轴w1和数据X1根据式(2)计算出数据X1的第一轴坐标(w1轴坐标)的值t1， t1＝w1TX1…(2) (在此，w1T为w1的转置向量) 根据式(3)求出从所述数据X1中抽出w1轴方向的信息后的数据X2， X2＝X1-w1t1…(3) 接着，在第二次判别分析中，由以光谱数据作为数据X2求出的第二轴w2和数据X2根据式(4)计算出数据X2的第二轴坐标(w2轴坐标)的值t2， t2＝w2TX2…(4) (在此，w2T为w2的转置向量) 从而制作完成了正交分解的判别模型。 6.如权利要求5所述的纤维鉴别方法，其特征在于，通过多次重复进行上述式(3)和式(4)的操作，制作3维以上的具有相互正交的轴坐标的判别模型。 7.如权利要求1～6中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，对于纤维素类纤维而言，使用对下述各组合的2种(2组)比较纤维的光谱数据X进行判别分析而得到的各判别模型，将所述被测纤维的光谱数据Y套用至所述各判别模型中，比对所述被测纤维属于哪一组，从而鉴别纤维的种类，所述组合为： (1)天然纤维与再生纤维， (2)棉与麻类， (3)亚麻与苎麻， (4)粘胶类人造丝与铜氨人造丝或溶剂纺纤维素纤维， (5)铜氨人造丝与溶剂纺纤维素纤维。 8.如权利要求1～7中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在纤维素类纤维中的天然纤维与再生纤维的鉴别中，主要使用包含波数1300cm-1～850cm-1的范围内或者其附近的范围内的1组或2组以上的光谱数据来进行鉴别。 9.如权利要求1～7中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在纤维素类纤维中的棉与麻类的鉴别中，主要使用包含波数1600cm-1～800cm-1的范围内或者其附近的范围内的1组或2组以上的光谱数据来进行鉴别。 10.如权利要求1～7中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在纤维素类纤维中的再生纤维彼此的鉴别中，主要使用包含波数1600cm-1～900cm-1的范围内或者其附近的范围内的1组或2组以上的光谱数据来进行鉴别。 11.如权利要求1～7中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在纤维素类纤维中的铜氨人造丝与溶剂纺纤维素纤维的鉴别中，主要使用包含波数1500cm-1～800cm-1的范围内或者其附近的范围内的1组或2组以上的光谱数据来进行鉴别。 12.如权利要求1～7中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，在纤维素类纤维中的亚麻与苎麻的鉴别中，主要使用包含波数1700cm-1～900cm-1的范围内或者其附近的范围内的1组或2组以上的光谱数据来进行鉴别。 13.如权利要求1～12中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，将所述式(1)中的正则化系数ζ的值设定在1～0的范围内而进行鉴别。 14.如权利要求1～13中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，对纤维素类纤维中的比较纤维和被测纤维实施利用碱性物质进行的前处理，然后求出吸收光谱。 15.如权利要求1～14中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，求出所述比较纤维和所述被测纤维的吸收光谱的方法为ATR法(全反射测定法)。 16.如权利要求1～15中任一项所述的纤维鉴别方法，其特征在于，作为分类为所述纤维素类纤维的同类异种纤维，包含：棉、亚麻、苎麻、黄麻、大麻、粘胶人造丝、高湿模量人造丝、波里诺西克人造丝、铜氨人造丝以及溶剂纺纤维素纤维。
所属类别：	发明专利