隨著紡織工業(yè)的快速發(fā)展和消費者對于紡織品品質(zhì)要求的提高，紡織品成分檢測的重要性日益凸顯。傳統(tǒng)的紡織品成分檢測方法如化學(xué)分析法、顯微鏡觀察法等存在操作繁瑣、耗時長、破壞樣品等缺點，已難以滿足現(xiàn)代紡織工業(yè)的需求。近紅外光譜分析技術(shù)作為一種新興的分析方法，因其快速、無損、準(zhǔn)確等優(yōu)點，在紡織品成分檢測中得到了廣泛應(yīng)用。

近紅外光譜分析技術(shù)概述

近紅外光譜分析技術(shù)是一種基于物質(zhì)對近紅外光的吸收特性進行定性定量分析的技術(shù)。近紅外光譜區(qū)一般指波長范圍在750～2500nm的電磁波，這一區(qū)域的光譜包含了大量關(guān)于物質(zhì)結(jié)構(gòu)和組成的信息。近紅外光譜分析技術(shù)通過測量樣品對近紅外光的吸收、透射或反射光譜，結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法，可以實現(xiàn)對樣品中各種成分的快速、無損、準(zhǔn)確檢測。

近紅外光譜分析技術(shù)在紡織品成分檢測中的應(yīng)用

近紅外光譜分析技術(shù)的基本原理是基于物質(zhì)中的化學(xué)鍵振動對近紅外光的吸收。不同物質(zhì)中的化學(xué)鍵振動頻率不同，因此對近紅外光的吸收波長和強度也不同。通過測量紡織品樣品對近紅外光的吸收光譜，可以得到樣品中各種成分的信息。由于近紅外光譜區(qū)包含了大量的化學(xué)鍵振動信息，因此可以實現(xiàn)對紡織品中多種成分的同時檢測。

應(yīng)用過程

（1）樣品制備

在進行近紅外光譜分析之前，需要收集各種代表性的紡織品樣品，如絲類蛋白質(zhì)、毛類蛋白質(zhì)、棉、麻、再生纖維素等。樣品應(yīng)保存在恒溫恒濕的環(huán)境中，以保證光譜的穩(wěn)定性。同時，為了避免樣品中的水分對光譜產(chǎn)生影響，需要對樣品進行干燥處理。

（2）光譜采集

將干燥后的樣品裝入近紅外專用的低羥值樣品瓶中進行光譜的采集。為了保證光譜的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，需要采用合適的樣品裝填方法和光譜掃描參數(shù)。一般來說，樣品裝填應(yīng)密實且均勻，光譜掃描次數(shù)應(yīng)足夠多以提高信噪比。

（3）光譜預(yù)處理

采集到的原始光譜往往包含了一些與待測成分無關(guān)的信息和噪聲，需要進行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理以提高光譜的質(zhì)量。常用的光譜預(yù)處理方法包括平滑處理、基線校正、多元散射校正和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正等。這些方法可以有效地消除光譜中的噪聲和干擾信息，提高光譜的信噪比和準(zhǔn)確性。

（4）波長選擇

波長選擇是近紅外光譜分析中的一個重要步驟，其目的是從原始光譜中選擇出與待測成分密切相關(guān)的波長點或波長段。通過波長選擇可以簡化模型結(jié)構(gòu)、提高模型的預(yù)測能力和穩(wěn)健性。常用的波長選擇方法包括相關(guān)系數(shù)法、逐步回歸算法、間隔偏*小二乘法（iPLS）和遺傳算法等。

（5）建立模型

在波長選擇完成后，需要利用已知類別的樣品建立近紅外光譜鑒別模型。模型建立的方法包括主成分分析（PCA）、偏*小二乘法（PLS）、支持向量機（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等。通過選擇合適的建模方法和參數(shù)設(shè)置，可以實現(xiàn)對紡織品中各種成分的快速、準(zhǔn)確檢測。

應(yīng)用優(yōu)勢

（1）快速性：近紅外光譜分析技術(shù)可以在幾分鐘內(nèi)完成對整個紡織品樣品的光譜采集和數(shù)據(jù)處理，大大縮短了檢測時間。

（2）無損性：近紅外光譜分析技術(shù)無需對樣品進行破壞或預(yù)處理，可以實現(xiàn)無損檢測，降低了對樣品的浪費和污染。

（3）準(zhǔn)確性：近紅外光譜分析技術(shù)可以通過測量樣品對近紅外光的吸收光譜，直接獲取樣品中各種成分的信息，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。

（4）多組分檢測：近紅外光譜分析技術(shù)可以同時檢測紡織品中的多種成分，如纖維類型、染料類型、添加劑等，提高了檢測的**性和效率。

近紅外光譜分析技術(shù)在紡織品成分檢測中表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，其快速、無損、準(zhǔn)確的特點使得它在現(xiàn)代紡織工業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信近紅外光譜分析技術(shù)將在紡織品成分檢測領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。