羽绒羽毛的检测研究

陈春侠，樊理山(， )

我国有着丰富的羽绒资源，占据了国际羽绒市场70%以上的出口份额，在世界羽绒市场上具有举足轻重的地位，出口的主要国家为美国、欧盟、日本、俄罗斯和东欧等。目前发达国家的羽绒制品的普及率是我国的十倍左右，所以国内的市场空间也非常巨大，从羽绒制品的生产能力上看，自20世纪90年代以来，中国羽绒服装及制品行业已取得了突飞猛进的发展，羽绒的用途也越来越广泛，但是一些厂家以粉碎绒毛代替羽绒填充物，或者用其它的陆禽毛来代替鹅绒、鸭绒，以次充好；标称充绒量重量与实际不符，羽绒清洁度不合格，所以羽绒羽毛的检测对保证羽绒制品质量至关重要。当前主要是对羽绒样品进行人工鉴定。检测人员必须对水禽毛中鹅绒、鸭绒，陆禽毛中的鸡毛、鸽子毛等的形态特征有一个充分的了解。由于检测过程中诸多的人为因素，可能造成同一样品得到不同的检测结果。而且，长时间进行人工鉴定，容易引起视觉疲劳。为提高鉴定的客观性和准确性，必须研制相应的自动检测设备。查新资料表明，国内外尚无专用于羽绒种类检测的自动检测设备，而现有的传统检测设备已经不适应现实的需要。

1 羽绒羽毛国家标准的变迁

我国羽绒羽毛及其制品在国际市场所具有的地位来之不易，提高羽绒羽毛及其制品的质量，维护我国羽绒羽毛及其产品的声誉应得到各方面的关注，国家标准局在1989年出台了第一部不对外公开的羽绒羽毛国家标准GBn289，290-89及与之相对应羽绒羽毛检验方法GB/T10288-1988。89版标准的颁布实施结束了我国多年来无羽绒国家标准的历史，1999年发布了新修订的羽绒羽毛国家标准GB/T17685-1999，对89版的标准进行了修订。2001年我国加入WTO，刚刚修订的99版标准不可避免要接受WTO规则及国外同行的考验，于是又出台了2003版《羽绒羽毛》GB/T17685-2003国家标准及与之配套的羽绒羽毛检验方法GB/T10288-2003国家标准，此标准较99版相比增加了“微生物”的指标及鸽子毛的鉴定，“含绒量”改为“绒子含量”，样品的抽取与处理与国际接轨。

2 羽绒羽毛检测的主要内容

2.1 绒子含量

即羽绒羽毛中绒子的百分比，比如85%灰鸭绒，是指100克毛绒中有85克为绒子，其余15克为符合规格的毛片等。羽绒含量是作为羽绒羽毛贸易的结价依据，是衡量羽毛羽绒及其制品品质的重要指标之一。

2.2 蓬松度

指在一定口径的容器内，加入经过预调制的定量毛绒，经过充分搅拌，然后在容器压板的自重压力下静止一分钟，羽绒所占有的体积就是它的蓬松度。蓬松度的好差直接影响羽绒服及制品的保暖性。

2.3 耗氧指数

羽绒的耗氧指数指100克毛绒中含有的还原性物质，在一定情况下氧化时消耗的氧气的毫克数。耗氧指数≤10为合格，超过说明羽绒水洗工艺不够规范，会引起细菌繁殖，对人体健康不利。

2.4 清洁度

通过水作载体，经震荡把毛绒中所含的微小尘粒转入水中，这些微小尘粒在水中呈悬浊状，然后用仪器来测定水质的透明度，以测定羽绒清洁程度。清洁度≥350 mm为合格，反之未达到指标要求，说明羽绒杂质多，较易引起各种细菌吸收在羽绒中，同样对人体健康产生不利影响。

2.5 异味等级

5名检验人员中的3个人意见相同时作为异味评定结果，如异味超出标准规定指标时，说明水洗羽绒加工过程中洗涤有问题，羽绒服在穿着、保存过程中较易引起变质，影响环境和人体健康。

2.6 羽绒种类

目前，市场上羽绒产品繁多，质量也参差不齐，混入的大多数是鸽子毛、鸡毛等陆禽毛。目前，各种羽绒中蓬松度最高的当属鹅绒，最高可达到800+，一般鸭绒的蓬松度在400+左右，因此，同等重量的羽绒，鹅绒和鸭绒的保暖程度差了将近一倍。同时，两者的价格也相差很大，鹅绒与鸭绒的价格比差大约为1.5倍，所以羽绒种类的鉴定十分必要。

上面提及的指标中，含绒量和羽绒种类的检测方法与手段是当前研究的重点也是难点。

3 现有的羽绒含量及种类的检测方法

3.1 手工捡出测试法

目前，羽绒种类的鉴定都是检测人员通过显微镜用肉眼观察，对羽绒样品进行人工鉴定。这种鉴定需要大量的训练和实践经验，检测人员必须对水禽毛中鹅绒、鸭绒，陆禽毛中的鸡毛、鸽子毛等的形态特征有一个充分的了解。由于检测过程中诸多的人为因素，可能造成同一样品得到不同的检测结果。而且，如果长时间进行人工鉴定，容易引起视觉疲劳。

3.2 气流仪测定法

气流通过由试验试样组成的纤维塞，在刻度尺上指示出透气性的变化，以通过纤维塞的流量或纤维塞两端的压力差表示。试样的质量和体积对确定型式的仪器是常数。指示透气性变化的刻度可以用流量或压力差的适当单位来表示。此种方法无法定量地鉴别羽绒种类。

3.3 图像分割法

针对传统的人工检测羽绒的种种弊端和不便，羽绒种类自动检测成为一个趋势。在自动检测过程中，一个重要环节就是图像分割，图像分割的效果将直接影响到自动检测的速度和准确率。所以，将遗传算法引入到羽绒识别中来，利用基于遗传算法的阈值分割算法提高了羽绒识别率。由于它利用图像的灰度直方图，以目标和背景之间的方差最大，动态地确定图像分割门限值，因此是传统方法中性能较好的一种。羽绒图像阈值分割算法的提出和应用，提高了羽绒识别率，大大提高了羽绒种类自动检测的水平和手段。但当目标的相对面积减小时，这些方法的性能则迅速下降。

3.4 SVM内核构建与优化

SVM内核构建与优化在羽绒检测系统中的应用。支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论(SLT)的VC维理论和结构风险最小原理基础上的一种新的通用学习方法，它根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。目前，在模式识别方面，SVM算法在精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下。将组合内核和优化算法应用到基于SVM的羽绒自动检测系统中，使羽绒系统的识别性能有了较大提高。但是经过不断的实验检测，发现识别结果不太令人满意，需要进一步提高识别率。

3.5 DNA识别

国外已研制通过基因DNA序列来判定鹅、鸭等羽绒种类，但是该鉴定方法的代表性无法保证，并且，处理过程复杂、检测周期长、检测费用昂贵，故无法在羽绒行业推广。

4 羽毛种类的化学溶解检测法

羽毛纤维的耐酸性较好。角蛋白是羽毛纤维的主要成分，其分子结构中的氨基酸成分决定了羽毛纤维对酸具有一定的吸附能力和保持能力。碱不仅能够破坏胱氨酸的二硫键，还能拆散肽链间的盐式键，催化肽键水解，所以本文主要研究碱对羽毛的作用。碱对不同种类羽毛的作用是不同的。表1及图1～图5是相同质量的羽毛和一定浓度的碱作用时，溶解所需要的时间，氢氧化钠溶液的质量浓度为10%。

表1 相同质量的羽毛在不同温度下的碱液中的溶解时间

图1 相同质量的羽毛在未加温的碱液中的溶解时间

图2 相同质量的羽毛在40℃的碱液中的溶解时间

图3 相同质量的羽毛在50℃的碱液中的溶解时间

图4 相同质量的羽毛在60℃的碱液中的溶解时间

图5 相同质量的羽毛在80℃、100℃的碱液中的溶解时间

从以上的图表中可以看出，随着加热温度的升高，各种羽毛溶解的时间越来越短，在加热情况下，鸭毛和鹅毛的溶解时间相接近，但是鸡毛、鸽子毛、野鸡毛、孔雀毛的溶解时间差异较大，尤其在加热温度为50℃时溶解时间差异较大，羽毛的溶解性差异可以作为羽毛种类鉴别方法之一。

5 结语

羽毛轻盈、柔软，保暖性能优良，具有较好的生物相容性和保健作用，而且资源丰富，成本低廉，作为保暖填充材料已得到广泛的应用，羽毛纱线、羽毛保暖絮片以及羽毛复合布等新型纺织品已经逐步开发出来。羽毛作为一种绿色天然蛋白质纤维，必将成为一种新的纺织材料，赋予纺织品以独特的风格。羽毛资源的综合开发利用，对发展循环经济，实现“可持续发展”和“绿色消费”具有积极的现实意义。

相信随着科学技术水平不断提高，新型快速的羽绒检测方法在不久的将来一定会诞生，以填补国内外在此领域的空白。

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