基于统计分析的纺织品近红外光透射

唐 晨，王 妮，1b，施楣梧，俞建勇

（1.东华大学a.纺织学院；b.纺织面料技术教育部重点实验室；c.现代纺织研究院，上海 201620；2.中国人民解放军总后勤部军需装备研究所，北京 100082）

红外摄影是指利用700～1 200nm波段的近红外线感光成像，虽然该波段电磁波人的肉眼不可见，但数码相机的影像感应器却能很容易地捕捉到，并对其具有较好的接收记录能力，能将物体反射、透射的不可见红外图像通过光电转换成为可见的RAW（一种无损压缩图像，它的数据是没有经过相机处理的原文件）影像，并且所形成的影像具有迷幻、空灵、奇异等常规可见光成像所不具有的特殊效果，视觉冲击力强、表现力独特[1－2].红外摄影除了可以拍摄风格迥异的照片外，还在其他方面得到广泛应用.例如，在刑事侦查上用于对文件和犯罪物证进行鉴别和揭示；在医学上用于查找病变的细胞和组织；在植物学上用于对植物病理的研究等[3－6].

由于红外摄影所采用的红外光线波长比可见光长，对物质的穿透能力强，使得其常常与透视联系在一起[7].红外透视是指红外线穿透衣服面料，经人体表面的皮肤反射后，再重新透射过衣服面料，最后在相机上成像的过程，所成的像具有近似“裸体”或“半裸”的效果[8].一般而言，对于轻薄面料或在面料吸湿的情况下，这种透视效果会更加明显.为了防止红外透视造成的不良影响及红外光对正常影像形成干扰而产生偏色，很多数码相机的厂商都会在数码相机上面做一些限制性设置或者在镜头的前面安装一个红外截止滤镜，这种滤镜可以部分截止一些红外线穿过镜头，而只允许可见光通过并成像[4].

文献[9-12]研究了纺织品对红外辐射的反射、透射和吸收，并建立了红外辐射在单层、多层织物中透射、反射和吸收的模型，研究的红外波段主要集中在中远红外部分，与近红外波段的性质不同.为了研究影响常用服装面料近红外光透射／屏蔽效果的因素，本文测试了47种不同原料、厚度、孔隙率、面密度的平纹机织坯布在700～1 200nm波段的近红外光透射率，利用SPSS软件进行数据的统计分析，确定了影响透射率的主要因素，并通过主成分分析法提取了主要的影响因子并建立回归方程.

1 试 验

1.1 试验材料

47种不同原料、厚度、孔隙率、面密度的平纹机织坯布样品的基本参数如表1所示.

表1 试样基本参数Table 1 Basic parameters of the testing fabrics

续 表

1.2 试验方法

1.2.1 孔隙率测试

织物孔隙率的测试采用图像处理技术进行，具体方法是首先利用KH-1000型三维视频显微镜对织物进行拍照，由于所选织物为本色坯布，底板采用黑绒板，光源为100W卤素灯，有效像素为850×984，根据面料孔隙率的差异分别选择50，100，120，200倍的放大倍数进行拍照保存；然后应用Matlab软件对所拍摄的照片进行图像处理，即先将真彩色图像转化为灰度图像，根据灰度直方图选取合适的阈值对图像进行二值化处理，使得孔隙和纤维分属黑、白两种颜色.图1所示为所测试的其中一种织物的原始图像与经过处理后的图像的对比.孔隙率的计算如式（1）所示.

由图1可见，短纤维纱线毛羽的存在对布面的孔隙率具有一定的影响.虽然毛羽的存在可能会造成计算孔隙率与实际孔隙率的差异，但实际上毛羽对近红外光有一定的阻碍作用，会造成织物的近红外光透射率下降.采用图像处理的方法计算孔隙率，其结果更符合近红外光透射的实际情况，这也是本文采用图像处理的方法计算孔隙率而舍弃原始的织物紧度计算方法的原因.

1.2.2 透射率测试

透射率采用日立U-4100型紫外可见光近红外分光光度计测试，选取700～1 200nm范围内的近红外光波，每间隔5nm测试记录透射率T，扫描速度为600nm／min，测试结果取平均值.测试在标准温湿度条件下进行.

1.2.3 统计分析

利用列联表分析、相关分析对数据进行处理，找出所研究的变量中与织物近红外光透射率有关的变量，并分析所筛选的变量之间是否具有一定的相关性.如果所筛选出的变量之间存在相关性，则利用主因子分析重新提取新的变量代替原有变量，使问题的分析简化，并利用新的变量建立回归方程，可对织物的近红外光透射率进行预测.

2 结果与讨论

2.1 原料的列联表分析

由于原料属于定性的分类变量，因此，需要对原料类别使用列联表的分析方法.为了方便分析，这里首先从本文所选14种原料中挑选出使用数量较多的类型为3，6，9的3种原料，然后对其透射率进行分类，将透射率在0～25%之间的定为1类，透射率超过25%定为2类.整理后的原始数据如表2所示.

表2 原料类型为3，6，9试样的列联表Table 2 Sample with material types numbered 3，6，9

表3 实际计数与列联表分析的期望计数Table 3 Actual count and expect count of column contingency table

经计算fisher's检验后的P值为0.02，小于0.05，因此认为原料与透射率的大小是相关的.在其他条件相同的情况下，原料对织物近红外光透射的影响主要体现在纤维材料的反射和吸收上.对于表面反射而言，仅与3个因素相关：入射光的偏振态、入射角和介质的折射率，如根据菲涅尔的光反射基本原理，当光束正入射时，反射率n＝（n2－n1）2／（n2＋n1）2，其中n2和n1分别是形成界面的两种物质的相对折射率.通常纺织纤维的相对折射率在1.5左右（这个值是相对真空而言，近红外条件下的还要根据波长变化进行换算），对于反射率而言，两者基本没有差别.对于近红外吸收而言，物质在近红外光区域的吸收主要是X—H（X为C，S，O等）基团的倍频和组合频的振动吸收[13]，其吸收强度较基频吸收小很多，吸收的光量与高分子聚合物的聚合度和结晶度有关.由于纤维规格和制造方法的不同，尤其是化纤，即使同种原料的纤维也会因结构上的不同而导致近红外光的吸收存在差异.另外，生产时添加剂的种类和用量也会影响到其近红外光吸收强弱.但总体上，常规纺织用纤维材料对近红外光吸收光量有限，不到1／1 000[14－15]（除添加了如近红外吸收剂等对近红外辐射衰减具有较大影响添加剂的纤维），从而吸收所造成的影响也同样可以忽略.因此，原料与透射率的影响有关并非源自于原料本身的吸收与反射，进一步分析发现，对于同一种原料的织物而言，当其透射率为1类时，往往对应于更大的面密度和厚度或更小的孔隙率，如对于编号为3的涤纶织物而言，属于2类的编号为5，6，7，8织物的厚度、面密度和孔隙率数值较接近.同样，对于属于1类的编号为9和10涤纶织物，其与2类织物的不同之处在于具有较高的厚度、面密度和较低的孔隙率，导致透射率较低.综上，原料对透射率影响归根结底来自于织物厚度、面密度及孔隙率的影响，因此，下文将重点分析这3个因素对透射率的影响.

2.2 直接相关和偏相关分析结果

以织物的近红外光透射率作为因变量，织物的厚度、面密度和孔隙率作为自变量，进行单因素简单相关性分析，结果见表4所示.

表4 厚度、面密度和孔隙率与透射率的直接相关性Table 4 Direct correlation statistics between thickness，surface density，porosity and transmittance

通过直接相关性分析得知，织物的厚度、面密度和孔隙率都会影响织物的近红外光透射率，且这3者的影响具有协同作用.厚度和面密度与织物的近红外光透射率负相关，孔隙率与织物的近红外光透射率正相关，即随着厚度或面密度的减小，其织物的近红外光透射率增加，而随着孔隙率的增加其近红外光透射率增加.这是因为织物厚度的增加会使得光线经过的路径增大，增加了光线因材料本身吸收以及传输路径上的反射和散射次数而造成的衰减，从而与透射率成负相关；织物的面密度大说明单位面积内的纱线质量大，这往往对应于较低的纱线线密度，从而引起厚度的增加或布面孔隙率的减小，因此也会对近红外光透射率的大小产生影响.

为了更好地表征近红外光透射率的影响因素，根据这3个变量所起作用的大小（权重），对其重新组合，为此，对这3个变量进行偏相关分析以消除其共线性影响，结果如表5所示.

表5 厚度、面密度、孔隙率之间的偏相关性Table 5 Partial correlation among the thickness，surface density and porosity

由表5可知，在控制孔隙率影响的前提下，厚度和面密度之间具有很高的正相关性，即在孔隙率一定时，随着厚度的增加，织物的面密度也增加.同样可以看出，在控制厚度的前提下，织物的孔隙率和面密度有一定的负相关性.而在控制面密度的前提下，织物的厚度和孔隙率之间没有必然联系.究其原因，应该是织物的厚度和面密度都受到经纬纱密度、纱线线密度、组织结构、纱线捻度、原料等因素的共同作用所致.而对于布面孔隙率而言，尽管可以通过设计多孔织物中孔隙的数量和大小改变织物面密度，但由于纱线线密度和织物组织结构的限制，其对厚度的影响有限，因此孔隙率与厚度的相关性较低.

由此可知，由于3个参数之间存在内在联系，可以利用主因子分析法进行权重分析，提取新的影响变量.

2.3 因子分析结果与回归模型的建立

借助因子的权重分析，提取了2个主成分，这两个因子的累积贡献率达到95.259%，因子1主要与厚度、面密度有关，因子2主要与孔隙率有关.采用方差最大旋转法对主成分载荷矩阵进行旋转，结果如表6所示.由表6可见，经过矩阵旋转，载荷系数的取值更加极端.根据旋转后的矩阵可以计算因子得分，具体如表7所示.

表6 因子的载荷矩阵Table 6 Component matrix

表7 因子得分系数矩阵Table 7 Component score coefficient matrix

由表7可知，主因子1（A）和主因子2（B）得分的表达式可以写成：

其中：厚度、孔隙率与面密度的取值不是原始数据，而是经过标准化后的标准变量.

以近红外光透射率作为因变量，回归模型采用二元线性回归，使用输入回归法进行拟合.表8给出了拟合方程的回归系数及其检验，检验结果表明回归方程是显著的.

表8 回归方程系数及回归方程系数的检验结果Table 8 The regression coefficients and results of the tests

由表8得到主因子1与主因子2与近红外透射率的回归方程如式（4）所示.

经由回归分析计算得到的近红外光透射率与原数据相比，绝对误差＜5%，可以较好地拟合.

通过透射率的回归方程可以看出，从统计学的角度出发，主因子1每增加一个单位，透射率将下降5.589%，主因子2每增加一个单位，透射率将增加3.337%.鉴于二者的t统计量差值不太大，认为这两个因子对透射率的依赖程度相当.因此，在织物的设计中建议：（1）采用增加紧度的方法来降低其近红外光透射率，尤其是夏季面料，其以轻薄为主，增加厚度不切实际，在对织物其他性能影响不大的情况下，设计时可以适当增加经纬纱密度，以较好地减少近红外光的透射；（2）对于一定线密度的纱线而言，机织物在设计时采用可增加织物厚度的组织（如凹凸组织、多层组织等），避免孔隙率较大的组织（如透孔组织），可以较好地减少近红外光的透射率.

3 结 语

（1）通过利用SPSS软件的列联表分析，得出织物的厚度、孔隙率和面密度与透射率相关；相关分析进一步确定织物厚度、面密度和孔隙率与织物的近红外光透射率具有直接相关性.

（2）通过偏相关性分析，确定织物的厚度、面密度和孔隙率之间具有一定的线性相关性，进而利用权重分析提取新的变量代替原有变量.

（3）通过主成分分析法，提取了两个新变量来代替原来的厚度、面密度和孔隙率，并建立了近红外光透射率与新的主因子之间的回归方程，方程的绝对误差在5%以内，可以进行较好地拟合.

（4）由回归方程可知，两个主因子对近红外光透射率大小的影响相当，建议在织物设计时可采用较高紧度的织物或采用增加织物厚度的组织，以较好地减少近红外光的透射率.

参 考 文 献

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