近红外反射光谱分析技术鉴别对四种毛绒纤维的研究

赛迪古丽·赛买提，许艳丽，吕雪峰，柴 婷，王 乐★

（1.新疆种羊与羊毛羊绒质量安全监督检验中心，新疆 乌鲁木齐830000；2.农业部种羊及羊毛羊绒质量监督检验测试中心，新疆 乌鲁木齐830000）

近红外光谱是一种波长在780nm～2526nm的电磁波，具有较强的穿透能力。近红外光谱区与有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H）振动的合频和各级倍频的吸收区一致，由于不同的有机物含有不同的基团，这些基团对近红外光的吸收波长都有明显差别，通过扫描样品的近红外光谱，就可以得到样品中有机分子含氢基团的特征信息，从而得出样品的差异特征。由于近红外光谱分析具有无损、速度快、成本低、重现性好等特点，已经被越来越多地应用于各个行业和检测和品质鉴定。

毛绒纤维是最主要的纺织原料，不同品种的羊所产的毛绒在用途和价格上也有很大的差别，在日常生活中，常见的毛绒原料有山羊绒、绵羊绒、细羊毛、牦牛绒、骆驼绒，每种毛绒都有各自的优势，但由于原料来源有限或价格相差非常大。所以就出现了掺假的现象。因而对各类毛绒准确定性显得非常重要。目前的定性方法如显微镜法、溶液法和染色法等，存在误判率较高、操作复杂、结果欠客观等缺点。DNA鉴别法虽然准确度高，但是所需周期长、需要破坏原料。而近红外光谱技术可以在无损情况下，快速简便的利用全谱或多波长下的光谱数据对毛绒以及产品定性定量检测，已经被广泛应用。利用可见-近红外漫反射光谱技术，结合元离散校正、一阶导数，主成分-马氏距离聚类判别分析法，在快速鉴别羊毛和羊绒上已经取得初步成功。近年来，应用可见-近红外漫反射光谱技术在羊毛与棉、羊毛与马海毛、羊毛与氨纶、羊毛与涤纶和锦纶、羊毛与聚酯等混纺产品的定性定量方面都取得了一定的进展，为混纺织物纤维含量及纺织应用领域提供了重要的检测手段和检验依据。天然羊毛绒纤维有不同的类型，包括细羊毛、山羊绒、粗羊毛、马海毛、半细毛、地毯用毛等。本文选择了新疆地区主要的四种毛绒纤维细羊毛、山羊绒、粗羊毛、地毯用毛，利用近红外漫反射光谱分析技术结合主成分分析法来建立定性检测模型，对模型进行验证，以期为不同类型毛绒鉴别提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验样品分别在剪毛季节采集各品种体侧部毛绒样品，采集品种、地点和数量见表1。

表1 样品采集信息

1.2 仪器设备近红外光谱仪器由光源件、测样器、分光系统、检测和数据处理部分组成，适用于不同物理性状样品的分析。本研究使用的近红外仪器是扫描波长范围在400～2500nm的漫反射光谱分析仪，其中检测器为硅(400～1100nm)和硫化铅(1100～2500nm)，实验室温度在18～20℃。收集信息点的标准光谱间隔2nm，共收集2000个信息点，收集完信息后在专业软件中进行数据分析。

1.3 光谱采集利用光谱采集软件平台，将对4个品种中每个样品都压实后使用扫描模式，连续扫描10次，取平均光谱作为该样品的原始光谱。分别建立山羊绒、粗羊毛、和田羊、细羊毛光谱文件。

1.4 数据处理方法对原始光谱数据进行处理，预处理采用标准正态变换(standard normal var.1ate，SNV)、多元散射校正(muhiplicative scatter correction，MSC)、一阶导数(first derivative，FD)、二阶导数(second de—riyative，SD)等算法对原始光谱信息进行处理，以削弱背景噪音，提高谱图与样品化学成分之间的相关性。首先进行主成分马氏距离分析，协同三维作图实现对四个品种毛样进行聚类判别分析，得到全局距离GH（在立体空间中每个样品光谱点到中心点的距离），当全局距离大于3时，即可将样品标注为异常样品，在建立定性模型之前需要将其剔除。最后我们要根据邻域距离NH(相互两个样品之间的距离)，选出校正样品集和验证样品集。

2 结果与分析

2.1 近红外光谱特征以50个山羊绒，粗羊毛，和田羊，细羊毛样品为研究对象，进行二者的主成分-马氏距离，判别分析和定性鉴别研究。采集其原始光谱后，分别得到其平均光谱。

和田羊和细羊毛以及山羊绒和粗羊毛的光谱峰值距离较远，说明和田羊和细羊毛以及山羊绒和粗羊毛的结构组成存在差异。结合其他的鉴别研究可以见，细羊毛和山羊绒较和田羊和粗羊毛的纤维直径较小，密度小、边缘光滑因此吸光度高。细羊毛和和田羊以及山羊绒和粗羊毛的差异使得近红外光谱技术的应用于鉴别分析成为可能。同时主成分-马氏距离和定性鉴别，提取的红外光谱特征信息，更清楚的实现了二者的鉴别。

2.2 不同预处理方法对定性模型的影响对4种动物毛绒纤维的原始光谱采集，通过30组样品的预测值测算，可以看出山羊绒SPE最小，其次是细羊毛，然后是粗羊毛和和田羊。

山羊绒和细羊毛的聚类较集中，和田羊和粗羊毛的聚类较分散。说明采用主成分-马氏距离的三维图可以实现对四个品种的毛样进行聚类判别分析。

2.3 聚类分析四个品种样品通过可见-近红外漫反射光谱分析仪采集全部样品的原始光谱，分别计算聚类分析结果。

分析光谱粗羊毛属于[第4类]。分析光谱和田羊毛属于[第1类]。分析光谱山羊绒属于[第3类]。分析光谱细羊毛属于[第2类]。

2.4 主成分马氏距离聚类判别结果通过将原始的光谱进行主成分马氏距离聚类判别，并且对样品进行三维作图实现相应的直观判断。得出以下结果。

2.4.1 山羊绒 通过对不同样品的进行聚类判别，从而反映出了山羊绒与其他的品种的差异。首先对原始光谱进行一阶导数的处理，这种处理是预处理。在前十个主要的成分中累积的贡献率为99.30%，这就表明了所鉴别的山羊绒主要信息，从而利于分辨。可以看出山羊绒分界线比较清晰，且山羊绒的吸光度达到最高。而离预测值较分散，考虑是因为细羊毛因采集的产地或是品种等元音导致的聚类相比于山羊绒有些分散。

2.4.2 粗羊毛 通过对不同样品的进行聚类判别，从而反映出了粗羊毛与其他的品种的差异。首先对原始光谱进行一阶导数的处理，这种处理是预处理。在前10个主要的成分中累积的贡献率为98.41%，这就表明了所鉴别的粗羊毛主要信息。可以看出粗羊毛分界线也是比较清晰的，且粗羊毛的吸光度在第二位。离预测值较集中。

2.4.3 和田羊 通过对不同样品的进行聚类判别，从而反映出了和田羊与其他的品种的差异。首先对原始光谱进行一阶导数的处理，这种处理是预处理。在前10个主要的成分中累积的贡献率为97.91%，这就表明了所鉴别的和田羊主要信息。可以看出粗羊毛分界线也是比较清晰的，且和田羊的吸光度在最后一位。

2.4.4 细羊毛 通过对不同样品的进行聚类判别，从而反映出了细羊毛与其他的品种的差异。首先对原始光谱进行一阶导数的处理，这种处理是预处理。在前10个主要的成分中累积的贡献率为98.50%，这就表明了所鉴别的细羊毛主要信息，从而利于分辨。可以看出细羊毛分界线比较清晰，且细羊毛的吸光度为第3位。

3 结 语

通过分析红外光谱、主成分马氏距离聚类判别以及建立定性鉴别模型，可以发现在山羊绒、细羊毛、粗羊毛以及和田羊毛中，平均光谱在相同的波长部分有吸收峰位，同时细羊毛的差异相较于其他样品较大。同时在山羊绒中可以发现有油脂的吸收区域，而在国家的相关规定中规定了允许有一定的油脂。山羊绒由鳞片层和皮质层共同构成的，同时其鳞片的分布呈现环状，且清白，具有较小的密度，边缘十分光滑。和田羊毛中的正皮质细胞以及间皮质细胞具有一定转换，同时形成一定的卷曲。山羊绒、细羊毛、粗羊毛以及和田羊毛存在一定的差异，可以使用主成分马氏距离聚类判别进行区分，同时对于在立体空间中的样品到中心点的距离，从而很好的将四者进行鉴别。而光谱中关于可见光的光谱信息都使得在建立模型进行应用时具有更强的针对性。最终在模型进行外部验证时准确率均较高，具有一定的可靠性。且测量方法具有边界且快速的优点。

在本次实验中所纳入的试验样品的样品量较少，在今后要不断加大样品的数量，使得更多的品种以及数量的山羊绒、细羊毛、粗羊毛以及和田羊毛可以进行定性的鉴别研究。同时也可以开展定量结合定性的研究，从而更改好的鉴别四者，实现在畜牧业产业中的良好应用。通过研究结果可知，在今后要提高山羊绒在产业中的使用价值，同时改善相应的洁白度，提高产品的性能。并充分利用和田羊毛的丰富资源，提高在工业中的纤维脱色的处理工艺。