【摘要】：本文從場收集的892個紡品樣品對象,包括滌麻棉絲羊毛滌棉和滌毛等,開展了短波中波紅外光譜分析技術(shù)在紡品檢測中的應(yīng)用研究分析了同Savitzky-Golay SG滑方式對模型效果的影響,提出了wald-wolfowitz法對校集和預(yù)測集樣品的光譜和理化值分進(jìn)行檢驗,利于確保建模過程中樣品的表性,建立了基于中波紅外光譜的紡品分鑒別和含檢測模型提出了稀疏分分析SPCA方法,可提光譜中的效信息,克服樣品顏色對模型的影響,建立了基于短波紅外光譜的紡品分鑒別模型要研究內(nèi)容和結(jié)果1分別使用SupNIR-1520和SupNIR-1100兩種專用型紅外光譜儀對滌麻棉絲羊毛滌棉和滌毛等892個樣品進(jìn)行了光譜采集,并對滌棉和滌毛等446個樣品中的分含進(jìn)行了理化分析2研究了同紡品的光譜特性結(jié)果表明,同種類紡品的紅外光譜具定的的差異,利用紅外光譜技術(shù)對紡品進(jìn)行分鑒別和含檢測提供了依據(jù)3利用偏最小二乘判別PLSDA法建立了基于中波紅外光譜滌麻棉絲羊毛滌棉和滌毛等樣品的鑒別模型結(jié)果表明SG分段滑結(jié)合二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理方法所建模型效果最優(yōu),所建模型中滌麻絲羊毛滌毛樣品的識別率均100%,棉滌棉樣品的識別率分別96.55%和96.88%4利用偏最小二乘PLS法建立了基于中波紅外光譜的滌棉混紡樣品中棉含滌毛混紡樣品中毛含的檢測模型結(jié)果表明綜合使用SG分段滑階導(dǎo)數(shù)SNV和DT預(yù)處理方法所建模型效果最優(yōu)利用wald-wolfowitz法對RS KS和SPXY種樣品集劃分結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗,結(jié)果表明SPXY方法選的樣品集更具表性通過配對T檢驗表明,棉毛含紅外光譜檢測結(jié)果傳統(tǒng)分析方法間存在顯著差異,預(yù)測集的決定系數(shù)和均方根預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差分別0.99 2.22%和0.98 3.47%5建立了短波紅外光譜的紡品分鑒別模型利用SPCA方法效提了光譜中的用信息,克服了紡品顏色對模型的擾,提高了模型精度,將所建模型識別率從94.55%提高到100%結(jié)果表明,短波紅外光譜可現(xiàn)紡品的分鑒別。
[Abstract]:In this paper, 892 textile samples collected from the field, including polyester, hemp, wool, polyester, cotton and polyester wool, polyester wool and polyester wool, were used to study the application of short-wave mid-wave infrared spectroscopy in the detection of textile products. The effect of the same Savitzky-Golay SG slip mode on the model effect was analyzed. In this paper, wald-wolfowitz method is proposed to test the spectral and physicochemical values of calibrated and predicted samples, which is helpful to ensure the surface of samples in the modeling process. A method of sparse fractionation analysis (SPCA) based on medium wave infrared spectroscopy is proposed for the identification and detection of textile products. The effect information in the spectrum can be extracted to overcome the influence of the sample color on the model. The research contents and results of the model based on short wave infrared spectroscopy were as follows: 1 Spectral collection of 892 samples such as polyester wool and polyester wool were carried out by SupNIR-1520 and SupNIR-1100 infrared spectrometer respectively. Physical and chemical analysis was carried out on 446 samples, such as polyester, cotton and polyester wool. 2 the spectral characteristics of the same spinning products were studied. The results showed that the infrared spectra of the same kinds of textile products had definite differences. Based on the partial least square discriminant PLSDA method, the identification model of polyester wool, polyester wool and polyester wool based on mid-wave infrared spectrum was established. The effect of the model established by the method of subsection sliding and second derivative preprocessing is optimal. In the model, the recognition rates of polyester, linen, wool and polyester wool samples were 100 and 96.55% and 96.884 respectively. The partial least square PLS method was used to establish the polyester / cotton blended samples based on mid-wave infrared spectroscopy. The results of the middle gross content detection model show that the model established by using the SG piecewise sliding derivative SNV and DT pretreatment method is optimal and the wald-wolfowitz method is used to test the significance of RS KS and SPXY species sample set partition results. The results showed that the sample set selected by SPXY method was more apparent. The results of T pair test showed that there was a significant difference between the traditional analysis methods. The determination coefficient and root-mean-square prediction standard deviation of prediction set were 0.99 2.22% and 0.98 3.47%, respectively. In this paper, the separation model of short wave infrared spectrum was established and the useful information in the spectrum was effectively extracted by SPCA method, which overcame the disturbance of textile color to the model. The accuracy of the model is improved, and the recognition rate of the model is increased from 94.55% to 100%. The results show that the short-wave infrared spectrum can be used to distinguish the textile products.
【學(xué)位授予單位】：中國計量大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TS107;O657.33

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 宋國勝;李琳;胡松青;;傅立葉紅外光譜應(yīng)用研究進(jìn)展[J];現(xiàn)代食品科技;2010年04期

2 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2010年07期

3 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2010年10期

4 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2011年01期

5 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2011年02期

6 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2011年03期

7 ;《近紅外光譜解析實用指南》[J];分析化學(xué);2011年04期

8 ;紅外光譜在紡織工業(yè)上的應(yīng)用[J];印染;1978年02期

9 張?zhí)N珍;;積極開展紅外光譜學(xué)術(shù)交流[J];化學(xué)通報;1980年03期

10 徐滿華;;硅酸二鈣多晶體的紅外光譜鑒定[J];水泥;1993年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 甄夢章;;紅外光譜解析程序[A];全國第六屆分子振動光譜學(xué)術(shù)報告會文集[C];1990年

2 崔繼承;趙振武;丁東;唐玉國;;納米自潔凈玻璃近紅外光譜特性分析[A];第三次全國會員代表大會暨學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

3 吳婧;郁露;孫素琴;;栽培與野生丹參的紅外光譜三級鑒定研究[A];第十四屆全國分子光譜學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

4 梁逸曾;范偉;陳愛明;張志敏;;近紅外光譜軟件的設(shè)計和實現(xiàn)[A];第九屆全國計算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

5 譚福元;李夢龍;馮曉瑜;張婧;;紅外光譜譜構(gòu)關(guān)系探討[A];第九屆全國計算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

6 杭義萍;王海水;;紅外光譜:消除水溶液中水吸收峰干擾的新方法[A];中國化學(xué)會第28屆學(xué)術(shù)年會第9分會場摘要集[C];2012年

7 王海水;席時權(quán);;紅外光譜與長烴鏈化合物的結(jié)構(gòu)[A];全國第13屆分子光譜學(xué)術(shù)報告會論文集[C];2004年

8 謝狄霖;;紅外光譜信息管理系統(tǒng)[A];全國第13屆分子光譜學(xué)術(shù)報告會論文集[C];2004年

9 邱江;潘紅春;葉勤;張嗣良;;紅外光譜監(jiān)測糖化酶發(fā)酵過程[A];全國第10屆分子光譜學(xué)術(shù)報告會論文集[C];1998年

10 孫寧邦;;氣相色譜或放出氣體分析與付立葉變換紅外光譜聯(lián)用的模塊式接口[A];全國第五屆分子光譜學(xué)術(shù)報告會文集[C];1988年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 記者 李犁;近紅外光譜專業(yè)委員會云南物聯(lián)站成立[N];云南日報;2011年

2 陳銳;紅外光譜三分鐘診腫瘤[N];健康報;2004年

3 馬斌睿;紅外光譜用于中藥質(zhì)控大有可為[N];中國中醫(yī)藥報;2003年

4 陳銳 郭曉斌;紅外光譜快速準(zhǔn)確診斷腫瘤[N];家庭醫(yī)生報;2004年

5 張東風(fēng) 本報記者　　;紅外光譜能否成為中藥檢測標(biāo)準(zhǔn)[N];中國中醫(yī)藥報;2005年

6 史春香 楊悅武 郭祝元;近紅外光譜用于中藥質(zhì)控前景廣闊[N];中國醫(yī)藥報;2006年

7 陳銳 郭曉斌;只用3～5分鐘紅外光譜實現(xiàn)快速準(zhǔn)確診斷腫瘤[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報;2004年

8 記者 張東風(fēng);紅外光譜可用于中藥生產(chǎn)質(zhì)控[N];中國中醫(yī)藥報;2011年

9 陳銳;紅外光譜——診斷腫瘤又一利器[N];大眾衛(wèi)生報;2004年

10 龔翔;中藥快速識別的“武器”[N];中國醫(yī)藥報;2003年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 龔祖永;光學(xué)和振動分子光譜的理論研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

2 薛曉康;電化學(xué)表面增強(qiáng)紅外光譜的應(yīng)用與發(fā)展[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

3 杜國榮;復(fù)雜體系近紅外光譜建模方法研究[D];南開大學(xué);2012年

4 郝勇;近紅外光譜微量分析方法研究[D];南開大學(xué);2009年

5 程旺興;醌類中藥小分子電子轉(zhuǎn)移機(jī)理研究—紅外光譜電化學(xué)循環(huán)伏吸法和導(dǎo)數(shù)伏吸法[D];安徽大學(xué);2012年

6 賀英;基于半監(jiān)督和遷移學(xué)習(xí)的近紅外光譜建模方法研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

7 王金意;鈀、鎳及其非金屬合金電極的表面紅外光譜與應(yīng)用研究[D];復(fù)旦大學(xué);2010年

8 單瑞峰;近紅外光譜建模方法及溫度效應(yīng)研究[D];南開大學(xué);2014年

9 劉海;基于變分模型的紅外光譜超分辨率方法研究[D];華中科技大學(xué);2014年

10 嚴(yán)彥剛;表面增強(qiáng)紅外光譜在鉑族電極上的拓展及應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 馬曉晨;近紅外光譜無損檢測霉變板栗的研究[D];北京林業(yè)大學(xué);2016年

2 周銘;血小板聚集功能的檢測—光譜學(xué)及軟X線成像研究[D];安徽醫(yī)科大學(xué);2016年

3 李祥輝;近紅外光譜在食品檢驗及生物分析中的應(yīng)用研究[D];福州大學(xué);2013年

4 尹嵩杰;基于Matlab平臺開發(fā)紅外光譜建模工具包及其在中藥中的應(yīng)用[D];廣東藥科大學(xué);2016年

5 龔小林;雙三唑烷烴類MOFs材料的合成、結(jié)構(gòu)及性質(zhì)研究[D];天津工業(yè)大學(xué);2016年

6 屈麗莉;偏離郎伯—比爾定律體系的紅外光譜研究[D];華南理工大學(xué);2016年

7 胡偉;基于多尺度顯微高光譜成像技術(shù)的魚糜品質(zhì)分析與識別機(jī)制[D];上海海洋大學(xué);2016年

8 程思思;近紅外光譜快速定量分析天然纖維的研究[D];北京化工大學(xué);2016年

9 肖馳;三明治型酞菁及卟啉—四氮雜大環(huán)配合物的合成探究及性質(zhì)研究[D];天津大學(xué);2015年

10 梁卓婭;土壤有機(jī)質(zhì)的近紅外光譜信息提取及定量分析[D];山西農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

，

本文編號：2159506