本發(fā)明屬于紡織工程技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及一種非破壞性廢舊服裝紡織品快速鑒別分揀方法。

背景技術(shù)：

近紅外光譜分析技術(shù)在食品領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，其中在乳制品方面的分析項(xiàng)目主要是脂肪、蛋白、糖分(乳糖、蔗糖)和水分等(王麗杰，徐可欣，郭建英.采用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)牛奶中脂肪、蛋白質(zhì)及乳糖含量[J].光電子·激光，2004，15(4)：468-471.)。

近紅外光譜分析技術(shù)在中藥定性分析方面，采用多類(lèi)支持向量機(jī)、系統(tǒng)聚類(lèi)等方法對(duì)中藥的正品、偽品、產(chǎn)地和類(lèi)別的鑒別分析進(jìn)行了研究(劉荔荔，原源.近紅外漫反射光譜法在羊蹄類(lèi)生藥分類(lèi)中的應(yīng)用[J].中草藥，2001，32(11)：1024-1026.；鐘蕾，朱斌，宓鶴鳴等.理化檢驗(yàn)：化學(xué)分冊(cè)[M].2004，40(1)：9-11.)。近紅外技術(shù)還在中藥生產(chǎn)過(guò)程中的在線(xiàn)檢測(cè)(蒲登鑫，王文茂，李軍會(huì)等.近紅外在線(xiàn)質(zhì)量監(jiān)控技術(shù)在中藥葛根素生產(chǎn)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代儀器，2003，(5)：27-29.)得到了應(yīng)用。

近紅外光譜技術(shù)在服裝紡織領(lǐng)域的應(yīng)用也已經(jīng)開(kāi)展了多年，主要包括在紡織纖維定性判定、定量分析、紡織原料的雜質(zhì)檢測(cè)，以及生產(chǎn)過(guò)程中漿料含水率等多個(gè)方面的研究，特別是近紅外光譜快速檢測(cè)測(cè)棉/滌混紡織物中棉含量已經(jīng)在實(shí)際檢測(cè)工作中得到應(yīng)用。例如袁洪福等通過(guò)收集了的12種紡織纖維共214個(gè)樣品,研究了各種形態(tài)樣品的近紅外光譜測(cè)量方法。采用多元光散射校正方法消除噪聲和基線(xiàn)漂移對(duì)光譜的影響。對(duì)樣品總集光譜進(jìn)行系統(tǒng)樹(shù)分析,發(fā)現(xiàn)組成接近的纖維樣本能均夠聚類(lèi)在一起，有些不同種類(lèi)纖維之間有交疊。結(jié)合近紅外光譜和簇類(lèi)的獨(dú)立軟模式方法(SIMCA)，可以實(shí)現(xiàn)化學(xué)組成非常接近的不同纖維種類(lèi)的區(qū)分。該研究結(jié)果表明，采用近紅外分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)非破壞性地快速鑒別紡織纖維是可行的。(紡織纖維及其制品非破壞性快速鑒別的研究Study of Nondestructive and Fast Identification of Fabric Fibers Using Near Infrared Spectroscopy[期刊論文]袁洪福,常瑞學(xué),田玲玲,宋春風(fēng),袁學(xué)芹,李效玉,YUAN Hong-fu,CHANG Rui-xue,TIAN Ling-ling,SONG Chun-feng,YUAN Xue-qin,LI Xiao-yu，《光譜學(xué)與光譜分析》2010年5期)。

唐長(zhǎng)波等(近紅外光譜法快速檢測(cè)紡織品滌棉成分的研究Near Infrared Relfection Spectroscopy for Determination of Polyester Fiber and Cotton Content in Textiles[期刊論文]唐長(zhǎng)波,TANG Chang-bo，《蘇州市職業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年3期)通過(guò)近紅外反射光譜技術(shù)并結(jié)合偏最小二乘法(PLS)，以50個(gè)滌棉紡織品為測(cè)試樣品，25個(gè)滌棉紡織品為驗(yàn)證樣品，研究近紅外光譜反射技術(shù)用于預(yù)測(cè)紡織品中滌棉含量的方法。試驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)原始光譜波數(shù)范圍選取9918.4～6094.4cm^-1，進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)處理，采用改進(jìn)偏最小二乘法建立紡織品滌棉含量的預(yù)測(cè)模型，R2值和RMSECV分別為98.31和1.26，外部驗(yàn)證R2值和RMSEP分別為0.9328和0.293，說(shuō)明近紅外反射光譜法快速無(wú)損檢測(cè)紡織品中滌棉含量是可行的。

柴金朝等(光譜預(yù)處理對(duì)棉滌混紡面料近紅外定量模型的影響Influence of spectra preprocessing on the calibration models of quantitative analysis of cotton-terylene textile by near infrared spectroscopy[期刊論文]柴金朝,金尚忠,CHAI Jin-chao,JIN Shang-zhong，《中國(guó)計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào)》2008年4期)以46個(gè)棉滌混紡面料樣品為研究對(duì)象,采集樣品的近紅外漫反射光譜,光譜范圍為12000～4000cm^-1,利用偏最小二乘法建立定量校正模型,并用交叉檢驗(yàn)法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),以交叉驗(yàn)證均方差RMSECV和決定系數(shù)R2作為判斷模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)利用無(wú)光譜預(yù)處理、一階導(dǎo)數(shù)法、二階導(dǎo)數(shù)法、多元散射校正和矢量歸一化五種不同預(yù)處理方法所建的模型進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)對(duì)光譜進(jìn)行矢量歸一化預(yù)處理所建模型最優(yōu)；此外還分析了建立紡織布料的近紅外光譜定量分析模型時(shí)主要的誤差來(lái)源及近紅外光譜分析技術(shù)用于紡織面料定量分析的可行性。

傳統(tǒng)的廢舊服裝紡織品鑒別、分揀主要依靠熟練工人的主觀判斷。包括：手感、光澤和燃燒后的狀態(tài)和氣味等，上述人工分揀一方面常常造成火災(zāi)等事故，另一方面造成分揀錯(cuò)誤，極大的增加了后續(xù)加工的難度和成本，同時(shí)減低了廢舊服裝紡織品的附加價(jià)值。

雖然采用傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法可以進(jìn)行廢舊紡織品的成分的準(zhǔn)確鑒別，但由于上述方法耗時(shí)長(zhǎng)，需對(duì)被測(cè)樣品進(jìn)行破壞，成本高，因此無(wú)法在廢舊紡織品回收工業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行廣泛應(yīng)用，而只適用于第三方機(jī)構(gòu)對(duì)服裝材料成分進(jìn)行抽檢等。

目前的所謂無(wú)損快速鑒別技術(shù)主要采用近紅外光譜技術(shù)，但該技術(shù)目前多采用傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室近紅外光譜儀器進(jìn)行離線(xiàn)鑒別。上述鑒別技術(shù)一般需要較長(zhǎng)的鑒別時(shí)間(≥10秒)不適用于大工業(yè)生產(chǎn)中對(duì)大量服裝紡織品成分的鑒別和分揀。

另外，服裝紡織品的近紅外光譜特征很大程度上受到紡織品顏色、織造結(jié)構(gòu)、后整理工藝等因素的影響，上述影響極易造成光譜吸收發(fā)生重大變化，有時(shí)甚至致使同一種成分紡織品出現(xiàn)完全不同的吸收光譜，進(jìn)而造成無(wú)法按照傳統(tǒng)的近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)和模型建立，最終造成紡織品成分的誤判。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是采用近紅外光譜技術(shù)，在不損壞廢舊服裝紡織品的前提下，對(duì)不同織造方法、不同顏色、不同染整工藝的廢舊服裝紡織品進(jìn)行工位式或輸送帶式在線(xiàn)快速纖維成分鑒別和分揀。

為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的，本發(fā)明的一種非破壞性廢舊服裝紡織品快速鑒別分揀方法，包括以下步驟：

1)大量采集純棉、純毛、純腈綸和純滌綸廢舊服裝紡織品樣品，按照行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的化學(xué)檢測(cè)方法對(duì)各紡織品樣品的成分進(jìn)行檢測(cè)；同時(shí)，對(duì)各紡織品樣品進(jìn)行近紅外光譜數(shù)據(jù)信息采集；

2)將步驟1)中采集的所有紡織品樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息與紡織品樣品的真實(shí)成分一一對(duì)應(yīng)建立樣品集，按比例分為校正集和驗(yàn)證集，使用不同光譜預(yù)處理方法對(duì)采集的光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理后，利用校正集的光譜數(shù)據(jù)信息和紡織品樣品的真實(shí)成分，建立廢舊服裝紡織品種類(lèi)的鑒別模型(即定性模型)；利用驗(yàn)證集的光譜數(shù)據(jù)信息、紡織品樣品的真實(shí)成分和模型參數(shù)評(píng)價(jià)鑒別模型的精準(zhǔn)度；

3)采集待測(cè)紡織品樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息，利用步驟2)中建立的鑒別模型，對(duì)待測(cè)紡織品樣品所屬的種類(lèi)進(jìn)行鑒別，并結(jié)合半自動(dòng)化工位式分揀系統(tǒng)或自動(dòng)化在線(xiàn)式連續(xù)分揀系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)廢舊服裝的在線(xiàn)分揀。

前述方法步驟1)中采集的純棉、純毛、純腈綸和純滌綸廢舊服裝紡織品樣品，各類(lèi)樣品至少100件。

前述方法步驟1)和步驟3)中對(duì)各類(lèi)紡織品樣品進(jìn)行近紅外光譜數(shù)據(jù)信息采集使用的光譜范圍為960nm-1650nm，光譜采集速度為100次全光譜/秒，光斑面積＞100cm²。

前述方法步驟2)中對(duì)采集的各類(lèi)紡織品樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理的方法包括Savitzky-Golay平滑、Savitzky-Golay一階導(dǎo)數(shù)、差分一階導(dǎo)數(shù)、多元散射校正MSC、標(biāo)準(zhǔn)正太變量變換SNV、基線(xiàn)校正等中的至少一種。

前述方法步驟2)中校正集和驗(yàn)證集的比例為6-9:1。優(yōu)選9:1或7:1。

前述方法步驟2)中各類(lèi)紡織品樣品校正集的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息經(jīng)預(yù)處理后，采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為5或8)，建立廢舊服裝紡織品種類(lèi)的鑒別模型。

本發(fā)明提供的非破壞性廢舊服裝紡織品快速鑒別分揀方法的流程示意圖見(jiàn)圖1。

在本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施方式中，利用近紅外光譜技術(shù)快速鑒別廢舊衣物主要組分并進(jìn)行分揀的方法，具體步驟如下：

S1、采集廢舊純棉、純毛、純腈綸、純滌綸各類(lèi)衣物至少100件，每件紡織品剪裁出一定尺寸的方形樣品用于化學(xué)分析，剩余樣品待測(cè)；

S2、將剪裁出的所有樣品編號(hào)，進(jìn)行常規(guī)的化學(xué)分析，得到其真實(shí)的組分；挑選出純棉、純毛、純腈綸、純滌綸樣品數(shù)量至少50個(gè)；

S3、將所有已經(jīng)確定組分樣品的裁剪后剩余部分進(jìn)行對(duì)應(yīng)編號(hào)，分別為C-001—C-050、W-001—W-050、P-001—P-050、A-001—A-050，使用在線(xiàn)式近紅外光譜儀掃描這些樣品，得到相應(yīng)的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息；掃描的波長(zhǎng)范圍960nm-1650nm，光譜采集速度為100次全光譜/秒，光斑面積＞100cm²；

S4、將掃描后的所有4大類(lèi)別紡織品樣品分別分為兩個(gè)部分，即校正集和驗(yàn)證集；校正集和驗(yàn)證集的比例為9:1；

S5、將得到的樣品光譜，與紡織品樣品的組分相對(duì)應(yīng)，首先對(duì)光譜進(jìn)行處理，采用S-G求導(dǎo)法、光譜的一階導(dǎo)數(shù)對(duì)NIR光譜基線(xiàn)校正和光譜分辨預(yù)處理，并用標(biāo)準(zhǔn)正太變量變換SNV消除表面散射以及光程變化對(duì)NIR漫反射光譜的影響；

S6、純棉樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為5，全波段建立純棉紡織品的鑒別模型；其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-1；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-2；將兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純棉樣本；

S7、純滌綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為5，全波段建立純滌綸紡織品的鑒別模型；其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-1；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-2；將兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純滌綸樣本；

S8、純毛樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為5，建立純毛紡織品的鑒別模型；波段為1350-1650nm，模型為pure W；

S9、純腈綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為5，全波段建立純腈綸紡織品的鑒別模型，模型為pure A；

S10、建模完成后用部分驗(yàn)證集光譜進(jìn)行驗(yàn)證；

S11、模型經(jīng)驗(yàn)證后，將模型載入到近紅外分析儀中的系統(tǒng)程序內(nèi)，掃描未知紡織品樣品，樣品經(jīng)過(guò)輸送帶式在線(xiàn)式近紅外分析儀快速檢測(cè)，時(shí)間為0.5-2秒，并通過(guò)鑒別模型進(jìn)行識(shí)別，觸發(fā)相應(yīng)信號(hào)，提示所屬紡織品類(lèi)別，如果檢測(cè)結(jié)果不符合上述模型的任一個(gè)，則歸類(lèi)為其他服裝；檢測(cè)歸類(lèi)后紡織品借助外力自動(dòng)將樣本送至相應(yīng)位置。

在本發(fā)明的另一個(gè)具體實(shí)施方式中，利用近紅外光譜技術(shù)快速鑒別廢舊衣物主要組分并進(jìn)行分揀的方法，具體步驟如下：

S1′、采集廢舊純棉、純毛、純腈綸、純滌綸各類(lèi)衣物至少100件，每件紡織品剪裁出一定尺寸的方形樣品用于化學(xué)分析，剩余樣品待測(cè)；

S2′、將剪裁出的所有樣品編號(hào)，進(jìn)行常規(guī)的化學(xué)分析，得到其真實(shí)的組分；挑選出純棉、純毛、純腈綸、純滌綸樣品數(shù)量至少50個(gè)；

S3′、將所有已經(jīng)確定組分樣品的裁剪后剩余部分進(jìn)行對(duì)應(yīng)編號(hào)，分別為C-001—C-050、W-001—W-050、P-001—P-050、A-001—A-050，使用在線(xiàn)式近紅外光譜儀掃描這些樣品，得到相應(yīng)的近紅外光譜數(shù)據(jù)信息；掃描的波長(zhǎng)范圍960nm-1650nm，光譜采集速度為100次全光譜/秒，光斑面積＞100cm²；

S4′、將掃描后的所有4大類(lèi)別紡織品樣品分別分為兩個(gè)部分，即校正集和驗(yàn)證集；校正集和驗(yàn)證集的比例為7:1；

S5′、將得到的樣品光譜，與紡織品樣品的組分相對(duì)應(yīng)，首先對(duì)光譜進(jìn)行處理，采用S-G求導(dǎo)法、光譜的一階導(dǎo)數(shù)對(duì)NIR光譜基線(xiàn)校正和光譜分辨預(yù)處理，并用標(biāo)準(zhǔn)正太變量變換SNV消除表面散射以及光程變化對(duì)NIR漫反射光譜的影響；

S6′、純棉樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為8，全波段建立純棉紡織品的鑒別模型；其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-13；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-23；將兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純棉樣本；

S7′、純滌綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為8，全波段建立純滌綸紡織品的鑒別模型；其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-13；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-23；將兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純滌綸樣本；

S8′、純毛樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為8，建立純毛紡織品的鑒別模型；波段為1300-1650nm，模型為pure W3；

S9′、純腈綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證，其中PCs Num為8，建立純腈綸紡織品的鑒別模型；波段為1300-1650nm，模型為pure A3；

S10′、建模完成后用部分驗(yàn)證集光譜進(jìn)行驗(yàn)證；

S11′、模型經(jīng)驗(yàn)證后，將模型載入到近紅外分析儀中的系統(tǒng)程序內(nèi)，掃描未知紡織品樣品，樣品經(jīng)過(guò)輸送帶式在線(xiàn)式近紅外分析儀快速檢測(cè)，時(shí)間為0.5-2秒，并通過(guò)鑒別模型進(jìn)行識(shí)別，觸發(fā)相應(yīng)信號(hào)，提示所屬紡織品類(lèi)別，如果檢測(cè)結(jié)果不符合上述模型的任一個(gè)，則歸類(lèi)為其他服裝；檢測(cè)歸類(lèi)后紡織品借助外力自動(dòng)將樣本送至相應(yīng)位置。

本發(fā)明所述的半自動(dòng)化工位式分揀系統(tǒng)包括近紅外分析系統(tǒng)(位于工作臺(tái)下方)、控制處理系統(tǒng)及聲光提示系統(tǒng)。

本發(fā)明所述的自動(dòng)化在線(xiàn)式連續(xù)分揀系統(tǒng)包括近紅外分析系統(tǒng)(位于工作臺(tái)下方)、控制處理系統(tǒng)及氣動(dòng)系統(tǒng)。

本發(fā)明中用于建模的樣品來(lái)源廣泛，具有代表性，并且經(jīng)過(guò)精確的化學(xué)分析。用于建模的光譜涵蓋兩種不同近紅外吸收特性的樣品光譜(一類(lèi)為吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜，另一類(lèi)為吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜)，使他們合二為一。選取特定特征波段進(jìn)行建模，減少干擾。利用近紅外光譜技術(shù)同時(shí)使用已經(jīng)建立的模型，工位式分揀系統(tǒng)和在線(xiàn)式連續(xù)分揀系統(tǒng)高效、準(zhǔn)確、無(wú)損快速鑒別和分揀廢舊服裝。

本發(fā)明首先采用常規(guī)化學(xué)分析方法對(duì)廢舊紡織服裝進(jìn)行纖維成分鑒別，確定廢舊服裝中的纖維種類(lèi)及其含量，結(jié)合服裝面料的染色和后整理工藝，利用設(shè)備自帶的化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件(用于紡織品的定性分析)建立涵蓋廢舊服裝成分、織造種類(lèi)、顏色及染整工藝的鑒別模型，結(jié)合工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)廢舊服裝的快速、無(wú)損工位分揀或輸送帶在線(xiàn)分揀。

本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(一)本發(fā)明的鑒別及分揀方法是采用近紅外光譜技術(shù)，自動(dòng)化程度高，而目前大多數(shù)紡織品回收企業(yè)采用的是人工鑒別、分揀。

(二)人工鑒別具有主觀判斷性，并且各分揀人員的判別標(biāo)準(zhǔn)存在差異。采用近紅外分析儀器進(jìn)行鑒別分揀，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一，并且判別更客觀；人工鑒別有時(shí)需要對(duì)紡織品進(jìn)行破壞以辨別其材質(zhì)，例如燃燒紡織品用以辨別是否為純羊毛類(lèi)制品。采用近紅外分析儀器進(jìn)行鑒別分揀屬于無(wú)損檢測(cè)，無(wú)需對(duì)紡織品做任何處理；人工鑒別廢舊紡織品速度較慢，且準(zhǔn)確度不高。采用近紅外光譜技術(shù)可在幾秒鐘的時(shí)間內(nèi)完成鑒別與分揀。且準(zhǔn)確率達(dá)到85％以上，對(duì)于純滌綸的樣品準(zhǔn)確率可達(dá)到95％，顯著提高廢舊紡織品的附加值；同時(shí)采用近紅外分析技術(shù)可以大大較少勞動(dòng)力的使用，減少用工成本。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明非破壞性廢舊服裝紡織品快速鑒別分揀方法的流程示意圖。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例1中用于建立模型的樣品原始光譜圖。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例1中驗(yàn)證集鑒別結(jié)果。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例1中對(duì)未知樣品的鑒別結(jié)果。

圖5為本發(fā)明實(shí)施例2中驗(yàn)證集鑒別結(jié)果。

圖6為本發(fā)明實(shí)施例2中對(duì)未知樣品的鑒別結(jié)果。

具體實(shí)施方式

以下實(shí)施例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用來(lái)限制本發(fā)明的范圍。若未特別指明，實(shí)施例中所用的技術(shù)手段為本領(lǐng)域技術(shù)人員所熟知的常規(guī)手段，所用原料均為市售商品。

實(shí)施例1

自全國(guó)各地區(qū)不同廢舊紡織品回收企業(yè)收集廢舊純棉、純毛、純腈綸、純滌綸各類(lèi)衣物至少100件，每件紡織品剪裁出一定尺寸的方形樣品準(zhǔn)備用于化學(xué)分析，剩余樣品待測(cè)。

將剪裁出的所有樣品編號(hào)，進(jìn)行常規(guī)的化學(xué)分析(送檢)，得到其真正的組分。純棉、純毛、純腈綸、純滌綸樣品數(shù)量至少50個(gè)。

將所有已經(jīng)確定組分樣品的裁剪后剩余部分進(jìn)行對(duì)應(yīng)編號(hào)，分別為C-001—C-050、W-001—W-050、P-001—P-050、A-001—A-050，使用在線(xiàn)式近紅外光譜儀掃描這些樣品，快速得到相應(yīng)的近紅外光譜。掃描的波長(zhǎng)范圍960nm-1650nm，光譜采集速度為100次全光譜/秒，光斑面積＞100cm²。

將已經(jīng)掃描的所有4大類(lèi)別紡織品樣品分別分為兩個(gè)部分，即校正集和驗(yàn)證集。根據(jù)各類(lèi)樣品的總量，他們的比例為9:1。

將得到的樣品光譜，與紡織品樣品的組分相對(duì)應(yīng)，首先對(duì)光譜進(jìn)行處理，采用S-G求導(dǎo)法、光譜的一階(1stDer)導(dǎo)數(shù)對(duì)NIR光譜基線(xiàn)校正和光譜分辨預(yù)處理，并用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(standard normal variate transformation，SNV)消除表面散射以及光程變化對(duì)NIR漫反射光譜的影響。

純棉樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為5)全波段建立定性模型。其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-1；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-2。但是兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純棉樣本。

純滌綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為5)全波段建立定性模型。其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-1；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-2。但是兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純滌綸樣本。

純毛樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num 為5)建立定性模型。波段為1350-1650nm。模型為pure W。

純腈綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為5)全波段建立定性模型。模型為pure A。

用于建立模型的樣品原始光譜見(jiàn)圖2。建模完成后用部分驗(yàn)證集光譜進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證集光譜均可被建立的模型正確識(shí)別。(圖3)

模型建立完成后掃描未知樣品，樣品經(jīng)過(guò)輸送帶式在線(xiàn)式近紅外分析儀快速檢測(cè)，并通過(guò)定性模型進(jìn)行鑒別，觸發(fā)相應(yīng)信號(hào)，提示所屬類(lèi)別，如果檢測(cè)結(jié)果不符合四個(gè)定性模型的任一個(gè)，則歸類(lèi)為其他服裝。檢測(cè)歸類(lèi)后紡織品借助外力自動(dòng)將樣本送至相應(yīng)位置。(圖4)

實(shí)施例2

自全國(guó)各地區(qū)不同廢舊紡織品回收企業(yè)收集廢舊純棉、純毛、純腈綸、純滌綸各類(lèi)衣物至少100件，每件紡織品剪裁出一定尺寸的方形樣品準(zhǔn)備用于化學(xué)分析，剩余樣品待測(cè)。

將剪裁出的所有樣品編號(hào)，進(jìn)行常規(guī)的化學(xué)分析(送檢)，得到其真正的組分。純棉、純毛、純腈綸、純滌綸樣品數(shù)量至少50個(gè)。

將所有已經(jīng)確定組分樣品的裁剪后剩余部分進(jìn)行對(duì)應(yīng)編號(hào)，分別為C-001—C-050、W-001—W-050、P-001—P-050、A-001—A-050，使用在線(xiàn)式近紅外光譜儀掃描這些樣品，快速得到相應(yīng)的近紅外光譜。掃描的波長(zhǎng)范圍960nm-1650nm，光譜采集速度為100次全光譜/秒，光斑面積：＞100cm²。

將已經(jīng)掃描的所有4大類(lèi)別紡織品樣品分別分為兩個(gè)部分，即校正集和驗(yàn)證集。根據(jù)各類(lèi)樣品的總量，他們的比例為7:1。

將得到的樣品光譜，與紡織品樣品的組分相對(duì)應(yīng)，首先對(duì)光譜進(jìn)行處理，采用S-G求導(dǎo)法、光譜的一階(1stDer)導(dǎo)數(shù)對(duì)NIR光譜基線(xiàn)校正和光譜分辨預(yù)處理，并用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(standard normal variate transformation，SNV)消除表面散射以及光程變化對(duì)NIR漫反射光譜的影響。

純棉樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為8)全波段建立定性模型。其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-13；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure C-23。但是兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純棉樣本。

純滌綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為8)全波段建立定性模型。其原始光譜主要分為兩類(lèi)，吸收度逐漸升高的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-13；吸收度呈近似于線(xiàn)性下降的近紅外吸收光譜處理后建立的模型為pure P-23。但是兩個(gè)模型的檢測(cè)結(jié)果最終歸為純滌綸樣本。

純毛樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為8)建立定性模型。波段為1300-1650nm。模型為pure W3。

純腈綸樣品校正集光譜經(jīng)預(yù)處理后采用主成分分析PCA(Principal Component Analysis)方法，通過(guò)交叉驗(yàn)證(cross validation，PCs Num為8，波段為1300-1650nm建立定性模型。模型為pure A3。

建模完成后用部分驗(yàn)證集光譜進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證集光譜均可被建立的模型正確識(shí)別。(圖5)

模型建立完成后掃描未知樣品，樣品經(jīng)過(guò)輸送帶式在線(xiàn)式近紅外分析儀快速檢測(cè)，并通過(guò)定性模型進(jìn)行鑒別，觸發(fā)相應(yīng)信號(hào)，提示所屬類(lèi)別，如果檢測(cè)結(jié)果不符合四個(gè)定性模型的任一個(gè)，則歸類(lèi)為其他服裝。檢測(cè)歸類(lèi)后紡織品借助外力自動(dòng)將樣本送至相應(yīng)位置。(圖6)

雖然，上文中已經(jīng)用一般性說(shuō)明及具體實(shí)施方案對(duì)本發(fā)明作了詳盡的描述，但在本發(fā)明基礎(chǔ)上，可以對(duì)之作一些修改或改進(jìn)，這對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員而言是顯而易見(jiàn)的。因此，在不偏離本發(fā)明精神的基礎(chǔ)上所做的這些修改或改進(jìn)，均屬于本發(fā)明要求保護(hù)的范圍。