[發明專利]一種纖維質量等級在線檢測系統及其應用

在審

• 申請號: 202011409720.5
• 申請日: 2020-12-03
• 公開（公告）號: CN112649391A
• 公開（公告）日: 2021-04-13
• 發明（設計）人: 金偉;黃士羅;劉政;牟穎
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N21/3563
• 分類號: G01N21/3563;G01N21/01;G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/06
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 趙杭麗

本發明公開了一種纖維質量等級在線檢測系統及其應用，所述系統由紅外光譜儀、光纖探頭、纖維或纖維線盤夾持及擺掃裝置、數據收集與處理裝置組成。通過基于紅外光譜的檢測系統采集絲錠表面纖維的紅外光譜數據，對紅外光譜數據進行基線校正、標準正交變換等預處理，利用特征選擇以及特征提取算法提取數據光譜特征與空間特征，并組成新的數據，在獲得經過特征提取的數據后，通過訓練完成的機器學習分類器對纖維產品數據進行染色均勻性分級。相比于傳統的染判法，本發明無需織造與染色步驟，節省檢測時間及成本，能夠提高采樣的代表性，有助于提高檢測結果的可信度。其表征影響纖維產品染色均勻性的各種復雜因素，并可在線快速檢測。

技術領域

本發明涉及纖維檢測技術領域，更具體地，涉及一種基于紅外光譜技術的纖維質量等級在線檢測方法及檢測系統，是一種用于纖維質量等級檢測的方法，其在采集纖維的紅外(成像)光譜數據的基礎之上，使用機器學習方法進行纖維產品染色均勻性分級判斷，實現纖維產品的快速、非接觸、準確的等級區分。

背景技術

隨著科技與工業的發展，化學纖維織物的應用越來越廣泛。在化纖生產中，纖維的染色均勻性檢測是最為重要的質量檢測手段之一，是化纖產品等級區分的直接依據。纖維的染色均勻性受到眾多因素影響。例如：纖維結晶度、熔體均勻性、工藝條件、纖維直徑、表面粗糙度、截面形狀以及其他復雜綜合因素。通常認為染色過程是染料分子和纖維非晶區中能與之結合的化學鍵結合的過程，即纖維結晶度的變化決定纖維染色均勻性。纖維直徑、表面粗糙度、截面形狀等則會影響纖維對光的反射性能，從而影響纖維的染色性能。其他復雜綜合因素(如纖維微觀結構、助劑等)，則會影響纖維對于同波長光的吸收能力、反射能力，從而影響染色均勻性。但是目前通過對上述因素進行的單獨檢測仍然無法表征造成染色不均勻的各種復雜因素，因而無法準確對纖維產品進行分級。

現有的纖維分級方法主要有兩類：染色法與非染色法。織襪染色法是目前常用的纖維分級方法，也是現行標準中GB/T 6508-2015所使用的方法，如附圖2所示。在使用織襪染色法檢測時，首先將纖維織成布料，之后進行染色，染色完成后使用比色卡進行人工比對分級。織襪染色法可以直接獲得纖維的染色均勻度，但織襪、染色過程費時費力，只能抽取小部分樣品檢測，而且依賴于人工進行等級區分，存在誤判的可能。目前，使用普通的圖像分析技術可以替代人工對染色后的襪帶進行分級，但仍然需要經過織襪染色(用以表征各種復雜因素)步驟才能完成檢測，可以一定程度上提高判定準確率，但是無法本質上提高效率。非染色法則是不用織襪染色即可以直接判斷長絲的染色均勻性的方法?，F有的非染色檢測方法大多僅僅檢測單一主要參數，如杜邦公司采用POY的熱拉伸應力及其不勻率，以這樣的物理指標來衡量產品質量。也有使用X射線衍射測量纖維結晶度來對纖維進行分級的文獻。這些基于單一的參數的檢測方法難以有效反映纖維的染色均勻性。

因此，亟需一種既能表征多種因素對于纖維產品染色均勻性的影響，又能省略織襪、染色步驟的快速檢測方法。

紅外光譜是一種測量分子振動光譜的方法。利用合適的算法對紅外光譜進行解析，能夠定性，甚至定量分析分子中的基團或化學鍵情況，并測定相應物質的含量。如果利用成像光譜儀同時采集樣品的紅外光譜信息與空間信息，則可以獲得紅外成像光譜數據。同時，紅外光譜以及成像光譜均能夠實現快速、無損采集。這使紅外(成像)光譜技術獲得了廣泛應用，包括測量聚酯纖維端部羧基含量、混紡纖維成份測定等。如前文所述，纖維染色均勻性主要受到結晶度、二甘醇含量等因素影響。而現有研究表明，紅外(成像)光譜技術可以有效檢測纖維的結晶度、二甘醇含量，同時還能獲得纖維的組分信息。

基于以上現狀，本申請提出了一種基于紅外(成像)光譜技術的纖維質量檢測方法，將紅外光譜技術引入纖維產品質量檢測領域，通過機器學習方法對檢測數據處理，提取出表征纖維染色均勻性的主要因素實現對纖維產品快速、準確的分級。

發明內容

本發明的一個目的是提供一種纖維質量等級在線檢測系統，該系統由紅外(成像)光譜儀、光纖探頭、纖維或纖維線盤夾持及擺掃裝置、數據收集與處理裝置組成；其中：