紡織品是生活的必需品，其質量的好壞直接關系到每個消費者，因此對紡織品質量的檢測非常重要。紡織品的性質指標參數眾多，例如纖維長度、纖細度、含油率、紡織纖維成分及含量鑒別等等。其中紡織品纖維成分及含量是反映服裝面料優劣的重要指標，絕大多數******及地區都頒布了相關法律法規規定紡織品必須標注紡織纖維的組分及含量。然而由于紡織品種類繁多，不同品種紡織纖維之間的造價及性能天差地別，故市面上產生了***些以次充好的亂象。例如標簽寫的是 *** 山羊絨，實際采用的卻是成本低廉的滌綸，或者在山羊絨中摻綿羊絨等。這些以假亂真、以次充好的現象嚴重破壞了正常的市場秩序，同時也破壞了紡織品產業的健康發展。因此，快速準確鑒別紡織品材質對于紡織品生產管理、市場監督都具有重要意義。瑞士步琦積累多年紡織類行業的經驗，提供久負盛名和經過驗證的 FT-NIR-LAB/At-line/On-line 應用方案。

紡織行業相關近紅外的應用標準

采用瑞士步琦( BUCHI)公司的 NIRFlex N-500 傅里葉近紅外光譜儀，儀器的光譜范圍為10000 ～4000cm -1，采用漫反射附件，分辨率為8 cm -1，掃描 64 次。儀器帶有反射板，采集樣品光譜時壓在樣品上，以確保透過樣品的光能被反射回去。

樣品收集

試驗樣品由山東、江蘇、廣州等客戶提供，共249 個不同組織結構、不同顏色、棉含量具有***定梯度分布的棉/滌混紡織物用于建立近紅外定量模型。

試驗方法

實驗室溫度 10～30℃，濕度 30%～70%。為確保樣品所采集到的光譜的穩定性，面密度大 100g /m2 的樣品折疊 4 層，面密度小于 100g /m2 并大于 50g /m2 的品折疊為 8 層，面密度 10g/m2 的樣品折疊 16 層，保證大部分光不透過樣品，即使透過樣品的光信號也可反射板重新返回樣品，與直接從樣品下表面反射回的漫反射光同進入探測器，以增強樣品信號。

試驗結果

利用步琦儀器自帶的數據處理軟件 NIRCAL 進行數據預處理并采用偏***小二乘法建立定量模型。利用所建模型，可對未知含量的棉/滌混紡樣品進行定量分析。結果如下表1 和表2。

表1 中給出對棉/滌樣品所建立的 5 個模型的匯總結果。以按照 GB / T 2910. 11-2009 方法測定的樣品棉含量和模型預測棉含量的絕對 誤差為判定依據，若絕對誤差位于(-3%-3% ) 區間，認為樣品預測準確，反之，預測錯誤。對棉含量為 0～*** 的模型進行優化后，校正集和預測集的相關系數 Rc 和 Rp 雖然較高，但校正均方根誤差及預測均方根誤差( RMSEP) 較大，且對樣品的判定準確率低，預測集的準確率僅達 85.3% ，分段建模后預測準確率得到大大提高，可見，按棉含量不同分段建模，能更好地利用此含量范圍內樣品的特征，得到更好的效果。

表2 示出近紅外光譜法和***標方法 1000 個棉/滌驗證樣品棉含量的對比統計結果。1000 個棉/滌樣品的預測結果為錯判 10 個準確率為 99%。對預測結果和***標方法得到的結果進行方差分析，置信區間為 95%，顯著性水平取 5%，F 比為 1.01，小于臨界值 1.26，因此 2 種方法的結果無顯著差異。

試驗結論

近紅外光譜分析技術用于紡織品纖維成分的定性判定和定量分析有廣闊的應用前景，該方法操作簡單，無需化學試劑，無需破壞樣品并將檢測時間從幾個小時縮短為幾分鐘，大大提高了檢測效率，無法從樣品外光譜圖直接判定樣品中是否含有氨綸以及較低含量的滌綸等纖維，必須建立準確率較高的定性模型，利用近紅外光譜法直接判定未知樣品是棉/滌混紡織物，從而進***步作定量分析，完成樣品纖維成分的定性與定量分析。再次表明近紅外光譜技術在纖維成分定量分析中是可行的。