文｜張曉強　劉冬志　龔　龑　劉　俊　周長年　沈亞萍

 

摘要：為了找到更適合廢舊紡織品分揀的方法，分別用在線近紅外光譜儀和手持式近紅外光譜儀對467個不同成分比例的廢舊滌綸/粘膠混紡織物樣本進行了實驗。其中184個樣本作為訓練集用于建模，其余283個樣本用來對模型進行驗證。對在線近紅外光譜儀采集的光譜進行了一階求導、平滑處理和趨勢校正處理，利用主成分分析（PCA）和軟獨立建模聚類分析算法（SIMCA）對廢舊織物中的纖維進行分類識別，最終模型的外部驗證準確率為100%，未知樣本的識別率為98.37%；對手持式近紅外光譜儀采集的光譜利用PCA和最小二乘法（OLS）建立待測組分的分段回歸模型，并導入手持式光譜儀，廢舊織物的識別率為97.88%。廢舊滌綸/粘膠混紡織物樣本隨著粘膠纖維含量的增加，近紅外光譜對樣本的定性準確率降低，說明粘膠纖維含量與樣本的定性準確率成反比。同時滌綸匹配度的平均值與各組分含量最大誤差小于4.5%，該數據可用于輔助下一階段定量分析的測定。

關鍵詞：廢舊紡織品；近紅外光譜；滌綸/粘膠纖維；定性分析

中圖分類號：O657.33     文獻標志碼：A

 

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