文献类型：期刊文章

作　　者：郑佳辉[1] 杜宇君[1] 李文霞[1] 刘正东[2] 王华平[3]

ZHENG Jia-hui;DU Yu-jun;LI Wen-xia;LIU Zheng-dong;WANG Hua-ping(College of Material Design and Engineering,Beijing Institute of Fashion and Technology,Beijing 100029,China;College of Clothing Art and Engineering,Beijing Institute of Fashion and Technology,Beijing 100029,China;College of Materials Science and Engineering,Donghua University,Shanghai 201620,China)

机构地区：[1]北京服装学院材料设计与工程学院,北京100029 [2]北京服装学院服装艺术与工程学院,北京100029 [3]东华大学材料科学与工程学院,上海201620

出　　处：《分析测试学报》

基　　金：国家重点研发计划项目(2016YFB0302900)。

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：11

起止页码：1365-1370

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在前期探究的最佳测试条件下,利用自主研制的“纤维制品主体组分高效识别与分选装置”对废旧聚酯/棉混纺织物样品进行在线原始近红外光谱采集。基于在线原始谱图,探讨出最佳光谱预处理方法为S-G平滑+最大最小归一化(MMN)+S-G导数,并利用偏最小二乘法建立了废旧聚酯/棉混纺织物的在线近红外定量分析模型,模型的交互验证均方根误差(RMSECV)为1.47,校正相关系数(RC)、验证相关系数(RV)值均不小于0.99,校正相对预测偏差(RPDC)为18.17,验证相对预测偏差(RPDV)为13.13,交互验证相对预测偏差(RPDCV)为11.76。为验证模型的可靠性,选取30个外部样本进行在线验证,验证结果的线性方程为y=(1.00±0.01)x-(0.88±0.56),预测准确率为93.3%。将模型导入分选装置的“纺织品在线主控程序”后,对设备设定不同聚酯含量织物的分选类别,即可对废旧聚酯/棉混纺织物样本进行含量预测,并通过装置的吹分分选系统将样品自动吹扫到相应的收集框中。每个样品预测并分选的时间小于2 s,机械自动分选结果无误。利用所建模型和分选装置可对废旧聚酯/棉混纺织物进行在线高效测定与自动分选。

关 键 词：废旧纺织品 在线近红外  定量分析模型  高效识别  自动分选

分 类 号：O657.33]