สารบัญ
ติดตามอัพเดท เกี่ยวกับนีโอสเปกตรา
บทนำ
สิ่งทอเป็นวัสดุสำคัญที่ใช้ในชีวิตประจำวันโดยมีการใช้งานที่หลากหลายตามที่มาของวัตถุดิบสิ่งทออาจเป็นแบบธรรมชาติ (เช่น ฝ้าย ผ้าไหม ขนสัตว์ แคชเมียร์ ฯลฯ) หรือสังเคราะห์ (เช่น อะคริลิค โพลีเอไมด์ โพลีเอสเตอร์ ฯลฯ)ขณะนี้ลูกค้าตระหนักถึงความสัมพันธ์ระหว่างราคาและคุณภาพของสิ่งทอที่พวกเขากำลังซื้ออย่างไรก็ตามด้วยราคาที่เพิ่มขึ้นและความหลากหลายของประเภทและคุณภาพผลิตภัณฑ์สิ่งทอปลอมจึงกลายเป็นเรื่องปกติมากขึ้นเรื่อย ๆไม่ว่าจะเป็นเสื้อผ้าหรือพรมผู้คนถูกโกงด้วยการนำเสนอวัสดุที่ทำจากวัสดุสังเคราะห์หรือขนสัตว์เป็นผ้าไหมแท้ในราคาที่เกินจริง
ภาพรวม
เครื่องมือง่ายๆสำหรับการทดสอบเอกลักษณ์ที่ถูกต้องของบทความสิ่งทอที่น่าสนใจอย่างรวดเร็วจะเป็นความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการคุ้มครองผู้บริโภคเครื่องมือนี้ต้องพกพาราคาไม่แพงและควรอนุญาตให้ผู้ใช้วิเคราะห์สิ่งทอเป้าหมายโดยไม่ทำลายผลิตภัณฑ์การย่อขนาดของสเปกโตรมิเตอร์อินฟราเรดใกล้ (NIR) ได้ก้าวไปจนถึงจุดที่เครื่องมือแบบใช้มือถือสามารถให้วิธีการที่เชื่อถือได้และราคาไม่แพงเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์นี้ในบันทึกการใช้งานนี้เราแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของการใช้เซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra สำหรับการวิเคราะห์ประเภทสิ่งทอต่างๆ
การรับรองความถูกต้องของพรมไหม
การผสมขนสัตว์ทำให้ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายมีความมันวาวซึ่งสำหรับตาเปล่าอาจดูคล้ายกับผ้าไหมมากความคล้ายคลึงกันนี้ถูกใช้ประโยชน์โดยผู้ผลิตพรมที่ไม่น่าเชื่อถือเพื่อขายพรมดังกล่าวให้กับลูกค้าที่เชื่อถือเป็นผลิตภัณฑ์ผ้าไหมเพื่อรับรางวัลที่ไม่สมจริง
รูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่าการวางสเปกตรัม NIR ที่สอดคล้องกับพรมแต่ละประเภทสามารถแยกแยะระหว่างพรมผ้าไหมและพรมขนสัตว์เมอร์เซอร์ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็วสิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าเซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra สามารถใช้เพื่อแยกแยะระหว่างพรมผ้าไหมแท้และของปลอมแม้แต่โดยที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ด้วยการแสดงภาพสเปกตรัม NIR ที่สอดคล้องกันได้อย่างง่ายดายในสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นอัลกอริทึมการประเมินเฉพาะวัสดุสามารถพัฒนาเพื่อคุณสมบัติและ/หรือจำแนกสิ่งทอประเภทต่างๆ
(b): การตรวจสอบความถูกต้องของพรมไหม (เบื้องหน้า) โดยการเปรียบเทียบภาพกับสเปกตรัมอ้างอิงผ้าไหม
(c): การระบุพรมขนสัตว์ที่เคลือบเงา (พื้นหลัง) โดยการเปรียบเทียบภาพกับ a (ที่ไม่ผ่านการหาย)
การจำแนกวัตถุดิบ
เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถของเซ็นเซอร์สเปกตรัมของ NeoSpectra ในการระบุและ/หรือจำแนกประเภทของสิ่งทอต่าง ๆ ที่พบได้ทั่วไปในผลิตภัณฑ์จากสิ่งทอของผู้บริโภค ให้เลือกใช้วัสดุสิ่งทอธรรมชาติและเนื้อเยื่อเก้าประเภท (ผ้าฝ้าย, ขน/แคชเมียร์, ไหม, เคฟลาร์, Nomex, polyacrylonitrile /acrylics, elasthan, polyamide 6 (PA6) /polyamide 66 (PA66) และโพลีเอทิลีน เทเรฟทาเลต (PET)) ตามสเปกตรัม NIR การสะท้อนแบบกระจายตัว
ชุดตัวอย่าง:
• ทั้งหมด 72 ตัวอย่าง: 48 ตัวอย่างการสอบเทียบ 24 ตัวอย่างทดสอบ
•ตัวอย่างและสเปกตรัมถูกบันทึกเป็นสามเล่ม
เงื่อนไขการวัด:
o ความยาวคลื่น: 1298 - 2606 นาโนเมตร
o พื้นหลัง: 99% Spectralon™ (มาตรฐานการรีเฟล็กซ์ที่มีการตอบสนองสเปกตรัมเกือบเฟลตใน NIR)
o การวัดทั้งหมดดำเนินการที่อุณหภูมิห้อง
กระบวนการบำบัดข้อมูลมาตรฐานและง่ายบางอย่างถูกดำเนินการบนสเปกตรัมที่วัดได้
o สำหรับแต่ละตัวอย่างตัวอย่างสเปกตรัมสามซ้ำจะถูกทำโดยเฉลี่ย
o มาตราส่วนความยาวคลื่นถูกแปลงเป็นตัวเลขคลื่นและ 7504 —4001 cm-1
o สเปกตรัมได้รับการประมวลผลล่วงหน้าโดยอนุพันธ์ที่ 2 ด้วยขั้นตอนการปรับสมดุลของ SavitzKyGolay ของ 5 จุดข้อมูล และพหุนามลำดับที่ 2
o มีการใช้ขั้นตอนมาตรฐานความแปรปรวนปกติ (SNV) เพื่อแก้ไขเอฟเฟกต์การกระจาย
ในรูปที่ 2 สเปกตรัม NIR ของตัวแทนที่เป็นแบบอย่างของชั้นสิ่งทอเก้าชั้นจะแสดงก่อนการเตรียมสเปกตรัม (a) และหลัง (b)
การประเมินข้อมูล
โมเดล PCA 5 (การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก) ได้รับการพัฒนาด้วยสเปกตรัมของตัวอย่างสอบเทียบของสิ่งทอทั้งเก้าคลาสและประสิทธิภาพการระบุของพวกเขาได้รับการตรวจสอบด้วยสเปกตรัมของตัวอย่างชุดทดสอบหลังจากใช้ PCA จำนวนพีซีจะต่ำกว่าตัวแปรดั้งเดิมและการลดพีซีนี้ช่วยให้สามารถมองเห็นและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลได้อย่างง่ายดายในรูปที่ 3a แผนผังคะแนน PCA ตามพีซีสามเครื่องแรกจะแสดงสำหรับตัวอย่างการสอบเทียบของสิ่งทอเก้าคลาสรูปที่ 3b แสดงถึงพล็อตคะแนนเดียวกันรวมถึงตัวอย่างการทดสอบดังนั้นชั้นสิ่งทอเก้าชั้นสามารถแยกแยะได้อย่างชัดเจนในพล็อตคะแนนและตัวอย่างทดสอบจะถูกกำหนดให้กับกลุ่มที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง
การวิเคราะห์ SIMCA 5 (การสร้างแบบจำลองอิสระแบบอ่อนของการเปรียบเทียบคลาส) ถูกนำมาใช้เพื่อทดสอบความสามารถในการระบุตัวตนสำหรับสเปกตรัมของตัวอย่างชุดทดสอบSIMCA เป็นวิธีการจำแนกประเภทที่วิเคราะห์ความคล้ายคลึงกันโดยใช้แบบจำลอง PCA ที่พัฒนาขึ้นสำหรับสเปกตรัมของคลาสต่างๆเพื่อประเมินว่าตัวอย่างที่ไม่รู้จักอยู่ในคลาสใดผลการจำแนกประเภทจะแสดงในที่เรียกว่าแผนผังคูแมนส์ 5 และในกรณีปัจจุบันสามารถทำความระบุตัวตนของสายพันธุ์สิ่งทอได้หากสเปกตรัมของตัวอย่างการทดสอบถูกกำหนดให้กับสี่เหลี่ยมที่เกี่ยวข้องที่กำหนดโดยแบบจำลอง SIMCA
ตัวอย่างสำหรับคู่ชั้นสิ่งทอที่เป็นไปได้ทั้งหมด พล็อต Coomans (ความสำคัญ 5%) แสดงถึงการเลือกปฏิบัติของขนสัตว์/แคชเมียร์และผ้าไหม แสดงในรูปที่ 4ในขณะที่สัญลักษณ์สีน้ำเงินและสีดำแสดงถึงสเปกตรัมการสอบเทียบผ้าขนสัตว์/แคชเมียร์และผ้าไหมตามลำดับ แต่เพชรสีแดงอยู่ในสเปกตรัมทดสอบของสิ่งทอเก้าคลาสจากตัวอย่างการทดสอบเหล่านี้ชั้นเรียนในการเปรียบเทียบ การวิเคราะห์ SIMCA ของคู่สิ่งทออื่น ๆ ได้กำหนดตัวอย่างทดสอบให้กับคลาสที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง
ข้อสรุป
การตรวจสอบแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าสเปกตรัมของวัสดุสิ่งทอที่พบมากที่สุดที่วัดด้วยเซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra ให้ข้อมูลการวิเคราะห์ที่เหมาะสมและพร้อมใช้งานได้อย่างรวดเร็วสำหรับการระบุตัวอย่างทดสอบสิ่งทอที่ไม่รู้จักที่ถูกต้องในขั้นตอนแรก PCA ที่ใช้กับสเปกตรัมการสอบเทียบของสิ่งทอเก้าคลาสที่แตกต่างกันทำให้การแยกออกเป็นกลุ่มอย่างชัดเจนและระบุสเปกตรัมของตัวอย่างทดสอบอย่างถูกต้องนอกจากนี้การวิเคราะห์ SIMCA โดยอิงจาก PCA ของคู่คลาสสิ่งทอที่เป็นไปได้ทั้งหมดให้การระบุตัวอย่างทดสอบที่สมบูรณ์แบบ
