基于鱗片紋圖主特征的羊絨與羊毛識(shí)別研究.pdf

1、細(xì)羊毛與羊絨的鑒別一直是纖維鑒別中的難點(diǎn)問(wèn)題。由于兩者外觀形態(tài)和理化性能具有頗多的相似性，致使其分辨難度較大。目前提出了很多羊絨與羊毛的鑒別方法，但目前行業(yè)公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)依舊是顯微鏡方法。
　　顯微鏡鑒別法主要依據(jù)纖維鱗片特征的差異來(lái)鑒別，檢驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性與檢驗(yàn)員的經(jīng)驗(yàn)息息相關(guān)。因此將羊絨與羊毛混合測(cè)不準(zhǔn)是客觀事實(shí)，且目前羊毛細(xì)化和羊絨粗化的情況比較嚴(yán)重，故將羊絨與羊毛纖維的準(zhǔn)確判識(shí)更加困難。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的飛速發(fā)展，將顯微鏡檢測(cè)

2、與計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合來(lái)檢測(cè)成為一種趨勢(shì)。
　　本文利用BEIONF6纖維細(xì)度儀采集圖像，顯微鏡來(lái)觀察纖維鱗片特征，由計(jì)算機(jī)來(lái)儲(chǔ)存獲取的圖像，利用圖像處理工具對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理，提取鱗片的紋圖信息，如:細(xì)度、鱗片高度、周長(zhǎng)、面積、相對(duì)周長(zhǎng)、相對(duì)面積、厚度、徑高比、翹角等，但較多地集中在前幾個(gè)或其他指標(biāo)，而較少關(guān)注光學(xué)顯微鏡較難觀測(cè)且不易測(cè)準(zhǔn)的鱗片翹角。本文根據(jù)鱗片輪廓的形態(tài)，建立求解鱗片翹角與厚度的數(shù)學(xué)模型，并依此結(jié)果研究了鑒別澳毛與

3、羊絨的可能性和準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)澳毛和羊絨鱗片翹角和厚度的統(tǒng)計(jì)、分布密度函數(shù)及其兩類錯(cuò)誤概率的分析，得出兩類錯(cuò)誤之和的誤判率少于11.3％的結(jié)果。這為羊絨與澳毛混合體的鑒別提供了又一特征組合指標(biāo)。
　　由原來(lái)的8個(gè)參數(shù)指標(biāo)加之本文新提出的2指標(biāo)，得到表征鱗片形態(tài)的10個(gè)參數(shù)，并對(duì)10個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得它們的擬合曲線參數(shù)，對(duì)比分析羊絨與羊毛的理論曲線，求出其兩類錯(cuò)誤值，比較得出較優(yōu)的參數(shù)指標(biāo)。并對(duì)10個(gè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，選出獨(dú)

4、立性較強(qiáng)且兩類錯(cuò)誤值較小的指標(biāo)，并對(duì)它們的復(fù)合指標(biāo)進(jìn)行討論，根據(jù)這些指標(biāo)建立主因子識(shí)別模型，綜合識(shí)別模型，基于SPSS的聚類分析模型，以及貝葉斯模型，得出貝葉斯模型具有較高的準(zhǔn)確度，根據(jù)上述模型的準(zhǔn)確性的高低建立羊毛羊絨的串聯(lián)識(shí)別模型。具體結(jié)果如下:
　　(1)根據(jù)纖維的形態(tài)特征建立的澳毛羊絨的鱗片翹角模型具有較高的精度。鱗片翹角和鱗片厚度是澳毛羊絨鑒別的特征指標(biāo)，對(duì)澳毛羊絨的鑒別具有重要的意義。
　　(2)對(duì)于參數(shù)指標(biāo)的組

5、合，不是組合參數(shù)越多越好。在翹角厚度比指標(biāo)中，翹角的兩類錯(cuò)誤達(dá)21.46％，厚度的兩類錯(cuò)誤達(dá)41.81％，翹角厚度比的兩類錯(cuò)誤達(dá)11.3％;而在h2·Ad、(dh)2、(dh)2/Ad等組合指標(biāo)中，其兩類錯(cuò)誤分別為60.21％、62.11％、79.61％。準(zhǔn)確度大大降低;而(dh)2/(Ad·Pd)組合指標(biāo)的兩類錯(cuò)誤為30.62％，準(zhǔn)確度大大提高。
　　(3)在前人的基礎(chǔ)上提出了具有可行性的鱗片翹角與鱗片厚度指標(biāo)，因?yàn)榘拿[片翹角

6、與羊絨鱗片翹角差異性顯著，而根據(jù)澳毛和羊絨的鱗片翹角的理論值兩者概率分布的交疊性質(zhì)，α=15.12％，β=6.34％，兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)21.46％;鱗片厚度之間也存在顯著性差異，此時(shí)α=22.2％，β=19.61％，兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)41.81％。鱗片翹角優(yōu)于鱗片厚度。當(dāng)θ1＞θ2，t1＜t2時(shí)，得復(fù)合指標(biāo)θ1/t1＞θ2/t2，比值增大，使得兩類纖維的交疊部分較小，提高了準(zhǔn)確度，故能作為區(qū)分兩種纖維的復(fù)合指標(biāo)。
　　(4)提取的1

7、0個(gè)特征參數(shù)之間不是完全獨(dú)立，經(jīng)相關(guān)性分析后，得出鱗片翹角(1＃)的α=6.34％，β=15.12％;兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)21.46％;直徑（2#）的α=22.33％，β=15.75％，兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)38.08％;徑高比（3#）的α=20.68％，β=21.13％，兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)41.81％;及鱗片厚度（4#）的α=22.2％，β=19.61％，兩者的絕對(duì)錯(cuò)誤達(dá)41.81％;相互獨(dú)立的4指標(biāo)具有較強(qiáng)的顯著性。
　　(5)對(duì)于纖維的