摘要：本文采用紅外光譜建模法對竹原纖維、苧麻和亞麻的定性鑒別進行了研究。結果表明建立的紅外光譜綜合判別模型的準確度高，能夠實現對三種纖維簡單、準確的鑒別。
　　關鍵詞：竹原纖維；苧麻；亞麻；近紅外光譜；鑒別

　　竹原纖維作為一種可再生、可降解、廉價、資源豐富的纖維素纖維，因具有良好的理化性能，近年來受到了越來越多人的青睞[1-4]。然而，由于竹原纖維與苧麻、亞麻具有極其相似的形態結構或理化性質，竹原纖維與苧麻、亞麻的有效鑒別成為當前研究的難題，至今尚未有鑒別方法的統一標準[5-6]。當前，針對竹原纖維的鑒別，人們采用一些常規檢測方法進行了探索研究，但在適用性和有效性上仍有欠缺[7-10]。本文廣泛收集國內主要生產廠家生產的竹原纖維、苧麻和亞麻，應用近紅外聚類分析方法，實現了對竹原纖維和苧麻、亞麻的鑒別。

　　1試驗
　　1.1材料
　　實驗材料見表1。

　　竹原纖維由四川班博竹業發展有限公司、福建正和竹紡有限公司提供，苧麻、亞麻由湖南省纖維檢驗局提供。
　　1.2儀器
　　（SEM-EDS）MPA型多功能傅立葉變換近紅外光譜儀（Bruker）。

　　2結果與討論
　　2.1近紅外光譜圖分析與處理
　　三種纖維使用相同的漫反射條件采集的近紅外光譜圖見圖1。

　　三種纖維近紅外光譜的吸收峰峰形及峰強非常相似，無法進行纖維區分。因此，對近紅外光譜經一階導數+矢量歸一化預處理后，采用Ward’salgorithm定義距離、基于系統聚類分析法（HierarchicalClusterAnalysis，HCA）[11]建立了三種纖維判別模型，并進行準確度驗證。
　　系統聚類分析法就是采用分級聚類策略，先認為每個樣本都自成一類，再規定類與類間的距離。開始時，因各樣本均自成一類，其類間距離等價，選擇距離最小的一對合并成一個新的類，依此每次減少一類，直至所有的樣本都合成為一類為止。當兩樣本合成新類之后，則必須以確定的距離定義來表示樣本與類或類與類之間的距離。不同的類與類之間距離的定義將會產生不同的系統聚類結果。本研究采用的Ward’salgorithm法是一種最有效、最常用的距離定義方法，它采用不均勻的判斷規則，從方差分析的觀點出發，認為正確的分類應該使類內方差盡量小，而類間方差盡量大。從而得到較好的結果。
　　2.2建立近紅外光譜判別模型
　　根據光譜預處理后的各纖維建模集樣品的近紅外光譜全譜數據圖，使用系統聚類分析方法，建立三種纖維的近紅外光譜判別模型，如圖2所示。根據判別模型可以明顯區別三種纖維，從而實現纖維的鑒別。

　　2.3近紅外光譜判別模型準確度驗證
　　使用驗證集樣品的近紅外光譜圖對各判別模型進行準確度驗證，在與建模樣品相同的條件下，使用漫反射方法分別采集四種竹原纖維、苧麻和亞麻驗證集樣品的近紅外光譜圖，進行一階導數+矢量歸一化預處理后，對判別模型進行準確度驗證。驗證集樣品的近紅外光譜圖（部分列舉）見圖3，近紅外光譜判別模型驗證結果（部分列舉）見圖4，綜合判別模型驗證結果如表2所示。

　　由圖4和表2可知，聚類判別模型對三種纖維可以進行準確的鑒別。使用系統聚類分析法建模時，樣品的代表性強和種類的齊全程度高直將獲得更高的準確程度。因此，紅外光譜判別模型仍具有很大的拓展和優化空間。

　　3結論
　　實驗結果表明，以漫反射法進行樣品采譜，經一階導數+矢量歸一化光譜預處理，采用Ward’salgorithm定義距離，基于系統聚類分析法分別建立的竹原纖維、苧麻和亞麻判聚類別模型，可以實現對三種纖維的鑒別，具有操作簡單、檢測速度快、準確性高、不損傷樣品等特點。

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　　（作者單位：上海市纖維檢驗所）