现代仪器检测技术在纺织服装检测中的应用

赖燕燕

（江西工业职业技术学院，江西 南昌 330095）

我国是世界上最大的纺织品和服装零售商，纺织品和服装贸易在国民经济中占有重要地位。随着生活水平的提高，消费者越来越关注纺织品和服装的安全性和环保性。现代仪器检测技术具有高速、准确和精确的优点，可以检测各种有毒有害物质，满足消费者对纺织品和服装质量的高要求。纺织品和服装最新检测技术的应用和发展，大大促进了纺织品和服装检测技术的进步，使纺织品检测技术步入新的发展时代。本研究主要分析和总结现代仪器在纺织品和服装检测中的应用，为拓展现代仪器检测技术在纺织品检测领域的应用提供思路。

1 存在的问题及成因分析

1.1 存在的问题

加入世界贸易组织以来，我国纺织品出口增速不断加快，中国纺织业呈现了前所未有的繁荣。许多外国机构进入中国服装质量检验市场，对我国纺织品检测行业产生巨大影响，也对中国市场提出了巨大的挑战。同时，中国的检测机构出现了与国内经济发展不匹配的情况。在检测方法上，对中国纺织品的检查主要包括一些常见的传统检测项目，例如甲醛含量、pH、耐污性和纤维含量。虽然检测设备简单、要求精度较低，但价格昂贵。就高精度检测技术而言，这种检查方式相对落后，与国外检测机构之间缺乏合作与沟通。在检测标准方面，自21世纪初以来，中国纺织品检测体系取得了长足的进步，由于标准的发展和更新，获得了空前的发展，其中一些技术甚至达到了国际先进水平。但是，与发达国家相比，检测方法仍然相对过时，标准更新相对较慢。一些检测方法甚至未被国际认可，中国很少参与相关国际标准的制定。在国际纺织品和服装市场上，为了保护本国相关产业的发展，许多国家/地区已经

使用了相关的WTO协定，尤其是使用贸易壁垒、反倾销政策、法律法规等抵制其他国家/地区的商品，严重阻碍了中国服装的出口。因质量问题，每年许多出口公司无法在到达贸易国港口时清关。另外，由于中国的检测标准与国际标准不兼容，检测结果难以被国际认可，严重阻碍了中国服装检测行业的发展[1]。

1.2 成因分析

从主观上看，中国纺织品检测技术人员的资格审核体系不健全，一些检测机构没有对检测人员进行充分的培训，导致检测人员的技术水平较差，没有掌握国际检测标准要求，因此严格遵守检测标准要求是不可能的[2]。另外，检测机构缺乏服务意识，不能为公司和客户解决所有问题。客观来说，中国是纺织品出口的重要国家，尽管某些领域的科学技术已达到世界一流水平，但精密仪器检测技术仍存在明显差距，尤其是中国和西方国家的差距，主要体现在3个方面：（1）技术相对过，设备的稳定性和可靠性不够，设备升级周期长，理论落后，在实际应用中存在加工精度上的缺陷[3]。（2）主要的检测方法导致标准的更新较慢，某些检测方法甚至尚未在国际上得到认可。（3）尽管我国有许多检测设施，检测机构数量仍然相对较少，原因是过于分散、没有完整的服务平台、信息化程度很低以及没有数据库。因此，不太可能迎接国外对手的挑战[4]。

2 现代仪器检测技术在纺织服装检测中的应用

2.1 人工智能检测在纺织领域的应用

自1990年人工智能技术在纺织领域出现后，大部分的神经网络技术被采用，主要集中在纤维增强复合材料性能的预测、纤维材料的优化等方面：纺织机械的生产过程和自动控制、纱线和织物的机械性能预测、磨损性能（透气性）预测、织物外观性能（起球）和色差分类，也可以用于在线生产质量监控，例如卷绕调节系统、染色和服装设计。反向传播（Back Propagation，BP）神经网络是人工智能中广泛使用的一种神经网络，是前向神经网络的核心，主要特征是中间层可以从输出层携带的错误中学习。BP算法包括两个过程：将实际输出值与期望值进行比较以获得误差信号，然后将误差信号从背面（输出层）到正面（输出层）逐层传输[5]。BP神经网络的优势在于通用系统可以调整每个神经层中神经元之间连接的权重，直到减少误差、满足要求为止。该算法不能保证训练过程中的最小全局误差，但可以实现最小局部误差，保证局部智能微调的准确性。在纺织工业中使用人工智能可以显著提高生产效率和产品质量认证率。通过不断加快计算机速度、强化功能以及不断改进算法，人工智能可以降低员工的劳动强度并提高其生产过程的准确性，让人们可以将更多时间和精力花费在研发或其他具有更高附加值的工作上。在当前的应用阶段，人工智能技术及其系统仍然存在许多缺陷，例如织物纹理识别和织物瑕疵检测之类的技术需要对织物结构或形态特征进行有针对性的提取，使标准样本量增多，进而产生很高的计算存储空间要求和复杂算法，影响人工智能的执行。速度和效率的另一个例子是控制生产过程的参数，这是一个庞大而复杂的智能系统，对软件、硬件和数据传输有很高的要求。系统的算法也将根据产品的生产过程进行调整，现阶段还没有理想的解决方案，必须进一步研究和深化。

2.2 数字图像处理技术在纱线检测中的应用

在检测过程中，纱线最重要的检测项目是细度。通常，纤维细度通过积分比表示。纱线测量程序必须通过测量水分回收率来测量纱线的重量和长度，然后精确计算纱线的细度。目前，将数字图像处理技术引入纺织品的检验过程，为纱线检测的发展和进步作出了贡献。其中，OMNICON图像分析软件被广泛应用于纱线检测过程中，该软件结合了数字技术和网络技术以保证精度，更快的线径测量简化了传统实验室操作步骤，原理是提出线的基本轮廓，该轮廓将线的背景和灰色色调之间的差异结合在一起，同时还可以检测混合比例和不均匀性。在纺织品检测过程中，使用数字图像处理技术可提高纱线细度检测的精度，需要不断深入研究[6]。

2.3 色谱-质谱联用法

色谱-质谱联用法主要是气相色谱质量分析（GC-MS）和液相色谱质量分析（LC-MS）。这两种方法的前半部分是色谱分离，后半部分是用于定性和定量检测的质量分析仪。除了色谱法和质量分析的优点外，还可以进行定量分析以及准确的定性分析，解决色谱错误判断的问题，检测速度快、灵敏度高、精度高、稳定性好，可以应用于纺织品检测，还可以检测各种有害和危险物质，例如农药残留、偶氮染料和禁用的阻燃剂等。

2.4 数字图像处理技术在纺织品检测中应用的问题

尽管数字图像处理技术已广泛用于纺织品检测，但在应用过程中仍存在许多未解决的问题，需要认真考虑。首先，人工智能技术、识别技术和模糊判断管理技术在中国正在不断发展，并广泛用于检测丝状材料，以提高纺织品和服装的质量。由于不容易确定纱线的横截面形状，将接近原始形状的纱线横截面形状计算为不透明度。其次，在使用数字图像处理技术检测纺织品的过程中，有必要增加特征值指标值的设置，提取多边形特征，以减少误差并提高视觉方法的实用性。最后，需要在纱线材料的检测过程中加强质量控制。数字图像处理技术可以在纺织品检查期间将纱线材料检测设备通过工厂计算机连接到网络上，提供数据交换和质量控制，使纺织品生产更科学。同时，为了确保纺织品检测的高效率，可以将一定数量的对比检测片添加到实际样品中，通过比较检测的多个样本，获得最终的检测结果并确保检测结果的准确性。在纺织品检测中，数字图像处理技术是一种相对专业的技术，因此有必要提高技术人员对该技术的熟悉程度，并在此过程中进行人工协助、手动采样，待获得一些数据分析结果后，科学分析发现的问题，提高最终的检测效率[7]。

3 现代仪器检测技术的发展趋势

首先，中国传统服装和纺织品检测设备可能已经满足了一般纺织品和服装检测的要求，其中一些已达到国际先进水平，理论研究取得了重大进展，特别是数学微分图和对数变换图的应用，极大地促进了现代货物检验设备的发展。其次，传统的静态检测技术也朝着动态检测的方向发展，更有利于获得接近真实值的检测结果，使检测结果更准确、检测效率更高。目前，已减少破坏性筛选检测，可减少样品损坏率。再次，现代纺织品检测技术正从单功能检测技术演变为可以在短时间内分析不同物质、开展多功能检测和拓宽变送器范围的技术。最后，随着网络技术的进步以及传感器技术的飞速发展，相关分析设备越来越智能化、小型化。随着现代纺织检验技术在纺织工业中的不断发展，检验过程的灵敏度、准确性和稳定性正逐步提高，大大节省了人力资源、机械加工和材料使用，生产效率也大大提高。随着现代工具在纺织品检测中的使用成本，纺织品检测技术和检测系统将更加完善。

4 结语

为了巩固及提高产品质量及其在纺织品和服装出口中的份额，我国必须对现有的纺织服装标准体系进行一系列改革，建立与国际纺织服装检测体系相吻合的检测体系，并提高自主创新能力，加快技术进步。相关的机构和行业协会，尤其是出口商，都应参与并推动现有纺织品标准检测系统的改革，不断发展新技术，提高资金投入和信息化程度，在标准化进程中发挥领导作用，及时学习和深入研究国外纺织品和服装检测标准的趋势，采取积极措施克服技术障碍，建立技术创新的绿色贸易壁垒。