紡織品快速無(wú)損檢測(cè)校正模型的轉(zhuǎn)移與共享研究

羅峻　聶鳳明　吳淑煥　范偉　許敏

摘要：在紡織品檢驗(yàn)中，織物成分的定量分析是一項(xiàng)重要內(nèi)容。以近紅外光譜為代表的快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)多元校正模型是一種間接分析技術(shù)，需建立多元校正模型進(jìn)行應(yīng)用。建模人員耗費(fèi)大量的精力來(lái)建立一個(gè)穩(wěn)健的模型，以期能夠長(zhǎng)期使用。然而，若測(cè)定樣品的儀器與建立模型時(shí)的條件不同，則不同的條件所造成的光譜變化會(huì)使得模型在新的系統(tǒng)條件下不適用。本研究采用典型相關(guān)分析方法（CCA）用于不同類(lèi)型光譜中紡織品多元校正模型轉(zhuǎn)移問(wèn)題，獲得了令人滿意效果。

關(guān)鍵詞：紡織品；纖維成分快速檢測(cè)；校正模型；模型共享

在紡織品檢測(cè)中，織物成分的定量分析是一項(xiàng)重要內(nèi)容?，F(xiàn)有的紡織品成分定量分析方法（化學(xué)溶解、顯微鏡法等）存在著檢測(cè)周期長(zhǎng)、檢測(cè)環(huán)境要求高、人為影響大、使用有毒有害化學(xué)試劑、需破壞樣品等缺點(diǎn)，無(wú)法滿足各檢驗(yàn)監(jiān)督部門(mén)及生產(chǎn)企業(yè)對(duì)紡織品進(jìn)行大量檢測(cè)的需求[1-3]。為滿足大批次檢測(cè)的需求，以近紅外光譜為代表的快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)已逐漸應(yīng)用于紡織品定量分析中。近紅外光譜法是20世紀(jì)90年代以來(lái)發(fā)展最快、最引人注目的光譜分析技術(shù)。它是一種間接分析技術(shù)，利用常規(guī)分析方法獲得樣品的組分或性質(zhì)的基本數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立校正模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知樣品的定性或定量分析[4-6]。

多元校正模型是近紅外光譜定量分析的基礎(chǔ)。建立一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)健、可靠、準(zhǔn)確的校正模型是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，需要消耗大量的時(shí)間、人力、物力、財(cái)力。但在實(shí)際使用中，若校正分析所需要的數(shù)據(jù)是分別從兩臺(tái)（或多臺(tái)）儀器上測(cè)量得到的，而儀器的測(cè)量系統(tǒng)不是由同種類(lèi)型的元器件組成，即其由不同的光源、不同的探測(cè)器或者不同的光學(xué)系統(tǒng)組成或者其中的幾個(gè)部件不同，則難以將其中一臺(tái)儀器上的校正模型直接應(yīng)用于另一臺(tái)儀器測(cè)量得到的光譜中進(jìn)行預(yù)測(cè)。即便是建模和預(yù)測(cè)的光譜都是在同一臺(tái)儀器上，但在使用過(guò)程中，隨著儀器零部件的維修或更換也都將影響著校正模型的適用性[7-9]。

解決不同儀器間模型轉(zhuǎn)移問(wèn)題的最直接的方法是在各自的儀器上重新測(cè)量光譜，分別建立校正模型，但這將造成巨大的精力和財(cái)力浪費(fèi)。另外一種方法是通過(guò)完善儀器加工的標(biāo)準(zhǔn)化，提高儀器加工工藝水平，降低儀器間在器件等各方面存在的差異，使得不同儀器上的測(cè)量光譜盡可能一致，這在同一類(lèi)型儀器之間是可行的，但是對(duì)于不同類(lèi)型的儀器，比如傅里葉變換型儀器和光柵CCD型儀器之間就無(wú)法實(shí)現(xiàn)。因此解決這一問(wèn)題較為經(jīng)濟(jì)的方法是使用數(shù)學(xué)方法對(duì)不同光譜儀之間的系統(tǒng)差異進(jìn)行修正，使得同一樣品在不同的儀器上測(cè)定的光譜盡可能一致，從而實(shí)現(xiàn)模型的轉(zhuǎn)移及共享。

模型轉(zhuǎn)移及共享的實(shí)現(xiàn)有多種方法，包括對(duì)模型系數(shù)b的校正[9]、對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的校正如斜率/偏差（S/B）算法[10]以及對(duì)光譜一致性的校正如直接標(biāo)準(zhǔn)化（DS）算法、分段直接標(biāo)準(zhǔn)化（PDS）算法[11]、Shenk專(zhuān)利算法[12]和布魯克（PA）算法[13]，但這幾種方法都需要標(biāo)準(zhǔn)化樣品。另外還有一些無(wú)需標(biāo)樣的方法，主要是光譜預(yù)處理方法，例如導(dǎo)數(shù)化（Derivative）、多元信號(hào)校正（MSC）、正交信號(hào)校正（OSC）、有限脈沖響應(yīng)（FIR）算法[14]等。本研究針對(duì)兩臺(tái)近紅外光譜儀所測(cè)紡織樣品的光譜及結(jié)果，采用典型相關(guān)分析方法對(duì)光譜進(jìn)行校正，取得了較好轉(zhuǎn)移結(jié)果。

1 原理和算法

1.1 典型相關(guān)分析方法（Canonical Correlation Analysis，CCA）

典型相關(guān)分析是研究?jī)山M變量之間相關(guān)關(guān)系的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法，它能夠有效地揭示兩組變量之間的相互線性依賴關(guān)系[15]。假設(shè)數(shù)據(jù)L中包括兩組已經(jīng)中心化的變量X和Y，寫(xiě)成如下形式：

L={（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）}

那么可以找到系數(shù)向量wx和wy，使得典型變量

Lx=Lx（wx）=（，，…，）和Ly=Ly（wy）=（，，…，）之間最大相關(guān)。

考慮協(xié)方差矩陣

則典型變量Lx與Ly之間的相關(guān)系數(shù)可以表示為：

而此相關(guān)系數(shù)和系數(shù)向量wx 和wy ，可通過(guò)下面方程解出：

在本研究中，我們對(duì)源光譜和目標(biāo)光譜做典型相關(guān)分析，然后，采用所得典型相關(guān)變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換。該轉(zhuǎn)換過(guò)程不但可從源光譜和目標(biāo)光譜中提取共同信息，而且還可濾除噪聲和干擾信息。

2 試驗(yàn)部分

2.1 儀器和樣本

主機(jī)為AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀（主機(jī)A，Thermofisher，美國(guó)），從機(jī)為便攜式iSpec-近紅外光譜儀（從機(jī)B，B&WTEK，美國(guó)）。

樣品為120個(gè)棉滌混紡織物，其中100個(gè)為校正集，20個(gè)為測(cè)試集，按照標(biāo)準(zhǔn) FZ/T 01057系列進(jìn)行定性鑒別，按照標(biāo)準(zhǔn)GB/T 2910系列進(jìn)行定量分析，表1列出了樣品測(cè)量值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

2.2 光譜采集

主機(jī)A采用漫反射光譜測(cè)量方式進(jìn)行光譜采集，每次測(cè)量樣品旋轉(zhuǎn)120度。光譜數(shù)據(jù)取3次采樣的平均值，整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程保持室內(nèi)溫度在（20±2）℃，濕度在（60±5）%。近紅外光譜掃描范圍為10000cm-1～4000cm-1，分辨率為8cm-1，掃描次數(shù)32次。從機(jī)B同樣采用漫反射光譜測(cè)量方式進(jìn)行光譜采集，每次測(cè)量樣品旋轉(zhuǎn)120°。光譜數(shù)據(jù)取3次采樣的平均值，整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程保持室內(nèi)溫度在（20±2）℃，濕度在（60±5）%。近紅外光譜掃描范圍為900 nm ～1700nm，分辨率為2nm，掃描次數(shù)32次。

2.3 軟件

本研究所用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法均來(lái)自于數(shù)據(jù)分析軟件matlab 7.12（mathsworks，美國(guó)）。

3 結(jié)果與討論

3.1 模型建立

主機(jī)A所測(cè)光譜圖如圖1所示。從圖中可看出，混紡織物光譜發(fā)生較大的背景漂移，普遍認(rèn)為該漂移是由不同的織物結(jié)構(gòu)、顏色等因素所引起，在建立模型之前，需采用一定的方法扣除。本研究中，采用Norris二階微分法進(jìn)行處理，平均窗口設(shè)為3，間距設(shè)為9，處理后光譜如圖2所示。

預(yù)處理后的100個(gè)校正集樣品采用偏最小二乘法建立棉含量的校正模型，PLS因子數(shù)由蒙特卡洛交互驗(yàn)證確定，最終確定8個(gè)PLS因子用來(lái)建立模型。所得模型相關(guān)系數(shù)R2為0.94，預(yù)測(cè)誤差均方根（RMSEP）為4.3。

3.2 模型轉(zhuǎn)移結(jié)果

從機(jī)B所得光譜如圖3所示，因其儀器類(lèi)型與主機(jī)不同，光譜效應(yīng)、波長(zhǎng)點(diǎn)數(shù)、分辨率等均不相同。因此，無(wú)法直接采用主機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了解決這一問(wèn)題，我們對(duì)其光譜進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

采用典型相關(guān)分析對(duì)主從機(jī)光譜進(jìn)行轉(zhuǎn)換，進(jìn)而采用原模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以RMSEP為考核指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)移結(jié)果。本研究采用Kennard-Stone方法[16]從校正集中選取轉(zhuǎn)移標(biāo)樣，我們同時(shí)考察了不同轉(zhuǎn)移標(biāo)樣數(shù)量對(duì)結(jié)果的影響，所得結(jié)果示于表2。

從表2可以看出，隨著轉(zhuǎn)移標(biāo)樣的增多，轉(zhuǎn)移效果亦變好，當(dāng)轉(zhuǎn)移標(biāo)樣為15個(gè)時(shí)，轉(zhuǎn)移后的RMSEP已經(jīng)接近原模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

轉(zhuǎn)移之后，采用主機(jī)A模型對(duì)轉(zhuǎn)移后的從機(jī)B光譜進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4所示。從圖4中可見(jiàn)，經(jīng)轉(zhuǎn)移之后，可采用主機(jī)A模型直接預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果令人滿意，實(shí)現(xiàn)了模型的共享，節(jié)省了重新建模的人力物力。

4 結(jié)論

從本文研究結(jié)果來(lái)看，針對(duì)不同類(lèi)型近紅外光譜儀的光譜差異問(wèn)題，CCA方法的轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)結(jié)果令人滿意，大大簡(jiǎn)化了建模的成本，為快速無(wú)損光譜的實(shí)際應(yīng)用提供了保障。

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[作者單位：羅峻、聶鳳明、吳淑煥、許敏，廣州纖維產(chǎn)品檢測(cè)研究院、國(guó)家紡織品服裝服飾產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心（廣州）；范偉，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)]