基于雙端須叢試樣的棉毛纖維長(zhǎng)度頻率分布測(cè)量

金敬業(yè)， 楊 歡， 吳美琴， 陳雪飛， 王府梅， 2b

(1. 泉州師范學(xué)院 紡織與服裝學(xué)院，福建 泉州 362000; 2. 東華大學(xué) a. 紡織學(xué)院;b. 紡織面料技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 201620)

紡織纖維是長(zhǎng)徑比很大的一維柔性材料，除連續(xù)長(zhǎng)絲外，大部分長(zhǎng)度都在數(shù)毫米至兩三百毫米之間。 由于棉、毛等纖維的長(zhǎng)度天生具有離散性，因此其詳細(xì)長(zhǎng)度信息可以用某種長(zhǎng)度分布來表示。 為實(shí)用考慮，貿(mào)易和生產(chǎn)中常用一些長(zhǎng)度指標(biāo)作為纖維分級(jí)定價(jià)和加工參數(shù)設(shè)置的依據(jù)，這些長(zhǎng)度指標(biāo)基本都是由長(zhǎng)度分布計(jì)算而來的[1]。 由此可見，在纖維長(zhǎng)度檢測(cè)中，核心問題是如何準(zhǔn)確地獲得長(zhǎng)度分布。

各種檢測(cè)方法獲得的纖維長(zhǎng)度分布可分為頻率分布、累積分布和二次累積分布3類，其中最實(shí)用的是頻率分布。 理論上講，頻率分布曲線積分可得累積分布曲線，再次積分可得二次累積分布曲線[1]。 羅拉法和梳片法是傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)方法，分別用于棉、毛纖維，把纖維整理成一端平齊須叢后按長(zhǎng)度分組、稱重，獲得質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率直方圖。 AFIS (advanced fiber information system)把喂入棉條分離成單纖維并逐根測(cè)量，基于至少3 000根單纖維的數(shù)據(jù)，輸出根數(shù)加權(quán)長(zhǎng)度頻率直方圖。 應(yīng)用較廣的毛纖維長(zhǎng)度檢測(cè)儀是Almeter型電容儀和OFDA 4000型光學(xué)儀，前者根據(jù)一端平齊試樣截面的電容變化計(jì)算纖維量，后者利用光學(xué)成像的辦法測(cè)量很薄的纖維束自根部至梢部的纖維根數(shù)變化，檢測(cè)多個(gè)纖維束后數(shù)值疊加。這兩種儀器都能獲得近似根數(shù)加權(quán)的長(zhǎng)度累積分布[2]。 長(zhǎng)度二次累積分布是HVI (high volume instrument)系統(tǒng)的標(biāo)志性產(chǎn)物，檢測(cè)時(shí)直接從原棉中夾取纖維，簡(jiǎn)單梳理后測(cè)量須叢自鉗口至梢部的透光量變化，轉(zhuǎn)換成二次累積分布曲線[3]。 HVI系統(tǒng)的檢測(cè)速度快，且同時(shí)可測(cè)強(qiáng)度、色澤、馬克隆值等指標(biāo)，在國際棉花交易領(lǐng)域被普遍采用。

羅拉法和梳片法等手工方法檢測(cè)時(shí)纖維易丟失，平齊端波動(dòng)較大，因此測(cè)量誤差大，又由于耗時(shí)較長(zhǎng)，難以滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)需要，正逐漸被操作簡(jiǎn)單、速度快、重復(fù)性好的自動(dòng)化儀器取代。 然而，現(xiàn)有自動(dòng)化儀器普遍價(jià)格昂貴，保養(yǎng)成本較高，測(cè)量結(jié)果也存在一定缺陷。 例如，Almeter試樣的平齊端存在波動(dòng)，且電場(chǎng)有效寬度太大，導(dǎo)致測(cè)量精度較差[4]; HVI鉗口內(nèi)部及以外3.81 mm范圍內(nèi)纖維不可測(cè)，嚴(yán)重影響了對(duì)短纖維的測(cè)定[5]，此外，受光學(xué)算法影響其二次累積曲線的物理意義存在爭(zhēng)議，毫米級(jí)狹縫光的掃描精度也不夠高，導(dǎo)致其二次累積曲線無法進(jìn)行微分運(yùn)算轉(zhuǎn)換成概率分布。

近年來，數(shù)字圖像技術(shù)被越來越多地應(yīng)用到紡織檢測(cè)領(lǐng)域，呈現(xiàn)出精度高、成本低等優(yōu)勢(shì)。 筆者課題組提出了基于圖像處理技術(shù)和新型雙端須叢試樣的棉毛纖維長(zhǎng)度檢測(cè)新方法，稱作雙端須叢影像法[6-9]，具有精確、廉價(jià)和快速的特點(diǎn)。 該方法首先測(cè)出雙端須叢的相對(duì)線密度曲線(類似二次累積曲線)，繼而算出幾個(gè)長(zhǎng)度指標(biāo)。 然而受算法所限，尚不能提供更全面的長(zhǎng)度分布信息。本文針對(duì)該問題提出新的計(jì)算方法，由相對(duì)線密度曲線算出纖維試樣的質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布直方圖。

1 雙端須叢檢測(cè)原理

1.1 檢測(cè)流程

雙端須叢制樣及檢測(cè)流程如圖1所示。 檢測(cè)棉纖維時(shí)，從待測(cè)原棉、生條或熟條中隨機(jī)取(0.65±0.15) g樣品，用纖維引伸器制成尺寸約20 cm×5 cm 的預(yù)制棉條，使纖維基本伸直、平行排列; 用窄口夾鉗將預(yù)制棉條在中部附近夾緊，使夾持線盡量垂直于棉條軸向; 梳去夾持線兩側(cè)浮游纖維后，得到雙端須叢。 檢測(cè)毛纖維時(shí)，取長(zhǎng)度不小于40 cm的待測(cè)毛條樣品，軸向平行分出線密度為(20±3) g/m的預(yù)制毛條，用夾鉗在預(yù)制毛條中部附近夾緊并梳去兩側(cè)浮游纖維，制成雙端須叢。

制成的棉、毛纖維雙端須叢被放入由高精度線陣CCD、線型光源和機(jī)械傳動(dòng)機(jī)構(gòu)組成的成像裝置，逐行掃描得到分辨率為1 000 ppi (pixels per inch)的256階透射灰度圖像。 每個(gè)像素點(diǎn)的灰度反映了須叢在該點(diǎn)處的透射光強(qiáng)度，若灰度值為0，則無透射光，若灰度值為255，則透射光強(qiáng)度與入射光相等，說明此處無纖維。 用任一點(diǎn)灰度值除以255即為須叢在該點(diǎn)處的透射率，結(jié)合課題組提出的層狀纖維集合體面密度光學(xué)算法，可算出須叢在該點(diǎn)處的面密度[8]。 將每一列像素點(diǎn)的面密度分別疊加并歸一化，再根據(jù)像素點(diǎn)的寬度0.025 4 mm和相對(duì)位置，最終算出圖1所示的雙端須叢相對(duì)線密度曲線F(l)，其中，l為長(zhǎng)度(mm)，lmax為最大長(zhǎng)度(mm)。 毫無疑問，夾持線處纖維最多，若將夾持線處橫坐標(biāo)設(shè)置為l=0，則F(0)=1。

圖1 雙端須叢制樣與檢測(cè)流程圖Fig.1 Procedure of dual-beard sample preparation and detection

實(shí)際檢測(cè)時(shí)，為降低取樣誤差，對(duì)每種待測(cè)樣品制作兩個(gè)雙端須叢，分別算出相對(duì)線密度曲線，對(duì)齊l=0后求兩曲線在同一橫坐標(biāo)處的縱坐標(biāo)均值，得到最終曲線。 根據(jù)現(xiàn)有算法，可由該曲線算出棉纖維質(zhì)量加權(quán)平均長(zhǎng)度、主體長(zhǎng)度、品質(zhì)長(zhǎng)度和變異系數(shù)，以及毛纖維豪特長(zhǎng)度、豪特變異系數(shù)、巴布長(zhǎng)度和巴布變異系數(shù)[8-9]。

1.2 雙端須叢的特點(diǎn)

就制樣效率而言，由于無需對(duì)纖維排齊，雙端須叢的制樣速度明顯快于羅拉法和梳片法，更快于手工逐根測(cè)量方法，同時(shí)纖維基本不丟失，也不易受操作者主觀因素影響，因此須叢品質(zhì)穩(wěn)定。 HVI須叢的鉗口附近纖維纏結(jié)、雜亂且難以梳理，導(dǎo)致檢測(cè)不得不從鉗口外側(cè)3.81 mm(0.15 inch)處開始，嚴(yán)重丟失短纖維信息，而雙端須叢的所有部分都能被檢測(cè)到，從源頭上保證了長(zhǎng)度信息的完整性。 HVI須叢與雙端須叢的對(duì)比如圖2所示。 HVI須叢和雙端須叢均源自Hertel的隨機(jī)夾取纖維理論，但HVI使用針排從原棉表面鉤掛、抽出纖維，而雙端須叢對(duì)平行伸直、隨機(jī)排列的纖維條進(jìn)行橫截面握持，纖維被夾取的概率完全與長(zhǎng)度相關(guān)，更符合Hertel的長(zhǎng)度偏倚取樣原意。

(a) HVI須叢

(b) 雙端須叢圖2 HVI須叢與雙端須叢對(duì)比圖Fig.2 Comparison of HVI beard and dual-beard

硬件方面，雙端須叢數(shù)字圖像的分辨率為1 000 ppi，可保證0.025 4 mm的信號(hào)采集精度，對(duì)纖維量變化的感知能力優(yōu)于毫米級(jí)的Almeter型電容傳感器和HVI光電板。 此外，價(jià)格昂貴的快速自動(dòng)化儀器更適合大型生產(chǎn)企業(yè)和收儲(chǔ)貿(mào)易等單位，對(duì)一般用戶來說性價(jià)比不高，而雙端須叢方法僅需由CCD傳感器、光源和機(jī)械機(jī)構(gòu)組成的成像裝置即可，其成本低廉。

2 長(zhǎng)度頻率分布計(jì)算理論

假設(shè)纖維軸向線密度不變，則須叢的相對(duì)線密度曲線等于須叢在各個(gè)橫截面處的相對(duì)根數(shù)曲線。根據(jù)前期理論研究，對(duì)相對(duì)根數(shù)曲線求二次微分即為待測(cè)樣品的根數(shù)加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布曲線[7]。 然而，由于實(shí)際測(cè)量時(shí)數(shù)字信號(hào)存在噪聲，這些噪聲在微分運(yùn)算中會(huì)被顯著放大，嚴(yán)重影響測(cè)量結(jié)果。筆者課題組曾嘗試多種去噪方法，但效果均不理想。

2.1 計(jì)算原理

針對(duì)雙端須叢的對(duì)稱性特點(diǎn)，筆者曾提出逐步分解模型算法用于計(jì)算待測(cè)樣品的質(zhì)量短絨率[10]，計(jì)算式如式(1)所示。

(1)

式中：α為短纖維長(zhǎng)度界限(mm)，棉纖維的α一般為16 mm;F(α)為橫坐標(biāo)α對(duì)應(yīng)的相對(duì)根數(shù)曲線縱坐標(biāo)值;Pw(α)為待測(cè)樣品中長(zhǎng)度小于等于α的纖維累積質(zhì)量分?jǐn)?shù);m為特征參數(shù)。

式(1)不僅能用于計(jì)算短絨率，當(dāng)如表1所示賦予α以0為首項(xiàng)、k為公差的等差數(shù)列值，則能求出待測(cè)樣品中不同長(zhǎng)度界限以下的累積質(zhì)量分?jǐn)?shù)。表1中Pw(k)代表長(zhǎng)度小于k的纖維累積質(zhì)量分?jǐn)?shù)。 用表1中的Pw(3k)減去Pw(2k)即為2k～3k長(zhǎng)度組的纖維質(zhì)量分?jǐn)?shù)，同理，從α=0開始依次把相鄰長(zhǎng)度的累積質(zhì)量分?jǐn)?shù)兩兩相減，最終可得以k為組距的質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布直方圖。

表1 累積質(zhì)量分?jǐn)?shù)計(jì)算式Table 1 Computational formula for cumulative mass percentage

2.2 計(jì)算式的優(yōu)化

2.2.1 組距k

k值的大小最終決定了長(zhǎng)度分布直方圖的組距，從理論上講，組距越小，分組數(shù)越多，對(duì)纖維長(zhǎng)度的表征就越詳細(xì)，但同時(shí)也會(huì)增加指標(biāo)計(jì)算時(shí)的工作量。 考慮到測(cè)量棉纖維的羅拉法和AFIS儀輸出的長(zhǎng)度分布直方圖一般以2 mm為組距，而測(cè)量毛纖維的梳片法、Almeter儀和OFDA 4000型光學(xué)儀均采用5 mm為組距。 為方便對(duì)比，本文也選用2和5 mm分別作為棉、毛纖維的測(cè)量組距。

2.2.2 計(jì)算式修正

(2)

表2 計(jì)算式的修正Table 2 Correction of computational formula

2.2.3 特征參數(shù)m

不同m值時(shí)相鄰長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)的差異(差的絕對(duì)值)統(tǒng)計(jì)如表3所示，其中所用棉試樣分24個(gè)長(zhǎng)度組，相鄰長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)兩兩相減得23個(gè)差異值。

由表3可知：當(dāng)m=4和5時(shí)，差異值超過1.0%的個(gè)數(shù)分別為8和9，與AFIS相仿，而m=6時(shí)，差異值超過1.0%的個(gè)數(shù)明顯增加; 這個(gè)規(guī)律對(duì)于羊毛試樣更加明顯，當(dāng)m=4和5時(shí)差異值超過1.0%的個(gè)數(shù)略多于Almeter，但m=6時(shí)陡然增多。此外，隨m值的增加，棉、毛纖維試樣的差異值超過0.5%的個(gè)數(shù)也逐漸增多，同時(shí)，最大差異值也有變大趨勢(shì)。由圖3也可以看到，m=4和5時(shí)，計(jì)算直方圖的平滑程度與AFIS和Almeter相仿，而m=6時(shí)相鄰長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)容易出現(xiàn)突變，與天然纖維的長(zhǎng)度分布不符，說明誤差開始變大。根據(jù)逐步分解模型原理，m值需盡量大，因此本文采用m=5。

(a) 棉纖維，m=4

(b) 棉纖維，m=5

(c) 棉纖維，m=6

(d) 毛纖維，m=4

(e) 毛纖維，m=5

(f) 毛纖維，m=6

表3 不同m值時(shí)相鄰兩個(gè)長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)的差異統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistics of differences of adjacent mass percentages under different m values

2.3 計(jì)算式的準(zhǔn)確性驗(yàn)證

圖3中的雙端須叢直方圖是由圖像方法測(cè)得的相對(duì)線密度(相對(duì)根數(shù))曲線經(jīng)表2修正式轉(zhuǎn)換而成的，基本上與基準(zhǔn)直方圖的輪廓保持一致。 考慮到該結(jié)果可能會(huì)受所測(cè)曲線準(zhǔn)確性的影響，為了在消除該影響的情況下單純地考查表2修正式的準(zhǔn)確性，開展了基于單根纖維測(cè)量法的驗(yàn)證試驗(yàn)。 先按照GB/T 16257—2008《紡織纖維：短纖維長(zhǎng)度和長(zhǎng)度分布的測(cè)定——單纖維測(cè)量法》，手工逐根測(cè)量1 000 根單纖維的長(zhǎng)度，統(tǒng)計(jì)出根數(shù)加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布，再通過二次積分獲得理論的相對(duì)線密度曲線，最后將表2修正式應(yīng)用于該曲線，計(jì)算出質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布，并與1 000根單纖維長(zhǎng)度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的質(zhì)量頻率分布進(jìn)行對(duì)比。

試驗(yàn)使用棉、毛纖維試樣各一種，計(jì)算的質(zhì)量頻率分布與單根法實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布如圖4所示。由圖4可知，兩種途徑得到的直方圖高度重合，其中，棉纖維試樣各長(zhǎng)度組的質(zhì)量分?jǐn)?shù)兩測(cè)量值之差平均值為0.33%，最大值為0.60%，毛纖維試樣各長(zhǎng)度組的質(zhì)量分?jǐn)?shù)兩測(cè)量值之差平均值為0.22%，最大值為0.51%。試驗(yàn)表明，只要有準(zhǔn)確的須叢線密度曲線，利用本文計(jì)算方法就能得到可靠的質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布。

(a) 棉纖維

(b) 毛纖維圖4 基于單根測(cè)量法的纖維計(jì)算質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率分布直方圖與實(shí)測(cè)直方圖對(duì)比Fig.4 Comparison of computed mass-weighted length frequency distribution histograms and single fiber measurement histograms

3 檢測(cè)結(jié)果考查

3.1 試驗(yàn)材料與方法

為全面考察本文長(zhǎng)度頻率分布計(jì)算方法的準(zhǔn)確性，按本文方法對(duì)24種棉樣和12種毛樣進(jìn)行長(zhǎng)度檢測(cè)，算出長(zhǎng)度頻率分布直方圖，并與AFIS和Almeter測(cè)出的基準(zhǔn)直方圖進(jìn)行對(duì)比。 所用棉樣為細(xì)絨棉和長(zhǎng)絨棉，分別編號(hào)為1#～24#; 毛樣為澳洲細(xì)羊毛，分別編號(hào)為1#～12#。

由于生產(chǎn)中長(zhǎng)度指標(biāo)比長(zhǎng)度分布更加常用，本文在計(jì)算長(zhǎng)度頻率分布直方圖的基礎(chǔ)上，利用式(3)算出棉樣的質(zhì)量加權(quán)平均長(zhǎng)度Lm(mm)和毛樣的巴布長(zhǎng)度B(mm)，利用式(4)算出棉、毛樣品的質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度變異系數(shù)CV值CV(%)，利用式(5)算出棉樣16 mm 以下的短絨率Csf(%)，并與AFIS和Almeter輸出的基準(zhǔn)長(zhǎng)度指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比討論。

(3)

(4)

(5)

式中：i為組中值(mm);imax為最大組中值(mm);pi為組中值i對(duì)應(yīng)的長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)(%)。

3.2 纖維長(zhǎng)度頻率分布直方圖考查

圖5列出了一些具有代表性樣品的纖維長(zhǎng)度頻率分布直方圖，其中，5#棉樣為細(xì)絨棉，10#棉樣為長(zhǎng)絨棉，1#和7#毛樣分別代表較短和較長(zhǎng)的樣品。對(duì)所有樣品計(jì)算長(zhǎng)度頻率分布直方圖與基準(zhǔn)直方圖的差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)可知：棉樣的長(zhǎng)度組質(zhì)量分?jǐn)?shù)平均偏倚在0.3%～0.6%之間，最大偏倚為0.6%～1.5%；毛樣的平均偏倚在0.4%～0.7%之間，最大偏倚略大，為1.1%～2.0%。

(a) 5#棉樣

(b) 10#棉樣

(c) 1#毛樣

(d) 7#毛樣

3.3 纖維長(zhǎng)度指標(biāo)考查

3.3.1 正確性

在上述24種棉樣的計(jì)算長(zhǎng)度頻率分布直方圖基礎(chǔ)上，利用式(3)～(5)算出質(zhì)量加權(quán)平均長(zhǎng)度、長(zhǎng)度變異系數(shù)和短絨率，與AFIS基準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，如圖6所示。 這3個(gè)指標(biāo)的線性擬合方程斜率基本為1，平均長(zhǎng)度和短絨率擬合方程的截距很小，但長(zhǎng)度變異系數(shù)的截距略大，其確定系數(shù)R2也小于其他兩個(gè)指標(biāo)，這可能與試驗(yàn)所用樣品的變異系數(shù)水平比較集中有關(guān)。整體上而言，這3個(gè)指標(biāo)的計(jì)算值與AFIS基準(zhǔn)值表現(xiàn)出較高的一致性。 為考查它們的差異是否顯著，采用T檢驗(yàn)法：取顯著性水平為0.05，查t分布表得t1-0. 05/2(24-1)=2.068 7，計(jì)算質(zhì)量加權(quán)平均長(zhǎng)度、長(zhǎng)度變異系數(shù)、短絨率的T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為0.215 2、 0.515 6和0.923 4，均小于2.068 7，說明在95%置信度下3個(gè)指標(biāo)計(jì)算值與AFIS基準(zhǔn)值的差異不顯著，從長(zhǎng)度指標(biāo)角度驗(yàn)證了本文長(zhǎng)度分布計(jì)算方法的正確性。

(a)

(b)

(c)圖6 棉樣長(zhǎng)度指標(biāo)計(jì)算值與AFIS檢測(cè)值的關(guān)系Fig.6 Relationships between computed and AFIS reference values of cotton length parameters

同理，根據(jù)12種毛樣的計(jì)算長(zhǎng)度頻率分布直方圖計(jì)算巴布長(zhǎng)度(本質(zhì)上是質(zhì)量加權(quán)平均長(zhǎng)度)和長(zhǎng)度變異系數(shù)，并與Almeter基準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表4所示。 由表4可知，巴布長(zhǎng)度和長(zhǎng)度變異系數(shù)計(jì)算值與Almeter基準(zhǔn)值之差無明顯的正負(fù)偏向。 采用T檢驗(yàn)法考查差異的顯著性，當(dāng)顯著性水平為0.05，查t分布表得t1-0. 05/2(12-1)=2.201 0，巴布長(zhǎng)度和長(zhǎng)度變異系數(shù)的T檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別為0.479 3、 0.334 9，均小于2.201 0，表明計(jì)算的毛樣巴布長(zhǎng)度和變異系數(shù)在95%置信度下與Almeter基準(zhǔn)值保持一致。

表4 毛樣長(zhǎng)度指標(biāo)計(jì)算值與Almeter檢測(cè)值比較Table 4 Comparison of computed and Almeter reference values of wool length parameters

3.3.2 重復(fù)性

選用8#棉樣和8#毛樣，采取雙端須叢方法連續(xù)重復(fù)檢測(cè)10次，以本文方法算出長(zhǎng)度指標(biāo)值，結(jié)果如表5所示。 由表5可以看出，同一試樣的多次檢測(cè)結(jié)果變化不大，長(zhǎng)度指標(biāo)計(jì)算值的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)均處于較低水平，表明檢測(cè)和計(jì)算的穩(wěn)定性較好，但棉短絨率的變異系數(shù)略大，該現(xiàn)象也存在于AFIS檢測(cè)值中，這與短纖維在棉樣中天然分布不勻有一定關(guān)系。

表5 同一試樣的重復(fù)檢測(cè)結(jié)果Table 5 Multiple test results of the same sample

4 結(jié) 語

本文針對(duì)雙端須叢法纖維長(zhǎng)度檢測(cè)方法的輸出指標(biāo)較少的問題提出了新算法，可把雙端須叢法的相對(duì)線密度曲線轉(zhuǎn)換成質(zhì)量加權(quán)長(zhǎng)度頻率直方圖，用于計(jì)算任意長(zhǎng)度指標(biāo)。 本文從理論角度對(duì)算法公式進(jìn)行了優(yōu)選和修正，并通過實(shí)際試驗(yàn)證明了該算法得到的長(zhǎng)度頻率分布直方圖和長(zhǎng)度指標(biāo)與AFIS、Almeter等基準(zhǔn)方法的結(jié)果之間存在一致性。該新算法避開了容易放大誤差的微分運(yùn)算，使雙端須叢方法具有快速、廉價(jià)且檢測(cè)結(jié)果全面、準(zhǔn)確的特點(diǎn)。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 于偉東.紡織材料學(xué)[M]. 北京: 中國紡織出版社，2006: 64-68.

[2] 中國纖維檢驗(yàn)局.纖維長(zhǎng)度及其分布參數(shù)的測(cè)定方法: 阿爾米特法： GB/T 21293—2007[S]. 北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2008.

[3] American Society for Testing and Materials. Standard test methods for measurement of physical properties of cotton fibers by High Volume Instruments：ASTM D5867-05[S]. West Conshohocken，PA，US: ASTM International，2005.

[4] KRIFA M. Fiber length distribution variability in cotton bale classification: Interactions among length，maturity and fineness[J]. Textile Research Journal，2012，82(12): 1244-1254.

[5] THIBODEAUX D，SENTER H，KNOWLTON J L，et al. A comparison of methods for measuring the short fiber content of cotton[J]. Journal of Cotton Science，2008，12: 298-305.

[6] 王府梅，吳紅艷. 一種纖維長(zhǎng)度快速低成本測(cè)量方法：ZL 2012 1 0106711.8[P]. 2012-08-22.

[7] 吳紅艷. 一種纖維長(zhǎng)度快速低成本測(cè)量方法[D]. 上海: 東華大學(xué)紡織學(xué)院，2013: 19-27.

[8] WU M Q，WANG F M. Optical algorithm for calculating the quantity distribution of fiber assembly[J]. Applied Optics，2016，55(25): 7157-7162.

[9] WU H Y，WANG F M. Dual-beard sampling method for fiber length measurements[J]. Indian Journal of Fiber & Textile Research，2014，39(1): 72-78.

[10] JIN J Y，XU B G，WANG F M. Measurement of short fiber contents in raw cotton using dual-beard images[J].Textile Research Journal，2016. DOI: 10.1177/0040517516673333. Online first，in press.