棉紗毛羽根數(shù)和毛羽H 值的相關性研究

莊粟裕 韓家寶 馬宏慶 徐 陽

［1.江南大學，江蘇無錫，214122；2.烏斯特技術（蘇州）有限公司，江蘇蘇州，215122］

毛羽是指纖維頭尾端或中間段暴露在紗線主體以外的部分，有端毛羽、圈毛羽和浮游毛羽3種基本形態(tài)［1］。毛羽過多不僅會影響紗線表面的光潔程度和光澤，還會影響織造工序的生產(chǎn)效率以及成品的性能和外觀質(zhì)量［2］，因此，紗線毛羽是反映紗線質(zhì)量的重要指標之一［3］。傳統(tǒng)的毛羽評價主要包含毛羽根數(shù)（S1+2，S3）、毛羽H 值等指標。毛羽根數(shù)S1+2，指100 m 紗線上單側(cè)面1 mm和2 mm 長度級別內(nèi)的毛羽數(shù)量，S3則指100 m 紗線上單側(cè)面3 mm 及3 mm 以上的毛羽根數(shù)總和；而毛羽H 值是指1 cm 單位長度紗線中毛羽長度之和與1 cm 的比值，無量綱［4］。毛羽根數(shù)可對毛羽進行分級，并能反映長短毛羽對紗線的危害程度，主要用于指導紡紗生產(chǎn)過程質(zhì)量控制，但存在可重現(xiàn)性較差、準確性較差等缺點；而毛羽H值能表示單位長度上總體毛羽量，且測試結(jié)果穩(wěn)定，常用于紗線貿(mào)易及質(zhì)量說明，但不能反映長短毛羽的數(shù)量，因此兩個指標經(jīng)常綜合使用來進行毛羽評價［5］。

在實際生產(chǎn)中，常見的毛羽測試儀器有烏斯特UT5 型條干儀，HL400 型毛羽儀、YG172B 型毛羽儀等。傳統(tǒng)儀器在測試毛羽根數(shù)時，易因毛羽自然卷曲、毛羽各方向分布不勻以及空氣阻力等因素使毛羽形態(tài)發(fā)生改變，導致測試結(jié)果不能如實反映真實毛羽長度，準確度和可重復性較差。針對這一點，烏斯特研發(fā)了UT6 型條干儀，并提出了真實毛羽根數(shù)S1+2u和S3u等新的輸出指標。

本研究對毛羽根數(shù)和毛羽H 值之間的關系進行探討，重點探究兩者間的相關性，建立回歸模型，為企業(yè)更合理地評價毛羽提供理論基礎。

1 試驗

1.1 測試試樣

本研究的試驗原料為由各個廠家送到烏斯特實驗室測試的樣品，批次各不相同，所以得到的試驗數(shù)據(jù)具有普遍代表性，樣本具體見表1。

表1 不同紡紗方式的棉紗樣本信息

1.2 測試方法

1.2.1 測試原理

UT6 HL 模塊的測試原理是基于FZ/T 01086—2000《紡織品 紗線毛羽測定方法 投影計數(shù)法》改進的新投影計數(shù)法。工作原理：在紗線經(jīng)過測試區(qū)域時，將壓縮空氣吹入到測試區(qū)域，使紗體上的突出纖維達到其真正長度以確定實際的毛羽分級。

UT6 OH 模塊測試毛羽采用的是漫反射法。工作原理：一束持續(xù)的單色平行光源照射在紗線上，紗體暗，而紗體上的毛羽亮，散射光被透鏡系統(tǒng)集聚并被光學傳感器檢測到，輸出為電信號［6］，進而被UT6 的計算機評估為毛羽H 值。

1.2.2 試驗條件

由經(jīng)過標準培訓的烏斯特實驗室工程師進行試驗，采用同一試驗員和統(tǒng)一標準操作手法。

試驗條件滿足GB/T 6529—2008《紡織品調(diào)濕和試驗用標準大氣》：相對濕度（65±4）%，溫度（20±2）℃，且儀器和樣品處于同一室，同一溫濕度環(huán)境中。UT6 型條干儀每周進行校準檢查，數(shù)據(jù)合格后才能進行其他試驗的測試。

1.2.3 試驗儀器及相關參數(shù)

采集不同紡紗形式生產(chǎn)的棉紗（具體參數(shù)見表1），運用UT6 型條干儀的毛羽測試模塊（HL模塊和OH 模塊）對各管紗進行測試，測試速度400 m/min，測試時間2.5 min，測試長度1 000 m。HL 模塊輸出的毛羽根數(shù)指標：1 mm、2 mm、3 mm、4 mm、6 mm、8 mm、10 mm、S1+2u和S3u根數(shù)；OH 模塊輸出毛羽H 值。為了方便計算，將S1+2u和S3u除以1 000，獲得對應的S1+2u/1 000 和S3u/1 000。

2 測試結(jié)果與分析

2.1 一元回歸分析

運用統(tǒng)計分析軟件SPSS 中給出的10 種曲線模型對不同紡紗方式生產(chǎn)的棉紗毛羽數(shù)據(jù)進行一元回歸分析，經(jīng)過決定系數(shù)比較以及預測模型顯著性判斷，選擇出其中預測效果最優(yōu)的模型，結(jié)果見表2 和表3。

表2 S1+2u/1 000 與毛羽H 值一元回歸分析結(jié)果

表3 S3u/1 000 與毛羽H 值的一元回歸分析結(jié)果

設具有相關關系的兩個變量分別為x、y，其中y 為因變量，代表UT6 OH 模塊輸出結(jié)果毛羽H值，x1為UT6 HL 模 塊 輸 出 結(jié) 果S1+2u，x2為UT6 HL 模塊輸出結(jié)果S3u。

由表2 和表3 可知，對純棉紗整體數(shù)據(jù)進行一元回歸模型擬合的結(jié)果中，S1+2u的預測效果優(yōu)于S3u，可能是由于純棉紗中短毛羽量占比較多，有研究表明占65%以上［7］，更貼近測量整體毛羽的毛羽值。對于S1+2u預測模型的決定系數(shù)，環(huán)錠紡>賽絡紡>集聚紡>全部數(shù)據(jù)>轉(zhuǎn)杯紡，其中前三者的決定系數(shù)均大于0.800，說明UT6兩模塊的預測穩(wěn)定性很好，全部數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)杯紡的預測結(jié)果也較好；對于S3u預測模型的相關系數(shù)，環(huán)錠紡>全部數(shù)據(jù)>集聚紡>賽絡紡，轉(zhuǎn)杯紡無最優(yōu)預測模型。

表4 是不同紡紗方式的純棉28.1 tex 紗的毛羽與對應的環(huán)錠紗的比較結(jié)果。毛羽H′值指不同紡紗形式毛羽H 值/環(huán)錠紡毛羽H 值；S1+2u′指不同紡紗形式S1+2u/環(huán)錠紡S1+2u；S3u′指不同紡紗形式S3u/環(huán)錠紡S3u。

表4 純棉28.1 tex 樣本的毛羽數(shù)據(jù)平均值及比較值

2.2 多元回歸分析

由于賽絡紡、轉(zhuǎn)杯紡樣本的一元回歸分析效果相對較差，考慮到多元線性回歸可選擇多個自變量進行分析，于是選用多元線性回歸模型進一步建立預測模型，以獲得影響毛羽H 值的最優(yōu)預測方程。研究顯示，逐步回歸分析能夠建立最優(yōu)線性回歸模型，其結(jié)果不僅優(yōu)于進入和向后，而且簡單易行，預測精度較高，因此本研究選用逐步回歸分析的方法［8］。先計算各影響變量與毛羽H 值的相關性，然后確認對因變量具有較強影響的變量作為輸入變量。

表5 所示為1 mm、2 mm、3 mm、4 mm、6 mm、S3u/1 000（1.038S3u/1000）與毛羽H 值的雙變量皮爾遜相關性分析。根據(jù)分析結(jié)果篩選多元回歸分析的輸入變量為：1 mm、2 mm、3 mm 毛羽根數(shù) 和 逆S1+2u/1 000、冪S3u/1 000。表5 中，**表示α<0.01 水平顯著；*表示α<0.05 水平顯著，下同。賽絡紡樣本多元回歸分析結(jié)果見表6 和表7。表6 中，a 表示預測變量，常量，逆S1+2u/1 000；b表示預測變量，常量，逆S1+2u/1 000，冪S3u/1 000；c 表示因變量，毛羽H 值。

表5 賽絡紡雙變量相關性分析

表6 賽絡紡樣本多元回歸分析參數(shù)匯總

根據(jù)逐步回歸分析回歸系數(shù)結(jié)果，獲得兩個模型，兩者顯著性均在α<0.05 水平顯著。且模型2 的自變量的容差為0.87，VIF 為1.14，接近于1，說明這些自變量之間共線性弱；殘差項差異德賓?沃森值為2.59，接近2，說明殘差項之間不相關；且模型2 的決定系數(shù)高于模型1，為0.955，體現(xiàn)了很高的回歸模型的解釋百分比。因此獲得最優(yōu) 預 測 模 型 為2.486×1.038S3u/1000。

表7 賽絡紡多元回歸分析回歸系數(shù)

表8 所示為轉(zhuǎn)杯紡雙變量皮爾遜相關性分析。表8 中，a 表示預測變量，常量，S1+2u/1 000；b表示因變量，毛羽H 值。根據(jù)分析結(jié)果篩選多元回歸分析的輸入變量為1 mm、2 mm 毛羽根數(shù)和S1+2u/1 000。轉(zhuǎn)杯紡樣本多元回歸分析結(jié)果：R20.585a，ΔR20.54，標準誤差0.02，顯著性F 變化量0.01，德賓?沃森值1.72。由此可知，多元回歸分析結(jié)果與一元回歸分析對于轉(zhuǎn)杯紡的預測效果均不理想，這可能與轉(zhuǎn)杯紡獨特的成紗方式及結(jié)構(gòu)有關。轉(zhuǎn)杯紡紗線具有獨特的三層結(jié)構(gòu)，中心區(qū)緊密，外層較松，表面外包纏繞纖維，表面的毛羽以圈毛羽為主，在UT6 型條干儀進行毛羽測量的過程中，轉(zhuǎn)杯紡圈毛羽因其結(jié)構(gòu)相對松散而對氣流吹直毛羽進行毛羽長度測量的結(jié)果產(chǎn)生影響，進而導致其預測效果不理想。集聚紡、賽絡紡本質(zhì)上均為傳統(tǒng)環(huán)錠紡，紗體結(jié)構(gòu)較轉(zhuǎn)杯紡紗線更緊密，表面的毛羽以端毛羽為主，因此在毛羽測試過程中采用壓縮空氣吹直毛羽與普通光電測量的數(shù)據(jù)間關聯(lián)性相對較好。

表8 轉(zhuǎn)杯紡雙變量相關性分析

3 結(jié)論

針對本研究的測試樣品和測試條件，得出的具體結(jié)論如下。

（1）利用回歸分析模型對毛羽根數(shù)值與毛羽H 值之間的相關性分析，對不同紡紗方式有選擇性，并不具備普遍適用性。

（2）一元回歸分析顯示S1+2u對毛羽H 值的預測效果優(yōu)于S3u，環(huán)錠紡、集聚紡和賽絡紡S1+2u對毛羽H 值的決定系數(shù)R2均大于0.80，環(huán)錠紡、集聚紡S3u和毛羽H 值的決定系數(shù)R2均在0.70 以上，轉(zhuǎn)杯紡的一元回歸結(jié)果較差。

（3）對賽絡紡的多元回歸分析得到R2為0.955的多元回歸模型，但對于轉(zhuǎn)杯紡棉紗的預測結(jié)果較差。