纺织品快速无损检测校正模型的转移与共享研究

目标光谱做典型相关分析，然后，采用所得典型相关变量进行转换。该转换过程不但可从源光谱和目标光谱中提取共同信息，而且还可滤除噪声和干扰信息。

2 试验部分

2.1 仪器和样本

主机为AntarisⅡ傅里叶变换近红外光谱仪（主机A，Thermofisher，美国），从机为便携式iSpec-近红外光谱仪（从机B，B&WTEK，美国）。

样品为120个棉涤混纺织物，其中100个为校正集，20个为测试集，按照标准 FZ/T 01057系列进行定性鉴别，按照标准GB/T 2910系列进行定量分析，表1列出了样品测量值的统计数据。

2.2 光谱采集

主机A采用漫反射光谱测量方式进行光谱采集，每次测量样品旋转120度。光谱数据取3次采样的平均值，整个试验过程保持室内温度在（20±2）℃，湿度在（60±5）%。近红外光谱扫描范围为10000cm-1～4000cm-1，分辨率为8cm-1，扫描次数32次。从机B同样采用漫反射光谱测量方式进行光谱采集，每次测量样品旋转120°。光谱数据取3次采样的平均值，整个试验过程保持室内温度在（20±2）℃，湿度在（60±5）%。近红外光谱扫描范围为900 nm ～1700nm，分辨率为2nm，扫描次数32次。

2.3 软件

本研究所用化学计量学方法均来自于数据分析软件matlab 7.12（mathsworks，美国）。

3 结果与讨论

3.1 模型建立

主机A所测光谱图如图1所示。从图中可看出，混纺织物光谱发生较大的背景漂移，普遍认为该漂移是由不同的织物结构、颜色等因素所引起，在建立模型之前，需采用一定的方法扣除。本研究中，采用Norris二阶微分法进行处理，平均窗口设为3，间距设为9，处理后光谱如图2所示。

预处理后的100个校正集样品采用偏最小二乘法建立棉含量的校正模型，PLS因子数由蒙特卡洛交互验证确定，最终确定8个PLS因子用来建立模型。所得模型相关系数R2为0.94，预测误差均方根（RMSEP）为4.3。

3.2 模型转移结果

从机B所得光谱如图3所示，因其仪器类型与主机不同，光谱效应、波长点数、分辨率等均不相同。因此，无法直接采用主机模型进行预测。为了解决这一问题，我们对其光谱进行转换。

采用典型相关分析对主从机光谱进行转换，进而采用原模型进行预测，以RMSEP为考核指标来评价转移结果。本研究采用Kennard-Stone方法[16]从校正集中选取转移标样，我们同时考察了不同转移标样数量对结果的影响，所得结果示于表2。

从表2可以看出，随着转移标样的增多，转移效果亦变好，当转移标样为15个时，转移后的RMSEP已经接近原模型的预测结果。

转移之后，采用主机A模型对转移后的从机B光谱进行预测，预测结果如图4所示。从图4中可见，经转移之后，可采用主机A模型直接预测，预测结果令人满意，实现了模型的共享，节省了重新建模的人力物力。

4 结论

从本文研究结果来看，针对不同类型近红外光谱仪的光谱差异问题，CCA方法的转移预测结果令人满意，大大简化了建模的成本，为快速无损光谱的实际应用提供了保障。

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[作者单位：罗峻、聂凤明、吴淑焕、许敏，广州纤维产品检测研究院、国家纺织品服装服饰产品质量监督检验中心（广州）；范伟，湖南农业大学]

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