条绒
灯芯绒又名条绒 ,是由绒组织和地组织两部分组成 ,通过割绒、刷绒等加工处理后 ,织物表面呈现形似灯芯状明显隆起的绒条。灯芯绒织物手感弹滑柔软、绒条清晰圆润、光泽柔和均匀、厚实且耐磨 ,在当前市场上比较流行。但在现实生活中发现灯芯绒织物较易撕裂 ,尤其是沿着绒条方向的撕裂强力较低。为了探讨灯芯绒织物撕裂强力低的原因 ,笔者选择了八种不同规格的灯芯绒织物 ,采用梯形法进行撕裂强力的测试 ,通过回归分析 ,获得影响灯芯绒织物撕裂强力的主要因素 ,并探讨了提高灯芯绒织物撕裂强力的途径。
1。灯芯绒织物绒毛保持性能:
灯芯绒织物在穿着过程中,其绒毛部分与外界接触,尤其是服装的肘部、领口、袖口、膝部等部位长期受到外界摩擦,绒毛容易脱落。
美国标准“灯芯绒织物绒毛保持性能试验方法(ASTM D4685-87)”规定了灯芯绒织物试样摩擦处理程序、评定绒毛保持性能的仪器和方法。但其主要问题在于:灯芯绒绒毛保持性能等级评定必须由3名检验人员参照标准照样进行,检验人员的主观因素将影响评定结果的准确性。我国出口纯棉灯芯绒检验依据为“本色灯芯绒割绒布检验规程(SN/TO312-94)”,出口纯棉印染灯芯绒检验依据为“棉印染灯芯绒检验规程(GB/T14311-93)”,而以上两分标准均未对灯芯绒绒毛保持性能检测进行规定。经调研,在其他国家的相关标准中,有关灯芯绒绒毛保持性能的检测方法也没有描述。
如何准确地获取灯芯绒织物在磨损过程中的绒毛损失量!!!
灯芯绒织物在磨损过程中绒毛长短、形态、密度分布、织物高度等都具有一定的不确定性,一般的密度测量、厚度测量等手段都难以达到理想的效果。而且由于灯芯绒织物的绒毛本身体积微小、数量极多,无法测量其准确的数值资料,因此在设计本项目时采用了基于软测量技术的数字图像特征值处理方法。
软测量技术是依据测量过程中有关的过程变量间的关联、通过一些能够检测的过程变量和相应的数学模型、来估计过程中用仪表较难检测的另一个变量的技术。通过分析灯芯绒织物侧向截面可以看到,灯芯绒织物基本可以分成片状布基、条状布基和绒毛3 个部分。就单根条绒而言,在其侧面方向上通过图像扫描和数字信号处理技术可提取条绒的明显特征,如灰度分布、密度、高度等,从而进行一定的量化工作。本方法就是利用织物磨损前后上述特征量的提取与对比来估算绒毛损失量和织物的磨损程度。
在实际操作过程中,待测织物的试样一般为长方形,不可能将其切割来进行测量。因此设计了一种以一定角度对织物进行高分辨率的CCD扫描方法和滚筒型试样移动控制机构,利用灯芯绒织物的条绒突起特性,围绕单个条绒进行旋转扫描成像,进而扩展成整个试样的扫描图。这种方法使织物的测量参数具有立体性,试验证明其在条状布基和绒毛的图像特征提取方面具有明显的效果。
1。灯芯绒织物绒毛保持性能:
灯芯绒织物在穿着过程中,其绒毛部分与外界接触,尤其是服装的肘部、领口、袖口、膝部等部位长期受到外界摩擦,绒毛容易脱落。
美国标准“灯芯绒织物绒毛保持性能试验方法(ASTM D4685-87)”规定了灯芯绒织物试样摩擦处理程序、评定绒毛保持性能的仪器和方法。但其主要问题在于:灯芯绒绒毛保持性能等级评定必须由3名检验人员参照标准照样进行,检验人员的主观因素将影响评定结果的准确性。我国出口纯棉灯芯绒检验依据为“本色灯芯绒割绒布检验规程(SN/TO312-94)”,出口纯棉印染灯芯绒检验依据为“棉印染灯芯绒检验规程(GB/T14311-93)”,而以上两分标准均未对灯芯绒绒毛保持性能检测进行规定。经调研,在其他国家的相关标准中,有关灯芯绒绒毛保持性能的检测方法也没有描述。
如何准确地获取灯芯绒织物在磨损过程中的绒毛损失量!!!
灯芯绒织物在磨损过程中绒毛长短、形态、密度分布、织物高度等都具有一定的不确定性,一般的密度测量、厚度测量等手段都难以达到理想的效果。而且由于灯芯绒织物的绒毛本身体积微小、数量极多,无法测量其准确的数值资料,因此在设计本项目时采用了基于软测量技术的数字图像特征值处理方法。
软测量技术是依据测量过程中有关的过程变量间的关联、通过一些能够检测的过程变量和相应的数学模型、来估计过程中用仪表较难检测的另一个变量的技术。通过分析灯芯绒织物侧向截面可以看到,灯芯绒织物基本可以分成片状布基、条状布基和绒毛3 个部分。就单根条绒而言,在其侧面方向上通过图像扫描和数字信号处理技术可提取条绒的明显特征,如灰度分布、密度、高度等,从而进行一定的量化工作。本方法就是利用织物磨损前后上述特征量的提取与对比来估算绒毛损失量和织物的磨损程度。
在实际操作过程中,待测织物的试样一般为长方形,不可能将其切割来进行测量。因此设计了一种以一定角度对织物进行高分辨率的CCD扫描方法和滚筒型试样移动控制机构,利用灯芯绒织物的条绒突起特性,围绕单个条绒进行旋转扫描成像,进而扩展成整个试样的扫描图。这种方法使织物的测量参数具有立体性,试验证明其在条状布基和绒毛的图像特征提取方面具有明显的效果。
赞助商链接