Предлагается новый подход к классификации текстильных волокон с помощью метода главных компонент (МГК) на основе спектроскопии диффузного отражения в УФ и видимой областях. Исследованы различные натуральные и синтетические волокна: хлопок, шерсть, шелк, лен, вискоза и полиэстер. Спектр каждого вида волокна регистрировался спектрометром, снабженным интегрирующей сферой. Проанализированы особенности спектров диффузного отражения в УФ и видимой областях. Три первые главные компоненты покрывают 99.17% общей изменчивости в УФ области спектра. График рассеяния (PC1×PC2) каждого волокна характеризует точность классификации указанных разновидностей волокон. Показано, что УФ спектроскопия диффузного отражения может быть использована в качестве нового подхода к идентификации волокна в режиме реального времени.
This study provides a new approach to the classification of textile fibers by using principal component analysis (PCA), based on UV-Vis diffuse reflectance spectroscopy (UV-Vis DRS). Different natural and synthetic fibers such as cotton, wool, silk, linen, viscose, and polyester were used. The spectrum of each kind of fiber was scanned by a spectrometer equipped with an integrating sphere. The characteristics of their UV-Vis diffuse reflectance spectra were analyzed. PCA revealed that the first three components represented 99.17% of the total variability in the ultraviolet region. Principal component score scatter plot (PC1×PC2) of each fiber indicated the accuracy of this classification for these six varieties of fibers. Therefore, it was demonstrated that UV diffuse reflectance spectroscopy can be used as a novel approach to rapid, real-time, fiber identification.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.