一、《山羊绒》国家标准的特点（论文文献综述）
孙禧亭[1]（2020）在《红外光谱多元分析理论、方法及应用研究》文中指出红外光谱能从分子水平反映物质化学组成与性质的信息,与多元分析方法结合形成红外光谱分析技术。鉴于它具备即时测定物质种类和多种物化性质的能力,已成为石油化工、农业、制药、食品、医疗等领域中不可或缺的物质内在信息感知技术,在人工智能领域极具发展潜力。但是,目前在方法学上还存在着如下若干难题,严重制约了其实际应用。（1）建模与维护问题:需要收集大量定标样品,进而参考数据测定工作量大、建模技术难度高也很费时,因此,建模成本高和周期长,严重阻碍了红外光谱快速分析在实际中的应用。（2）目前,红外光谱仅能对好透光性、组成分布均匀,以及被测组分浓度不低于5 wt‰的样品进行分析。但是,难以对组成高度相近且形态复杂、组成分布不均匀、易受环境变化影响的不同样品进行定性和定量分析。（3）在水光谱组学研究中,不同水组分（团簇）对体系具有重要作用,但是它们以及溶质的近红外光谱特征吸收峰之间存在着高度重叠,其对温度变化也很敏感,导致不同水组分的光谱解析非常困难,现有的多元分析方法已经不能有效地解决这些难题。本论文旨在解决上述红外光谱在定量分析、定性分析和多种组分重叠光谱分辨技术等方面的理论、方法和技术难题。具体研究目标包括:研究一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决红外光谱分定量析建模与维护的难题;研究使用“动态”光谱与图像识别技术相结合,以期实现化学组成高度相近且形态复杂不同种类样品的分类与识别;提出一种自适应加权光谱拟合的模式识别方法,以其解决环境湿度变化对易吸水样品分类与识别的影响;研究一种高斯分峰结合遗传优化的多种（3种以上）组分重叠光谱成分分辨方法,以期解决易受温度变化影响的复杂水体系研究中信号分辨的技术难题。论文的主要研究内容、结果与创新点如下:第二章光谱数据库与数据挖掘的即时定量分析方法研究。本章旨在提出一种光谱数据库信息挖掘方法,以期解决传统多元分析建模方法的工作量大、难度高、周期长、成本高等问题,使红外光谱分析技术更容易地实现物质多性质的即时测定。实验选择了红外光谱分析沥青（复杂物质）为研究对象,从炼厂收集了 431个沥青样品,使用标准测试方法测定了其蜡含量、针入度和软化点数据,同时使用衰减全反射方式采集其红外光谱。将样品划分为建库样品集和验证样品集。使用建库样品集的光谱和性质数据,构建了沥青光谱数据库。使用验证样品集对新方法性能进行了验证,获得的蜡含量、软化点和针入度的预测均方根标准误差（RMSEP）分别为0.14%、0.55℃和4.71（0.1mm）,均小于标准测试方法再现性误差,表明新方法与标准方法测定结果是一致的。与两种常用多元分析方法（偏最小二乘回归（PLS）和局部密化建模（LMD））的预测结果进行了对比,结果表明,新方法避免了 PLS方法建模与维护复杂过程,其准确度达到PLS同等水平,有效地解决了阻碍红外光谱分析实际应用的技术难题;与LMD方法相比,新方法在重复性、计算速度以及预测鲁棒性有明显改善,对处于数据库中样本密度低且分布不合理区域的样品,其预测结果更准确。第三章“动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究。基于红外光谱差异,结合模式识别方法,可以实现物质快速分类与识别。但是,对于形态变化大、分布不均匀,且化学组成高度接近的不同类样品,其赖以分类的光谱差异信息很弱,采用常用的模式识别方法难以将其进行有效分类与识别,是红外光谱分类与识别领域尚未解决的难题。为此,本章提出一种使用“动态”光谱结合二维相关分析构造化学图像,扩大样品差异信息,使用GoogLeNet深度神经网络图像识别模型结合迁移学习,建立了一种光谱分类与识别方法。论文选择山羊绒纺织品与山羊绒/羊毛混纺纺织品,以及纯棉与丝光棉纺织品为研究对象。对烘干样品施加水分扰动,制备了不同含水量的样本,并采集其随水含量变化的“动态”近红外光谱。对于烘干样品与不同含水量的样品,分别使用它们的原始光谱、一阶微分、二阶微分和多元散射校正光谱,依次建立了簇类独立软模式识别（SIMCA）分类模型和支持向量机（SVM）分类模型,共16个。使用新方法和动态光谱建立了分类模型。两种研究对象的结果表明,传统光谱模式识别方法预测正确率均低于80%,不能满足实际应用需求。使用新方法,山羊绒与山羊绒/羊毛混纺的整体预测正确率为92.59%,棉与丝光棉的为94.62%,满足实际应用需求。该研究将图像（二维数据）分类方法用于光谱（一维数据）分类与识别,为光谱分析研究开辟了一种新途径。新方法使用迁移学习方法,有效地解决了实际应用中红外光谱分析使用的小样本不能训练深度学习（大数据）网络结构的问题,为将先进人工智能识别技术用于解决化学分类问题,提供了一个成功示范。第四章自适应加权拟合光谱分类与识别方法的研究。对于成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品,环境湿度变化对其红外光谱影响较大,使用常用光谱模式识别方法,不能对其进行有效分类与识别。虽然通过烘干或平衡水分方法可以改善预测准确率,但是,会使光谱分析失去即时检测的优势。为此,本章提出了一种基于自适应加权拟合光谱分类与即时识别方法,以期解决这一技术难题。实验选择了山羊绒纺织品与山羊绒-羊毛混纺纺织品分类与识别为研究对象。从市场上收集了不同颜色和质地的山羊绒、羊毛、山羊绒/羊毛混纺织物,共120个样品,使用标准方法测定其种类,制备了烘干样品和自然吸潮样品,采用便携式光谱仪采集其近红外光谱。对于烘干样品和吸潮样品,分别使用SIMCA、SVM和新方法,建立了分类与识别模型,并详细研究了常用光谱预处理方法和水分变化对模型的影响。结果表明,对于烘干样品,3种方法的预测性能处于同一水平;对于吸潮样品,新方法的性能远远优于其他方法,其山羊绒纺织品的预测准确率为93.33%,羊绒/羊毛混纺纺织品为96.60%,无须进行烘干处理,满足了实际应用要求。该研究解决了化学成分高度接近且易吸水的不同种类天然样品的即时分类与识别技术难题,具有重要的理论意义和实际价值。第五章一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱成分分辨方法研究。高斯分峰是一种拟合分离重叠谱带成分的典型算法,但对多组分重叠谱带的分离结果尚不理想,是光谱成分多元分辨研究热点问题之一。为此,本章建立了一种高斯分峰结合遗传优化的多组分重叠光谱分辨方法,以期解决多组分（大于3）重叠光谱分辨的难题。双亲性温敏水凝胶在生物领域极具发展前景,其相转变机理成为研究该领域的热点。该水凝胶分子同时包含亲水和疏水基团,分子内氢键和分子间氢键共存。另外,根据水组学理论,水中包含多种（6种以上）“组分”,对氢键变化敏感,因此,其温敏机理十分复杂。近红外光谱能反映含氢基团信息,适于研究温敏性水凝,但水的近红外谱带宽,不同水组分的谱带高度重叠。使用常用多元分辨方法仅能分辨2-3种水组分,难以解析更多种水组分光谱,阻碍了对相转变机理的深入研究。本章以ABA型三嵌段水凝胶溶液为研究对象,原位在线采集了其溶胶-凝胶相转变过程的温度扰动近红外光谱;应用新方法,成功地解析出6种不同水组分的近红外谱带;定量研究了相转变过程中各水组分含量的变化规律,揭示了S1和S2型水组分为相转变提供驱动力的机理。该研究不仅建立了一种多组分重叠谱带多元分辨的新方法,而且也为水凝胶相转变机理研究提供了一种新手段,对于调控水凝胶分子设计、指导水凝胶产品实际应用具有重要意义。
高荣贵[2]（2018）在《基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法研究》文中指出素有“软黄金”和“纤维钻石”之称的山羊绒是一种天然的稀缺优质资源,是纺织工业的重要原料,分梳山羊绒是山羊原绒经洗涤、工业分梳加工后的山羊绒。山羊绒纤维手排长度是评定羊绒品质性能的重要质量指标,是决定羊绒使用价值和价格的主要技术参数。在我国羊绒生产、流通、加工各个环节广泛采用手排长度法,该方法有多年的历史,是较为成熟的长度检测方法,人工法检验检测成本低、检测项目参数全面系统、可操作性强,但该方法检测用时较长,测量后需要手工计算,人工移图、绘图且属于接触式测量使曲线图容易发生变化,影响测量准确度,增大测量误差。分析了分梳山羊绒长度检测研究的历史与现状,提出基于图像处理的分梳山羊绒长度测量方法。在研究常用的图像处理方法的基础上,结合本课题图像的特点,对检测方法中涉及到的图像处理算法进行了实验对比分析,确定了一套适合本课题的手排长度图像预处理算法及手排长度的边缘轮廓检测方法,包括图像灰度化、图像中值滤波等预处理算法以及之后的图像阈值处理、形态学去噪和边缘轮廓提取及数据曲线拟合等方法,并且在MATLAB中实现了该方法。通过对检测单位标定,并依据国家标准《GB18267-2013山羊绒》及国际标准《ISO18596:2015分梳山羊绒长度的测定—手排法》,设计实现了分梳山羊绒手排长度的计算方法。采用本文提出的基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法完成了测试实验,得到平均长度、15毫米以下短绒率及长度变异系数三个指标,实验结果表明检测出的手排长度指标具有较高的精确性,能够满足工程实际需求。
段涛,胡雅洁,麦热依·吉力哈依达尔,张微[3]（2017）在《应用光学显微镜对几种不同毛纤维形态结构的比较研究》文中进行了进一步梳理应用光学显微镜是目前鉴定动物绒毛纤维较常用的检测手段之一。为鉴定不同的绒纤维,使用光学显微镜对山羊绒、绵羊绒、兔绒、狐绒和驼绒纤维的微观形态进行分析鉴别,研究了各类动物毛纤维的表观形态和微观结构,提出通过比较绒纤维形态结构对5种绒纤维进行鉴别的方法,为相关检验检疫部门对不同毛绒制品进行甄别提供参考依据。
李江[4]（2016）在《山羊绒检验综述》文中认为基于山羊绒自身的特点及在鉴别检测过程中的不确定性,说明现有鉴别和检测山羊绒的方法。在国内已有的山羊绒鉴别检测理论、标准及方法的基础上,同时介绍国外新的羊绒检测方法。
高泉[5]（2013）在《深色羊绒织物褪色及毛绒纤维鉴别方法的研究》文中认为我国是毛纺大国，羊绒是高级毛纺原料，具有手感滑爽、柔软丰满、穿着舒适等特点，随着近年来纺织业和印染业的快速发展，深色织物越来越多地出现在了人们的生活当中。毛绒纤维含量检测是长期困扰企业和检验机构的问题，对仪器设备和检验人员的经验积累及检测水平都有着较高的要求，不经过退色的深色织物在此项检测中容易引起检验员判断错误，造成不必要的损失。我国现有标准中规定的退色方法其效果难以令人满意，现在普遍实施的毛绒纤维含量标准GB/T16988-1997《特种动物纤维与绵羊毛混合物含量的测定》中，规定使用平平加进行退色处理，但其实际效果并不理想，其他检测机构对此也无统一的方法，而国外的相关标准中也无详细阐述，同时我国大部分的毛绒收购、加工企业和相关检验机构均配备相应的检测设备和检验人员，这些检验人员对深色织物的含量判定存在一定的人为误差，所以他们对退色剂的需求很旺盛，现实和潜在的市场规模都相当庞大。因此亟待开发相应的退色剂产品，以尽快解决制约深色毛绒织物检测的技术瓶颈。近年来由于受国际金融危机的影响，人们对高档纺织品消费需求降低，毛绒产业整体有下滑的趋势，再加上毛绒产品的种类、工艺、花色等技术含量日益增加，一些区域生产和经销的毛绒制品质量问题突出，尤其是深色织物中毛绒不易分辨，假冒伪劣情况时有发生，严重损害了消费者的合法权益，这些问题对毛绒检验检测客观上提出了更高的要求，迫切需要对现有的检测手段改革创新，以适应日益兴起的毛绒产业发展。测试研究表明，深色织物中加入柠檬酸盐和保险粉，在适当温度下反应能够轻柔地、安全地、较为彻底地褪去颜色，而且不影响纤维整体形态和平均直径，便于检测人员观察鳞片形态，做出正确判断。
李岩,陈婕,王旭[6]（2013）在《2012年度新疆山羊绒资源状况及公证检验质量分析》文中指出为保护新疆的优势纤维资源,维护农牧民的经济利益,规范山羊绒的质量行为,整顿羊绒流通秩序,促进毛绒纤维产业健康可持续发展,2012年度新疆纤维检验局在全区范围内展开了一轮山羊绒资源调查工作,同时依据GB18267《山羊绒》国家标准,严格按照中纤局的要求进行山羊绒公证检验工作,结合2011/2012年度我区山羊绒国家公证检验的相关数据,对我区山羊绒资源状况及山羊原绒色泽、型级、平均直径、手扯长度、洗净率、净绒率等主要品质指标进行统计分析如下。
岑丽丽[7]（2013）在《变异山羊绒单根纤维压缩弯曲性的研究》文中进行了进一步梳理山羊绒是世界上珍贵而稀有的动物纤维，但是由于受到自然环境变化，饲养方式的改变和品种改良等因素的影响，使得山羊绒纤维在弯曲性能发生一定程度的变异，对纺纱加工过程和织物服用性能产生影响，因此有必要对变异山羊绒纤维的压缩弯曲性能的进行研究。本课题对不同年龄、不同羊种和不同产区的变异山羊绒纤维的压缩弯曲性能进行测试，并指出了变异山羊绒压缩弯曲性能与年龄、羊种、产地之间的关系，另外研究了变异山羊绒四种纤维类型的拉伸性能和结晶度。通过对不同年龄、同一羊种的山羊绒试样进行了单纤维压缩弯曲性能的测试，得到了大量试验数据，获得不同年龄的母羊的山羊绒的峰值力、等效弯曲模量、抗弯刚度的统计值，以及四种纤维类型压缩弯曲曲线。研究发现，三岁母羊绒纤维的峰值力较大；两岁母羊二细纤维的峰值力和抗弯刚度较小；一岁母羊两型纤维的峰值力较小；羔羊粗毛的峰值力和抗弯刚度较小。不同年龄母羊单纤维压缩弯曲的等效弯曲模量变化范围不大。对于山羊绒四种纤维类型压缩弯曲曲线，二细纤维、两型纤维、粗毛的压缩弯曲过程相似，而绒纤维则略微不同。不同羊种变异山羊绒的压缩弯曲性能：主要是对羔羊、母羊、羯羊、公羊四种羊种的压缩弯曲性能进行了研究，公羊绒纤维的峰值力和抗弯刚度都较大，分别为0.4745mN和7.2254×10-5cN·cm2，母羊绒纤维的峰值力和抗弯刚度都较小，分别为0.1493mN和2.8717×10-5cN·cm2；公羊二细纤维的峰值力和抗弯刚度都比较大，分别为1.6888mN和24.9639×10-5cN·cm2；母羊两型纤维的峰值力和弯曲抗弯刚度较大，羯羊的峰值力和弯曲抗弯刚度较小；母羊粗毛的峰值力和抗弯刚度都较大，羔羊的峰值力和弯曲抗弯刚度较小。不同产区变异山羊绒纤维的压缩弯曲性能：不同产区绒纤维的压缩弯曲性能变化较小，没有明显差异；不同产区的二细纤维，产区一压缩弯曲性能要远大于其它九个产区，其峰值力和抗弯刚度分别为1.8469mN和33.9328×10-5cN·cm2；不同产区两型纤维的压缩弯曲性能差异比较大；不同产区粗毛的峰值力和抗弯刚度变化范围较大，其中产区二（27#）较大，分别为28.5057mN和539.7828×10-5cN·cm2，产区八（41#）较小，分别为7.5515mN和143.9823×10-5cN·cm2。变异与未变异山羊绒压缩弯曲性能进行比较发现：变异后绒纤维和二细纤维的峰值力和抗弯刚度总体上变大；变异后两型纤维和粗毛的峰值力和抗弯刚度总体上都是变小。变异前后山羊绒的等效弯曲模量的差异不大。变异山羊绒四种类型纤维中，绒纤维和二细纤维断裂强力大小比较接近，两型纤维和粗毛的断裂强力比较接近，且粗毛和两型纤维的断裂强力明显大于绒纤维和二细纤维的断裂强力。绒纤维和两型纤维的断裂伸长率比较接近，粗毛的断裂伸长率分布相对集中，四种纤维类型断裂伸长率基本都分布在30～40%范围内。初始模量和断裂强度都是绒纤维远远大于其他三种纤维。断裂功则是是粗毛较大，其次是两型纤维，且两型纤维和粗毛的断裂功明显大于绒纤维和二细纤维的断裂功。选取典型的山羊绒羊绒试样进行了X-射线衍射测试，并根据X-射线衍射图对各试样进行了结晶度分析。分析结果表明，变异山羊绒四种类型纤维中结晶度较大的是粗毛，其它由大到小依次为绒纤维，两型纤维，二细纤维，这说明拉伸性能中各纤维类型的断裂强度与结晶度有一定的关联性，绒纤维较大，而二细纤维较小；山羊绒压弯性能与山羊绒结晶度的关联性不大。
毛亮[8]（2012）在《变异山羊绒洗净绒残余油脂粘度及其随温湿度变化研究》文中研究指明山羊绒是生长在山羊外表皮层的一层绒毛，是掩在山羊粗毛根部的一层薄薄的细绒，属于珍稀的特种动物纤维。在国内外纺织企业的实际生产中，山羊绒油脂含量及其粘度在加工过程中是一个比较重要的参数，本课题为变异山羊绒洗净绒残余油脂粘度及其随温、湿度变化的研究。山羊绒纤维油脂是指羊体的皮肤脂腺和汗腺所分泌出来的经过复杂的化学过程而形成的特殊物质，纤维油脂含量及粘度对以后的分梳、精梳及纺纱过程都有影响。由于绒山羊的生存环境、饲养条件、基因遗传等各种因素的影响，使得山羊绒的理化性能产生了变异，山羊绒油脂含量及其粘度也相应的发生了变化。首先测试了变异山羊绒原绒的含油脂率，发现各产区的山羊绒原绒纤维油脂含量存在着较大的差异，产区1、产区2、产区4、产区9和产区10山羊绒的含油脂率较低，在2%到5%之间；而产区3、产区6、产区7、产区8和产区11山羊绒的含油脂率较高，在5%到8%之间；头路绒和二路绒的山羊绒原绒纤维油脂含量有较大的差异，头路绒36#试样的含油脂率为8.5%，二路绒37#试样的含油脂率为4.43%。然后测试了变异山羊绒原绒纤维油脂粘着点，发现各产区纤维油脂粘着点存在着较大的差异，产区10的油脂粘着点较多，平均为10.53个；产区3的油脂粘着点较少，平均为4.69个。而不同羊种的变异山羊绒原绒中，公山羊的油脂粘着点较多，羯山羊次之，母山羊最少；头路绒含有较多的油脂；二路绒的油脂含量较少。使用绞盘法测试了变异山羊绒纤维的摩擦性能，由于山羊绒纤维的摩擦与纤维表面的油脂粘度有关，温湿度的变化使得山羊绒中的纤维油脂粘度产生变化，从而使纤维的摩擦系数因油脂粘度的变化而产生变化，以产区5洗净绒试样顺静摩擦系数为例，条件1时0.1207<条件2时0.1237<条件3时0.131。在相同的温湿度条件下，37#山羊绒洗净绒纤维的摩擦系数大于原绒纤维的摩擦系数，而其他试样的山羊绒原绒纤维的摩擦系数均大于洗净绒纤维的摩擦系数，以条件1时产区6试样顺静摩擦系数为例，洗净绒0.1378<原绒0.1451。由此可知山羊绒纤维表面油脂含量跟纤维的摩擦性能有关。在相同温湿度条件下，山羊绒试样中细绒纤维的各项摩擦系数测试值的变化幅度较小，测试值比较稳定；粗毛纤维的各项摩擦系数测试值变化幅度较大，各根纤维间的摩擦系数差异较大，这主要跟粗毛纤维的表面结构有关，粗毛纤维的表面差异很大，这在很大的程度上影响所测得的粗毛纤维摩擦系数，这就造成在不同温湿度条件下，粗毛纤维、两型纤维摩擦系数随温湿度变化的趋势不明显。本课题还做了产区6变异山羊绒原绒、洗净绒纤维示差扫描量热法测试，得到二者的DSC曲线有一定的差异，原绒纤维在58.02℃开始吸热，温度达到102.06℃时出现了吸热峰，吸热焓值为34.53J/g；洗净绒纤维在58.24℃开始吸热，温度达到107.48℃时出现了吸热峰，吸热焓值为41.73J/g，可知油脂含量的大小直接影响了山羊绒纤维的开始吸热温度值、吸热峰温度值和吸热焓值。原绒纤维与洗净绒纤维在050℃范围内，没有明显的吸热和放热现象，无吸热峰温度值和吸热焓值，山羊绒在此温度范围内化学性能不会发生大的改变；而在200℃之后出现了融化的现象，具体表现在开始出现剧烈的吸热现象中。
高慧敏[9]（2012）在《变异山羊绒排列长度和摩擦特性研究》文中指出近年来，不同地区的山羊绒由于受到品种改良、地理环境，气候变化，饲养方式的改变等因素的影响，使得山羊绒纤维在长度，摩擦性能及卷曲性能上发生一定程度的变异，对纺纱加工的过程产生影响，因此对变异山羊绒纤维的长度，摩擦性能的研究十分重要。本课题主要对不同年龄、不同羊种和不同产区变异山羊绒纤维的长度排列、摩擦性能、卷曲性能及表面形态结构这几方面进行了较为系统的探索性测试分析研究。本课题研究了山羊绒的长度排列。不同羊种、不同年龄山羊绒手扯长度的分布区间为33.458.6mm，不同产区山羊绒手扯长度的分布区间为36.654.0mm，变化范围较大，不同羊种，不同年龄山羊绒手排长度的分布区间为32.062.0mm，不同产区山羊绒手排长度的分布区间为36.063.0mm，短绒率变化范围为0.012.0%，有些产区的山羊绒不含短绒纤维。总体看来，除个别羊种及产区的山羊绒纤维长度变短外，大部分变异山羊绒样品的长度比未变异山羊绒纤维的长度变长，说明山羊绒变异后长度变长。不同羊种、不同年龄绒纤维摩擦性能：在静摩擦中，母羊的逆向静摩擦系数较大，顺向静摩擦系数与公羊相当，3岁羯羊逆向静摩擦系数较大；在动摩擦中，不同年龄的母羊摩擦系数相差不大，1岁公羊的顺向和逆向动摩擦系数均大于3岁公羊，3岁羯羊的逆向动摩擦较大，顺向静摩擦基本一样。1岁母羊的动静摩擦效应较大。不同产区绒纤维摩擦性能：在静摩擦中，顺向静摩擦系数变化范围为0.2460.275，逆向静摩擦系数变化范围为0.3220.380，比顺向静摩擦系数变化范围大；在动摩擦中，顺向动摩擦系数变化范围为0.2170.225，变化幅度很小，逆向动摩擦系数变化范围为0.2700.296，变化范围不大。不同温湿度条件对绒纤维摩擦性能的影响：（条件一温度为15℃，湿度为25%，条件二温度为30℃，湿度为40%）在静摩擦中，条件二下顺向静摩擦系数变化范围为0.3240.404，可以看出，条件二下顺向静摩擦系数明显大于条件一下。条件二下逆向静摩擦系数变化范围为0.4290.558，条件二下逆向静摩擦大于条件一下，且变化范围较大；在动摩擦中，条件二下顺向动摩擦系数变化范围为0.2390.314，条件二下逆向动摩擦系数变化范围为0.3110.395，条件二下顺向和逆向动摩擦系数大于条件一下且变化范围大。山羊绒纤维中四种类型纤维摩擦性能：静摩擦中，顺向静摩擦系数从绒纤维，二细纤维，两型纤维，到粗毛纤维逐渐减小，顺向逆摩擦系数除二细纤维偏大外，走势仍成减弱趋势；在动摩擦中，顺向动摩擦系数走势与顺向静摩擦系数走势相同，逆向动摩擦系数两型纤维较大，其次是二细纤维，绒纤维，粗毛的较小。摩擦效应粗毛较小。对绒纤维卷曲性能的测试：卷曲数公羊绒纤维（4.27个/cm）最多，母羊绒纤维（3.97个/cm）最少，卷曲数影响纤维间的摩擦力和抱合力；公羊绒纤维卷曲率（10.26%）较大，羯羊绒纤维（6.66%）较小；羯羊绒纤维卷曲弹性回复率（91.92%）较大，母羊绒纤维（90.61%）较小；残留卷曲率公羊绒纤维（9.61%）较大，羯羊绒纤维（6.09%）较小，公羊绒纤维卷曲受力后恢复的能力较好。变异后卷曲数减少。未变异绒纤维卷曲率为8.98%，变异绒纤维为8.29%，变异后卷曲率减小。未变异绒纤维卷曲弹性回复率为80.73%，变异绒纤维为87.58%，变异后卷曲弹性回复率变好。未变异绒纤维残留卷曲率为7.32%，变异绒纤维为7.31%，变异前后差异不大。对山羊绒表面形态结构的测试：用原子力显微镜测试分析，得到公羊绒纤维鳞片高度较大，其次是羯羊绒纤维，母羊绒纤维鳞片的高度较小。羊种对鳞片的高度有一定影响，但影响不大。绒纤维鳞片高度较大，其次是二细纤维和两型纤维，粗毛纤维鳞片的高度较小。说明绒纤维鳞片结构较明显。
吴桂芳[10]（2009）在《基于红外光谱和场发射扫描电镜技术的羊绒原料品质分析的研究》文中提出我国羊绒、羊毛纤维的检测是绒毛产业最基础也是最薄弱的环节,技术水平还远不能满足绒毛产业的发展速度,同英国、日本、德国和意大利等国家相比存在较大的差距:绒毛纤维检测设备的自动化,连续化程度还不高,尤其在羊绒原料检测上,还远远落后于发达国家,大部分国产原料由于缺乏合理的检测手段,质量不能满足生产要求,成为羊绒产业的发展瓶颈。一方面基于羊绒纤维自身的优点和产量稀少、价格昂贵的特点;另一方面是关系到商家和消费者的利益,甚至关系到我国在出口贸易中的声誉,羊绒制品中山羊绒的鉴别和含量检测极为重要。国外为维护自身权益、避免产品的掺假和伪劣,采取了一系列的检测和技术标准。我国作为世界上羊绒生产和出口大国,在世界贸易中占有重要份额,有必要加强这方面的检测和监管工作,使我国具有羊绒质量评定的相应国际地位,以促进羊绒质量的提高和优质羊绒产品的发展,确保我国珍贵的羊绒资源向科学、有序、高附加值方向发展。本论文针对国内外羊绒、羊毛原料品质信息获取技术上存在的一些问题和不足,结合我国的实际情况,以山羊绒原料检测为主进行了羊绒、羊毛原料品质信息获取的研究,主要研究内容和成果如下:1.采用近红外光谱技术对羊绒的净绒率、含水率进行检测,采用逐步回归和BP神经网络建立近红外光谱和羊绒的净绒率、含水率之间的线性回归模型和非线性回归模型,并根据决定系数、预测标准误差、预测均方根误差对模型进行了评价,与传统的检测方法相比,它具有无损、快速、无污染等特点。2.采用小波分析方法对近红外光谱信号进行降噪处理,对比分析了三种阈值降噪模型的降噪效果,在一定程度上改善了光谱由于外界干扰而引起的模型偏差问题,使光谱建模更具一定的鲁棒性和抗干扰的能力。3.根据羊绒原料所含蛋白质、灰分、纤维表面油脂等成分的红外光谱特性,采用长波近红外和中红外对上述指标的反射模式进行检测,并采用神经网络、投影寻踪回归、最小二乘支持向量回归方法进行建模,结果表明神经网络模型在山羊绒的三种成分参量检测中比较稳定,对山羊绒成分的检测具有通用性。4.采用JASCO FT/IR-4100红外光谱仪,研究了羊绒原料的蛋白质含量、灰分含量、纤维表面油脂含量的长波近红外和中红外的透射光谱特性进行分析,采用长波近红外和中红外对上述指标的透射模式进行检测,并采用神经网络、投影寻踪回归、支持向量机方法进行建模,结果表明在本文所阐述的试验条件下红外透射模式的光谱在山羊绒原料的蛋白质、灰分、油脂含量的检测建模精度上普遍好于漫反射模式。5.采用近红外光谱技术对羊绒的产地进行鉴别,应用主成分分析和支持向量机方法对来自不同产地的山羊绒进行分析,采用一对多支持向量机方法对山羊绒产地进行分类,并分别采用不同的支持向量机核函数建立分析模型,结果表明具有高斯核函数的支持向量机建立山羊绒产地的鉴别模型鉴别效果比较好。6.采用SIRION场发射扫描电镜获取羊绒、羊毛纤维的显微图像,根据几何形态参数进行羊毛和羊绒鉴别分类,并进行羊绒、羊毛品种的分析鉴别,提出鳞片覆盖双边指数的概念,大大提高了鉴别分类的效果。7.对获得的羊绒、羊毛纤维的扫描电镜图像采用灰度共生矩阵方法进行纹理分析,试验提取了能量、对比度、相关性、同质性、熵等22种纹理参数,建立了基于纹理参数的山羊绒、绵羊毛的纹理鉴别模型,并进行基于纹理特征的山羊绒品种、绵羊毛品种鉴别的分析研究,结果表明:采用灰度共生矩阵的方法,使本文提出的山羊绒与绵羊毛鉴别问题得到较好的解决。8.对获得的羊绒、羊毛纤维的扫描电镜图像进行处理,根据能反映羊绒、羊毛纤维鳞片形状特征的区域算子建立了基于形态学参数的山羊绒、绵羊毛的鉴别模型,并进行基于纤维鳞片形态学参数的山羊绒品种、绵羊毛品种鉴别作了分析研究,结果表明:纤维鳞片的区域特征参数在一定程度内可以区分羊绒类各品系和羊毛类各品系。综上所述,选用净绒率、含水率,含脂率、灰分含量,蛋白质含量等指标对羊绒、羊毛进行红外光谱宏观分析检测,并基于场发射扫描电镜显微成像技术采用纤维几何形态参数、鳞片纹理参数、鳞片区域描绘算子对羊绒、羊毛进行显微微观分析,采用较新的数据处理方法建立了漫反射以及透射光谱和净绒率、含水率,含脂率、灰分含量,蛋白质含量等指标间的定量关系,应用图像形态学分析方法建立了山羊绒和绵羊毛之间在形态区分上的定性关系,为今后在羊绒、羊毛原料的品质检测、质量管理、生产交易等方面提供了先进的、客观的检测方法和理论依据。
二、《山羊绒》国家标准的特点（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、《山羊绒》国家标准的特点（论文提纲范文）
（1）红外光谱多元分析理论、方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 红外光谱技术 |
| 1.2.1 红外光谱技术发展历程 |
| 1.2.2 红外光谱技术原理与特点 |
| 1.3 红外光谱技术的多元分析方法 |
| 1.3.1 红外光谱多元分析方法概述 |
| 1.3.2 预处理方法 |
| 1.3.3 主成分分析 |
| 1.3.4 偏最小二乘回归 |
| 1.3.5 独立簇类软模式识别 |
| 1.3.6 支持向量机 |
| 1.3.7 二维相关光谱分析 |
| 1.3.8 人工神经网络 |
| 1.4 红外光谱多元分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.1 红外光谱定量分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.2 红外光谱定性分析方法及应用研究进展 |
| 1.4.3 红外光谱多元分辨方法及应用研究进展 |
| 1.5 本课题研究内容概述 |
| 第二章 红外光谱沥青多种性质即时分析方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 理论部分 |
| 2.3 实验部分 |
| 2.3.1 样品收集 |
| 2.3.2 红外光谱采集 |
| 2.3.3 沥青光谱数据库 |
| 2.3.4 评价指标 |
| 2.3.5 数据处理 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 光谱分析 |
| 2.4.2 PLS模型 |
| 2.4.3 LMD方法 |
| 2.4.4 光谱数据库信息挖掘即时定量分析方法 |
| 2.4.5 方法性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 “动态”红外光谱与深度学习相结合的模式识别方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论部分 |
| 3.2.1 构造化学图像 |
| 3.2.2 迁移学习 |
| 3.2.3 评价指标 |
| 3.3 实验部分 |
| 3.3.1 实验材料及制备方法 |
| 3.3.2 光谱采集 |
| 3.3.3 数据处理方法 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 光谱分析 |
| 3.4.2 常用模式识别方法比较 |
| 3.4.3 水分扰动红外光谱 |
| 3.4.4 红外光谱化学图像 |
| 3.4.5 基于深度学习的红外光谱化学图像判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 红外光谱鉴别山羊绒纺织品真伪的新方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论与算法部分 |
| 4.2.1 理论 |
| 4.2.2 算法 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 样品收集 |
| 4.3.2 样品制备 |
| 4.3.3 光谱采集 |
| 4.3.4 数据处理 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 光谱分析 |
| 4.4.2 SIMCA模型 |
| 4.4.3 SVM模型 |
| 4.4.4 新方法鉴别 |
| 4.4.5 应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 温度扰动近红外光谱研究双亲性温敏水凝胶相转变机理 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论部分 |
| 5.3 实验部分 |
| 5.3.1 实验材料 |
| 5.3.2 光谱采集 |
| 5.3.3 光谱处理 |
| 5.3.4 软件 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 光谱分析 |
| 5.4.2 相转变中水的结构变化 |
| 5.4.3 高斯分峰 |
| 5.4.4 相转变中水组分的变化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文主要内容 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（2）基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 分梳山羊绒长度检测研究的历史与现状 |
| 1.3 论文的主要工作和安排 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文主要结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关理论和技术基础 |
| 2.1 图像噪声 |
| 2.1.1 图像噪声简介 |
| 2.1.2 常见的图像噪声去噪方法 |
| 2.2 图像分割技术 |
| 2.2.1 阈值处理 |
| 2.2.2 边缘检测 |
| 2.3 羊绒长度检测试验原理及各指标数学模型 |
| 2.3.1 羊绒长度检测试验原理 |
| 2.3.2 各指标数学模型 |
| 2.3.3 羊绒长度图及其测量数据的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分梳山羊绒图像噪声处理方法 |
| 3.1 中值滤波 |
| 3.2 中值滤波的算法流程 |
| 3.3 中值滤波应用 |
| 3.4 组合中值滤波 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 分梳山羊绒图像灰度阈值处理及形态学处理 |
| 4.1 图像灰度阈值处理 |
| 4.1.1 图像灰度阈值处理基本原理 |
| 4.1.2 图像灰度阈值处理方法 |
| 4.1.3 最大类间方差(Otsu)法 |
| 4.2 形态学处理 |
| 4.2.1 形态学基本概念 |
| 4.2.2 分梳山羊绒图像形态学处理分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 分梳山羊绒图像边缘轮廓特征提取 |
| 5.1 边缘检测方法 |
| 5.1.1 边缘检测基本原理 |
| 5.1.2 传统边缘检测方法 |
| 5.1.3 传统边缘检测方法比较 |
| 5.1.4 分梳山羊绒图像传统边缘检测方法比较 |
| 5.2 边缘轮廓曲线获取 |
| 5.2.1 分梳山羊绒图像边缘轮廓提取方法 |
| 5.2.2 曲线拟合 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 实验分析 |
| 6.1 图像处理方案 |
| 6.1.1 图像处理方案分析 |
| 6.1.2 图像处理方案验证 |
| 6.2 分梳山羊绒长度检测流程 |
| 6.2.1 实验图像获取 |
| 6.2.2 算法的选取及参数设定 |
| 6.3 测量结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）应用光学显微镜对几种不同毛纤维形态结构的比较研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 仪器与设备 |
| 1.3 试样制备 |
| 1.3.1 鳞片层试样 |
| 1.3.2 髓质层试样 |
| 1.3.3 细度测定 |
| 1.4 统计分析 |
| 2 结果与讨论 |
| 2.1 鳞片层结构 |
| 2.2 髓质层 |
| 2.3 细度与颜色 |
| 2.4 几种类似动物纤维的形态比较与鉴别 |
| 2.4.1 山羊绒与绵羊绒的鉴别 |
| 2.4.2 山羊绒与兔绒、狐绒、驼绒的鉴别 |
| 3 小结 |
（4）山羊绒检验综述（论文提纲范文）
| 1 我国绒山羊资源分布情况 |
| 2 山羊绒鉴别检测方法及其特点 |
| 2.1 形态和特征上的鉴别方法 |
| 2.2 形态或颜色变化处理的观察鉴别 |
| 2.3 光谱分析法 |
| 2.4 碱溶度差异法 |
| 2.5 生物芯片法 |
| 3 山羊绒品质检测 |
| 3.1 类别 |
| 3.2 型号等级 |
| 3.3 平均直径 |
| 3.4 手扯长度 |
| 3.5 净绒率、含绒率 |
| 4 结语 |
（5）深色羊绒织物褪色及毛绒纤维鉴别方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.1 羊绒相关基础知识 |
| 1.1.2 中国绒山羊的品种及分布情况 |
| 1.1.3 毛绒纤维形态结构 |
| 1.1.4 山羊绒纤维形态结构变异情况分析 |
| 1.2 研究的意义 |
| 第2章 褪色方法及配比的研究 |
| 2.1 国内外研究现状及发展趋势 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 褪色方法研究 |
| 2.3.1 褪色的方法确定 |
| 2.3.2 选定试验样品 |
| 2.3.3 对样品进行褪色前处理 |
| 2.3.4 褪色用设备及具体操作方法 |
| 2.3.5 褪色后直径测定和图像采集 |
| 2.3.6 统计分析平均直径数据 |
| 2.4 数据整理与分析 |
| 2.4.1 褪色前后对试样平均直径的影响 |
| 2.4.2 显着性差异分析 |
| 2.4.3 统计结论 |
| 2.5 与标准中褪色方法比较 |
| 2.6 褪色剂的环保安全性 |
| 2.6.1 连二亚硫酸钠 |
| 2.6.2 柠檬酸 |
| 2.7 应用前景 |
| 2.8 使用单位意见 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 山羊绒与其它动物纤维鉴别方法综述 |
| 3.1 山羊绒与其它动物纤维鉴别方法 |
| 3.1.1 人机交互式纤维测量分析仪法 |
| 3.1.2 扫描电子显微镜法 |
| 3.1.3 光学显微镜鉴别法 |
| 3.1.4 溶液法 |
| 3.1.5 染液消光度法 |
| 3.1.6 计算机图形法 |
| 3.1.7 DNA 鉴别法 |
| 3.1.8 染色法 |
| 3.1.9 着色剂法 |
| 3.2 各种鉴别方法之比较 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 山羊绒与其它动物纤维的鉴别探讨 |
| 4.1 山羊绒与绵羊绒的鉴别 |
| 4.1.1 鳞片厚度及透光度 |
| 4.1.2 鳞片整齐度 |
| 4.1.3 边缘光滑程度 |
| 4.1.4 毛干顺直程度 |
| 4.1.5 拉伸性能的不同 |
| 4.1.6 吸湿性能的不同 |
| 4.1.7 沸水收缩率的不同 |
| 4.2 加工后羊绒、绵羊毛的变化及鉴别 |
| 4.3 紫色山羊绒与牦牛绒的鉴别 |
| 4.4 山羊绒与改性绵羊毛的鉴别 |
| 4.5 山羊绒与拉伸绵羊毛的鉴别 |
| 4.6 山羊绒与马海毛的鉴别 |
| 4.7 山羊绒与驼绒的鉴别 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 我国羊绒生产加工情况 |
| 5.1 我国羊绒生产加工现状 |
| 5.1.1 中国羊绒产业概况 |
| 5.1.2 河北羊绒产业现状 |
| 5.1.3 我国羊绒产业发展历程 |
| 5.2 我国羊绒生产加工的优势 |
| 5.2.1 资源优势无可比拟 |
| 5.2.2 劳动力成本低 |
| 5.2.3 羊绒及其制品出口大国 |
| 5.3 羊绒产业存在的问题 |
| 5.3.1 低水平重复建设 |
| 5.3.2 行业失控和缺乏品牌意识 |
| 5.3.3 羊绒市场问题层出不穷 |
| 5.3.4 技术创新和研发力量不足 |
| 5.3.5 环境保护问题 |
| 5.4 羊绒行业宏观调控措施 |
| 5.4.1 调整产业结构实现质的飞跃 |
| 5.4.2 规范交易行为 |
| 5.4.3 改良品种保护环境 |
| 5.4.4 加强科技合作 |
| 5.4.5 建立成果转化机制 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）2012年度新疆山羊绒资源状况及公证检验质量分析（论文提纲范文）
| 山羊原绒资源状况 |
| 山羊原绒公证检验质量状况 |
| 新疆山羊原绒品质综合分析 |
| 推进山羊绒质量监督工作建议 |
（7）变异山羊绒单根纤维压缩弯曲性的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 山羊绒简介 |
| 1.1.1 山羊绒纤维 |
| 1.1.2 山羊绒生产和加工 |
| 1.2 本课题的研究现状与发展 |
| 1.2.1 纤维压缩弯曲（压弯）性能的测试方法 |
| 1.2.2 纺织品压缩弯曲性能测试方法 |
| 1.3 单纤维压缩弯曲性能的应用 |
| 1.3.1 单纤维压缩弯曲对织物刺痒感的影响 |
| 1.3.2 单纤维压缩弯曲对纤维柔软度的影响 |
| 1.4 本课题的研究意义与主要研究内容 |
| 1.4.1 本课题的研究意义 |
| 1.4.2 本课题的主要内容 |
| 2 单纤维压缩弯曲实验基础与方法 |
| 2.1 单纤维压缩弯曲理论模型 |
| 2.2 单纤维轴向压缩弯曲测量法原理 |
| 2.3 试验仪器 |
| 2.4 试验试样及其制备 |
| 2.4.1 试验试样 |
| 2.4.2 试验试样的制备 |
| 2.4.3 试验试样直径和突出长度的测量 |
| 3 不同羊种、不同年龄变异山羊绒压缩弯曲性能测试与分析 |
| 3.1 试验样品 |
| 3.2 变异山羊绒压缩弯曲性能测试过程图 |
| 3.3 不同年龄变异山羊绒压缩弯曲性能测试数据与分析 |
| 3.3.1 不同年龄变异山羊绒压缩弯曲性能测试数据 |
| 3.3.2 不同年龄变异山羊绒压缩弯曲性能与弯曲曲线 |
| 3.3.3 不同年龄各纤维类型压缩弯曲性能综合对比 |
| 3.4 不同羊种变异山羊绒压缩弯曲性能测试数据与分析 |
| 3.4.1 不同羊种变异山羊绒压缩弯曲性能测试数据 |
| 3.4.2 不同羊种变异山羊绒压缩弯曲性能与弯曲曲线 |
| 3.4.3 不同羊种各纤维类型压缩弯曲性能综合对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 不同产区变异山羊绒单纤维压缩弯曲性能测试与分析 |
| 4.1 试验样品 |
| 4.2 不同产区变异山羊绒压缩弯曲性能测试数据 |
| 4.3 不同产区山羊绒纤维的压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.3.1 不同产区绒纤维的压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.3.2 不同产区二细纤维的压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.3.3 不同产区两型纤维的压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.3.4 不同产区粗毛的压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.3.5 不同产区四种纤维类型压缩弯曲性能的对比分析 |
| 4.4 变异与未变异山羊绒纤维压缩弯曲性能对比分析 |
| 4.4.1 变异与未变异山羊绒纤维压缩弯曲性能指标对比分析 |
| 4.4.2 变异与未变异山羊绒压缩弯曲性能变化对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 变异山羊绒的拉伸性能与结晶度测试分析 |
| 5.1 变异山羊绒拉伸性能测试与分析 |
| 5.1.1 试验测试原理及指标 |
| 5.1.2 变异山羊绒拉伸试验测试结果和分析 |
| 5.2 变异山羊绒的结晶度测试与分析 |
| 5.2.1 测试仪器及测试条件 |
| 5.2.2 X 射线衍射光谱测试原理 |
| 5.2.3 变异山羊绒中不同纤维类型的结晶度比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表文章 |
| 致谢 |
（8）变异山羊绒洗净绒残余油脂粘度及其随温湿度变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 山羊以及山羊绒纤维的资源、特性及发展 |
| 1.2 国内外山羊绒纤维性能的研究状况 |
| 1.3 山羊绒油脂的概述 |
| 1.4 本课题的研究意义与主要研究内容 |
| 1.4.1 本课题的研究意义 |
| 1.4.2 本课题的主要研究内容 |
| 2 变异山羊绒含油脂率测试与分析 |
| 2.1 山羊绒油脂萃取的仪器、方法及条件 |
| 2.1.1 试验仪器用具 |
| 2.1.2 试验方法和条件 |
| 2.2 试验的用样、测试方法及计算 |
| 2.3 不同产区的变异山羊绒纤维含油脂率测试与分析 |
| 2.3.1 不同产区的变异山羊绒纤维含油脂率测试结果 |
| 2.3.2 不同产区的变异山羊绒纤维含油脂率对比分析 |
| 2.4 头/二路绒变异山羊绒纤维含油脂率测试与分析 |
| 2.4.1 头/二路绒变异山羊绒纤维含油脂率试验结果 |
| 2.4.2 头/二路绒变异山羊绒纤维含油脂率对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 变异山羊绒油脂粘着点测试与分析 |
| 3.1 山羊绒油脂粘着点试验仪器、方法及条件 |
| 3.2 试验的用样、测试条件及计算公式 |
| 3.3 不同产区、不同羊种的变异山羊绒纤维油脂粘着点测试与分析 |
| 3.3.1 变异山羊绒纤维油脂粘着点图片 |
| 3.3.2 不同羊种的变异山羊绒纤维油脂粘着点数所在组百分率 |
| 3.3.3 不同羊种的变异山羊绒纤维油脂粘着点平均数 |
| 3.3.4 不同羊种的变异山羊绒纤维油脂粘着点对比分析 |
| 3.3.5 不同产区的变异山羊绒纤维油脂粘着点所在组百分率 |
| 3.3.6 不同产区的变异山羊绒纤维油脂粘着点平均数 |
| 3.3.7 不同产区的变异山羊绒纤维油脂粘着点对比分析 |
| 3.3.8 头/二路绒山羊绒纤维油脂粘着点百分率 |
| 3.3.9 头/二路绒山羊绒纤维油脂粘着点平均数 |
| 3.3.10 头/二路绒山羊绒纤维油脂粘着点对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 变异山羊绒摩擦性能随温湿度变化研究 |
| 4.1 山羊绒摩擦测试的仪器、方法及条件 |
| 4.2 试验的用样、测试条件及计算公式 |
| 4.3 不同产区洗净绒摩擦性能随温湿度变化测试与分析 |
| 4.3.1 不同产区洗净绒摩擦性能随温湿度变化试验结果 |
| 4.3.2 不同产区洗净绒摩擦性能随温湿度变化对比分析 |
| 4.4 不同产区原绒摩擦性能随温湿度变化测试与分析 |
| 4.4.1 不同产区原绒摩擦性能随温湿度变化试验结果 |
| 4.4.2 不同产区原绒摩擦性能随温湿度变化对比分析 |
| 4.5 原绒与洗净绒摩擦性能综合分析 |
| 4.6 不同类型山羊绒洗净绒摩擦性能随温湿度变化对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 变异山羊绒差热扫描测试及分析 |
| 5.1 山羊绒示差扫描量热法测试仪器、方法及条件 |
| 5.2 试验的用样 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.3.1 温度范围在 0℃~100℃洗净绒 DSC 曲线图 |
| 5.3.2 温度范围 0℃~100℃洗净绒 DSC 曲线分析 |
| 5.3.3 温度范围在 0℃~250℃的原绒、洗净绒 DSC 曲线图 |
| 5.3.4 温度范围 0℃~250℃原绒、洗净绒 DSC 曲线对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本课题的不足 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读读学位期间发表文章 |
| 致谢 |
（9）变异山羊绒排列长度和摩擦特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 中国山羊绒产业的现状与前景 |
| 1.2 国内外山羊绒的相关研究及成果 |
| 1.2.1 国内外对山羊绒的研究情况 |
| 1.2.2 国内外对山羊绒纤维性能的研究状况 |
| 1.3 课题研究的目的、意义及内容 |
| 1.3.1 研究目的及意义 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 2. 山羊绒纤维排列长度测试与分析 |
| 2.1 试验样品 |
| 2.2 试验方法、测试仪器与表达指标 |
| 2.3 山羊绒手扯长度测试与分析 |
| 2.3.1 不同羊种、不同年龄山羊绒纤维手扯长度测试 |
| 2.3.2 不同产区山羊绒纤维手扯长度测试 |
| 2.4 山羊绒手排长度测试与分析 |
| 2.4.1 不同羊种、不同年龄山羊绒纤维手排长度测试 |
| 2.4.2 不同产区山羊绒纤维手排长度测试 |
| 2.5 山羊绒纤维手扯长度与手排长度实验综合分析 |
| 2.5.1 不同羊种、不同年龄山羊绒纤维手扯、手排长度分析 |
| 2.5.2 不同产区山羊绒纤维手扯、手排长度对比分析 |
| 2.6 小结 |
| 3 不同羊种、不同年龄变异山羊绒摩擦性能测试研究 |
| 3.1 试验样品 |
| 3.2 试验仪器、试验方法测试条件及指标 |
| 3.3 不同年龄、不同羊种变异山羊绒摩擦性能测试数据 |
| 3.3.1 不同年龄、不同羊种变异山羊绒摩擦性能测试数据（1） |
| 3.3.2 不同年龄、不同羊种变异山羊绒摩擦性能测试数据（2） |
| 3.4 不同羊种、不同年龄变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 3.4.1 不同羊种变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 3.4.2 不同年龄变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 3.4.3 不同温湿度变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 3.5 变异山羊绒不同类型纤维摩擦性能测试对比分析 |
| 3.6 小结 |
| 4 不同产区变异山羊绒摩擦性能测试研究 |
| 4.1 试验样品 |
| 4.2 试验仪器、试验方法测试条件及指标 |
| 4.3 不同产区变异山羊绒摩擦性能测试数据 |
| 4.3.1 不同产区变异山羊绒摩擦性能测试数据（1） |
| 4.3.2 不同产区变异山羊绒摩擦性能测试数据（2） |
| 4.4 不同产区变异山羊绒摩擦性能测试对比分析 |
| 4.4.1 不同产区变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 4.4.2 不同温湿度变异山羊绒摩擦性能对比分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 变异山羊绒卷曲性能测试 |
| 5.1 试验样品 |
| 5.2 试验仪器、试验方法及测试条件指标 |
| 5.3 山羊绒卷曲测试结果与分析 |
| 5.3.1 不同羊种卷曲性能测试结果与分析 |
| 5.3.2 不同产区山羊绒卷曲性能测试结果与分析 |
| 5.3.3 变异与未变异山羊绒卷曲性能对比分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 变异山羊绒原子力显微镜测试与分析 |
| 6.1 试验样品 |
| 6.2 试验仪器、试验方法介绍 |
| 6.3 变异山羊绒原子力显微镜测试结果与分析 |
| 6.3.1 不同羊种山羊绒原子力显微镜测试与分析 |
| 6.3.2 不同类型山羊绒原子力显微镜测试与分析 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 本课题的不足 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表文章 |
| 致谢 |
（10）基于红外光谱和场发射扫描电镜技术的羊绒原料品质分析的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 插图清单 |
| 表格清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 世界羊毛业的发展概况 |
| 1.2.2 世界毛纺工业的发展概况 |
| 1.2.3 羊毛纤维检测的历史延革与发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容与方法 |
| 1.3.1 国内外研究状况 |
| 1.3.2 本文的研究内容 |
| 1.3.3 羊绒、羊毛原料的检测指标 |
| 1.3.4 技术路线与研究方案 |
| 2 实验材料、设备与理论基础 |
| 2.1 实验材料 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 FIELD SPEC HAND HELD近红外光谱仪 |
| 2.2.2 FT/IR-4100傅立叶红外光谱仪 |
| 2.2.3 SIRION场发射扫描电镜 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 近红外光谱理论基础 |
| 2.3.2 场发射扫描电镜理论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于可见/近红外光谱的羊绒原料净绒率和含水率的检测 |
| 3.1 可见/近红外光谱检测 |
| 3.1.1 可见/近红外光谱的获取 |
| 3.1.2 可见/近红外光谱预处理 |
| 3.1.3 建模方法 |
| 3.2 山羊绒原料净绒率数学模型的建立与精度预测 |
| 3.2.1 样品净绒率的检测 |
| 3.2.2 山羊绒原料净绒率的偏最小二乘(PLS)分析 |
| 3.2.3 逐步回归分析(STEPWISE)和BP神经网络分析 |
| 3.2.4 模型比较与评价 |
| 3.3 山羊绒原料含水率数学模型的建立与精度预测 |
| 3.3.1 样品含水率的测量 |
| 3.3.2 山羊绒原料样本含水率的近红外漫反射光谱 |
| 3.3.3 逐步回归分析(STEPWISE)和BP神经网络分析 |
| 3.3.4 模型比较与评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于红外反射光谱的羊绒原料蛋白质、灰分和油脂含量的检测 |
| 4.1 山羊绒红外反射模式光谱检测 |
| 4.1.1 红外光谱的获取 |
| 4.1.2 山羊绒样品的品质参数检测 |
| 4.2 红外光谱预处理 |
| 4.2.1 光谱信号的小波降噪 |
| 4.2.2 光谱信号的其它预处理 |
| 4.3 建模方法 |
| 4.4 山羊绒原料净绒率数学模型的建立与精度预测 |
| 4.4.1 山羊绒原料品质参数的偏最小二乘(PLS)分析 |
| 4.4.2 羊绒品质参数的非线性数学模型的建立与精度预测 |
| 4.4.3 山羊绒品质指标线性与非线性数学模型性能比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于红外透射光谱的羊绒原料蛋白质、灰分和油脂含量的检测 |
| 5.1 红外光谱透射分析简介 |
| 5.2 山羊绒原料蛋白质、灰分、油脂含量红外光谱检测 |
| 5.2.1 山羊绒样本红外光谱扫描 |
| 5.2.2 光谱数据的预处理 |
| 5.2.3 山羊绒原料品质参数的偏最小二乘(PLS)分析 |
| 5.3 羊绒品质参数的非线性数学模型的建立与精度预测 |
| 5.3.1 BP神经网络(BPNN)建模与精度预测 |
| 5.3.2 投影寻踪回归(PPR)建模与精度预测 |
| 5.3.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模与精度预测 |
| 5.3.4 山羊绒品质指标线性与非线性数学模型性能比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 山羊绒原料产地鉴别分析 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 仪器设备 |
| 6.1.2 样品来源及光谱的获取 |
| 6.1.3 光谱数据的预处理 |
| 6.2 建模方法 |
| 6.2.1 主成分分析 |
| 6.2.2 支持向量机分类 |
| 6.2.3 山羊绒的主成分分析 |
| 6.3 试验结果与分析 |
| 6.3.1 主成分分析结果 |
| 6.3.2 基于支持向量机的山羊绒的鉴别 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 基于场发射扫描电镜的羊绒与羊毛的识别 |
| 7.1 羊绒、羊毛纤维扫描图像获取 |
| 7.2 基于几何尺寸的羊绒、羊毛纤维图像识别 |
| 7.2.1 纤维形态尺寸的测量 |
| 7.2.2 鳞片覆盖双边指数的提出 |
| 7.2.3 羊绒、羊毛纤维参数 |
| 7.2.4 试验方法 |
| 7.2.5 结果与讨论 |
| 7.3 基于纹理分析的羊绒羊毛图像识别 |
| 7.3.1 纹理分析的理论 |
| 7.3.2 灰度共生矩阵的理论 |
| 7.3.3 灰度共生矩阵的纹理参数 |
| 7.3.4 试验方法 |
| 7.3.5 结果与讨论 |
| 7.4 基于特征区域形状分析的羊绒、羊毛图像识别 |
| 7.4.1 图像预处理 |
| 7.4.2 图像分割 |
| 7.4.3 特征区域分析 |
| 7.4.4 特征区域基本参数 |
| 7.4.5 基于形态参数的羊绒分类 |
| 7.4.6 结果与讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 论文的创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士学习期间主要成果 |
| 附录一 采用羊绒、羊毛纤维形态参数建模的鉴别预测结果 |
| 附录二 采用羊绒、羊毛纤维鳞片纹理参数的鉴别预测结果 |
| 附录三 采用羊绒、羊毛纤维鳞片区域参数的鉴别预测结果 |
四、《山羊绒》国家标准的特点（论文参考文献）
- [1]红外光谱多元分析理论、方法及应用研究[D]. 孙禧亭. 北京化工大学, 2020(02)
- [2]基于图像处理的分梳山羊绒长度检测方法研究[D]. 高荣贵. 内蒙古工业大学, 2018(01)
- [3]应用光学显微镜对几种不同毛纤维形态结构的比较研究[J]. 段涛,胡雅洁,麦热依·吉力哈依达尔,张微. 中国畜牧杂志, 2017(05)
- [4]山羊绒检验综述[J]. 李江. 中国纤检, 2016(12)
- [5]深色羊绒织物褪色及毛绒纤维鉴别方法的研究[D]. 高泉. 河北科技大学, 2013(05)
- [6]2012年度新疆山羊绒资源状况及公证检验质量分析[J]. 李岩,陈婕,王旭. 中国纤检, 2013(07)
- [7]变异山羊绒单根纤维压缩弯曲性的研究[D]. 岑丽丽. 西安工程大学, 2013(12)
- [8]变异山羊绒洗净绒残余油脂粘度及其随温湿度变化研究[D]. 毛亮. 西安工程大学, 2012(03)
- [9]变异山羊绒排列长度和摩擦特性研究[D]. 高慧敏. 西安工程大学, 2012(01)
- [10]基于红外光谱和场发射扫描电镜技术的羊绒原料品质分析的研究[D]. 吴桂芳. 浙江大学, 2009(03)