羊绒和羊毛同属于动物纤维，两者的外观形态、化学结构和理化性质相近，在纺织领域对这两类纤维的鉴别一直都是个挑战。传统且普遍的检测方法主要是人工鉴别，借助显微镜或电镜，依据两者的外观形态进行判断，因此，检测结果取决于检测人员的经验和主观判断，长时间工作的疲劳或经验的缺乏会造成效率和准确率的下降。

随着计算机技术的高速发展，大量研究人员将计算机数字图像处理技术应用到羊绒和羊毛的检测中来，也取得了相关的研究成果，该方法首先需要制作羊绒羊毛纤维切片，并将纤维切片置于显微镜下获取纤维图像，采用数字图像处理技术获得单根目标纤维区域图，再从目标纤维中提取到可用于鉴别羊绒和羊毛纤维的特征参数，最终将其参数集输入到分类器中，实现羊绒与羊毛的鉴别。AI毛绒分析仪即是运用上述原理，对羊绒羊毛进行鉴别研究，准确性较好，效率较高，普适性较强，有望实现羊毛羊绒的自动化鉴别。

本文对人工和AI毛绒分析仪检测羊毛羊绒的依据及检测方法作了简要介绍，详细对比了两者鉴别羊毛羊绒的数据误差，并分析原因，最后综述了AI毛绒分析仪的应用和展望。

样品来源

样品选取了以往参与的行业比对试验、能力验证等活动保留下来的具备可信标准值的样品；也有一部分日常工作中收集的具有代表性的样品和一部分人工测试也比较难分辨的样品。

检测方法

1. 人工测试

人工测试采用的依据是推荐性国家标准GB/T 16988—2013《特种动物纤维与绵羊毛混合物含量的测定》。把载有试样的载玻片放置在显微镜载物台上，观察进入视野的各类纤维，每种纤维的直径测量根数不得少于300根。同时根据纤维的形态结构特征鉴别其类型，每个试验试样共测试1500根以上纤维。

2. AI毛绒分析

把载有试样的载玻片放置在AI毛绒分析仪的载物台上，根据定性结果先选择纤维类型，将分析仪物镜调节至盖玻片的左上角，点击开始。分析仪将自动按照预定路线不重复地扫过盖玻片上的全部区域，并自动计数及计算每种纤维的平均直径。整个测试过程分为拍摄照片和计算结果两个进程，总共需要35分钟左右，其中拍照30分钟、计算5分钟。

结果与讨论

羊毛羊绒含量、根数及直径均会对两种测试方法的结果产生影响，下面分别对这三个因素进行分析。

羊毛羊绒含量对结果的影响选取羊毛含量在4.4%~100%之间的10个样品，经人工测试和AI毛绒分析仪检测的结果见表1。从表1可以看出，羊毛含量在从100%逐渐降低至4.4% 的范围内，AI毛绒分析仪检测的结果与人工测试结果存在一定误差，且误差值在0.56%~4.55%之间波动，这可能 是多种影响因素同时作用的结果。此外，误差值均小于5%，可见AI毛绒分析仪检测羊毛羊绒样品时 对羊毛羊绒含量 的 适应性较好，得到的数据与人工检测的结果的误差均 在可接受范围内。

表1 人工与AI毛绒分析的结果对比

羊毛羊绒根数对结果的影响

选取羊毛含量均为90%的10个样品，经人工测试和AI毛绒分析仪检测的结果见表2。

表2 羊毛、羊绒根数变化时人工与AI毛绒分析的结果对比

通过控制载玻片上试样的大小，可以控制根数，试样小则根数少，试样大则根数多。从表2可以看出，羊毛和羊绒根数均在变化，其中羊毛根数从74增加到2741，羊绒根数在10~351变化，AI毛绒分析仪检测的结果与人工测试 结果之间的误差较小，误差值在0.56%~3.31%之间波动。羊毛根数增加，说明仪器扫描的样品根数增加，理论上扫描的根数越多，数据越准确。从结果来看，即使根数比较少，仪器结果与人工相差仍然不大，说明仪器检测对羊毛根数的要求并不严格，适用范围较宽。因此，AI毛绒分析仪检测羊毛羊绒时对其根数具有较广的适应性，无论检测的羊毛是几十根还是2000多根，AI毛绒分析仪检测与人工测试的结果均具有较好的相符性。

羊毛羊绒直径对结果的影响 

选取羊毛含量均为90%的10个样品，经人工测试和AI毛绒分析仪检测的结果见表3。

表3 羊毛、羊绒直径变化时人工与AI毛绒分析的结果对比

产地不同，环境因素不同，羊毛直径会有差别，采集不同产地的羊毛羊绒样品，从检测结果中选取直径有变化的10组数据列于表3。

从表3可以看出，羊毛羊绒根数变化不大的情况下，羊毛直径从16.58μm增加到20.51μm，羊绒直径在14.43μm~18.52μm之间变化，AI毛绒分析仪检测的结果与人工测试结果之间的误差在0.34%~4.17%之间波动。通过数据对比可以看出，即使羊毛和羊绒直径有变化，仪器检测与人工检测的误差均小于5%，误差值大小与羊毛羊绒直径之间未见明显规律，可推测羊毛羊绒直径的变化对AI毛绒分析仪检测羊毛羊绒的含量不会造成明显的影响，即AI毛绒分析仪对检测对象羊毛羊绒的直径范围适应性较好，对于不同产地的羊毛羊绒样品，检测数据均具有较高的准确度。

误差分析

从表1、表2及表3的结果可以看出，羊毛羊绒含量、根数、直径变化时，AI毛绒分析仪检测的结果与人工测试结果之间的误差值变化 没有统一的规律，但是 误差值均小于5%，因此，AI毛绒分析仪对羊毛羊绒含量、根数、直径的变化适应性较强。误差的可能原因：

1）处理过的 羊毛比较像绒会导致误差，例如刮鳞片、拉伸这些操作。

2）对样品进行褪色处理后，鳞片受损的样品会导致误差。

3）取样不均匀导致误差，建议多次取样求平均结果。

4）特殊样品也会导致误差，比如土种羊毛、紫绒这些样品。

使用AI毛绒分析仪检测羊毛羊绒的关注事项

1）制片方式和现在的标准操作方式一致，只需要在长度上稍微注意一下，另外在玻片上尽量涂抹均匀，有助于提高测试结果的准确度。

2）软件使用非常简单，根据定性结果选择一下纤维种类即可一键启动，自动化程度较高。

3）软件对于多组分含有化纤的样品可以做到自动剔除化纤或者再生纤，符合实际人工操作习惯。对于化纤含量较大的样品还可以改用大玻片，或者连续拍摄多个玻片，时耗较长，但是准确度会提高。4）结果计算和数据全部保存在本地，设备不需要联网，数据安全可以得到保障。

AI毛绒分析仪应用与展望

AI毛绒分析仪用于检测羊毛羊绒操作简单、成本较低、效率较高，自动识别，避免了人为主观干扰，且与人工检测的误差较小。提高准确度需要考虑如下几方面：

1）对样品的预处理及褪色处理，可能造成鳞片受损， 影响准确度，需要采取措施减少预处理及褪色处理对纤维损伤。

2）取样的均匀性对检测准确率影响较大，可以取2~3个样品，或者研究自动取样机。

3）完善纤维种类，增加对特殊样品的检测适应性。智能检测方法的引入，提高了检测的效率和精度， 减少了传统纤维识别过程中因外界等因素的干扰而造成的试验误差，为我国的羊绒生产贸易行业和质检部门提供了可靠的检测方法，提高了工作效率。当进行质量监督检测时，需要对抽检的大批量产品进行验证检测，此时AI毛绒分析方法就具有明显的优势，只需对异常数据进行人工复检，可以在短时间内完成抽检任务，大大减少人力需求， 提高工作效率。同时，AI毛绒分析方法使纤维纹理图像朝数字化和模型化方向发展，通过纤维图像数据库的建立， 能够更好地对不同种类的纤维样本微观图像及其特征参数进行可视化展示，实现了检测结果的合理化与可视化的统一，促进了纤维种类的识别朝着数字化的方向迈进。

AI毛绒分析方法的应用有助于提高检测机构的检测水平，对毛纺产品的质量监督检验、保护消费者的合法权益具有重要意义，有利于纺织行业经济的可持续发展。此外，基于AI毛绒分析图像法的极相似纤维识别系统，也能够为医学领域中血管检测、肿瘤分割、疾病诊断，以及其他领域中形态结构相似样本检测与识别提供合理有效的处理思路与方法。

未来人工智能的快速发展，图像识别技术的发展，或许可以进一步提高图像识别的准确度。

文章来源于：中国纤检（《浅析人工智能毛绒分析仪在羊绒羊毛检测中的应用》、陈旗等）、绒毛行业信息