生絲電子檢驗中糙疵分布探討

牛建濤，胡 綺，許建梅，胡 巍，白 倫,4

(1.蘇州經貿職業技術學院 輕紡系，江蘇 蘇州 215009；2.蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021；3.浙江出入境檢驗檢疫局，杭州 310012；4.信州大學 纖維學部，上田 日本 386-8567)

生絲電子檢驗中糙疵分布探討

牛建濤1，胡 綺2，許建梅2，胡 巍3，白 倫2,4

(1.蘇州經貿職業技術學院 輕紡系，江蘇 蘇州 215009；2.蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021；3.浙江出入境檢驗檢疫局，杭州 310012；4.信州大學 纖維學部，上田 日本 386-8567)

糙疵是生絲質量評價中的重要指標，為了合理制定生絲電子檢驗分級標準，需要了解糙疵發生次數的分布。為此，通過試驗調查其在電子檢驗中的頻數分布，通過分布擬合檢驗證實了大、中、小三類糙疵的個數均服從負二項分布。

生絲；電子檢驗；糙疵；負二項分布

目前，中國現行的生絲檢驗采用GB/T 1797－2008《生絲》國家標準和GB/T 1798－2008《生絲試驗方法》仍屬于傳統檢驗方法。清潔、潔凈和勻度等質量指標采用黑板檢驗方法，主要依靠檢驗人員的目光來評定等級，這在一定程度上會受到檢驗人員的素質、經驗和情緒等人為因素的影響。而電子檢驗就不會受這些人為因素的干擾，使生絲檢驗結果更加客觀與公正，因此隨著電子檢測技術的發展，生絲采用電子檢驗方法評定等級是發展的必然趨勢。

近年來，中國正在研究生絲電子檢驗的方法和標準，生絲電子檢驗中疵點主要分為糙疵、粗節、細節和雪糙疵四大類。為了合理地制定生絲疵點的電子檢驗分級標準，需要了解疵點在絲條上的分布情況。在生絲檢驗中，一般可以近似地假定生絲疵點的發生數服從泊松分布[1]；但在利用電子檢測方法對一定絲長進行微間隔連續監測時，發現檢測到的疵點的發生數用泊松分布來擬合時會產生較大誤差。為此，為了確定該分布的準確形態，本研究將通過調查電子檢驗中生絲糙疵的分布，對此問題進行必要的探討。

1 材料與方法

1.1 糙疵分類與分布調查

1.1.1 糙疵分類

在本研究中，糙疵是指被檢測的疵點樣本中質量超過平均檢測樣本質量的80 %，長度大于等于1 mm以上的疵點。糙疵根據大小可以分為三類：大糙、中糙和小糙。具體分類見圖1，大糙由E1、D2、E2、C3、D3、E3、A4、B4、C4、D4和E4區組成，中糙由E0、D1、C2、A3和B3區組成，小糙由A0、B0、C0、D0、A1、B1、C1、A2和B2區組成。

1.1.2 數據采集

為了解糙疵的分布，在生絲電子檢驗儀上測試了批號為A～G的7批未經浸泡的不同規格與等級的生絲。生絲疵點電子檢驗時以1 000 m為單位長度，分別檢測每單位長度內的大、中、小糙疵個數，每1 000 m絲條上各類糙疵個數組成一組數據。每批生絲測量200組左右的數據。生絲電子檢驗時由電容式和光電式2種傳感器同時檢測，并以電容式傳感器檢測數據為準，7批生絲電子檢驗得到的大糙、中糙和小糙的頻數分布統計詳見表1、表2和表3。

圖1 糙疵分類Fig.1 Classif i cation of slub

表1 大糙頻數分布統計Tab.1 Statistic of the frequency distribution of large slubs

表2 中糙頻數分布統計Tab.2 Statistic of the frequency distribution of medium slubs

表3 小糙頻數分布統計Tab.3 Statistic of the frequency distribution of small slubs

1.2 頻數分布適合性測定

將通過電子檢測得到的生絲糙疵分布的實測值制成頻數分布表，對實測頻數分布與泊松分布、二項分布、負二項分布、Neyman分布、泊松-二項分布和復合泊松分布[2]等分布類型的理論頻數分布進行X2檢驗，以確定分布類型，當理論頻數和實測頻數之間的適合度差異不顯著時，可判斷為實測樣本屬于該種分布類型[3]。X2檢驗方法為：

式(1)中：Fx為實測頻數，fx為理論頻數，n為區間組數。

2 結果與分析

大糙的X2檢驗情況見表4。從表3中可以看出，A、B、C、F和G5個批次的生絲在電子檢測時小糙出現了特別的偶發性疵點個數區間分布，在此給予適當的頻數區間合并，然后對合并后的頻數分布進行X2檢驗，詳見表5。從表2可以看出，中糙的頻數分布區間個數很少(不超過3個)，可以很好地和各種類型分布擬合，在此不作詳述。

2.1.1 大糙分布適合性檢驗

從表4可以看出，大糙的分布隨著批次的不同有所差異。除了C和E批次由于大糙頻數分布區間數較少而符合二項分布和泊松分布外，其他各批均不符合這兩種類型分布；除了E批次的分布頻數的方差小于平均值，不能進行Neyman分布和泊松-二項分布的X2檢驗外，其他各批均符合這兩種類型的分布；所有批次均符合負二項分布和復合泊松分布。因此，大糙的分布類型符合負二項分布和復合泊松分布。

2.1.2 小糙分布適合性檢驗

從表5可以看出，隨著批次的不同，小糙的分布類型有所差異，但并不顯著。除了C批次，均不符合泊松分布；除F批次外，均符合Neyman分布、泊松-二項分布；除A批次外，均符合復合泊松分布；所有批次均不符合二項分布，但是全部符合負二項分布。由此可得小糙的產生服從負二項分布。

3 結 語

從上面的結果和分析中可以看出，從整體上講，大糙、中糙和小糙均服從負二項分布。據分析是因為部分生絲疵點是在生產過程發生的長疵點，特別是形成大糙的情況下往往在若干的微間隔中連續地表現出來。這樣在電子檢測過程中進行機械分類時，就不像目視檢驗那樣能夠將一個長疵點或大糙區分清楚，而可能使黑板檢驗中的一個長疵點在電子檢測時被分成幾個疵點。另外，如果生絲生產設備上的某個部件損壞，或者生產過程中的某個環節出現問題，也有可能會造成生絲有周期性的疵點。這些因素造成電子檢測中的生絲疵點的發生具有傳播性，服從負二項分布。

表4 大糙分布類型的X2檢驗Tab.4 Chi-square test of the distribution type of large slubs

表5 小糙分布類型的X2檢驗Tab.5 Chi-square test of the distribution type of small slubs

致謝：在本課題的前期實驗過程中，得到了浙江出入境檢驗檢疫局絲類檢測中心的董鎖拽、吳靜、馬哲子等人的熱情幫忙，在此表示衷心感謝！

[1]吳春麗，顧虎，白倫.生絲電子檢驗法中疵點抽樣分級方法研究[J].絲綢，2005(4)：18-20.

[2]唐啟義，馮明光.實用統計分析及其DPS數據處理系統[M].北京：科學出版社，2002：206-207.

[3]郭艷瑞，譚德俊.概率論與數理統計[M].北京：人民教育出版社，2006：194-196.

Discussion on the slubs distribution in the electronic testing of raw silk

NIU Jian-tao1, HU QI2, XU Jian-mei2, HU Wei3, BAI Lun2,4
(1. Department of Light and Textile, Suzhou Institute of Trade ＆ Commerce, Suzhou 215009, China; 2. College of Textile and Clothing Engineering,Soochow University, Suzhou 215021, China; 3. Zhejiang Entry-exit Inspection and Quarantine Bureau, Hangzhou 310012, China;4. Faculty of Textile Science and Technology, Shinshu University, Ueda 386-8567, Japan)

The slub is one of the important evaluation targets in the quality of raw silk. To rationally establish the electronic testing standard of Raw Silk, the distribution of the number of occurrence about slubs has to be known. In this paper, the fact that the large, medium and small slubs all obey negative binomial distribution has been confirmed by experimentally investigating the frequency distribution in electronic testing and goodness of fit test.

Raw silk; Electronic testing; Slub; Negative binomial distribution

TS147

B

1001-7003(2011)03-0026-03

2010-09-20；

2010-10-18

浙江省科技廳面上項目(2007C21145)；江蘇省高校自然科學基金項目(09KJB540003)

牛建濤(1980－ )，男，助教，研究方向為紡織(絲綢)工程管理理論及應用。通訊作者：白倫，教授，bailun@shinshu-u.ac.jp。