新浪新闻客户端

棉花异性纤维含量检验技术研讨

棉花异性纤维含量检验技术研讨
2019年10月22日 02:39 新浪网 作者 芷萍美食厨房

  作为异性纤维,主要是指棉花中所含有的化学纤维、丝麻、毛发、塑料绳等非本色棉花杂质,是棉花中混入杂质,这些异性纤维在处理中很难有效清除,在梳理中还可能被梳成更细的纤维,成为棉花原材料中的小瑕疵,在进行纺织加工中还容易出现断头情况,导致在棉花加工的过程中,出现纱条的互绊现象,造成严重的假吊经、断经等问题,这样在进行纺织布料的染色加工中,也会因为这些杂质的存在,造成染色中出现色斑瑕疵、染色不均匀等现象,这些都会严重降低棉花纺织品的质量,影响其售价,不利于企业提升生产利润。

  1.棉花异性纤维的主要异性纤维的混入可能是多方面因素引起的,在棉花的采摘中、交售过程中,如果棉农使用化纤编制的袋子进行盛装,使用塑料绳等进行袋口绑扎,这样棉花在收集整理的过程中就容易被这些非棉物质污染,掺入棉花中。也有可能是在进行棉花晾晒的过程中,地面有相关的杂质没有清理干净就进行曝晒,这样也会造成杂质的混入,在具体的加工环节中,相关的喂料工人对于棉花没有进行有效的挑选也会造成杂质随着生产混入其中,造成整体加工受到影响。对此,要进一步提升棉花的纺织品质量,促进整体棉花成分的有效性提升,需要对于代加工棉花进行分批次的检测,将其中的异性纤维含量测定出来,以便决定采取相关的措施加以解决,提升棉花的整体加工纯度。2.棉花异性纤维含量指标的主要影响因素现阶段,在棉花异性纤维的含量指标检测中,主要采取比较直观的检测方法,包括手工挑拣、人工称重等,这些检测方法在一定程度上会造成检测计量指标存在一定程度的误差。

  2.1 异性纤维含量指标受到人为影响大现阶段的异性纤维的检测中,相关加工工厂常常直接通过人眼观察来识别其中的异性纤维,但是人眼的分辨往往存在一些问题,在光照较强或者较弱的情况下,分辨率会明显下降,在棉花的传输运输速度较快的情况下,也会造成分辨率下降,且人眼对于彩色的分辨率也比较低,识别能力有限,对于一些近似棉花之类的异性纤维很难有效识别。研究数据显示,人眼对于那些棉纤维颜色差异小于5%的异性纤维是很难有效进行识别的,这些纤维在棉花原料中存在,仅仅依靠人眼是无法有效识别和清除的。在长时间的挑拣工作中,人的精力高度集中,用眼过度,也会造成视觉疲劳,引起识别能力下降。这种人工检测往往会受到周围环境和人的情绪等的影响,因此,识别效率并不高。

  2.2 取样不合理造成的检测指标偏差在进行棉花异性纤维含量指标的检测中,一些棉花加工厂家需要加工的棉花量巨大,仅仅依靠人工检测效率较低,因此,往往采取取样检测的方法来判断棉花的质量。但是在进行取样检测的过程中,相关检测人员采取的随机取样的方式随机性并不高,没有比较科学的取样检测流程,且在进行取样检测的过程中,还会因为检测量比较小造成检测结果的代表性不强,这些都会影响整体棉花异性纤维的含量指标情况。

  3.棉花异性纤维检测技术现阶段,针对棉花异性纤维含量并没有量化指标和相关标准,在进行棉花异性纤维的检测中,可遵循一定的检测规定,提升检测方法的准确性。在进行取样过程中,针对异性纤维的取样应该分成两种情况,一种是在加工的过程中,对于同一籽棉大垛、同一天以及同一生产线中的棉包进行取样,按照每10 包随机抽取2kg 的取量,并对于统一生产线上全天的所有样品进行检测加工的汇总,来评价成批棉花的异性纤维含量。另一种方法是在进行棉花交易的过程中,对于批量交易的棉花进行异性纤维的检测,具体的检测方法可以是由双方协商决定,取样中,可以将每个切割样品根据层平均分成两份,并且和另外一个切割样品中对应面包的内侧一半合并作为样品棉,要保持棉花样品的原切取形状和尺寸,保持原始状态,并对其进行成色的检定。随着机械化的快速发展,目前用于棉花中异性纤维分拣的机械设备已经要投入到大型棉花加工企业的棉花生产中,据,未经棉花异性纤维分离机处理的籽棉,无论是手采棉还是机采棉,都不同程度地混入人畜毛发、残膜和编织袋丝等异性纤维,使用棉花异性纤维分离机后,均有效清理出籽棉中的残膜、异性纤维和其他杂质,确保加工皮棉的等级。在棉花异性纤维的处理中使用这一技术设备,对于提升整体异性纤维检测效率具有积极作用。

  总结为进一步提升棉花质量,首先需引导棉花加工企业加强“混等混级”“异性纤维”管理,注重异性纤维的有效检测处理采取有效的异性纤维含量检测方法,注重检测的整体性和科学性等,再提高企业的质量管理意识和水平,从而有效改善棉花混等混级与异性纤维的加工现状。

  :谭妍妍,:科学与技术2019年第21期,图文编辑:,请!

特别声明:以上文章内容仅代表作者本人观点,不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。
权利保护声明页/Notice to Right Holders

举报邮箱:jubao@vip.sina.com

Copyright © 1996-2024 SINA Corporation

All Rights Reserved 新浪公司 版权所有