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摘要：利用近紅外對羽絨羽毛樣品的種類進行判別進行實驗 測試，結(jié)果表明對1653份樣品進行種類判別，1630個 樣品的種類被準(zhǔn)確判別，僅23個樣品誤判，判別準(zhǔn)確 率98.6%，說明近紅外可以有效的進行羽絨羽毛種類 判別。

我國是羽絨資源極其豐富的國家，是世界上大的羽 絨及制品的生產(chǎn)國和出口國，出口貿(mào)易額占據(jù)了世界 羽絨市場的70%以上，出口國家主要是美國、日本、 俄羅斯和東歐等，在市場中具有舉足輕重的地 位。目前，我國市場上羽絨羽毛產(chǎn)品繁多，但主要是 鵝羽絨羽毛和鴨羽絨羽毛兩大類。 

傳統(tǒng)的檢測鑒別方法，即《GB/T 10288-2003 羽絨羽 毛檢驗方法》，采用投影觀察法，根據(jù)棱節(jié)的形狀、 大小、棱節(jié)間的間距及分布情況等特點對鵝、鴨毛絨 種類進行鑒別。該方法要求檢驗人員具有豐富的經(jīng) 驗，在檢驗過程中大量主觀因素可能對檢驗結(jié)果造成 影響。

近紅外光譜作為一種快速、無損的鑒別方法，在石油 化工、農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。目前 大量關(guān)于將近紅外應(yīng)用于植物產(chǎn)地、品種、質(zhì)量等方 面的鑒別研究的文獻被報道。利用近紅外鑒別技術(shù)， 可以有效的避免傳統(tǒng)方法受主觀因素影響的缺陷。保 證鑒別結(jié)果更加穩(wěn)定，安全，快速，無損。

 

實驗部分:1、實驗材料 實驗所需的大量樣品由河北省保定市安新縣博奧羽 絨制品有限公司提供，按種類分為鵝、鴨、雞、鴿4 種，按顏色分為灰白2種，按品種分為鵝毛、鵝絨、 鴨毛、鴨絨、雞毛、雞絨、鴿毛7種。采集樣品共計 1653份，其中白鵝毛154份、灰鵝毛193份、白鵝絨 213份、灰鵝絨182份、白鴨毛144份、灰鴨毛175 份、白鴨絨284份、灰鴨絨188份、白雞毛40份、白 雞絨40份、鴿毛40份。此外，為確保樣品成分的準(zhǔn)確 性，均抽取部分小樣送河北出入境檢驗檢疫局檢驗檢 疫技術(shù)中心保定分中心按照GB/T 10288-2003 《羽絨 羽毛檢驗方法》進行確認，均驗證無誤。

2、儀器及檢測方法 實驗使用 Thermofisher 公司Antaris II 傅里葉近紅外光譜儀。

3、結(jié)果與討論 利用儀器對羽絨羽毛進行原始光譜光譜采集，光譜圖 如下所示（左為原始光譜，右為一階導(dǎo)數(shù)譜）：

根據(jù)主成分空間分布圖，對所有種類羽絨羽毛進行分 析，鴿子毛為粉色部分，雞毛為藍色部分，雞絨為綠 色部分，鴨、鵝絨毛光譜相對集中，說明鵝、鴨絨毛 與其他種類的羽絨存在較大差異。通過這種方法可以 有效對異種絨毛進行判斷。 通過“馬氏距離”對判別1651個樣品進行判別，結(jié) 果表明，2個樣品判別錯誤，1649個樣品判別結(jié)果準(zhǔn) 確，2個錯誤結(jié)果均為鴨鵝絨毛誤判為雞絨或鴿毛。 說明通過近紅外可以有效的將異種雜毛從鴨、鵝羽絨 羽毛中剔除。

 

3.2鴨、鵝種類判別 單獨對鴨鵝光譜進行分析，其中成分空間分布如下所 示： 通過二維主成分空間分布即可將鵝絨毛、鴨絨毛進行 明顯的區(qū)分。由圖3可見，鵝類的絨毛樣品主成分空 間分布位于下部偏右側(cè)，鴨類的絨毛樣品主成分空間 分布位于上部偏左側(cè)?？梢酝ㄟ^一條直線可將兩類樣 品的主成分進行有效區(qū)分。在1533份鵝、鴨絨毛樣品中，約有14份樣品的主成分 空間分布異常，小于鵝、鴨絨毛總樣品量的1%。 使用“馬氏距離”判別，結(jié)果表示在1533個樣品 中，21個樣品判斷出現(xiàn)錯誤，1512個樣品判別結(jié)果準(zhǔn) 確，鵝類樣品被誤判為鴨類的共13個，鴨類樣品被誤 判為鵝類的共8個。

 

4、實驗總結(jié)： 本次實驗證明通過近紅外方法對禽類羽絨羽毛的種類 進行識別是*可行的。近紅外是一種以樣品綜合品 質(zhì)為依據(jù)進行檢驗判別的分析方法，相較于傳統(tǒng)的判 別方法，近紅外是一種快速高效，十分經(jīng)濟，無浪 費，無污染的識別方法。