生丝电子检验中糙疵分布探讨

牛建涛，胡 绮，许建梅，胡 巍，白 伦,4

(1.苏州经贸职业技术学院 轻纺系，江苏 苏州 215009；2.苏州大学 纺织与服装工程学院，江苏 苏州 215021；3.浙江出入境检验检疫局，杭州 310012；4.信州大学 纤维学部，上田 日本 386-8567)

生丝电子检验中糙疵分布探讨

牛建涛1，胡 绮2，许建梅2，胡 巍3，白 伦2,4

(1.苏州经贸职业技术学院 轻纺系，江苏 苏州 215009；2.苏州大学 纺织与服装工程学院，江苏 苏州 215021；3.浙江出入境检验检疫局，杭州 310012；4.信州大学 纤维学部，上田 日本 386-8567)

糙疵是生丝质量评价中的重要指标，为了合理制定生丝电子检验分级标准，需要了解糙疵发生次数的分布。为此，通过试验调查其在电子检验中的频数分布，通过分布拟合检验证实了大、中、小三类糙疵的个数均服从负二项分布。

生丝；电子检验；糙疵；负二项分布

目前，中国现行的生丝检验采用GB/T 1797－2008《生丝》国家标准和GB/T 1798－2008《生丝试验方法》仍属于传统检验方法。清洁、洁净和匀度等质量指标采用黑板检验方法，主要依靠检验人员的目光来评定等级，这在一定程度上会受到检验人员的素质、经验和情绪等人为因素的影响。而电子检验就不会受这些人为因素的干扰，使生丝检验结果更加客观与公正，因此随着电子检测技术的发展，生丝采用电子检验方法评定等级是发展的必然趋势。

近年来，中国正在研究生丝电子检验的方法和标准，生丝电子检验中疵点主要分为糙疵、粗节、细节和雪糙疵四大类。为了合理地制定生丝疵点的电子检验分级标准，需要了解疵点在丝条上的分布情况。在生丝检验中，一般可以近似地假定生丝疵点的发生数服从泊松分布[1]；但在利用电子检测方法对一定丝长进行微间隔连续监测时，发现检测到的疵点的发生数用泊松分布来拟合时会产生较大误差。为此，为了确定该分布的准确形态，本研究将通过调查电子检验中生丝糙疵的分布，对此问题进行必要的探讨。

1 材料与方法

1.1 糙疵分类与分布调查

1.1.1 糙疵分类

在本研究中，糙疵是指被检测的疵点样本中质量超过平均检测样本质量的80 %，长度大于等于1 mm以上的疵点。糙疵根据大小可以分为三类：大糙、中糙和小糙。具体分类见图1，大糙由E1、D2、E2、C3、D3、E3、A4、B4、C4、D4和E4区组成，中糙由E0、D1、C2、A3和B3区组成，小糙由A0、B0、C0、D0、A1、B1、C1、A2和B2区组成。

1.1.2 数据采集

为了解糙疵的分布，在生丝电子检验仪上测试了批号为A～G的7批未经浸泡的不同规格与等级的生丝。生丝疵点电子检验时以1 000 m为单位长度，分别检测每单位长度内的大、中、小糙疵个数，每1 000 m丝条上各类糙疵个数组成一组数据。每批生丝测量200组左右的数据。生丝电子检验时由电容式和光电式2种传感器同时检测，并以电容式传感器检测数据为准，7批生丝电子检验得到的大糙、中糙和小糙的频数分布统计详见表1、表2和表3。

图1 糙疵分类Fig.1 Classif i cation of slub

表1 大糙频数分布统计Tab.1 Statistic of the frequency distribution of large slubs

表2 中糙频数分布统计Tab.2 Statistic of the frequency distribution of medium slubs

表3 小糙频数分布统计Tab.3 Statistic of the frequency distribution of small slubs

1.2 频数分布适合性测定

将通过电子检测得到的生丝糙疵分布的实测值制成频数分布表，对实测频数分布与泊松分布、二项分布、负二项分布、Neyman分布、泊松-二项分布和复合泊松分布[2]等分布类型的理论频数分布进行X2检验，以确定分布类型，当理论频数和实测频数之间的适合度差异不显著时，可判断为实测样本属于该种分布类型[3]。X2检验方法为：

式(1)中：Fx为实测频数，fx为理论频数，n为区间组数。

2 结果与分析

大糙的X2检验情况见表4。从表3中可以看出，A、B、C、F和G5个批次的生丝在电子检测时小糙出现了特别的偶发性疵点个数区间分布，在此给予适当的频数区间合并，然后对合并后的频数分布进行X2检验，详见表5。从表2可以看出，中糙的频数分布区间个数很少(不超过3个)，可以很好地和各种类型分布拟合，在此不作详述。

2.1.1 大糙分布适合性检验

从表4可以看出，大糙的分布随着批次的不同有所差异。除了C和E批次由于大糙频数分布区间数较少而符合二项分布和泊松分布外，其他各批均不符合这两种类型分布；除了E批次的分布频数的方差小于平均值，不能进行Neyman分布和泊松-二项分布的X2检验外，其他各批均符合这两种类型的分布；所有批次均符合负二项分布和复合泊松分布。因此，大糙的分布类型符合负二项分布和复合泊松分布。

2.1.2 小糙分布适合性检验

从表5可以看出，随着批次的不同，小糙的分布类型有所差异，但并不显著。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-二项分布；除A批次外，均符合复合泊松分布；所有批次均不符合二项分布，但是全部符合负二项分布。由此可得小糙的产生服从负二项分布。

3 结 语

从上面的结果和分析中可以看出，从整体上讲，大糙、中糙和小糙均服从负二项分布。据分析是因为部分生丝疵点是在生产过程发生的长疵点，特别是形成大糙的情况下往往在若干的微间隔中连续地表现出来。这样在电子检测过程中进行机械分类时，就不像目视检验那样能够将一个长疵点或大糙区分清楚，而可能使黑板检验中的一个长疵点在电子检测时被分成几个疵点。另外，如果生丝生产设备上的某个部件损坏，或者生产过程中的某个环节出现问题，也有可能会造成生丝有周期性的疵点。这些因素造成电子检测中的生丝疵点的发生具有传播性，服从负二项分布。

表4 大糙分布类型的X2检验Tab.4 Chi-square test of the distribution type of large slubs

表5 小糙分布类型的X2检验Tab.5 Chi-square test of the distribution type of small slubs

致谢：在本课题的前期实验过程中，得到了浙江出入境检验检疫局丝类检测中心的董锁拽、吴静、马哲子等人的热情帮忙，在此表示衷心感谢！

[1]吴春丽，顾虎，白伦.生丝电子检验法中疵点抽样分级方法研究[J].丝绸，2005(4)：18-20.

[2]唐启义，冯明光.实用统计分析及其DPS数据处理系统[M].北京：科学出版社，2002：206-207.

[3]郭艳瑞，谭德俊.概率论与数理统计[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

浙江省科技厅面上项目(2007C21145)；江苏省高校自然科学基金项目(09KJB540003)

牛建涛(1980－ )，男，助教，研究方向为纺织(丝绸)工程管理理论及应用。通讯作者：白伦，教授，bailun@shinshu-u.ac.jp。