紡織品起毛起球測試方法很多，不同的標準對織物起毛起球測試的要求都不盡相同，部分標準能用一臺設(shè)備滿足但是也存在同一個類測試不同的標準需要用到不同都測試儀器,所以對于織物起毛起球測試實驗和評價方法存在一些差異，本文就目前國內(nèi)市場上常用的檢測標準差異的不同做出如下匯總：

　　1.與標準樣照對照評級

　　即在標準光照條件下, 由評估者將起球試樣與標準等級樣照加以比較后進行等級評定。這是目前應用最為廣泛的主觀評定方法, 雖然快速,但是需要比較有經(jīng)驗的試驗人員, 受主觀影響較大。另外由于織物種類不同,起球方法不同,各個機構(gòu)制定的標準等級樣照不同也會引起評定結(jié)果的差異。且標準中要求摩擦一定時間后再來評級,這與消費者的要求相矛盾。

　　2.文字描述起球特征

　　用文字描述是一個相對模糊的概念, 不同的人對于織物起球的描述可能會有很大的差別, 無法定量分析。此外,文字描述一般只考慮到起球形成過程的頂峰,而沒有考慮到在越過起球頂峰后毛球的脫落過程。不同的織物起球落球的速度和時間是不同的, 它對織物的抗起球性有較大的影響。

　　3.計算單位面積上的毛球數(shù)量和毛球質(zhì)量

　　N aik和 Lopez -Am 認為將毛球數(shù)和毛球質(zhì)量結(jié)合起來考慮,將起球試樣表面的毛球剪下,數(shù)毛球個數(shù)并稱重,以它們的乘積來衡量織物的起球程度,這樣既考慮了毛球的數(shù)量又考慮了毛球大小。

　　4.起球曲線

　　為了了解整個起毛 -起球 -毛球脫落的全過程 ,可以用起球曲線來評定織物的起球程度。起球曲線反映了試樣所承受的摩擦作用時間 (一般以摩擦次數(shù)表示)和試樣單位面積上起球的關(guān)系。這種方法可以克服上述評價方法的某些不足, 在科研工作中有一定的價值, 但是花費的時間比較多。

　　5.激光測試評價方法

　　H . S. K i m 等人提出使用激光與 X - Y 坐標來測量光束到織物表面的距離, 進而生成表面的高度圖像。這種方法的優(yōu)點是不取決于光照,能測試織物真正的表面特征。缺點是速度較慢并且比現(xiàn)今采用的視覺系統(tǒng)昂貴。

　　6.利用織物表面光照的反射性不同的方法

　　物體表面越粗糙光澤度越小, 在微米和數(shù)十微米范圍內(nèi)呈負相關(guān)關(guān)系。這種方法的局限性在于織物的組織結(jié)構(gòu)不同, 其反射情況也不同, 而且粗糙度大時,粗糙度與光澤度的負線形關(guān)系會改變, 給測試帶來誤差,且外界環(huán)境如光照條件的改變也會影響測試結(jié)果的精確性。

　　7.利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立和訓練反映紗線、織物結(jié)構(gòu)參數(shù)與織物起毛起球性之間關(guān)系的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對比預測值和實驗值,表明用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預測織物起毛起球性有相當?shù)臏蚀_性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型在直接用于織物的起毛起球性時還不完善, 輸入和隱含結(jié)點數(shù)對網(wǎng)絡(luò)訓練速度和預測精度產(chǎn)生一定的影響,但能較準確地預測出織物的起毛起球性。

　　8.圖像處理方法

　　圖像處理方法評價織物起毛起球的方法有兩類,一類是基于起球織物灰度圖像的織物起球等級的計算機視覺評估, 另一類是基于起球織物表面形態(tài)高低起伏信息的織物起球等級的計算視覺評估。

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