為什么毛腳繭需要鑒別檢測？

蠶繭的上蔟時間（mounting time）是影響蠶繭品質(zhì)的重要因素之一。在實際收購中，通常把正在吐絲的繭及吐完絲未化蛹的毛腳繭統(tǒng)稱為毛腳繭。一般熟蠶上蔟后，在25℃左右的條件下，從上蔟第1d開始葉絲，至第3d或第4d吐絲結(jié)繭完成，再經(jīng)過2~3d才蛻皮化蛹。隨著上蔟時間的增加（3~7d），蠶繭的繭層量和繭層率均增加2。根據(jù)研究，上蔟后48h所采蠶繭，當(dāng)日無化蛹繭；上蔟后72h所采蠶繭，當(dāng)日化蛹率為26%；上蔟后96h 所采蠶繭，化蛹率為78%；上蔟后120h所采蠶繭，化蛹率為100%。蠶繭流通和加工過程中，毛腳繭的主要危害為烘折比正常繭大，影響蠶繭和生絲的品質(zhì)。特別是尚未吐完絲的繭，將直接影響粒繭絲長、繭層率及出絲率。毛腳繭發(fā)生蒸熱后，毛腳繭蛹、嫩蛹、正常蛹等均易被悶死，而被悶死的嫩蛹在干燥中，蛹?xì)ひ灼屏?，流出污汁或蛹油污染繭層而成下繭。

根據(jù)統(tǒng)計，同批量的毛腳繭比正常繭的上車率低2~4%，解舒率下降4~6%，蒸熱嚴(yán)重者解舒率下降10%甚至更多。按照絲廠經(jīng)驗數(shù)據(jù)，解舒下降1%或上車率降低1%，對應(yīng)巢折增大3~4kg，生絲成本將會有所增加，同時造成生絲品質(zhì)和市價的降低。

毛腳繭的鑒別檢測方法

1. 近紅外光譜分析法：利用近紅外光譜儀對毛腳繭進(jìn)行掃描分析，根據(jù)樣品的吸收譜圖，結(jié)合時間域和頻域的數(shù)據(jù)進(jìn)行化學(xué)定量和質(zhì)量鑒別。

2. 形態(tài)學(xué)分析法：通過觀測毛腳繭的形態(tài)和結(jié)構(gòu)特征，包括大小、顏色、表面形態(tài)、紋理等方面，與已知的其他雜質(zhì)物質(zhì)進(jìn)行比對鑒定。

3. 視覺識別法：人眼經(jīng)驗判斷法，通過對毛腳繭的顏色、形態(tài)等特征進(jìn)行觀察，并結(jié)合個人的經(jīng)驗和背景知識，進(jìn)行毛腳繭的識別。

4. 化學(xué)分析法：通過對毛腳繭的化學(xué)成分進(jìn)行分析，比對其成分與其他雜質(zhì)物質(zhì)的差異，確定毛腳繭的身份。

5. 遺傳分析法：以分子生物學(xué)技術(shù)為基礎(chǔ)，通過對毛腳繭的遺傳信息進(jìn)行分析和比對，來確定其身份和鑒別檢測。

   
   

與傳統(tǒng)檢測方法相比，可見近紅外光譜相機(jī)對毛腳繭的鑒別檢測優(yōu)勢

1. 非接觸式檢測：傳統(tǒng)檢測方法對于毛腳繭的檢測需要依靠人工視覺或者手工操作，而可見近紅外光譜相機(jī)可以非接觸方式對樣品進(jìn)行檢測，減少了人為因素可能導(dǎo)致的誤差。

2. 高效性：傳統(tǒng)檢測方法需要大量的人工操作和時間，而可見近紅外光譜相機(jī)可以快速地完成毛腳繭的檢測，節(jié)省了時間和勞動力成本。

3. 多元信息：可見近紅外光譜相機(jī)可以獲得樣品的光譜信息，可以同步獲取多個角度的信息，得到毛腳繭的形態(tài)，成分，結(jié)構(gòu)等方面的多元信息，全面、準(zhǔn)確地鑒別毛腳繭。

4. 非破壞性檢測：傳統(tǒng)檢測方法需要破壞性地處理樣品，而可見近紅外光譜相機(jī)是一種非破壞性檢測方法，可以不損壞樣品就對其進(jìn)行檢測，更加可靠。

5. 自動化程度高：可見近紅外光譜相機(jī)可以應(yīng)用于自動化檢測設(shè)備中，可實現(xiàn)實時在線檢測，適用于工業(yè)化和生產(chǎn)化場合。

相較傳統(tǒng)檢測方法，可見近紅外光譜相機(jī)對毛腳繭的鑒別檢測具有非接觸、高效、多信息、非破壞性、自動化程度高等優(yōu)勢，為毛腳繭的鑒別提供了更加準(zhǔn)確、全面、高效、穩(wěn)定的解決方案。

可見近紅外光譜相機(jī)對毛腳繭的鑒別檢測應(yīng)用案例

本研究應(yīng)用了400-1000nm的可見近紅外高光譜相機(jī)，可采用SINESPE賽斯拜克技術(shù)有限公司產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

本研究采用可見/近紅外光譜技術(shù)對毛腳繭進(jìn)行鑒別檢測。采用連續(xù)投影算法（SPA）提取特征波長，并用PLS方法建立了模型，為實現(xiàn)毛腳繭快速鑒別提供依據(jù)。

本研究基于可見/近紅外光譜技術(shù)，對毛腳繭進(jìn)行了鑒別檢測。首先使用基線校正預(yù)處理方法，消除因不同采集時間導(dǎo)致的樣品光譜數(shù)據(jù)基線不同，然后采用主成分分析方法（PCA）對毛腳繭和成熟繭進(jìn)行了定性分析，隨后提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）算法的毛腳繭鑒別方法，并采用連續(xù)投影算法（SPA）將601個光譜變量減少到12個，減少了98.00%的模型變量。此模型對毛腳繭的鑒別準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。表明基于可見/近紅外光譜技術(shù)，可以較好的檢測出貓腳繭。

近紅外光譜相機(jī)具有快速、非接觸、非破壞性等優(yōu)點，可以實現(xiàn)自動化高效檢測，能夠在生產(chǎn)線上進(jìn)行實時監(jiān)測和篩查。同時，近紅外光譜相機(jī)的應(yīng)用也經(jīng)過了實踐驗證，越來越多的企業(yè)開始采用該技術(shù)來保證產(chǎn)品質(zhì)量和安全性。