張后兵 涂紅雨 陳麗華 劉永海 李賢良 王國(guó)民

摘要：近年來(lái)近紅外纖維定量分析技術(shù)取得了一定的突破，但同時(shí)也面臨著推廣應(yīng)用難題。通過(guò)對(duì)近紅外技術(shù)在紡織纖維無(wú)損定量分析中存在的主要問(wèn)題進(jìn)行分析，結(jié)合檢測(cè)機(jī)構(gòu)的應(yīng)用現(xiàn)狀，成功構(gòu)建近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)。共享數(shù)據(jù)庫(kù)基于B/S架構(gòu)并采用主流的springMVC3.0+spring4.0+Hibernate核心開(kāi)發(fā)框架，采用MySQL5.1和Redis緩存技術(shù)以及Nginx反向代理技術(shù)，使用JEECG富客戶端，Linux OS6.0配合Tomcat7.0的服務(wù)器系統(tǒng)構(gòu)成。通過(guò)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用測(cè)試，近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)譜圖上傳、下載功能正常，共享的譜圖資源在不同設(shè)備能夠有效運(yùn)行。近紅外纖維成分譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，將有助于突破單一實(shí)驗(yàn)室近紅外纖維成分譜圖資源少、種類(lèi)少、開(kāi)發(fā)譜圖資源難度大的技術(shù)瓶頸，為近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)的普及應(yīng)用提供了一種便捷途徑。

關(guān)鍵詞：纖維成分;無(wú)損檢測(cè);近紅外譜圖數(shù)據(jù)庫(kù);共享數(shù)據(jù)庫(kù);校正模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TS107

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-265X（2019）01-0051-05

纖維成分是決定一件紡織品的舒適感和使用壽命的基本要素，是紡織產(chǎn)品的重要品質(zhì)指標(biāo)之一，也是決定服裝產(chǎn)品價(jià)值的重要因素之一。消費(fèi)者往往依據(jù)明示纖維成分含量來(lái)選購(gòu)紡織服裝產(chǎn)品，當(dāng)纖維成分及其含量標(biāo)注不清楚或與實(shí)測(cè)結(jié)果存在較大差異時(shí)，會(huì)嚴(yán)重影響產(chǎn)品的舒適性能和使用壽命，特別是對(duì)于高檔產(chǎn)品，還會(huì)誤導(dǎo)消費(fèi)者，造成消費(fèi)欺詐，引起消費(fèi)者對(duì)品牌質(zhì)量的質(zhì)疑。因此，纖維成分的判定長(zhǎng)期成為執(zhí)法部門(mén)紡織服裝產(chǎn)品監(jiān)督抽查、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、反欺詐等的必檢項(xiàng)目。近年來(lái)針對(duì)紡織品、服裝的快速、無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的研究得到了較多科研部門(mén)的積極響應(yīng)，近紅外光譜作為快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)在紡織纖維的品種鑒別中也得到了廣泛的關(guān)注，國(guó)內(nèi)外針對(duì)纖維含量近紅外光譜分析方法展開(kāi)了大量應(yīng)用研究[1]，但總體進(jìn)展相對(duì)比較緩慢，現(xiàn)有的研究均針對(duì)一些纖維鑒別的個(gè)案展開(kāi)，不具備鑒別混紡織物的普適性[2]。

1近紅外光譜分析在紡織品纖維成分檢測(cè)研究存在的主要問(wèn)題

近紅外光譜法是20世紀(jì)90年代以來(lái)發(fā)展最快、最引人注目的光譜分析技術(shù)。其中，近紅外技術(shù)在紡織品上的應(yīng)用研究主要集中在近十來(lái)年，其被證實(shí)它可在不破壞檢測(cè)對(duì)象的情況下幾分鐘甚至幾秒內(nèi)完成對(duì)檢測(cè)對(duì)象的分析。近紅外光譜分析法是一種間接分析技術(shù)，在對(duì)未知紡織樣品進(jìn)行分析之前需要搜集一批用于建立定量模型的校正樣品，通過(guò)近紅外光譜儀器測(cè)得的樣品光譜數(shù)據(jù)和定量模型進(jìn)行對(duì)比，從而得到樣品的分析數(shù)據(jù)。

受紡織品樣品纖維成分、組織結(jié)構(gòu)、顏色、平方米質(zhì)量、染料、測(cè)試方式等因素的影響，紡織品纖維的近紅外光譜特征也在發(fā)生變化，要建立纖維成分檢測(cè)無(wú)損數(shù)據(jù)庫(kù)需要建立成千上萬(wàn)種各種成分比例的譜圖模型。據(jù)王京力等[3]研究文獻(xiàn)記載，以理論上常用23種纖維考慮最大5種纖維組份組合，纖維成分有44 528組組合，按5%間隔建立模型，需139 311 667個(gè)樣品數(shù)據(jù)點(diǎn)。其通過(guò)3年時(shí)間從實(shí)際市面收集的22 248個(gè)樣，只做到了2 250個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。而從近幾年研究成果來(lái)看，近紅外技術(shù)在紡織品纖維成分檢測(cè)領(lǐng)域主要涉及5個(gè)SN/T相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，包括聚酯纖維與棉、聚酯纖維與聚氨酯彈性纖維、聚酰胺纖維與聚氨酯彈性纖維、棉與聚氨酯彈性纖維、聚酯纖維與粘膠纖維等[4—8]，相對(duì)于近萬(wàn)種纖維成分組合，近紅外技術(shù)在紡織纖維成分定量分析方面的應(yīng)用還只是邁出了萬(wàn)里長(zhǎng)征的第一步。綜合文獻(xiàn)[1—9]研究，目前面臨的主要問(wèn)題為：a）雖然近年來(lái)近紅外定量分析技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域、農(nóng)產(chǎn)品、食品等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，但主流近紅外檢測(cè)設(shè)備廠商均無(wú)法提供纖維定量建模所需譜圖資源;b）纖維定量建模所需樣品收集難、化學(xué)定量分析工作量大，單一機(jī)構(gòu)幾乎不可能完成;c）各自為政的譜圖庫(kù)建設(shè)導(dǎo)致各檢測(cè)機(jī)構(gòu)重復(fù)投入大量人力、物力和財(cái)力，且現(xiàn)有纖維定量建模所需譜圖資源極其分散，譜圖資源無(wú)法共享共用。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展，共享經(jīng)濟(jì)已成為時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)上涌現(xiàn)了一大批共享數(shù)據(jù)庫(kù)，例如百度文庫(kù)、豆丁網(wǎng)、道客巴巴、愛(ài)問(wèn)共享等網(wǎng)絡(luò)文檔開(kāi)放平臺(tái)，可以方便用戶存儲(chǔ)和獲取資源，但是這些平臺(tái)均是按照主題分類(lèi)，通過(guò)主題、摘要關(guān)鍵詞進(jìn)行資源上傳和匹配獲取資源，提供的資源無(wú)法滿足用戶實(shí)際需求[10]。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)的部分檢測(cè)機(jī)構(gòu)也都開(kāi)始嘗試建立近紅外譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)，其中江西出入境檢驗(yàn)檢疫局檢驗(yàn)檢疫綜合技術(shù)中心的“基于物聯(lián)網(wǎng)的紡織纖維成分快速檢測(cè)—近紅外數(shù)據(jù)處理中心的建立與示范”項(xiàng)目應(yīng)該說(shuō)是比較大的一個(gè)突破，但其主要側(cè)重于通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)協(xié)助其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行譜圖分析[11]，應(yīng)用范圍受限，無(wú)法滿足各個(gè)實(shí)驗(yàn)室自行分析處理數(shù)據(jù)的需求。此外，伯樂(lè)公司宣稱收藏有世界上最全面、最優(yōu)秀的光譜，但其數(shù)據(jù)庫(kù)中僅包含3 800張近紅外譜圖，且譜圖主要內(nèi)容由Wiley Chemical Concepts提供，只包含常見(jiàn)有機(jī)物[12]。由此可見(jiàn)，在“互聯(lián)網(wǎng)+”的新形勢(shì)下，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行模式均無(wú)法解決近紅外光譜分析在紡織品纖維定量無(wú)損檢測(cè)研究中的普及應(yīng)用問(wèn)題。

2近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建

2.1共享數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)架構(gòu)

云存儲(chǔ)是指通過(guò)集群應(yīng)用、網(wǎng)格技術(shù)或分布式文件系統(tǒng)等功能，將網(wǎng)絡(luò)中大量各種不同類(lèi)型的存儲(chǔ)設(shè)備通過(guò)應(yīng)用軟件集合起來(lái)協(xié)同工作，共同對(duì)外提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和業(yè)務(wù)訪問(wèn)的功能[13]。本近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)擬通過(guò)利用云存儲(chǔ)空間的模式，搭建共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，進(jìn)而通過(guò)平臺(tái)連接數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶。共享數(shù)據(jù)庫(kù)具有三次系統(tǒng)架構(gòu)，包括應(yīng)用層、系統(tǒng)服務(wù)層、云存儲(chǔ)層，見(jiàn)圖1。

應(yīng)用層：應(yīng)用層由檢測(cè)機(jī)構(gòu)的用戶組成，無(wú)論在任何地方，任何一個(gè)授權(quán)用戶通過(guò)平臺(tái)都可以登錄到共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，并讀取云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)中的共享數(shù)據(jù)。

系統(tǒng)服務(wù)層：即共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，系統(tǒng)服務(wù)層是云存儲(chǔ)平臺(tái)中可以靈活擴(kuò)展的、直接面向用戶的部分。根據(jù)用戶需求，開(kāi)發(fā)出特定的應(yīng)用接口，滿足各種用戶的需求。

存儲(chǔ)層：存儲(chǔ)層是云存儲(chǔ)最基礎(chǔ)的部分。可以把每個(gè)譜圖當(dāng)做一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)，把每一個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)看成“譜圖云”的一個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)虛擬化技術(shù)將不同物理點(diǎn)的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)，形成邏輯上的整體，這樣就形成了近紅外譜圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)云，每一個(gè)檢測(cè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)都在這片云中。

2.2共享數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)

2.2.1技術(shù)簡(jiǎn)介

近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)是基于B/S（瀏覽器端/服務(wù)器端）架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，B/S架構(gòu)設(shè)計(jì)便于用戶隨時(shí)進(jìn)行譜圖文件上傳和下載。平臺(tái)采用主流的springMVC3.0+spring4.0+Hibernate核心開(kāi)發(fā)框架，以及使用JEECG富客戶端開(kāi)發(fā)框架。數(shù)據(jù)庫(kù)則采用的是MySQL5.1，并采用主流的Redis緩存技術(shù)以及Nginx反向代理技術(shù)。服務(wù)器系統(tǒng)采用的是Linux OS6.0配合Tomcat7.0，突出共享圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性能。

2.2.2方案設(shè)計(jì)

近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)系單用戶登錄管理平臺(tái)，并且采用在管理端綁定用戶的IP地址與MAC地址，真正做到了“人、機(jī)、網(wǎng)”三合一的安全效果，即只知道用戶名和密碼是無(wú)法登錄共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，且還需要用戶在特定的網(wǎng)絡(luò)和指定的電腦上才有權(quán)限操作共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)。為了鼓勵(lì)譜圖數(shù)據(jù)共享，平臺(tái)采取積分制的上傳下載模式，用戶上傳譜圖獲取積分，下載譜圖消耗積分，上傳的譜圖被下載獎(jiǎng)勵(lì)積分。

2.2.3數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)

為了實(shí)現(xiàn)上述功能，近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)譜圖共享數(shù)據(jù)庫(kù)主要通過(guò)管理系統(tǒng)及PC端展示頁(yè)面，實(shí)現(xiàn)功能包括：用戶管理、權(quán)限管理、設(shè)備管理、類(lèi)別管理、譜圖管理、日志列表、積分管理、在線支付、黑名單管理、檢測(cè)類(lèi)型管理、日志管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等功能，見(jiàn)圖2。

由于共享數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)用戶固定，本平臺(tái)不需要配置專門(mén)的角色管理模塊，在用戶管理上僅區(qū)分超級(jí)管理用戶和普通用戶即可?？紤]到譜圖安全性以及譜圖溯源特性，用戶除使用常規(guī)密碼加密之外，另需綁定電腦的MAC地址和網(wǎng)絡(luò)IP地址作為聯(lián)合綁定條件，MAC地址和IP地址獲取流程見(jiàn)圖3。

具備登錄條件的用戶需在指定電腦的特定網(wǎng)絡(luò)中方可登錄系統(tǒng)，并對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)中的圖譜文件進(jìn)行相應(yīng)權(quán)限的操作。用戶管理中設(shè)用戶黑名單，管理員可以根據(jù)實(shí)際情況錄入黑名單（IP、MAC地址），用戶訪問(wèn)系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的IP地址或者M(jìn)AC地址自動(dòng)攔截黑名單里所存在的用戶，黑名單用戶將無(wú)法訪問(wèn)系統(tǒng)。頁(yè)面將提示友好信息，最終實(shí)現(xiàn)黑名單與白名單雙重保護(hù)。

系統(tǒng)權(quán)限分為圖譜列表、添加圖譜、刪除圖譜、下載圖譜和上傳圖譜。管理員可以根據(jù)實(shí)際情況給用戶分配權(quán)限，即用戶可以看到哪些圖譜，具備哪些操作功能。同時(shí)，管理員具備譜圖審核功能，所有新上傳的譜圖均需管理員審核后才能列為檢索或下載的基礎(chǔ)譜圖數(shù)據(jù)資源。同時(shí)，還具備譜圖停用功能，如果用戶下載譜圖后，覺(jué)得譜圖有問(wèn)題，可以在平臺(tái)提出禁用請(qǐng)示，平臺(tái)會(huì)對(duì)譜圖進(jìn)行復(fù)審，從而決定是繼續(xù)使用還是禁用問(wèn)題譜圖。

c）設(shè)備管理

平臺(tái)對(duì)設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一維護(hù)，可以實(shí)現(xiàn)添加設(shè)備、編輯設(shè)備、刪除設(shè)備等，便于設(shè)備信息的一致性和避免不同人員錄入信息的差異。

d）類(lèi)別管理

通過(guò)對(duì)譜圖類(lèi)別的統(tǒng)一管理，便于控制信息錄入的差異。包括類(lèi)別列表、添加類(lèi)別、編輯類(lèi)別、刪除類(lèi)別等基本功能。

e）譜圖管理

譜圖管理為共享數(shù)據(jù)庫(kù)的基本功能，也是最重要的功能。主要實(shí)現(xiàn)圖譜列表、添加譜圖、編輯譜圖、刪除譜圖等功能。

通過(guò)對(duì)不同設(shè)備之間譜圖的共性研究，近紅外纖維成分共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以通過(guò)上傳3種類(lèi)型的譜圖文檔，滿足不同設(shè)備和實(shí)驗(yàn)室譜圖資源的需求，實(shí)現(xiàn)不同譜圖資源的共享和共用，主要包括：上傳不同設(shè)備專用譜圖文件（后綴有差異）;上傳國(guó)際通用JCAMP譜圖文檔“.dx，.cs，.jdx，.jcm”;上傳文本文檔“.txt”。此外，譜圖錄入信息包括：譜圖編號(hào)、譜圖名稱、譜圖類(lèi)型、纖維成分、設(shè)備名稱、設(shè)備型號(hào)、織物平方米質(zhì)量、組織結(jié)構(gòu)、織物顏色、添加時(shí)間、測(cè)定模式、變跡函數(shù)、掃描次數(shù)、分辨率、波數(shù)范圍、上傳機(jī)構(gòu)、譜圖狀態(tài)、備注、操作等，每個(gè)列表參數(shù)均可作為篩選條件之一，方便使用者根據(jù)使用需要進(jìn)行篩選使用。

f）日志列表

主要對(duì)用戶譜圖上傳、下載、積分等內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)和跟蹤，便于信息的核實(shí)和溯源。

g）數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

可篩選條件：時(shí)間段、用戶、設(shè)備名稱、譜圖名稱、成分類(lèi)別、組份數(shù)等。

h）積分管理

通過(guò)合理設(shè)置積分管理機(jī)制，包括注冊(cè)初始積分、上傳獲取積分、下載扣除積分、被下載獎(jiǎng)勵(lì)積分、購(gòu)買(mǎi)積分等多種途徑的積分獲取模式，以提升平臺(tái)用戶的活躍度和參與度。

2.3共享數(shù)據(jù)庫(kù)譜圖共享要求

2.3.1譜圖編號(hào)

按照格式“上傳日期+6位數(shù)序號(hào)”系統(tǒng)自動(dòng)生成。譜圖自動(dòng)生成編號(hào)的功能便于將譜圖編號(hào)作為譜圖的唯一身份標(biāo)識(shí)，也有利于在上傳相同名稱、同種類(lèi)型的譜圖時(shí)能夠順利的區(qū)分不同的譜圖。例如，2017年9月23日上傳的第二張譜圖，系統(tǒng)自動(dòng)生成的譜圖編號(hào)為：20170923000002。

2.3.2譜圖名稱

由系統(tǒng)自動(dòng)生成，格式為“組份數(shù)量+譜圖類(lèi)型+纖維成分”。例如，組分?jǐn)?shù)量：二組份;譜圖類(lèi)型：棉氨;纖維成分：94.0%棉6.0氨綸%，那么系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成譜圖名稱為：二組份棉氨940060。

2.3.3譜圖類(lèi)型

譜圖類(lèi)型需要由用戶在數(shù)據(jù)庫(kù)“譜圖類(lèi)型”欄目統(tǒng)一設(shè)置，如果平臺(tái)注冊(cè)人員或用戶上傳譜圖時(shí)沒(méi)有對(duì)應(yīng)的譜圖類(lèi)型，用戶可在“譜圖類(lèi)型”管理中添加，待管理員審核通過(guò)后方可使用。

2.3.4組份數(shù)量

在“譜圖類(lèi)型”設(shè)置中事先設(shè)置好，選擇譜圖類(lèi)型之后系統(tǒng)根據(jù)譜圖類(lèi)型自動(dòng)匹配出與“譜圖類(lèi)型”一致的組份數(shù)量。

2.3.5纖維成分

每個(gè)組份用3位數(shù)表示，僅僅標(biāo)注與譜圖類(lèi)型相對(duì)應(yīng)的纖維組份比例，不需錄入漢字。例如：譜圖類(lèi)型為棉滌混紡織物，即“棉滌”，其纖維成分為“棉95.5滌綸4.5”，則“纖維成分”欄錄入格式為：955045。

2.3.6設(shè)備信息

包括“設(shè)備名稱”、“設(shè)備型號(hào)”等相關(guān)內(nèi)容，如果“選擇設(shè)備”中沒(méi)有對(duì)應(yīng)的設(shè)備，需要到“設(shè)備管理”欄自行添加并通過(guò)審核之后設(shè)備才能顯示。

2.3.7掃描參數(shù)

包括測(cè)定模式、變跡函數(shù)、掃描次數(shù)、分辨率、波數(shù)范圍等。

2.3.8織物參數(shù)

織物平方米質(zhì)量、組織結(jié)構(gòu)、織物顏色等。

2.3.9下載譜圖后重新生成的譜圖名稱

為了便于譜圖文件的下載和方便用戶使用譜圖，下載譜圖后系統(tǒng)自動(dòng)生成新的譜圖名稱，格式“組份數(shù)量+譜圖類(lèi)型+纖維成分+譜圖編號(hào)”。例如，組份數(shù)量：二組份;譜圖類(lèi)型：棉氨;纖維成分：94.0%棉6.0氨綸%;譜圖編號(hào)：20170924000001，那么系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成譜圖名稱為“二組份棉氨94006020170924000001”。

2.3.10上傳譜圖文件后綴類(lèi)型的說(shuō)明

在添加設(shè)備錄入設(shè)備信息時(shí)，錄入設(shè)備允許上傳的譜圖后綴，并將后綴格式中采用半角逗“，”隔開(kāi)不同后綴即可，例如允許上傳“.ispd”、“.dx”、“.cs”、“.jdx”、“.jcm”和“.txt”文件格式，在設(shè)備后綴錄入“.ispd，.dx，.cs，.jdx，.jcm，.txt”即可。

3聯(lián)網(wǎng)測(cè)試及結(jié)果

近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)（網(wǎng)址：http：//files.cqcbec.com/）成功搭建后，通過(guò)邀請(qǐng)多家檢測(cè)機(jī)構(gòu)及設(shè)備廠家對(duì)平臺(tái)功能及譜圖資源進(jìn)行應(yīng)用測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明平臺(tái)聯(lián)網(wǎng)和譜圖上傳、下載功能正常，下載的譜圖在不同類(lèi)型的檢測(cè)設(shè)備能夠正常打開(kāi)、再解析應(yīng)用正常。

4結(jié)語(yǔ)

近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)共享數(shù)據(jù)庫(kù)的成功搭建，有效實(shí)現(xiàn)了不同近紅外檢測(cè)設(shè)備纖維成分譜圖數(shù)據(jù)的綜合利用，將有助于突破單一實(shí)驗(yàn)室近紅外纖維成分譜圖資源少、種類(lèi)少、開(kāi)發(fā)譜圖資源難度大的應(yīng)用瓶頸問(wèn)題，為近紅外纖維成分無(wú)損檢測(cè)的普及應(yīng)用提供了一種重要的便捷途徑。其主要成果及創(chuàng)新點(diǎn)包括：

a）通過(guò)對(duì)不同近紅外檢測(cè)設(shè)備和譜圖資源共性的研究，搭建纖維成分無(wú)損檢測(cè)近紅外共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，成功滿足不同檢測(cè)設(shè)備的譜圖下載和再解析譜圖需求，從而克服了現(xiàn)有纖維成分無(wú)損檢測(cè)近紅外譜圖資源少、難獲取、無(wú)法共享共用的缺陷;

b）共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)上傳近紅外纖維成分譜圖資源獲取積分、下載譜圖資源扣除積分、被下載譜圖資源獎(jiǎng)勵(lì)積分，以及購(gòu)買(mǎi)譜圖資源獲取積分等多種方式鼓勵(lì)各檢測(cè)機(jī)構(gòu)持續(xù)不斷的補(bǔ)充近紅外纖維成分譜圖共享數(shù)據(jù)庫(kù)，使得譜圖庫(kù)不斷壯大，達(dá)到逐步整合各檢測(cè)機(jī)構(gòu)的纖維成分近紅外譜圖資源，引導(dǎo)實(shí)現(xiàn)混紡纖維成分近紅外無(wú)損檢測(cè)的全覆蓋，從而大力推動(dòng)纖維成分無(wú)損檢測(cè)的普及應(yīng)用;

c）共享譜圖數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)通過(guò)邀請(qǐng)注冊(cè)模式，并通過(guò)MAC地址和IP地址、用戶名、密碼的同時(shí)綁定，確保了譜圖數(shù)據(jù)資源的安全性和可追溯性。

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