閆鈺維，孫潤(rùn)軍，魏 亮，董 潔

(1.西安工程大學(xué) 紡織科學(xué)與工程學(xué)院，陜西 西安 710048；2.西安工程大學(xué) 功能性紡織材料及制品教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710048)

羊毛與羊絨同屬于天然動(dòng)物毛類纖維，也都是紡織工業(yè)重要的原料。但是羊毛與羊絨的產(chǎn)量卻相差很大，1只綿羊每年能產(chǎn)出羊毛7～8 kg，而1只山羊每年最多只能產(chǎn)羊絨幾百克，由此可見羊絨相比于羊毛的產(chǎn)量較為稀少[1]。此外羊絨比羊毛更加輕薄、柔軟、保暖，因而羊絨的價(jià)格是羊毛價(jià)格的數(shù)十倍，在市場(chǎng)上羊絨制品的價(jià)格要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于羊毛制品。隨著羊絨制品需求量的逐漸增大，很多商家為了降低制品所需成本，謀取更大的利潤(rùn)空間，出現(xiàn)用綿羊毛假冒山羊絨的情況，使羊絨制品的原有檔次降低。然而，羊毛與羊絨的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征、化學(xué)組成基本成分以及理化性能都十分相似，導(dǎo)致羊毛與羊絨的鑒別比較困難。

本文通過對(duì)羊毛與羊絨的特征以及目前存在的羊毛與羊絨鑒別方法進(jìn)行分析比較，分析優(yōu)缺點(diǎn)，總結(jié)歸納現(xiàn)有技術(shù)，并提出羊毛與羊絨鑒別方法的發(fā)展方向。

1 羊毛與羊絨特征的同異性

1.1 基本組織結(jié)構(gòu)的同異性

羊毛與羊絨均由角質(zhì)細(xì)胞組成。一般毛纖維的角質(zhì)細(xì)胞包含鱗片層、皮質(zhì)層和髓質(zhì)層，而細(xì)毛纖維與羊絨的角質(zhì)細(xì)胞僅有鱗片層和皮質(zhì)層，并無髓質(zhì)層。

纖維的鱗片層外觀與魚鱗相似，覆蓋在纖維的表面，由角質(zhì)蛋白細(xì)胞組成，每個(gè)細(xì)胞的平均高度為37.5～55.5 μm,平均寬度與厚度分別為35.5～37.6 μm和0.3～2.0 μm。羊毛鱗片多成瓦狀和環(huán)狀，略微偏厚，大約為0.6 μm，纖維鱗片排列較為緊密，間距略小，邊緣略微粗糙，翹起角度偏大，結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，如圖1所示。而羊絨鱗片多呈環(huán)狀，鱗片略薄，大約為0.4 μm，纖維鱗片排列較為稀松，間距略大，邊緣較為光滑，翹起較為平緩，鱗片間的重疊較少，結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單[2]，如圖2所示。

圖1 羊毛掃描電鏡照片F(xiàn)ig.1 SEM image of wool

圖2 羊絨掃描電鏡照片 Fig.2 SEM image of cashmere

纖維的皮質(zhì)層由細(xì)胞間質(zhì)與鱗片層緊密相連，皮質(zhì)層細(xì)胞沿著纖維縱向排列，呈現(xiàn)細(xì)長(zhǎng)的紡錘狀，平均長(zhǎng)度為80～100 μm，平均寬度與厚度分別為2～5 μm和1.2～2.6 μm。按結(jié)構(gòu)可分為正、偏、間皮質(zhì)細(xì)胞。皮質(zhì)層是羊毛與羊絨的主體，羊毛正、偏皮質(zhì)呈現(xiàn)雙側(cè)分布，如圖3所示，并且在長(zhǎng)度方向上轉(zhuǎn)換了方向，羊絨則未換向[3]。

圖3 羊毛正、偏皮質(zhì)雙側(cè)分布Fig.3 Wool fibers were positive and partial cortex distributed bilaterally

1.2 化學(xué)組成成分的同異性

羊毛與羊絨同屬于蛋白質(zhì)纖維，其化學(xué)組成成分極其相似，基本的化學(xué)組成物質(zhì)均為蛋白質(zhì)，由角脘、非角脘和非蛋白質(zhì)(主要包含類脂物及少量多糖類物質(zhì))組成，其中角脘所占比例最高，約為82%[4]。

羊毛與羊絨的大分子均以20多種α-氨基酸構(gòu)成的多縮氨酸鏈為主鏈，經(jīng)水解可得到不同種類的氨基酸,這些氨基酸中以二氨基酸、二羥基酸以及含硫氨基酸為主要成分[5]，具體結(jié)構(gòu)式與含量如表1所示。各纖維大分子之間依靠形成的鹽式鍵、二硫氫鍵和氫鍵等進(jìn)行結(jié)合，呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的空間螺旋結(jié)構(gòu)。

表1 羊毛、羊絨所含α-氨基酸的主要品種與含量Tab.1 Main varieties and contents of α-amino acid contained in wool and cashmere fibers

1.3 品質(zhì)特征的同異性

羊毛與羊絨品質(zhì)特征的同異性表現(xiàn)在纖維長(zhǎng)度、細(xì)度、密度以及卷曲度等方面，具體數(shù)值如表2所示。此外，羊絨的光澤度、輕薄度、柔軟性、防縮絨性和保暖性都比羊毛好，但是羊絨的摩擦因數(shù)、摩擦效應(yīng)、拉伸性能均不如羊毛[6]。

表2 羊毛與羊絨的品質(zhì)特征Tab.2 Quality characteristics of wool fiber and cashmere fiber

2 鑒別技術(shù)

目前常用的羊毛與羊絨的鑒別技術(shù)大致可分為以下幾類：化學(xué)分析法(溶液法、染色法、溶度差異法)、顯微技術(shù)分析法(光學(xué)顯微鏡法、掃描電子顯微鏡法、原子力顯微鏡法)、計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)、生物技術(shù)分析法(DNA分析)技術(shù)、基因芯片技術(shù)、蛋白質(zhì)檢測(cè)技術(shù))和紅外光譜分析技術(shù)。表3示出常用鑒別技術(shù)的特點(diǎn)以及優(yōu)缺點(diǎn)的。

表3 羊毛、羊絨鑒別技術(shù)比較Tab.3 Comparison of identification technology of wool and cashmere

2.1 化學(xué)分析法

2.1.1 溶液法

溶液鑒別法是通過觀察和分析比較2種不同纖維在同一種溶液處理下纖維卷曲度的變化，從而達(dá)到纖維鑒別的目的[7]。

由于羊絨的鱗片厚度與纖維細(xì)度均小于羊毛，所以當(dāng)羊毛與羊絨處于同一處理液中時(shí)，處理液更容易滲透到羊絨中，使得羊絨比羊毛更容易發(fā)生伸展。但溶液法進(jìn)行羊毛與羊絨的鑒別，只適合宏觀形態(tài)的大致鑒別，鑒別精度和準(zhǔn)確度都十分有限[8]。

2.1.2 染色法

羊毛與羊絨均有較好的染色性能。染色法是將羊毛與羊絨放入染色器皿中，加入染料與助劑，在相同的溫度和時(shí)間下進(jìn)行染色，沖洗烘干后進(jìn)行觀察比較，通過對(duì)比羊毛與羊絨表現(xiàn)出來的不同染色性能，進(jìn)行鑒別[9]。趙秀等[10]將羊毛、羊絨以及2種纖維的混合纖維按照相同的染色流程進(jìn)行染色。結(jié)果表明，定性鑒別中羊毛的染色速率更快，染色深度更深，色牢度更好。沈巍等[11]采用計(jì)算機(jī)色彩分析系統(tǒng)作為輔助工具，通過繪制染色曲線，對(duì)比羊毛與羊絨在不同染色條件的上染率，應(yīng)用HSV色彩模型進(jìn)行圖像處理，根據(jù)處理結(jié)果完成羊毛與羊絨的鑒別。

用染色法進(jìn)行羊毛與羊絨的鑒別，其精確度比溶液法稍高。但使用此方法，鑒別的精確度在很大程度上會(huì)受到纖維本身完整性以及染色過程中的染色條件、所用水質(zhì)、助劑、染色劑和染色均勻性的影響，因此鑒別結(jié)果相對(duì)難以控制，并且只適用于未經(jīng)染色的白山羊絨與綿羊毛，局限性較大，不適合廣泛使用。

2.1.3 溶度差異法

羊毛與羊絨同屬于蛋白質(zhì)纖維，纖維的大分子結(jié)構(gòu)中含有堿性和酸性側(cè)基，因此表現(xiàn)出一定的酸性和堿性性質(zhì)。羊毛耐酸、耐堿的程度均高于羊絨，遇到酸堿處理劑時(shí)的損傷比羊絨要小，因此溶度差異法就是根據(jù)羊毛、羊絨在同一酸性或堿性處理劑的條件下表現(xiàn)出的損害程度不同進(jìn)行分類鑒別，一般是通過測(cè)量處理前后纖維質(zhì)量的差異。如采用NaOH和高錳酸鉀分別作為堿性和酸性處理劑，在處理過程中反應(yīng)更加敏感，質(zhì)量損失率更高以及受損傷更加嚴(yán)重的為羊絨[12-13]。

利用溶度差異法鑒別要求羊毛與羊絨的纖維完整性要高，而且會(huì)對(duì)纖維造成很大程度上的不可逆的破壞。

2.2 顯微技術(shù)分析法

2.2.1 光學(xué)顯微鏡法(LM)

光學(xué)顯微鏡法[14]是目前鑒別羊毛與羊絨最普遍的方法之一，主要通過人眼觀察羊毛與羊絨在顯微鏡中的成像，對(duì)比本身的形態(tài)結(jié)構(gòu)以及纖維鱗片結(jié)構(gòu)(纖維細(xì)度、纖維鱗片形狀、邊緣厚度、邊緣翹起程度等)，或是通過逐根測(cè)量屏幕上經(jīng)過放大到一定倍數(shù)的纖維直徑，對(duì)比羊毛與羊絨的直徑范圍進(jìn)行種類劃分。裴燕華等[15]在光學(xué)顯微鏡條件下，分別對(duì)羊毛與羊絨的鱗片結(jié)構(gòu)和纖維直徑進(jìn)行了觀察和測(cè)量，在3種不同鑒別標(biāo)準(zhǔn)GB/T 16988—2013《特種動(dòng)物纖維與綿羊毛混合物含量的測(cè)定》、AATCC 20A—2018 《纖維分析：數(shù)量》及ISO 17751-1—2016 《紡織品 羊絨、羊毛、其他特種動(dòng)物纖維及其混紡織物的定量分析》要求下，對(duì)多根羊毛與羊絨進(jìn)行區(qū)分鑒別，得出在鑒別區(qū)分相同樣數(shù)量的羊毛與羊絨下使用后兩種檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)所用時(shí)間更少，工作效率更高。

但是光學(xué)顯微鏡的放大倍數(shù)約為1 000倍，放大倍數(shù)較低，并且光學(xué)顯微鏡所用的投影法受光線的影響較大，需要在暗室中進(jìn)行，檢驗(yàn)過程較為繁瑣，工作效率較為低下。

2.2.2 掃描電子顯微鏡法(SEM)

掃描電子顯微鏡利用了波長(zhǎng)更短的電子束來替代光學(xué)顯微鏡所用的可見光，使放大倍數(shù)有了很大提高，可以達(dá)到100萬倍左右。采用掃描電子顯微鏡鑒別羊毛與羊絨，主要是使用計(jì)算機(jī)技術(shù)逐根將纖維圖像顯示在電腦屏幕上進(jìn)行測(cè)量，自動(dòng)計(jì)算纖維平均直徑、鱗片密度、厚度、徑高比從而進(jìn)行種類劃分。Wortmann等[16]提出利用掃描電子顯微鏡檢測(cè)纖維鱗片的邊緣高度作為鑒別指標(biāo)，若邊緣高度小于0.6 μm則認(rèn)定為羊絨，否則認(rèn)定為羊毛。我國(guó)是于1994年開始采用掃描電子顯微鏡進(jìn)行羊毛、羊絨的檢測(cè)[17]。

通過對(duì)比分析同一羊毛與羊絨分別在光學(xué)顯微鏡與電子顯微鏡下的細(xì)度檢測(cè)結(jié)果，得出在置信概率為95%的情況下，2種方法所測(cè)結(jié)果精確度差異不大，但光學(xué)顯微鏡的工作效率與檢測(cè)速度均低于電子顯微鏡[18]。

2.2.3 原子力顯微鏡法(AFM)

原子力顯微鏡擁有原子級(jí)的分辨率，其橫向分辨距離和縱向分辨距離分別為0.2 nm和0.1 nm。原子力顯微鏡是通過探針和羊毛與羊絨表面原子間力的變化，測(cè)試表面形貌特征，并根據(jù)所得的纖維圖像以及局部表面結(jié)構(gòu)(鱗片形狀、結(jié)構(gòu)、厚度、排列情況、傾斜角度等)進(jìn)行分類鑒別。通過對(duì)AFM形貌圖進(jìn)行對(duì)比分析，證明羊絨鱗片厚度小于羊毛；羊絨鱗片邊緣傾斜角度最大，拉細(xì)羊毛居中，羊絨最小[19]。原子力顯微鏡在羊毛與羊絨鑒別檢測(cè)方面有較大的優(yōu)勢(shì)，可以得到試樣表面的高分辨率的三維立體形貌圖像，值得進(jìn)一步探究開發(fā)，可以挖掘更多的鑒別指標(biāo)進(jìn)行更為準(zhǔn)確的鑒別。

2.2.4 顯微技術(shù)分析法小結(jié)

當(dāng)下在羊毛與羊絨的檢測(cè)方法中，顯微鏡法依舊占有很大的比重。顯微鏡法操作簡(jiǎn)便、容易上手，并可對(duì)羊毛與羊絨進(jìn)行無損鑒別。但是經(jīng)過染料、化學(xué)試劑或機(jī)械外力作用的纖維外觀形態(tài)會(huì)發(fā)生變化，使用顯微鏡鑒別容易引起誤判。因此，顯微鏡鑒別法適合鑒別未經(jīng)染色、未受損害的羊毛與羊絨[20]。此外，使用顯微技術(shù)分析法對(duì)羊毛與羊絨進(jìn)行準(zhǔn)確度高的鑒別，對(duì)檢驗(yàn)人員的專業(yè)程度具有很高的要求[21]，受人為因素的影響過大。

2.3 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)是借助所得的顯微圖像，通過圖片預(yù)處理將一系列顯示纖維特征(如纖維直徑、鱗片密度、邊緣厚度、形狀、周長(zhǎng)等)的圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，在經(jīng)過特征提取和特征選擇之后，由模式識(shí)別算法對(duì)此進(jìn)行特征匹配，進(jìn)而完成分類鑒別[22]。Robson等[23]實(shí)現(xiàn)了用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)比分析羊毛與羊絨表面形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)無損鑒別，而在此過程之中，最重要的一步便是采用分類器進(jìn)行特征匹配。目前應(yīng)用于羊毛與羊絨鑒別的分類算法有貝葉斯分類法、支持向量機(jī)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

2.3.1 貝葉斯分類法(NBC)

貝葉斯分類法是以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，主要實(shí)現(xiàn)對(duì)2類不同數(shù)據(jù)的分類鑒別[24]。設(shè)2類樣本A1、A2的特征集為x；各特征參數(shù)記為xi(i=1,2,…)；若未知樣本屬于Ⅰ類，則記為A1，若屬于Ⅱ類，則記為A2。對(duì)于每一各待測(cè)樣本而言，P(Ai|x)(i=1,2,…)為每一待測(cè)樣本的特征向量為x=(x1,x2,…,xi)時(shí)，待測(cè)樣本屬于A的條件概率，則：

若P(A1|x)>P(A2|x)則為Ⅰ類；若P(A1|x)

假定2類樣本的概率相同，即P(A1)=P(A2),參數(shù)指標(biāo)為xi(i=1,2,…)相互獨(dú)立服從高斯分布，則由貝葉斯定理可得：

式中：P(Ai)(i=1,2,…)為待測(cè)樣本屬于A的條件概率；P(x|Ai)為每一待測(cè)樣本屬于A時(shí)特征向量為x=(x1,x2,…,xi)的條件概率；P(x)為特征集為x的條件概率。

采用貝葉斯算法作為分類器進(jìn)行羊毛與羊絨鑒別，首先對(duì)顯微鏡獲取的纖維圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，然后從中提取纖維的形態(tài)特征信息或者紋圖特征信息作為特征參數(shù)，進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化之后利用貝葉斯分類算法建立相應(yīng)的貝葉斯模型[25]。

貝葉斯分類算法較為簡(jiǎn)單，分類效率比較穩(wěn)定。但建立貝葉斯分類模型，需假設(shè)各個(gè)屬性之間相互獨(dú)立，而羊毛與羊絨之間的相關(guān)度較高，很多特征參數(shù)之間(如長(zhǎng)度、細(xì)度、鱗片高度、厚度等)均有一定的交叉，使得分類結(jié)果的準(zhǔn)確率受到很大的影響。

2.3.2 支持向量機(jī)(SVM)

支持向量機(jī)是由V.Vapnik提出，從數(shù)據(jù)樣本中尋找一個(gè)最優(yōu)超平面來對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行較好分割，使分類面的間距最大化[26]。

支持向量機(jī)主要解決二值分類的模式識(shí)別問題，而羊毛與羊絨的鑒別問題正好就是一個(gè)二值分類的問題。將羊毛與羊絨的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征以及鱗片特征(如纖維直徑、鱗片厚度、細(xì)度、密度以及徑高比等)作為特征的數(shù)據(jù)樣本，利用支持向量機(jī)進(jìn)行有監(jiān)督的分類鑒別，鑒別結(jié)果準(zhǔn)確度可達(dá)到90%以上[27-28]。但是支持向量機(jī)主要解決的手段是利用二次規(guī)劃的方法，需要設(shè)計(jì)n(樣本數(shù))階矩陣的計(jì)算，因此當(dāng)需要檢測(cè)的樣本數(shù)量很大時(shí)，其檢測(cè)的效率就會(huì)大大降低。

2.3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為鏈接模型，它是一種進(jìn)行分布式并行信息處理的數(shù)學(xué)模型[29],由若干種神經(jīng)元(簡(jiǎn)單單元)構(gòu)成,一般包含輸入層、隱層和輸出層。

通過對(duì)顯微鏡下所得圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理，提取2種纖維的長(zhǎng)度、細(xì)度、鱗片厚度、周長(zhǎng)、面積、徑高比以及邊緣特征等作為特征參數(shù)，將纖維的特征參數(shù)作為輸入值經(jīng)過輸入層節(jié)點(diǎn)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再通過中間層的隱層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算分析和轉(zhuǎn)換傳遞，最后由輸出層結(jié)點(diǎn)輸出分類鑒別結(jié)果，完成2種纖維的分類鑒別[30-31]。在此過程之中，通過數(shù)據(jù)集中各個(gè)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練來建立各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的各個(gè)鏈接，因此可見數(shù)據(jù)集越大、數(shù)據(jù)越多節(jié)點(diǎn)之間所建立的鏈接就越緊密，強(qiáng)度就越大，就越接近于真實(shí)情況，所得的結(jié)果準(zhǔn)確度就越高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型就如同一個(gè)“黑箱模型”，無法進(jìn)行人為的隨時(shí)調(diào)控，因此需要用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷調(diào)節(jié)，建立最接近于真實(shí)情況的鏈接，提高鑒別的準(zhǔn)確度。

2.3.4 計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)小結(jié)

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)為羊毛與羊絨的鑒別技術(shù)提供了很大的研究和發(fā)展空間。3種常用的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別算法之中，貝葉斯算法最為簡(jiǎn)單，但鑒別準(zhǔn)確率不如其他2種算法，而支持向量機(jī)算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確率均與待檢測(cè)樣本的數(shù)據(jù)量有關(guān)。若只需對(duì)個(gè)別羊毛與羊絨進(jìn)行分類鑒別；可選用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類鑒別，若所需鑒別的纖維數(shù)量很大，則可以選取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類鑒別。計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)在很大程度上不僅解決了化學(xué)分析手段對(duì)纖維造成損傷的問題，也解決了顯微鏡法人眼識(shí)別的主觀誤差，因此很值得進(jìn)一步的深入研究。

2.4 生物技術(shù)

生物技術(shù)鑒別法是根據(jù)不同生物的DNA分子特征具有一定的差別的原理進(jìn)行纖維的分類鑒別。羊毛與羊絨來自不同的動(dòng)物，因此檢測(cè)DNA的種間差異性就成為鑒別羊毛與羊絨的方法之一[32]。近年來，隨著生物技術(shù)的逐步發(fā)展，在羊毛與羊絨鑒別上的應(yīng)用也越來越廣泛。目前應(yīng)用于羊毛與羊絨鑒別的生物技術(shù)手段有DNA分析技術(shù)、基因芯片技術(shù)和蛋白質(zhì)檢測(cè)技術(shù)。

2.4.1 DNA分析技術(shù)

DNA分析技術(shù)的關(guān)鍵也是難點(diǎn)在于DNA的提取[33]，全基因組擴(kuò)增技術(shù)(PCR)就是針對(duì)毛干線粒體中核DNA含量較少的問題，通過使用PCR擴(kuò)增的技術(shù)手段，盡大程度上擴(kuò)充基因組中DNA的含量，降低DNA提取的難度。Subramanian等[34]利用了該基因擴(kuò)增手段，對(duì)羊毛與羊絨的基因組DNA進(jìn)行擴(kuò)充，隨后結(jié)合限制性片段長(zhǎng)度多態(tài)性聚合酶鏈反應(yīng)(PCR-RFLP)技術(shù)，通過分析DNA細(xì)胞色素b的基因保守區(qū)域的單核苷酸的多態(tài)性進(jìn)行羊毛與羊絨的分類鑒別。金美菊等[35]利用羊毛與羊絨線粒體DNA堿基排列順序的差別，擴(kuò)大研究樣本，對(duì)多種不同產(chǎn)地的羊毛與羊絨以及不同比例的混合纖維進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，對(duì)不同纖維采用的引物是不同的，因此可以更加有針對(duì)性地選擇引物來提高檢驗(yàn)的靈敏度和準(zhǔn)確性[36]。

熒光定量PCR法不僅在PCR-RFLP法的基礎(chǔ)上提高了準(zhǔn)確度，減少了污染，而且還實(shí)現(xiàn)了一定程度上的相對(duì)定量檢測(cè)[37]。曾少靈等[38]采用了熒光定量PCR技術(shù)手段比較線粒體細(xì)胞色素b的基因序列，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了牛、山羊和綿羊3種動(dòng)物源性成分的分類鑒別。陳國(guó)培等[39]通過對(duì)羊毛與羊絨熒光PCR檢測(cè)體系的建立，確立了此技術(shù)方法較好的特異性和靈敏度。TANG等[40]收集了不同產(chǎn)地和年齡段的羊毛與羊絨纖維，利用熒光定量PCR技術(shù)對(duì)羊絨與羊毛不同的線粒體DNA區(qū)段特異性引物探針進(jìn)行設(shè)計(jì)，建立已知含量標(biāo)準(zhǔn)混合物的定量標(biāo)準(zhǔn)曲線，在羊毛與羊絨定性鑒別的基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了定量鑒別。

2.4.2 基因芯片技術(shù)

在利用基因芯片技術(shù)鑒別的過程中，探針的特異性和引物的通用性是成功建立基因芯片檢測(cè)鑒別技術(shù)的關(guān)鍵[41]。Hamlyn等[42]首次利用了探針雜交技術(shù)，設(shè)計(jì)了結(jié)合羊毛DNA的特異性探針，從而可以區(qū)分羊毛與其他動(dòng)物纖維。呂雪峰等[43]利用了羊毛與羊絨DNA的特點(diǎn)和基因芯片核酸分子雜交原理，對(duì)通用引物擴(kuò)增區(qū)間設(shè)計(jì)出一對(duì)用于分類鑒別的基因探針，實(shí)現(xiàn)羊毛與羊絨的鑒別。

與PCR技術(shù)相比，基因芯片技術(shù)的通量更高，檢測(cè)速度更快，特異性也更強(qiáng)；但是所需成本也更高，并且實(shí)驗(yàn)的前期處理相當(dāng)繁瑣，因此并未廣泛推廣。

2.4.3 蛋白質(zhì)檢測(cè)技術(shù)

羊毛與羊絨的主要構(gòu)成成分均為蛋白質(zhì)，占到總質(zhì)量的90%～95%；而任意一種不同的蛋白質(zhì)都有一個(gè)特有的、可以區(qū)別于其他不同物質(zhì)的氨基酸序列[44]，因此蛋白質(zhì)檢測(cè)技術(shù)就是通過技術(shù)手段對(duì)獲取到的不同蛋白信息進(jìn)行對(duì)比分析，達(dá)到對(duì)不同物質(zhì)進(jìn)行鑒別的目的。Tonett等[45]通過蛋白質(zhì)免疫反應(yīng)對(duì)羊毛與羊絨進(jìn)行鑒別分析。Paolella等[46]結(jié)合了高分辨質(zhì)譜和定量蛋白質(zhì)組技術(shù)，通過對(duì)纖維蛋白分子標(biāo)志物的分析，對(duì)羊絨、羊毛和牦牛毛蛋白質(zhì)分子組成進(jìn)行了對(duì)比分析。Claudia等[47]采用了檢測(cè)蛋白質(zhì)指紋圖譜的方法，對(duì)一系列來自不同產(chǎn)地的動(dòng)物纖維進(jìn)行鑒別分析，驗(yàn)證了此方法的合理性。楊阿芳等[48]結(jié)合化學(xué)標(biāo)記法和液相色譜串聯(lián)高分辨質(zhì)譜，解析蛋白質(zhì)分子，結(jié)合PRM技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了羊絨的成分定量檢測(cè)。

2.4.4 生物技術(shù)小結(jié)

目前，生物技術(shù)鑒別方法是用于識(shí)別羊毛與羊絨的比較好的方法之一，特異性好，多態(tài)性強(qiáng)，但其成本較高。此外，雖然使用PCR擴(kuò)充手段可以擴(kuò)充DNA的含量，但是DNA的提取還是相對(duì)較困難，尤其是樣品經(jīng)過染色及后整理受到損壞后很難提取到DNA。在對(duì)纖維染色的過程中，對(duì)纖維的DNA會(huì)造成一定的破壞。羊毛與羊絨的蛋白質(zhì)組同源性又極高,因此DNA分析技術(shù)的應(yīng)用還存在一定局限性，適合檢測(cè)未經(jīng)受損且完整性高的羊毛與羊絨。

2.5 紅外光譜分析技術(shù)

紅外光譜分析技術(shù)是近些年才提出的實(shí)現(xiàn)羊毛與羊絨的分類鑒別技術(shù)。樣品在連續(xù)、不同頻率的紅外光照射下，在被吸收的光的波長(zhǎng)或是波數(shù)的位置會(huì)出現(xiàn)相對(duì)應(yīng)的吸收峰。通過對(duì)比分析判定纖維的分子結(jié)構(gòu)以及化學(xué)組成，進(jìn)而對(duì)纖維種類進(jìn)行定性鑒別。由于吸光度與樣品的厚度和濃度在一定范圍內(nèi)成正比，因此吸光度光譜也可以用于纖維含量的定量分析。

目前利用紅外光譜分析技術(shù)對(duì)羊毛與羊絨進(jìn)行鑒別的方法中應(yīng)用最多的為近紅外光范圍，Sun等[49]研究近紅外(NIR)光譜學(xué)并提出了更為精確的光譜模式識(shí)別方法，開發(fā)了基于新方法的便攜式紡織品分析儀。通過處理分析檢測(cè)所得的近紅外光譜圖得到相應(yīng)的化學(xué)組成信息，合理建立相對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，完成了羊毛與羊絨的定性鑒別研究[50]。

近紅外光譜分析技術(shù)相比于生物鑒別技術(shù)操作更加簡(jiǎn)便，所需檢測(cè)時(shí)間更短，人工成本也更低，但是近紅外光的波長(zhǎng)比中紅外光的波長(zhǎng)要短得多，平均要短一個(gè)數(shù)量級(jí)，因此若使用溴化鉀壓片進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)粉末的細(xì)度要求極高，否則所得光譜基線就會(huì)出現(xiàn)十分嚴(yán)重的傾斜，所需的樣品用量也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中紅外，所得壓片厚度較大，難呈透明狀。因此，利用近紅外光譜分析技術(shù)目前大都是用于纖維的定性鑒別檢測(cè)，不宜進(jìn)行混合纖維的定量分析。由此，可以利用波數(shù)范圍為4 000～400cm-1(中紅外)或125 000～350cm-1(近、中紅外)的傅里葉變換紅外光譜分析技術(shù)進(jìn)行羊毛與羊絨的定量分析，其波長(zhǎng)比近紅外光長(zhǎng)得多，所需樣品用量和對(duì)粉末細(xì)度的要求程度都低于近紅外光，因此傅里葉變換紅外光譜技術(shù)更適合使用溴化鉀壓片進(jìn)行混合纖維的定量分析。不僅如此，還可以采用不同于現(xiàn)在單一特征峰進(jìn)行比較的多峰技術(shù)，對(duì)羊毛與羊絨紅外光全譜峰值進(jìn)行比較和分析，提取更具有代表性和更為全面的物質(zhì)信息，結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，可以極大地提高羊毛與羊絨鑒別的準(zhǔn)確性。

3 結(jié)束語

經(jīng)過對(duì)多種羊毛與羊絨鑒別技術(shù)的比較發(fā)現(xiàn)：化學(xué)分析法雖然操作簡(jiǎn)便，但精確度低，對(duì)纖維損害度大；顯微技術(shù)分析法對(duì)纖維損害度小，但檢測(cè)速度較慢，受人為因素影響過大；生物技術(shù)準(zhǔn)確性高，但普適性不強(qiáng)；計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)檢測(cè)效率高，但無法進(jìn)行定量鑒別；紅外光譜分析技術(shù)對(duì)纖維損害度小、鑒別效率高、操作簡(jiǎn)便、可以進(jìn)行定量鑒別，具有很好的發(fā)展前景。但是目前紅外光譜分析技術(shù)鑒別羊毛與羊絨還存在樣本數(shù)據(jù)不充分，單一特征峰比較精確度不足，以及常用近紅外不宜進(jìn)行混合纖維含量鑒別等缺陷，因此需要做到以下幾點(diǎn)以提高羊毛與羊絨鑒別的準(zhǔn)確性和鑒別效率：

①進(jìn)一步擴(kuò)充樣本含量，采用多數(shù)不同地區(qū)不同種類的羊毛與羊絨進(jìn)行檢測(cè)與分析。

②有針對(duì)性地選用現(xiàn)有鑒別技術(shù)。如若工作量較小鑒別精確度要求很高且不計(jì)鑒別成本，則可以選用生物技術(shù)；若工作量較大，注重鑒別效率，則可以選用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)；若需要對(duì)羊毛羊絨混合纖維進(jìn)行定量鑒別，則可以選用紅外光譜分析技術(shù)。

③將現(xiàn)有鑒別技術(shù)和數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行有效結(jié)合。如將電子顯微鏡法與圖像處理和數(shù)據(jù)處理技術(shù)結(jié)合，提高鑒別效率；將紅外光譜分析技術(shù)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合，提高羊毛與羊絨鑒別的準(zhǔn)確度。