費 靜,黃 鈺,陳 曉,劉 芳,魏孟媛

(上海海關(guān)工業(yè)品與原材料檢測技術(shù)中心,上海 200135)

特種動物纖維指自動物毛囊生長、具有多細胞纖維結(jié)構(gòu)、由角蛋白組成的纖維。市場上常見的特種動物纖維有山羊絨、綿羊毛、牦牛絨、駝絨(毛)、羊駝絨(毛)等。利用動物的毛皮制成的服裝即為皮草,但近年來,全球范圍內(nèi)掀起一股反皮草浪潮。2021年,以色列成為首個終止皮草銷售的國家[1],美國和其他西方國家也相繼頒布皮草禁令。出于道德及動物權(quán)益考慮,時尚界各大奢侈品牌也紛紛響應(yīng),實施零皮草措施。然而,隨著紡織織造技術(shù)的發(fā)展以及消費者對高品質(zhì)生活的不斷追求,越來越多稀有動物的纖維被添加到紡織面料中,如貂絨、狐貍絨、貉子毛、青根貂絨、毛絲鼠絨等[2]。當(dāng)纖維脫離了毛皮皮板,原本就復(fù)雜的特種動物纖維種屬鑒別難度提升。

一般實驗室特種動物纖維的檢測主要借助顯微鏡/電鏡等光學(xué)放大設(shè)備,根據(jù)纖維的外觀形態(tài)作出判定。纖維外觀形態(tài)包括纖維鱗片形態(tài)、間距、厚度、色素和髓腔等。物種親緣關(guān)系越近,纖維的外觀形態(tài)越相似,鑒別難度也越大。比較典型的有山羊絨與綿羊毛、紫羊絨與牦牛絨,再加上色素、染料、人為造假和摻假等因素的干擾,檢測人員面臨的挑戰(zhàn)也就越大[3-6]。

國際山羊絨與駝毛制造商協(xié)會(CCMI)每年在全球范圍內(nèi)組織特種動物纖維定性定量的比對試驗(Round Trial),旨在提高各檢測實驗室的分辨和檢測能力。從歷年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,混合了多產(chǎn)地的山羊絨的定量中,牦牛絨和紫山羊絨混合物的定量最容易出錯,而此類纖維混合物也是不良商家以次充好、謀求高利潤的原料。由于山羊絨可能存在形態(tài)變異,我國現(xiàn)行的標(biāo)準(zhǔn)GB/T 29862—2013《紡織品 纖維含量的標(biāo)識》中規(guī)定,當(dāng)山羊絨含量達95%以上,疑似羊毛≤5%的產(chǎn)品可標(biāo)注為100%山羊絨,對于純山羊絨或全山羊絨,檢測機構(gòu)有時也無法給出準(zhǔn)確定量,所以不法分子常利用這一點謀取不當(dāng)利益,侵害消費者權(quán)益。

檢測人員通過研究并不斷完善原有的外觀形態(tài)檢測方法來識別特種動物纖維,但這類檢測方法對檢測人員的要求比較高,檢測人員的經(jīng)驗和辨別能力決定了檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性,結(jié)果具有主觀性。隨著技術(shù)的發(fā)展,自動圖像識別法、皮質(zhì)細胞分離法、DNA檢測、蛋白分析、近紅外光譜檢測法相繼應(yīng)用于纖維檢測識別。近年來隨著機器學(xué)習(xí)的高速發(fā)展,結(jié)合圖像識別的自動智能圖像檢測法也應(yīng)運而生,在檢測速度和準(zhǔn)確度的提升方面有了質(zhì)的飛躍。本文聚焦近年特種動物纖維檢測技術(shù)的進展,分析比較各類方法的優(yōu)缺點,以期為廣大檢測人員提供參考信息。

1 顯微鏡法

顯微鏡法是傳統(tǒng)的纖維檢測手段,分為光學(xué)顯微鏡法和掃描電鏡法,也是大多數(shù)實驗室最常用的方法。這類方法最直觀,但對檢測人員的檢測技術(shù)、檢測經(jīng)驗要求很高,所得檢測結(jié)果具有一定的主觀性。

鄂爾多斯羊絨集團技術(shù)中心牽頭修訂ISO 17751《紡織品 羊絨、羊毛、其他物種動物纖維及其混合物定量分析》等系列標(biāo)準(zhǔn),并參考ISO 17751制定了GB/T 40905.1—2021《紡織品 山羊絨、綿羊毛、其他特種動物纖維及其混合物定量分析 第1部分:光學(xué)顯微鏡法》和GB/T 40905.2—2022《紡織品 山羊絨、綿羊毛、其他特種動物纖維及其混合物定量分析 第2部分:掃描電鏡法》。依托鄂爾多斯羊絨集團豐富的資源,在GB/T 40905.1—2021和GB/T 40905.2—2022的附錄中增加了大量常見特種動物纖維的高清圖片,包括典型和變異的山羊絨以及蒙古、伊朗、阿富汗等國家的山羊絨、綿羊毛與各類改性綿羊毛的高清圖片。文字結(jié)合圖示,對完善檢測人員的認(rèn)知,提高判斷力具有重要作用。

楊桂芬等[7]依托國家質(zhì)檢總局中國山羊絨資源和品質(zhì)調(diào)查科技項目,對我國16個主要產(chǎn)絨區(qū)和3個國內(nèi)規(guī)模最大的種羊場共計105批有代表性的山羊絨的主要品質(zhì)指標(biāo)進行了檢測分析,系統(tǒng)總結(jié)了中國山羊絨直徑與鱗片結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系、山羊絨外觀形態(tài),分析探討了如何正確鑒別山羊絨與綿羊毛纖維。然而,氣候、地域、飲食等因素均會對動物纖維,尤其是山羊絨的外觀形態(tài)造成較大的影響。遼寧絨山羊以其生長快、產(chǎn)絨量大的特點,在全國得到大力推廣并廣泛用于育種和改良[8],被育種專家譽為“中國絨山羊之父”。然而,牧民片面追求高產(chǎn),忽視了對絨山羊品種的保護,經(jīng)過多代的混養(yǎng)雜交,山羊絨纖維的直徑、鱗片的形態(tài)均發(fā)生了變化。

盧開新等[5]針對光學(xué)顯微鏡下牦牛絨與山羊絨、綿羊毛難分辨的問題,使用黑色牦牛絨、褐色牦牛絨、青色牦牛絨、白色牦牛絨與白色山羊絨、紫山羊絨、綿羊毛進行對比,以圖片配合詳細描述文字的形式,對檢測人員進行各類樣品知識的補充,提高其辨別能力。

曾有娣等[9]在2023年7月召開的國際山羊絨檢測技術(shù)研討會上通過大量圖片和文字的提煉,分享了山羊絨、牦牛絨、駱駝絨經(jīng)脫色處理后的形態(tài)特征,強調(diào)可通過纖維的條干均勻性,表面色素的顏色和分布,邊緣光滑度,纖維的圓潤度、光澤、直徑等多方面因素綜合考慮判定纖維類型,必要時需要結(jié)合使用光學(xué)顯微鏡和電子顯微鏡,但剝色后鱗片完整度和纖維色素都會遭到不同程度破壞,檢測人員仍難以區(qū)分。北京和眾視野科技有限公司開發(fā)了采用CMOS數(shù)碼攝像頭和特殊波段濾波器實現(xiàn)無損剝色的技術(shù),該方法對大部分常見帶色素纖維或染有深色染料的纖維均有效[10]。

基于圖像的主觀判斷檢測法,可通過提高儀器設(shè)備分辨力、擴充樣本量來提高檢測人員辨別力,通過大量比對、能力驗證等手段不斷校準(zhǔn)目光,進而提高檢測能力。

2 分子生物學(xué)檢測法

2.1 DNA檢測

20世紀(jì)90年代,DNA檢測技術(shù)開始用于鑒別特種動物纖維。DNA檢測技術(shù)用于動物纖維鑒別關(guān)鍵的第1步是要從毛發(fā)中抽提到足夠多且相對完整的DNA。過去的研究集中在基因組DNA上,而毛干中基因組DNA的拷貝數(shù)相對較少,限制了這一技術(shù)在經(jīng)過染整處理的樣品中的應(yīng)用[2]。

2004年,科研人員將目光聚焦到易于獲得且在毛干細胞中大量存在的線粒體DNA,并使用聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)(PCR)擴增,聯(lián)合限制性酶切技術(shù)(PCR-RFLP)實現(xiàn)了山羊絨和綿羊毛的定性鑒別[11],但這種方法相對繁瑣,酶切后需配合電泳對片段進行確認(rèn),未能大面積推廣。Kirsten等[12]針對山羊、綿羊、駱駝和牦牛的線粒體DNA片段以及牦?；蚪MDNA的物種特性片段設(shè)計了特異性引物和探針,實現(xiàn)了這4個物種纖維的鑒別。

靈敏度高的熒光定量PCR技術(shù)的發(fā)展加速了DNA檢測技術(shù)在動物纖維鑒別中的商業(yè)應(yīng)用,如Tang等[13]利用山羊和綿羊線粒體12srRNA基因上的差異,建立了基于熒光定量PCR技術(shù)的山羊絨和綿羊毛定量檢測方法,采用了不同產(chǎn)地的山羊絨和羊毛對該方法的定量準(zhǔn)確性進行了驗證,且對山羊絨和綿羊毛混合物進行了定量檢測,證實了該方法的可行性。根據(jù)該研究成果制訂的GB/T 36433—2018《紡織品 山羊絨和綿羊毛的混合物DNA定量分析 熒光PCR法》于2019年開始實施。但該方法不適用于回用山羊絨制品的檢測,原因是混合組分里的山羊絨經(jīng)多次脫色、染色處理后會造成DNA鏈的斷裂,山羊絨和綿羊毛經(jīng)不同的處理后斷裂程度不一致會出現(xiàn)定量偏差。

呂蓉等[14]通過設(shè)計針對鵝和鴨的物種特異性引物和TaqMan探針,建立了羽絨制品的定量標(biāo)準(zhǔn)曲線,并使用不同產(chǎn)地的鵝絨鴨絨混合物進行驗證,均得到較好結(jié)果。由于羽絨產(chǎn)品通常只經(jīng)過除灰、水洗等加工工藝,無需進行染色處理,因而該方法的適用性廣,其準(zhǔn)確度主要取決于取樣是否具有代表性。

微芯片結(jié)合定量PCR(Microchip qPCR)技術(shù)因其反應(yīng)時間短、DNA用量少,在檢測領(lǐng)域顯示出了強大的優(yōu)勢。Gill等[15]利用該技術(shù)改進了山羊絨和綿羊毛的定量檢測方法。某些經(jīng)極端條件處理的染色樣品由于DNA遭到破壞,抽提得到的完整的DNA片段非常有限,傳統(tǒng)real-time PCR技術(shù)無法檢測,而Microchip qPCR 可以檢測到單個拷貝的DNA,大大提高了檢測成功率。

2.2 蛋白多肽分析

特種動物纖維主要由角蛋白組成,由外胚層細胞分化而來。DNA中存在的物種差異,也會表現(xiàn)到翻譯的蛋白質(zhì)中,有研究表明角蛋白相關(guān)基因的多核苷酸多態(tài)性性質(zhì)影響了纖維的性狀[16]。大量二硫鍵的存在使得角蛋白比DNA更穩(wěn)定耐受,來源也更為豐富,為特種動物纖維的種屬鑒別提供了合適的新靶標(biāo)。

角蛋白分子量大,不易消化溶解,需經(jīng)處理形成分子量較小的多肽后再使用質(zhì)譜識別差異,進而區(qū)分不同的物種。Paolella等[17]利用山羊絨、綿羊毛、牦牛絨特異的多肽片段,使用超高效液相色譜-電噴霧質(zhì)譜(UPLC/ESI-MS)建立了定性定量檢測方法,該方法可實現(xiàn)定量檢測,但相對而言角蛋白的溶解消化時間偏長,整個檢測流程需5 d。Yukari等[18]利用基質(zhì)輔助激光飛行時間質(zhì)譜(MALDI-TOF-MS)技術(shù)對動物纖維進行鑒別,除山羊絨、綿羊毛、牦牛絨3種纖維外,還實現(xiàn)了馬海毛、駱駝絨、安哥拉兔毛、羊駝毛的定性鑒別,并使用染色和氯漂的樣品進行了驗證。該實驗室還開發(fā)了利用液相色譜質(zhì)譜(LC-MS)定性鑒別牛皮、馬皮、豬皮、山羊皮、綿羊皮和鹿皮的方法[19]。Kim等[20]利用MALDI-TOF-MS技術(shù)進行山羊絨和牦牛絨物種特性的多肽指紋圖譜的研究,開發(fā)了二者的定量檢測方法。

ISO 20418《紡織品 某些動物毛纖維的定性和定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析》系列標(biāo)準(zhǔn)是借助蛋白質(zhì)組分析,使用儀器分析實現(xiàn)特種動物纖維定性定量的系列標(biāo)準(zhǔn)。該系列共有3個方法標(biāo)準(zhǔn),分別使用LC-ESI-MS、MALDI-TOF-MS、LC-MS進行檢測[21-23]。LC-ESI-MS、MALDI-TOF-MS使用還原劑溶解角蛋白,LC-MS采用胰酶處理直接溶解角蛋白的方法,簡化了提取過程,降低了處理成本,且LC-MS方法在紡織品有毒有害物的檢測中也會使用,無須購買專門的檢測設(shè)備。LC-ESI-MS、MALDI-TOF-MS方法對應(yīng)的GB/T 42699.1—2023《紡織品 某些動物毛纖維蛋白質(zhì)組定性和定量分析 第1部分 還原蛋白質(zhì)多肽分析液相色譜:質(zhì)譜(LC-ESI-MS)法》和GB/T 42699.2—2023《紡織品 某些動物毛纖維蛋白質(zhì)組定性和定量分析 第2部分:還原蛋白質(zhì)多肽分析基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(MALDI-TOF-MS)法》均已發(fā)布待實施。GB/T 42699.2—2023制訂過程中,利用MALDI-TOF-MS技術(shù)找到了藏羚羊絨的多肽特征標(biāo)記,建立了藏羚羊絨的多肽檢測法[24],為打擊走私,保護珍稀物種提供了技術(shù)支撐。

3 光譜法

光譜分析具有快速簡便、重復(fù)性佳、無污染的特點,目前已廣泛應(yīng)用于畜牧業(yè)、化工、食品藥品分析等領(lǐng)域。吳桂芳等[25]研究了山羊絨與細支綿羊毛的可見/近紅外光譜的特點,提出了應(yīng)用主成分分析(PCA)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)進行種屬鑒別的方法,并建立了山羊絨、綿羊毛分析模型。但該研究建模樣品數(shù)僅為30,且其驗證全部準(zhǔn)確的16個樣品是未經(jīng)染色的純種動物纖維,缺乏實際商業(yè)產(chǎn)品的驗證數(shù)據(jù)。劉心如等[26]利用可見/近紅外漫反射光譜對動物纖維的主成分進行馬氏距離判別分析,成功實現(xiàn)了對山羊絨/綿羊毛2組分、山羊絨/綿羊毛/駝絨3組分的定性定量檢測,但該研究所用的樣品均來自甘肅地區(qū),品種也相對單一,模型的廣譜性有一定的局限性。Zoccola等[27]使用軟獨立分類模型(Soft Independent Modelling by Class Analogy)建立了山羊絨和綿羊毛的定量檢測方法,該方法可用于山羊絨原料的質(zhì)量把控和粗略定量。Zhou等[28]在特征譜上找到了6個針對山羊絨和綿羊毛差異比較大的特征波段,建立了定量檢測方法,并建議可通過多次測量不同點取平均值來減小誤差。

甄歡等[29]采用變溫傅里葉變換衰減全反射紅外光譜技術(shù)(ATR-FTIR) ,在293～393 K 的溫度范圍內(nèi)分別研究了山羊絨和綿羊毛的變溫紅外光譜,得出了綿羊毛熱穩(wěn)定性較差的結(jié)論[27],拓展了變溫紅外光譜技術(shù)在天然毛紡材料分析方面的研究范圍。Sharma等[30]使用了近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)(PLS-DA模型),實現(xiàn)了藏羚羊絨和其相近毛絨制品的鑒別,與光學(xué)顯微鏡法和DNA檢測法相比,該方法具有無損、快速的特點,為野生動物司法鑒定提供了新的思路。

4 自動圖像識別

顯微鏡法和掃描電鏡法進行特種動物纖維的鑒別本質(zhì)上是依賴于檢測人員經(jīng)驗的圖像識別方法。每位檢測員熟知的樣本量是有限的,檢測結(jié)果會不可避免地存在主觀性。彭偉良等[31]利用山羊絨和細支綿羊毛的SEM照片進行數(shù)字化處理,根據(jù)2種纖維的形態(tài)特點構(gòu)建分類識別方法。談峰等[32]利用電鏡照片對纖維圖像特征參數(shù)信息進行了細化研究,根據(jù)羊絨鱗片形態(tài)結(jié)構(gòu)的不同構(gòu)建了鑒別模型,建立了不同產(chǎn)區(qū)羊絨圖譜數(shù)據(jù)庫和毛絨纖維鑒別模型,以上研究實現(xiàn)了對具有明顯特征纖維的自動識別,但對于商業(yè)應(yīng)用還有較遠的距離。

隨著圖像技術(shù)和人工智能技術(shù)的高速發(fā)展,運用圖像處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)結(jié)合實現(xiàn)自動識別已成為山羊絨纖維鑒別技術(shù)研究的發(fā)展趨勢。從明芳等[33]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了羊絨羊毛纖維識別模型,通過大量山羊絨及綿羊毛纖維顯微圖片樣本的訓(xùn)練,提高了鑒別的準(zhǔn)確度,為實現(xiàn)自動識別奠定了基礎(chǔ)。Linden等[34]采用視頻的方式采集數(shù)據(jù)進行纖維圖像處理,以纖維顏色、纖維邊界、鱗片溝槽、鱗片方向、鱗片邊界等作為特征集并嘗試了啟發(fā)式纖維識別和深度學(xué)習(xí)纖維識別(CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))2個分類器,結(jié)合2個分類器輸出最終結(jié)果,對于2個分類器給出的不一致判斷,采取人工干預(yù),通過大量樣品的訓(xùn)練,進一步提高檢測精度。鐘躍崎等[35]對六大類、60 000余張纖維樣本圖片進行神經(jīng)卷積網(wǎng)絡(luò)的篩選和驗證,設(shè)計了1個訓(xùn)練時間相對少、召回率高的模型,鑒別準(zhǔn)確率在95%以上。

圖像處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)結(jié)合的識別方法需要收集海量的纖維樣本進行機器訓(xùn)練學(xué)習(xí),樣本是否有代表性關(guān)系到判定結(jié)果的準(zhǔn)確性。這類方法本質(zhì)上依舊是利用纖維外觀形態(tài)對其種屬進行判別,對于某些天然或者人為處理造成的外觀形態(tài)極其相似無法辨別的纖維的識別能力仍需提高。但纖維檢測的自動化,排除了人為影響因素,大大提高了檢測的效率,在推動檢驗檢測數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有積極作用。目前已有商業(yè)化出售的基于人工智能的纖維自動識別設(shè)備和配套服務(wù),在各類能力驗證中表現(xiàn)良好。

5 其他檢測方法

白娟等[36]研究了山羊絨和綿羊毛經(jīng)堿和酸溶液處理破壁后皮質(zhì)細胞形態(tài)的差異,歸納總結(jié)了二者長度和細度的差異,這些差異與纖維的性能特性緊密相關(guān),這一發(fā)現(xiàn)可用于山羊絨和綿羊毛的鑒別。正確認(rèn)識這些差異,也可以更好地發(fā)揮纖維的經(jīng)濟價值,但該方法不宜作為定量檢測方法推廣,因為前處理的酸煮時間不易控制,對皮質(zhì)細胞的形態(tài)有很大影響,另外皮質(zhì)細胞的長度和寬度的測量比較費時。

從原理、檢測依據(jù)、可重復(fù)性、成分、優(yōu)缺點方面對本文提及的實際應(yīng)用的特種動物纖維檢測方法進行比較,見表1。

表1 特種動物纖維檢測方法的比較Tab.1 Comparison of detection methods forspecialty animal fibers

6 結(jié)束語

特種動物纖維的檢測技術(shù)目前呈現(xiàn)百花齊放、百家爭鳴的局面。大部分實驗室仍采用顯微鏡法進行檢測,訓(xùn)練有素的檢測員也可以在1～2 h內(nèi)獲得較為準(zhǔn)確的檢測結(jié)果。分子生物學(xué)檢測方法和光譜分析均屬于客觀的檢測方法,對儀器設(shè)備的要求比較高,其中DNA檢測法靈敏度高,用于定量檢測有一定的使用范圍;蛋白檢測適用范圍廣,特異性好,且一次可以鑒別多個物種,但混合物的靈敏度有限;而光譜法對染整后的同質(zhì)化混合物區(qū)分能力有限;近年人工智能自動纖維識別研究的興起,解放了人力,大大提高了檢測的速度和結(jié)果的一致性,隨著數(shù)據(jù)庫的不斷擴充和人工智能算法的優(yōu)化,智能化纖維識別也會越來越完善。

目前單純憑借一種技術(shù)或方法無法徹底解決特種動物纖維中部分纖維的定性、定量鑒別,因此,檢測實驗室在許可條件下一方面應(yīng)培養(yǎng)檢測人才,另一方面也要綜合利用多種技術(shù)方法,采取主、客觀方法檢測相互補充對照,以便得到相對更加準(zhǔn)確可靠的檢測結(jié)果。