非织造布纤网结构参数求取方法的研究

 

        1. 纤网取向度求取方法的研究
 

        （1）张力法
 

        由于非织造布纤维的排列具有各向异性的特点，其力学性能也表现出各向异性。在纤维占优势取向的方向上承受张力的纤维根数相对较多，使得非织造布在这个方向上的强力比与之垂直的方向要高。但运用这种方法得到的纤网取向度不够精确。
 

        （2）示踪纤维法
 

        包括显微镜观察法、摄影统计法和 X 线摄影吸收法等。显微镜观察法是在纤网中混入占总量 1%左右的染色纤维，在显微镜下观察、统计各向纤维的数量、比例，从而可获取纤维的取向分布。这种方法所需工作量大，且示踪纤维的线密度会影响测量精确度。摄影统计法与显微镜观察法类似，在纤网中混入示踪纤维、对纤网摄影，然后利用显微镜对照片进行统计分析。X 线摄影吸收法的原理在于有些重金属染色纤维是阻止 X 线穿透的，因此可在纤网中混入此类染色示踪纤维，在 X 线照射摄影后，底片上就会显示出示踪纤维未被感光的形象，从而得到纤网取向信息。
 

        （3）激光法
 

        包括散射法、衍射法和偏振光二色法 3 种。其中散射法的原理是由于纤维对激光束有散射作用，但其散射强度是与纤维的取向度相关的，因此可根据散射强度图像而得到纤网取向度。但由于纤维表面光洁度和折射率、非织造布结构的紧密度及粘结、缠结点的状态和分布也会对散射强度造成影响，这是散射法的局限所在。衍射法将纤维假想为圆柱体，测试中以给定方位角的激光对纤网进行照射，则根据衍射强度就可得到纤网取向度。但这种方法需要复杂的测试设备，而且假设条件中纤维为理想的圆柱体，这与实际状况的差异较大，从而影响了测试的准确性。偏振光二色法的原理在于，纤维内部大分子具有取向度，这使得纤维对不同振动方向偏振光的吸收量不同，测试中采用偏振化的激光束，按光矢量振动方向分别在平行和垂直于机器方向上照射非织造布，由于两种透射光的强度差异与纤网排列取向之间存在着某种关系，由此推算出纤网取向度。
 

        （4）微波法
 

        微波法的原理同样是纤维内部大分子排列具有取向性，使得纤维对平行和垂直于纤维轴向的偏振化电磁波会表现出不同的相对介电常数，运用微波谐振腔产生的偏振化微波对非织造布在两个方向上的相对介电常数进行测取，以此表征纤网取向度。这种方法的优势在于快速灵敏，而且能够测定厚型和复合非织造布的取向度，但材料的介电常数会受到环境湿度的影响，导致测量误差。
 

        （5）液体扩散流动分析法
 

        测试中非织造布用两块玻璃平板夹持住, 从而可保持确定的体积密度。具有一定粘度的液体以给定的压力注入玻璃板中央小孔中，由于液体在非织造布中的扩散速度与纤维取向存在某种关系，记录液体不同时刻在非织造布中扩散前沿的几何形状，可获取纤网取向信息。
 

        （6）图像处理法
 

        近年来，随着数字图像处理技术的不断成熟，其在纺织工程的应用领域不断拓宽，研究的深度和广度不断提高。
 

        运用数字图像技术可对非织造布纤网取向度进行直接测定。即可在非织造布 SEM 图像（或预处理后图像）上采用相关软件（如 Image-pro-plus）逐根对纤维与 MD（非织造布机器方向）的夹角进行测定、分析和计算，由此获取纤网取向度和取向分布函数。
 

        快速傅里叶变换（FFT）图像处理法首先将由普通光学显微镜、CCD 摄象装置和计算机所采集的非织造布图像进行预处理，然后进行二维快速傅立叶变换，将呈一定规律进行定向排列的纤维分量形成有映射特征的二维强度信号，根据 FFT 强度信号可计算纤网取向度。
 

        霍夫变换（HT）图像处理法类似于 FFT 图像处理法，其图像获取和预处理方法与后者一致，然后对预处理后图像进行二维霍夫变换，将呈一定规律进行定向排列的纤维分量形成有映射特征的二维强度信号，根据 HT 强度信号可计算纤网取向度。Wang R. W. 等探讨运用图像处理技术测定非织造材料纤维取向的方法。研究中采用多焦面图像融合技术获取景深条件下的清晰图像；运用 Canny 算子提取出复杂状态下纤维的两条边缘线，用以表征纤网的取向信息；根据边界曲线积分算法计算融合图像中纤维段的切线角度，可获取非织造布 0°～180°的取向分布曲线。王丽等通过提取非织造布图像中孔洞的边缘线取向来表征纤网取向分布。对非织造布原始图像进行预处理，包括中值滤波、二值化和数学形态学处理。然后进行孔隙标识以提取各个孔隙区域子图像。根据孔洞边缘线的取向获取纤网取向度。R. H. Gong 等运用线性处理器、边缘平滑器和细化器等工具对非织造布图像进行逐步简化处理，从而可得到纤维细度仅呈 1 个像素曲线的图像，跟踪测量曲线的取向即可获取非织造布的纤网取向度。数字图像处理法所测得的结果因图像预处理的方法、程度和算法的不同而存在一定的差异。
 

        （7）建模法
 

        B. Neckar 和 D. Das 借助于真实的多孔纤维材料采用数学建模法对材料的纤维取向度进行预测，理论计算结果与实验测定结果一致性非常高。郭建娟等用统计的方法描述了取向概率分布函数。通过一组张量简化计算，得到用张量形式表示的取向函数。
 

 

        2. 纤维直径求取方法的研究
 

        非织造布纤维直径一般为微米级，很难直接测量，必须借助其他手段加以完成。传统的方法包括电照镜法和显微镜投影测量法。电照镜法是将非织造布样品按较高的倍率（如 2000 倍）拍成超细纤维电照镜片，然后用直尺测量纤维直径，可求取若干根（如50 根）纤维测量结果的平均值来表征纤维直径。
 

        显微镜投影测量法将薄型非织造布在显微镜下放大后用楔形尺对纤维直径进行测量。
 

        这种方法比较费时，测量精确度相对较差，此外对测量者的经验要求比较高。
 

        应伟伟采用 Image Pro-Plus 软件对非织造布扫描电镜图片进行标定的方法得到纤维直径的大小和直径分布。王丽等运用数字图像处理技术测量非织造布纤维直径，对图像进行预处理后，用 Canny 算子作边缘检测，提取纤维两侧的边缘线，由曲线拟合可获取纤维倾角，由纤维倾角与纤维竖直或水平宽度之间的关系可得到纤维直径数值。王晓梅用光学显微镜获取熔喷非织造布图像后，对图像进行去噪、二值化、区域填充、腐蚀和膨胀、边界提取及骨架提取等处理，并基于面积的方法对纤维图像进行测量。
 

        B. Sabuncuoglu 等建立了基于参数化代码生成的非织造布直径分布有限元模型。
 

 

        3. 孔径求取方法的研究
 

        作为纤维呈三维分布的立体片状物，非织造布具有独特的多向立体微细弯曲孔道，而且即使同一孔道有时会呈现不同的孔径分布。孔径求取方法有以下几类：
 

        （1）观察测量法
 

        用显微镜对非织造布的表面或其横断面进行观察测量统计，由此获取孔径数值。为便于观察并将材料进行固定，在观察前可浸入树脂染色定型。按这种方法测量得到结果较为正确，但也比较费时费力。
 

        （2）通过阻留法
 

        这种方法是以非织造布为阻挡物，通过对流体的阻断筛分，对孔径进行间接的推算，具体有以下几种方法：
 

        干湿筛分法。以非织造布为筛底，对按标准选用的分档混配的玻璃球或砂粒进行振动筛分，根据过筛率得到筛分曲线，由此可求得孔径分布。用干筛法时筛分物为无水，但湿筛法对筛分物是有一定的含水要求的。
 

        动力水流筛分法。其机理与干湿筛分法相同，然而测试中选用的是交变水流，在水流动下对筛分物进行筛分。
 

        气体吸收法。此法中非织造布作为滤料，对气体（气溶胶）在滤料前后的变化进行检测，得到透过率，据此推算孔径。还可采用混入了标准要求的粉末颗粒的空气，以干式过滤法对透过率进行测定。除此之外，可对滤料前后的空气中所混入的粉末颗粒进行计数，检测其浓度变化，可间接推算出孔径。
 

        （3）仪器测试法
 

        用仪器测取非织造布孔径的方法主要是泡点法和压汞法。
 

        泡点法。这是测试非织造布孔径及其分布最常用的方法，其原理是当气流通过由一种已知液体所完全浸润的非织造材料时会产生一个压差，而这个压差值的大小主要取决于该种液体的表面张力和材料的孔径。因材料中孔径大小的差异，最早冒泡的孔隙对应的是材料的最大孔径，称为泡点孔径。由测试干湿流量曲线可计算出平均孔径和孔径标准差。
 

        压汞法。测试原理与泡点法相似而过程相反。其理论基础也是等径毛细管束理论模型，所测得的孔径同样是等效孔径。
 

        （4）数字图像分析法
 

        薄型非织造布可运用数字图像处理技术直接求取孔径。由于经过 A/D 转换数字化后的图像存在噪声、光照不匀和清晰度不足等缺陷，须对原始图像进行直方图处理、中值滤波、二值化及数学形态处理，可得到轮廓清晰的孔隙区域。以区域的等价圆直径作为其孔径，以孔径变异系数表征其分布。
 

        A. H. Aydilek 等通过对非织造土工布横截面图像的分析求取孔径及其分布，并将测量结果与筛分法测定结果进行比较，认为图像分析法能够提供更为精确的结果。
 

        （5）建模法
 

        分为理论建模法与图像建模法两种。
 

        理论建模法。N. Lifshutz 基于泊松理论，用一系列随机分布直线对平面进行切割而得到孔径分布模型。A. H. Aydilek 等采用马尔科夫链进行最小孔径模拟。G. E. Simmonds基于基平面网理论建立孔隙分布模型。R.Amit 建立了非织造布孔径及其分布的数学模型。M. Z. Ibrahin 和 M. Z. Norashikin 运用人工神经网络对孔径分布进行预测。R.Amit 等建立了在单轴向载荷下热粘合非织造布孔径分布模型。
 

        图像建模法。潘莺和王善元按照长度随机分布的原则进行纤维模拟，纤维呈随机取向。杨旭红基于分形理论和图像处理技术进行纤网模拟，也考虑到纤维取向因素。M.Dimassi 等运用数字图像处理技术对非织造布孔隙结构进行模拟，认为液体在非织造布中的输送性能取决于 3 个因素：孔隙几何参数、毛细管运动以及孔隙通道的特性。S. K.Bhatia 等设计实验，对各种孔径求取方法进行了分析比较，得到的结论是筛分法和图像法比泡点法和压汞法的工作量大，后两者测试简单然而需要复杂的设备；此外由不同方法获取的孔径数据存在差异。

        4. 孔隙形状表征与形状参数求取方法的研究
 

        孔隙结构包括孔径及其分布、孔隙形状，对此业内学者已做了大量的研究，但研究的重点大多集中在孔径及其分布方面。
在孔隙形状研究方面，C.A. Lawrence 在针刺非织造布透湿性的预测模型中引入了孔隙水力半径的概念。R.Amit 在建立非织造布孔径分布模型时使用了与孔隙形状相关的参数ω。杨旭红采用紧密度和粗糙度表征孔隙形状。杨树等在非织造布的结构特征及吸声性能研究中采用形状因子这一参数，指出其是影响材料透气性能的一个因素

 

(来源：金关秀 博士学术论文)