(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
繊維の種類が未知の被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、繊維方向に沿って０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍの範囲内の所定の長さを中心にして略統一した長さに切断し、少なくとも繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、当該被検試料に０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における前記被検試料の透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める電磁波照射工程と、
前記被検試料のスペクトルデータを予め準備した繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維の種類を鑑別する鑑別工程とを有する繊維鑑別方法。
【請求項２】
予め準備した種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料に対して、前記電磁波照射工程と同様にして所定の周波数帯における一連のスペクトルデータを得ておき、
前記鑑別工程において、
前記被検試料のスペクトルデータを前記一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項１に記載の繊維鑑別方法。
【請求項３】
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、繊維方向に沿って略０．２ｍｍの長さに切断された繊維からなることを特徴とする請求項１又は２に記載の繊維鑑別方法。
【請求項４】
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、アスペクト比が直径：長さ＝１：１〜１：１００の範囲内になるように切断されてなることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項５】
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、繊維に対して、ポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーを混合して作製したペレットであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項６】
前記ペレットにおける繊維の割合は、１重量％〜１５重量％の範囲内にあることを特徴とする請求項５に記載の繊維鑑別方法。
【請求項７】
前記比較試料から得られた複数のスペクトルデータについて、これらを解析して得られたデータ群をデータベースとして蓄積する工程を有し、
前記鑑別工程において、
前記被検繊維のスペクトルデータから得られた解析データを前記データベースのデータ群と照合して、前記解析データと前記データベースのデータ群との一致性を指標として、前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項８】
前記鑑別工程におけるスペクトルデータの解析手段として、多変量解析を使用することを特徴とする請求項７に記載の繊維鑑別方法。
【請求項９】
前記多変量解析として主成分分析を採用し、得られた複数の主成分のうち１つ又は２つ以上の主成分を使用して
前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする請求項８に記載の繊維鑑別方法。
【請求項１０】
前記所定の周波数帯におけるスペクトルデータによる鑑別に代えて、１又は２以上の所定の周波数における透過強度又は吸収強度により鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１１】
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内、又は、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ〜７．５ＴＨｚの範囲内の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、セルロース系繊維、又は、セルロース系繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１２】
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ〜６．０ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、獣毛繊維、又は、獣毛繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１３】
前記所定の周波数帯として、４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、綿、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、綿と溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１４】
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内、又は、２．０ＴＨｚ〜４．２ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１５】
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、銅アンモニアレーヨン、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと銅アンモニアレーヨンとの混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１６】
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、銅アンモニアレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、銅アンモニアレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１７】
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ〜４．０ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、カシミヤ、ウール、又は、カシミヤとウールとの混合繊維を鑑別することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１８】
前記被検試料及び前記比較試料は、いずれも、綿、亜麻、苧麻、黄麻、大麻、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン、及び、溶剤紡糸セルロース繊維からなる群のうち少なくとも１つのセルロース系繊維を含有することを特徴とする請求項１〜１１及び請求項１３〜１６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【請求項１９】
前記被検試料及び前記比較試料は、いずれも、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、及び、リャマからなる群のうち少なくとも１つの獣毛繊維を含有することを特徴とする請求項１〜１０、請求項１２及び請求項１７のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、繊維製品或いは織編物などに使用されている繊維の種類や混用率を鑑別する繊維鑑別方法に関するものである。特に、電磁波の一分類であるテラヘルツ電磁波を繊維に照射して鑑別する新たな繊維鑑別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
市場には多くの繊維製品が広い用途に流通している。また、繊維製品の生産地と消費地がグローバルに展開される今日においては、繊維製品の輸出入の際に取引の安全や信頼を確保するために、各国の繊維関係の検査機関で繊維鑑別が行われている。【０００３】
これらの検査機関では、例えば日本においては、ＪＩＳ Ｌ １０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）、及び、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）に基づいて鑑別を行っている。【０００４】
例えば、ＪＩＳ Ｌ１０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）における鑑別方法には、燃焼試験、繊維中の塩素の確認試験、繊維中の窒素の確認試験、顕微鏡試験、よう素‐よう化カリウム溶液による着色試験、キサントプロテイン反応試験、赤外吸収スペクトルの測定試験などがある。【０００５】
これらの試験法はそれぞれ有効なものであり、これらを組み合わせることにより多くの繊維が鑑別できる。しかし、化学的組成が同じ繊維、例えば、綿、各種麻、各種レーヨン、銅アンモニアレーヨン（以下「キュプラ」ともいう。）、溶剤紡糸セルロース繊維などのセルロース系繊維は、上記各試験法のうち化学的試験法（赤外吸収スペクトル法も含む）では同一或いは類似繊維と鑑別されることとなる。同様に、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、リャマなどの獣毛繊維や、絹、クモの糸などのタンパク質繊維は、上記各試験法のうち化学的試験法（赤外吸収スペクトル法も含む）では同一或いは類似繊維と鑑別されることとなる。【０００６】
そこで、これらのセルロース系繊維や獣毛繊維などのタンパク質繊維の場合には、主にその外観的特徴の違いを指標とする顕微鏡試験が有効であり、広く行われている。この顕微鏡試験による繊維鑑別を行うには、検査員が光学顕微鏡を用いて目視により検査対象の繊維を標準写真見本と対比させて行っている。また、この鑑別方法において混合繊維の混用率を求めるには、検査員が光学顕微鏡を用いて目視により検査対象の混合繊維に含まれる異種の繊維の本数や直径を求め、或いは、分別してそれぞれの重量を測定するなどの方法で行っている。【０００７】
従って、これらの方法においては、各検査機関の検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のばらつきが生じるという問題があった。また、混用率を求める場合には、検査員による非常に煩雑で長時間に亘る作業が伴うという問題があった。更に、高価な獣毛繊維などには手の込んだ偽装が行われていることがあり、上記方法のみでは正確な鑑別が行えないという問題があった。【０００８】
更に、セルロース系繊維の中でもテンセル（登録商標）、リヨセル（登録商標）などの溶剤紡糸セルロース繊維の外観的特徴は、キュプラとほぼ同じ円形断面をしている。また、獣毛繊維の中でも特に高級品とされるカシミヤを用いた繊維製品には、カシミヤと見分けが付きにくいヤクの毛を混合し、或いは、ウールのスケールを除去（「脱スケール」という。）して混合するなど手の込んだ偽装が行われている。このような場合には、顕微鏡試験に経験を積んだ検査員でも正確な判断が困難である。【０００９】
これに対して、下記特許文献１においては、繊維素繊維（溶剤紡糸セルロース繊維に同じ）とキュプラの鑑別法が提案されている。この鑑別法は、両繊維が６１％以上の硫酸に浸漬した時の溶解状態を顕微鏡下で観察するというものである。【００１０】
また、下記特許文献２においては、本発明の発明者による繊維鑑別方法および繊維鑑別装置が提案されている。この繊維鑑別方法は、テラヘルツ分光分析を用いて獣毛繊維などの細胞構造（一次構造）や細胞の集合形式（高次構造）を解析するというものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平１０−３３２６８４号公報
【特許文献２】特開２０１１−２０３１３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記特許文献１の鑑別法は、繊維の溶解状態を顕微鏡下で観察するというものであり、この場合にも検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のばらつきが生じるという問題があった。また、繊維に染色や樹脂加工などが施されている場合には、溶解状態が変化して正確な鑑別が行えないという問題があった。【００１３】
一方、上記特許文献２の繊維鑑別方法においては、鑑別対象である繊維をテラヘルツ電磁波の波長より十分に小さいサイズ（１０μｍ程度）にしなければ、入射テラヘルツ電磁波が散乱して検出器に入射するテラヘルツ電磁波の強度が減衰する。その為、粉砕に伴う温度上昇を防ぎながら凍結粉砕する方法が要求される。これらの操作は煩雑であり、また、粉砕により繊維の高次構造が破壊され、情報量が減少するという問題があった。【００１４】
そこで、本発明は、上記問題に対処して、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題の解決にあたり、本発明者らは、鋭意研究の結果、繊維の高次構造を破壊することなく繊維断面形状を保ったままテラヘルツ分光分析を行うことにより、凍結粉砕操作を排除しても、繊維の外層（スキン層）に存在する結晶構造を分析できることを見出し、本発明の完成に至った。【００１６】
即ち、本発明に係る繊維鑑別方法は、請求項１の記載によると、
繊維の種類が未知の被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、繊維方向に沿って０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍの範囲内の所定の長さを中心にして略統一した長さに切断し、少なくとも繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、当該被検試料に０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における前記被検試料の透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める電磁波照射工程と、
前記被検試料のスペクトルデータを予め準備した繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維の種類を鑑別する鑑別工程とを有している。
【００１７】
また、本発明は、請求項２の記載によると、請求項１に記載の繊維鑑別方法であって、
予め準備した種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料に対して、前記電磁波照射工程と同様にして所定の周波数帯における一連のスペクトルデータを得ておき、
前記鑑別工程において、
前記被検試料のスペクトルデータを前記一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較して、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。
また、本発明は、請求項３の記載によると、請求項１又は２に記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、繊維方向に沿って略０．２ｍｍの長さに切断された繊維からなることを特徴とする。
また、本発明は、請求項４の記載によると、請求項請求項１〜３のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、アスペクト比が直径：長さ＝１：１〜１：１００の範囲内になるように切断されてなることを特徴とする。
また、本発明は、請求項５の記載によると、請求項請求項１〜４のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、それぞれ、繊維に対して、ポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーを混合して作製したペレットであることを特徴とする。
また、本発明は、請求項６の記載によると、請求項５に記載の繊維鑑別方法であって、
前記ペレットにおける繊維の割合は、１重量％〜１５重量％の範囲内にあることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、請求項７の記載によると、請求項１〜６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記比較試料から得られた複数のスペクトルデータについて、これらを解析して得られたデータ群をデータベースとして蓄積する工程を有し、
前記鑑別工程において、
前記被検繊維のスペクトルデータから得られた解析データを前記データベースのデータ群と照合して、前記解析データと前記データベースのデータ群との一致性を指標として、前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、請求項８の記載によると、請求項７に記載の繊維鑑別方法であって、
前記鑑別工程におけるスペクトルデータの解析手段として、多変量解析を使用することを特徴とする請求項７に記載の繊維鑑別方法。
【００２０】
また、本発明は、請求項９の記載によると、請求項８に記載の繊維鑑別方法であって、
前記多変量解析として主成分分析を採用し、得られた複数の主成分のうち１つ又は２つ以上の主成分を使用して前記被検繊維の種類、前記被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであること、前記被検繊維に混合されている繊維の種類、及び／又は、前記被検繊維の混用率を鑑別することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、請求項１０の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯におけるスペクトルデータによる鑑別に代えて、１又は２以上の所定の周波数における透過強度又は吸収強度により鑑別することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、請求項１１の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内、又は、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ〜７．５ＴＨｚの範囲内の範囲内を採用し、
前記被検繊維として、セルロース系繊維、又は、セルロース系繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、請求項１２の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ〜６．０ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、獣毛繊維、又は、獣毛繊維同士の混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明は、請求項１３の記載によると、請求項請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、綿、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、綿と溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２５】
また、本発明は、請求項１４の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内、又は、２．０ＴＨｚ〜４．２ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２６】
また、本発明は、請求項１５の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、ハイウェットモジュラスレーヨン、銅アンモニアレーヨン、又は、ハイウェットモジュラスレーヨンと銅アンモニアレーヨンとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２７】
また、本発明は、請求項１６の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、銅アンモニアレーヨン、溶剤紡糸セルロース繊維、又は、銅アンモニアレーヨンと溶剤紡糸セルロース繊維との混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００２８】
また、本発明は、請求項１７の記載によると、請求項１〜９のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記所定の周波数帯として、２．５ＴＨｚ〜４．０ＴＨｚの範囲内を採用し、
前記被検繊維として、カシミヤ、ウール、又は、カシミヤとウールとの混合繊維を鑑別することを特徴とする。
【００３４】
また、本発明は、請求項１８の記載によると、請求項１〜１１及び請求項１３〜１６のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、いずれも、綿、亜麻、苧麻、黄麻、大麻、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン、及び、溶剤紡糸セルロース繊維からなる群のうち少なくとも１つのセルロース系繊維を含有することを特徴とする。
【００３５】
また、本発明は、請求項１９の記載によると、請求項１〜１０、請求項１２及び請求項１７のいずれか１つに記載の繊維鑑別方法であって、
前記被検試料及び前記比較試料は、いずれも、カシミヤ、ウール、ヤク、モヘア、アンゴラ、アルパカ、ビキューナ、キャメル、及び、リャマからなる群のうち少なくとも１つの獣毛繊維を含有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
上記構成によれば、本発明は、電磁波照射工程及び鑑別工程を有している。電磁波照射工程においては、被検繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とし、０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数の範囲内の電磁波を照射して、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルからスペクトルデータを求める。次に、鑑別工程においては、求めた被検繊維のスペクトルデータを繊維の種類が既知の単一繊維からなる比較試料のスペクトルデータと比較する。このことにより、被検繊維の種類を鑑別することができる。【００３７】
また、上記構成によれば、被検繊維のスペクトルデータを、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維からなる一連の比較試料から得られた一連のスペクトルデータと比較する。このことにより、被検繊維が少なくとも２種類の繊維が混合されたものであっても、混合されている繊維の種類とその混用率を鑑別することができる。【００３８】
また、上記構成によれば、単一繊維或いは混合繊維からなる比較試料から得られた複数のスペクトルデータを解析し、得られたデータ群をデータベース化することにより、更に正確な鑑別を可能とする。このことにより、より正確な繊維鑑別を比較的簡単、且つ、客観的に行うことができる。【００３９】
これらの鑑別は、同じ化学的組成を有する異種繊維においても、それぞれ、繊維の高次構造に伴う特定の周波数における異なる電磁波吸収強度を有することを根拠とする。なお、凍結粉砕という煩雑な操作を排除することにより、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とできる。このことにより、粉砕による結晶構造の損傷を抑制して繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることができる。なお、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルを求める際に、鑑別する繊維の種類或いは繊維の組み合わせによる特徴的な周波数帯を採用して鑑別するようにしてもよい。また、所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトルを求める代わりに、所定の周波数における透過強度又は吸収強度を求めるようにしてもよい。【００４０】
また、上記構成によれば、鑑別工程におけるスペクトルデータの解析には、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を使用するようにしてもよい。このことにより、客観的な繊維鑑別をすることができ、被検繊維の種類を正確に鑑別することができる。これらの操作は比較的簡単であり、また、機器分析であることから、検査員の経験とノウハウの違いによる鑑別結果のバラツキが生じるということがない。【００４１】
また、上記構成によれば、被検繊維、単一繊維及び混合繊維を繊維方向に沿って０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍの範囲内の所定の長さに切断するようにしてもよい。このとき、繊維のアスペクト比が直径：長さ＝１：１〜１：１００の範囲内になるようにしてもよい。このことにより、繊維断面形状を維持した状態においても繊維を細分化、均一化することができ、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることができる。【００４２】
また、上記構成によれば、被検試料及び比較試料は、それぞれ、繊維とポリエチレンパウダー、ポリプロピレンパウダー、又は、ポリテトラフルオロエチレンパウダーとを混合して作製したペレットとしてもよい。また、このペレット中の繊維の割合を１重量％〜１５重量％の範囲内にあるようにしてもよい。これらのことにより、繊維の高次構造に伴う有益な情報をより効率的に得ることができる。【００４３】
よって、本発明によれば、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】メリノウールを常温粉砕した試料（Ａ−１）と凍結粉砕した試料（Ａ−２）の透過スペクトルである。
【図２】綿をミクロトームで０．１ｍｍ、０．２ｍｍ、０．４ｍｍに切断した試料（Ｂ−１〜Ｂ−３）と凍結粉砕した試料（Ｂ−４）の透過スペクトルである。
【図３】ミクロトームで切断した綿の顕微鏡写真（Ｃ−１）である。
【図４】凍結粉砕後に篩分した綿の電子顕微鏡写真（Ｃ−２）である。
【図５】分析用ペレット（Ｄ−１）の矩形断面を示す概略図である。
【図６】綿を凍結粉砕した試料（Ｅ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｅ−３）の周波数帯２〜１８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図７】綿を凍結粉砕した試料（Ｅ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｅ−３）の周波数帯１〜６ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図８】テンセルを凍結粉砕した試料（Ｆ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｆ−３）の周波数帯２〜１８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図９】テンセルを凍結粉砕した試料（Ｆ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｆ−３）の周波数帯１〜６ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１０】モダールを凍結粉砕した試料（Ｇ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｇ−３）の周波数帯２〜１８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１１】モダールを凍結粉砕した試料（Ｇ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｇ−３）の周波数帯１〜６ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１２】キュプラを凍結粉砕した試料（Ｈ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｈ−３）の周波数帯２〜１８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１３】キュプラを凍結粉砕した試料（Ｈ−２）とミクロトームで切断した試料（Ｈ−３）の周波数帯１〜６ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１４】ミクロトームで切断した綿（Ｅ−３）、テンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の周波数帯２〜１８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１５】ミクロトームで切断した綿（Ｅ−３）、テンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の周波数帯１〜６ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１６】テンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の周波数帯２〜１２ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図１７】図１６の透過スペクトルを周波数帯３．５〜７．５ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図１８】テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図１９】テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な２つの周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ〜７．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図２０】図１８の散布図に被検繊維（Ｘ−１）の主成分スコアをプロットした図である。
【図２１】カシミヤ（Ｊ−３）、ヤク（Ｋ−３）及びウール（Ｌ−３）の周波数帯２〜１２ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図２２】図２１の透過スペクトルを周波数帯２．５〜６ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図２３】カシミヤ、ヤク及びウールに特徴的な周波数帯２．５〜６ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図２４】図２３の散布図に被検繊維（Ｘ−２）の主成分スコアをプロットした図である。
【図２５】綿とテンセルとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜１２ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図２６】図２５の透過スペクトルを周波数帯４．５〜５．５ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図２７】綿とテンセルに特徴的な周波数帯４．５〜５．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図２８】図２７から求めた綿の混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図２９】図２８の相関図に被検繊維（Ｘ−３）の主成分スコアをプロットした図である。
【図３０】モダールとテンセルとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図３１】図３０の透過スペクトルを周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図３２】モダールとテンセルに特徴的な周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図３３】図３２から求めたモダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図３４】図３３の相関図に被検繊維（Ｘ−４）の主成分スコアをプロットした図である。
【図３５】モダールとテンセルとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜４．２ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図３６】図３５の透過スペクトルを周波数帯２〜４．２ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図３７】モダールとテンセルに特徴的な周波数帯２〜４．２ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図３８】図３７から求めたモダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図３９】図３８の相関図に被検繊維（Ｘ−５）の主成分スコアをプロットした図である。
【図４０】モダールとキュプラとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図４１】図４０の透過スペクトルを周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図４２】モダールとキュプラに特徴的な周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図４３】図４２から求めたキュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図４４】図４３の相関図に被検繊維（Ｘ−６）の主成分スコアをプロットした図である。
【図４５】キュプラとテンセルとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜８ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図４６】図４５の透過スペクトルを周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図４７】キュプラとテンセルに特徴的な周波数帯３．５〜４．５ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図４８】図４７から求めたキュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図４９】図４８の相関図に被検繊維（Ｘ−７）の主成分スコアをプロットした図である。
【図５０】カシミヤとウールとを所定の重量比率で混合した各混合繊維の周波数帯２〜４ＴＨｚにおける透過スペクトルである。
【図５１】図５０の透過スペクトルを周波数帯２．５〜４ＴＨｚにおいて平滑化処理及び一次微分処理した後のスペクトルデータである。
【図５２】カシミヤとウールに特徴的な周波数帯２．５〜４ＴＨｚについて主成分分析した主成分スコアの散布図である。
【図５３】図５２から求めたキュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図である。
【図５４】図５３の相関図に被検繊維（Ｘ−８）の主成分スコアをプロットした図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
本発明において、繊維とは、一般に衣料や産業資材など各種繊維製品に使用される全ての繊維をいう。例えば、合成繊維としては、ポリエステル、ナイロン、アクリルなどが挙げられる。半合成繊維としては、アセテートなどが挙げられる。天然セルロース系繊維としては、綿、亜麻（リネン）、苧麻（ラミー）、黄麻（ジュート）、大麻（ヘンプ）などが挙げられる。再生セルロース系繊維としては、ビスコースレーヨン、ハイウェットモジュラスレーヨン（「ＨＷＭレーヨン」ともいう）、ポリノジックレーヨン、銅アンモニアレーヨン（キュプラ）、溶剤紡糸セルロース繊維（テンセル、リヨセル）などが挙げられる。
【００４６】
更に、タンパク質繊維としては、絹、クモの糸の他に、ウール（羊の羊毛）、カシミヤ（カシミヤ山羊の毛）、ヤク（牛の一種ヤクの毛）、モヘア（アンゴラ山羊の毛）、アンゴラ（アンゴラ兎の毛）、アルパカ（小型こぶなしラクダのアルパカの毛）、ビキューナ（小型こぶなしラクダのビクーニャの毛）、キャメル（ラクダの毛）、リャマ（小型こぶなしラクダのリャマの毛）、フォックス（キツネの毛）、ミンク（イタチの一種ミンクの毛）、チンチラ（ネズミの一種チンチラの毛）、ラビット（ウサギの毛）などの獣毛繊維が挙げられる。また、ミルクカゼイン改質繊維などの改質タンパク質繊維なども挙げられる。
【００４７】
これらの繊維の中でも、特に化学的組成が同じセルロース系繊維（天然、再生を含む。）同士の鑑別、或いは、獣毛繊維などのタンパク質繊維同士の鑑別において、本発明の効果が発揮される。例えば、セルロース系繊維においては、繊維断面形状が円形であり顕微鏡観察では判定し辛い、銅アンモニアレーヨン（キュプラ）と溶剤紡糸セルロース繊維（テンセル、リヨセル）との識別が可能となる。また、獣毛繊維においては、高級なカシミヤとこれに酷似するヤク、脱スケールしたウールとの識別が可能となる。
【００４８】
また、テラヘルツ分光分析とは、近年、物質分析や有機化学研究の分野で注目されているテラヘルツ電磁波を利用した分光分析である。ここで、テラヘルツ電磁波とは、遠赤外光とも呼ばれ、周波数領域が光と電波の境界に相当するおよそ０．１ＴＨｚ〜３０ＴＨｚ（詳細は後述する）の電磁波をいう。このテラヘルツ帯の周波数は、タンパク質などの生体関連分子や高分子材料における固有振動に対応しているため、生体機能や分子構造の解析などへの応用が検討されている。また、各種タンパク質、脂質、炭水化物に分類される、様々な有機分子の振動・回転スペクトルがこの周波数領域に存在していることから、分子識別のための指紋スペクトルとしての応用も検討されている。
【００４９】
本発明においては、テラヘルツ分光分析を用いて、従来の赤外分光分析では解析できない繊維の分子間相互作用や集合体構造に由来するエネルギーのスペクトル分析を行う。特に、セルロース系繊維においては、繊維の結晶構造等の高次構造に対応した特有のスペクトルを見出し、化学的組成や外観的特徴を同じくする繊維間の鑑別を容易なものとする。また、獣毛繊維においては、クティクルやコルテックスの細胞構造（一次構造）或いは細胞の集合形式（高次構造）に対応した特有のスペクトルを見出し、化学的組成や外観的特徴を同じくする獣毛繊維間の鑑別を容易なものとする。
【００５０】
ここで、本発明に使用するテラヘルツ電磁波の周波数帯、及び、この周波数帯のテラヘルツ電磁波の発生機構について説明する。本発明者らは、テラヘルツ電磁波の周波数帯を０．１ＴＨｚ〜３０ＴＨｚの範囲内と広く解釈している。本発明に係る繊維鑑別法においては、この範囲内のうち特に、０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することができる。また、１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ及びその近傍の周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することが好ましい。更に、鑑別する繊維の種類によっては、これらの周波数帯の中から特定した１つ又は２つ以上の所定の周波数帯のテラヘルツ電磁波を使用することがより好ましい（詳細は後述する）。
【００５１】
一般に、テラヘルツ電磁波を発振する方法は、その目的と周波数帯によって複数存在する。例えば、本発明において使用する周波数帯のテラヘルツ電磁波の発生には、赤外分光分析に広く使用されているフーリエ変換赤外分光光度計（以下「ＦＴＩＲ分光光度計」という。）を利用することができる。具体的には、高輝度セラミック光源を使用して、窓材にポリエチレン、広帯域ビームスプリッタを使用することで、１．２ＴＨｚ〜２１ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
【００５２】
また、本発明において使用するテラヘルツ電磁波の発振器として、ＧａＰ半導体の差周波発生を利用することができる。具体的には、わずかに角度を付けた２つのレーザ光をＧａＰ半導体に照射することにより、２つのレーザ光の波長差に相当するテラヘルツ電磁波がＧａＰ半導体から発生する。例えば、Ｎｄ：ＹＡＧレーザ（１０６４ｎｍ）で励起したクロムフォルステライトレーザの一方の波長を１２１０ｎｍ（２４８ＴＨｚ）で固定し、他方の波長を１２１０〜１２５０ｎｍ（２４０ＴＨｚ〜２４８ＴＨｚ）の範囲内で可変とすることにより、その差周波と入射角度の差により、０．５ＴＨｚ〜７ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
【００５３】
更に、テラヘルツ電磁波の発振器として、ガンダイオード、タンネットダイオード、共鳴トンネルダイオード、又は、ｐ型ゲルマニウムレーザや量子カスケードレーザなどの電子デバイスを用いることにより、０．１ＴＨｚ〜３０ＴＨｚの周波数帯のテラヘルツ電磁波を得ることができる。
【００５４】
次に、本発明の特徴の一つである、凍結粉砕という煩雑な操作を排除して繊維断面形状を維持した状態で被検試料とすることについて説明する。一般に、テラヘルツ分光分析を行う際には分析対象（本発明においては繊維）をテラヘルツ電磁波の波長より十分に小さいサイズまで粉砕し、均質な粉体にした上で分析用ペレットを作製する必要があるとされている。分析対象がテラヘルツ電磁波の波長より大きい場合には、分光分析のための入射テラヘルツ電磁波が散乱され、検出器に入射するテラヘルツ電磁波の強度が減衰し、正確なスペクトルが得られないとされている。
【００５５】
本発明に使用するテラヘルツ電磁波の周波数帯は、上述のように、０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ（波長にして、３ｍｍ〜２０μｍ）である。そこで、従来のテラヘルツ分光分析においては、２０μｍ以下、好ましくは、１０μｍ程度まで粉砕することが必要であった。
【００５６】
そこで、従来のテラヘルツ分光分析においては、ボールミルなどの粉砕機を用いて繊維を粉砕する。更に、２０μｍ以下の均質な紛体を得るために、粉砕物を細かなメッシュで篩分して未粉砕物を除去してから分析用ペレットを作製している。また、繊維を粉砕する際に相当の熱量が発生するので、繊維が熱損傷を生じないように凍結粉砕する方法が最も効果的であるとされている。具体的には、繊維をボールミルのボールや容器と共に液体窒素に浸漬し、７７Ｋ（ケルビン）まで冷却した状態で粉砕する。その後、粉砕した繊維を篩分して未粉砕物を除去し、真空乾燥して均一な紛体としてからポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製する。
【００５７】
ここで、繊維を常温粉砕した場合と凍結粉砕した場合の繊維の熱損傷について説明する。図１は、ＦＴＩＲ分光光度計により測定した獣毛繊維（メリノウール）についての、常温粉砕した試料（Ａ−１）の透過スペクトルと凍結粉砕した試料（Ａ−２）の透過スペクトルを示している。図１において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は波数（ｃｍ−１）である。ＦＴＩＲ分光光度計による測定であり、横軸の測定範囲は、波数４００ｃｍ−１〜４５００ｃｍ−１（波長にして、２５μｍ〜２．２μｍ、周波数帯にして１２ＴＨｚ〜１３６ＴＨｚ）の範囲である。
【００５８】
図１から分かるように、常温粉砕した試料（Ａ−１）の透過スペクトルの情報量は、凍結粉砕した試料（Ａ−２）の透過スペクトルの情報量に比べ、大幅に減少している。このことから、試料である獣毛繊維は、常温粉砕により熱損傷を大きく受けていることが分かる。図１は、ＦＴＩＲ分光光度計によるものであり、一部にテラヘルツ電磁波の周波数帯を含むものではあるが、比較的エネルギーの高い赤外線領域の測定である。一方、本発明に使用する０．１ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数帯、特に本発明に有効とされる小さな周波数帯１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ及びその近傍のテラヘルツ電磁波では、更にエネルギーが低くなるため、常温粉砕した試料から得られる情報量は、更に減少するものと考えられている。従って、繊維のテラヘルツ分光分析においては、上述の凍結粉砕という煩雑な操作が必須のものであると考えられている。
【００５９】
これに対して、本発明においては、凍結粉砕という煩雑な操作を排除することができる。本発明に係る繊維のテラヘルツ分光分析においては、繊維を粉砕或いは凍結粉砕することなく、少なくとも繊維断面形状を維持した状態の試料でテラヘルツ分光分析を行うことができる。本発明において、従来必須とされている凍結粉砕を行うことなく良好な透過スペクトルが得られる理由についは定かではないが、本発明者らは次のように考える。
【００６０】
繊維は結晶構造を有しているが、繊維の部位（例えば、スキン層とコア層）によって、結晶の構造や量が異なっており、特に再生セルロース系繊維の場合には、紡糸工程の影響でスキン層に結晶が多く存在しているものと考えられる。テラヘルツ分光分析では、これら結晶に起因するスペクトル情報を求めるので、特にスキン層を破壊することは好ましくない。
【００６１】
まず、繊維を凍結することなく粉砕した場合には、図１で示したように熱損傷によるスペクトル情報の大幅な減少が確認される。しかし、凍結により熱損傷を抑えて粉砕した場合でも、粉砕の物理作用により主にスキン層が破壊されることから、スペクトル情報が減少する。特に、繊維全体の結晶量が天然セルロース系繊維に比べて少ない再生セルロース系繊維の場合には、凍結粉砕後に得られるスペクトル情報が大きく減少すると考えられる。
【００６２】
一方、上述のように、テラヘルツ分光分析においては、繊維がテラヘルツ電磁波の波長より大きい場合には、入射テラヘルツ電磁波が散乱して検出されるテラヘルツ電磁波の強度が減衰し、スペクトル情報が減少するとされる。そこで、本発明においては、結晶に起因するスペクトル情報が得られやすいスキン層を破壊しないことにより、得られる情報量を多くすることとした。また、分析用ペレット中に繊維を均一に分散して入射テラヘルツ電磁波の散乱を最小限にすることとした。これらのことにより、本発明においては、従来の凍結粉砕によるスペクトル情報よりも多くの情報が得られることとなった。
【００６３】
そのため、本発明においては、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とする。一方、分析用ペレット中に繊維を均一に分散するためには、繊維を所定の長さ以下で略均一な長さになるように長さ方向に切断してから分析用ペレットを作製することが好ましい。一般に、繊維の太さ（単繊維の直径）は、５μｍ〜３０μｍ程度である。そこで、繊維断面形状を維持した状態で繊維を切断するためには、長さを、０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍ（２０μｍ〜５００μｍ）とすることが好ましい。繊維の太さにもよるが、繊維の長さを０．０２ｍｍ（２０μｍ）以上に切断することにより、繊維断面を維持することができる。また、繊維の長さを０．５ｍｍ（５００μｍ）以下に切断することにより、分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。特に、繊維の長さが短く分散が容易で、且つ、繊維の切断操作が比較的容易な０．２ｍｍ前後の長さが好ましい。
【００６４】
ここで、繊維を切断する長さを変えた場合と凍結粉砕した場合のスペクトル情報の量を比較する。図２は、テラヘルツ分光分析により測定した綿についての透過スペクトルを示している。図２において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は周波数（ＴＨｚ）である。テラヘルツ分光分析装置（後述する）による測定であり、横軸の測定範囲は、１ＴＨｚ〜６ＴＨｚの範囲である。
【００６５】
図２から分かるように、ミクロトームで切断した試料（Ｂ−１、Ｂ−２、Ｂ−３）の透過スペクトルの情報量は、凍結粉砕した試料（Ｂ−４）の透過スペクトルの情報量に比べ、大幅に増加している。このことから、ミクロトームで切断した試料（Ｂ−１、Ｂ−２、Ｂ−３）では繊維のスキン層が破壊されておらず、凍結粉砕した試料（Ｂ−４）に比べて結晶に起因するスペクトル情報が多く得られることが分かる。なお、繊維を切断する長さが０．１ｍｍ〜０．４ｍｍの範囲内においては、いずれも良好なスペクトル情報が得られている。
【００６６】
上述の繊維の直径と繊維を切断する長さとの関係は、繊維のアスペクト比（直径：長さの比）で表現することができる。具体的には、直径５μｍ〜３０μｍ程度の繊維を長さ０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍ（２０μｍ〜５００μｍ）に切断すれば、直径：長さ＝３：２〜１：１００の範囲内になる。なお、このアスペクト比は、実用的には、１：１〜１：１００の範囲内にあることが好ましく、また、１：１〜１：５０の範囲内にあることがより好ましい。アスペクト比が１：１〜１：１００の範囲内になるように繊維を切断することにより、繊維断面形状を維持した状態で分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。このことにより、スペクトル情報が得られやすいスキン層を破壊することなく、入射テラヘルツ電磁波の散乱を最小限にすることができるので、従来の凍結粉砕によるスペクトル情報よりも多くの情報を得ることができる。
【００６７】
一方、分析用ペレットを作製するためには、上記アスペクト比に調整した繊維をテラヘルツ電磁波の吸収がないポリエチレン、ポリプロピレン、ポリテトラフルオロエチレンなどのパウダーと混合して成形する。テラヘルツ分光分析においては、試料の粒径による散乱の影響で高周波側の透過率が下がり、ベースラインが傾斜する傾向がある。そこで、分析誤差を低減するため透過率が４０％程度となるように試料濃度を調整する。具体的には、分析用ペレット中の繊維の割合が１重量％〜１５重量％の範囲内にあることが好ましく、また、３重量％〜１０重量％の範囲内にあることがより好ましい。分析用ペレット中の繊維の割合が１重量％〜１５重量％の範囲内にあることにより、上記範囲のアスペクト比を有する繊維を分析用ペレット中に均一に分散し、且つ、十分なスペクトル情報を得ることができる。
【００６８】
以下、本発明に係る繊維鑑別方法について、各実施例により詳細に説明する。なお、本発明は、下記の各実施例にのみ限定されるものではない。
【実施例１】
【００６９】
本実施例１においては、化学的組成が同じセルロースである、綿、溶剤紡糸セルロース繊維（「テンセル」を使用）、ＨＷＭレーヨン（「モダール（登録商標）」を使用）、及び、銅アンモニアレーヨン（「キュプラ」を使用）の各繊維を例としてテラヘルツ分光分析を行う。なお、比較の為、従来の凍結粉砕した試料についてもテラヘルツ分光分析を行う。【００７０】
本実施例１に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例１においては、まず、電磁波照射工程において、鑑定対象である繊維（以下、「被検繊維」という。）から分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトル又は吸収スペクトル（以下、「透過スペクトル」として説明する。）からスペクトルデータを求める。【００７１】
なお、繊維の種類ごとに繊維の高次構造は異なっており、化学的組成が同じであってもテラヘルツ電磁波のスペクトルデータには差異が現れる。このことを根拠として、続く鑑別工程において、被検繊維のスペクトルデータを予め準備した種類が既知の数種類の単一繊維のスペクトルデータと比較することにより、被検繊維の種類を鑑別する。【００７２】
以下、本実施例１における各工程を詳細に説明する。【００７３】
（１）電磁波照射工程
電磁波照射工程は、繊維切断操作、分析用ペレット作製操作、及び、電磁波照射操作の各操作を有している。【００７４】
（１−１）繊維切断操作
まず、繊維切断操作においては、分析用ペレット中に繊維を均一に分散するために、上述のように、繊維の長さを、０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍに切断する。このことにより、繊維のアスペクト比を、直径：長さ＝１：１〜１：１００の範囲内とする。【００７５】
繊維の切断には、ミクロトームなどの切断器を用いることができる。本実施例１においては、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）の顕微鏡法で使用する繊維切断器具（ミクロトーム）を使用して、各被検繊維を０．４ｍｍの長さに切断する。【００７６】
一例として、ミクロトームで切断した綿の顕微鏡写真（Ｃ−１）を図３に示す。図３において、綿の繊維断面形状は十分に維持されており、この状態で試料とする。これに対して、凍結粉砕後に篩分した綿の電子顕微鏡写真（Ｃ−２）を図４に示す。図４において、綿の繊維断面形状は完全に破壊されており、この状態で試料とする。また、各被検繊維の繊度と直径、及び、０．４ｍｍの長さに切断した際のアスペクト比を表１に示す。【００７７】
【表１】
0006595982.tif 000002
【００７８】
表１において、各被検繊維のアスペクト比は、１：１〜１：１００の範囲内にあり、繊維断面形状を維持した状態で、分析用ペレット中に繊維を均一に分散することができる。【００７９】
（１−２）分析用ペレット作製操作
次に、所定の長さに切断した各被検繊維をポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製する。このとき、上述のように、分析用ペレット中の繊維の割合を１重量％〜１５重量％の範囲内とする。本実施例１においては、被検繊維１８ｍｇに対してポリエチレンパウダー３００ｍｇを混合してプレス成型することにより、６重量％の分析用ペレットを作製する。このことにより、繊維鑑別に十分なスペクトル情報を得ることができる。【００８０】
なお、分析用ペレットの形状は特に限定するものではなく、使用するテラヘルツ分光分析装置に適合した形状の分析用ペレットを使用するようにすればよい。ここで、特殊な形状の分析用ペレットについて説明する。例えば、エネルギーの低い１ＴＨｚ〜６ＴＨｚのテラヘルツ電磁波を測定するテラヘルツ分光装置（後述する）の場合には、矩形断面を有する分析用ペレットを使用することがある。【００８１】
図５は、分析用ペレット（Ｄ−１）の矩形断面を示す概略図である。分析用ペレットが矩形断面を有することにより、入射したテラヘルツ電磁波が分析用ペレットの表面と裏面で干渉し合うことを防止して、繊維鑑別に良好なスペクトル情報を得ることができる。矩形断面を有する分析用ペレットの表面と裏面との成す角度は、１°〜５°の範囲内とすることが好ましくは、また、２°〜４°の範囲内とすることがより好ましい。【００８２】
本実施例１においては、図５の分析用ペレット（Ｄ−１）は、直径２０ｍｍの円盤状で矩形断面の上底１ｍｍ、下底２ｍｍとする。このことにより、分析用ペレット（Ｄ−１）の表面と裏面との成す角度は、２．８６°となり、１°〜５°の範囲内となる。【００８３】
（１−３）電磁波照射操作
本実施例１においては、従来の繊維のテラヘルツ分光分析と異なり、凍結粉砕することなく作製した分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射する。本実施例１には、２種類３機種のテラヘルツ分光分析装置を使用した。一方の装置としては、２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＦＴＩＲ分光光度計を使用した。具体的には、高輝度セラミック光源を装備したＦＴＩＲ−６２００（日本分光株式会社製）を使用し、ポリエチレンの窓材及び広帯域ビームスプリッタを使用した。また、他方の装置としては、１ＴＨｚ〜６ＴＨｚの周波数帯の透過スペクトルを得るために、ＧａＰ半導体の差周波発生機構を利用する分光装置を使用した。具体的には、テラヘルツ分光装置ＴＳＳ−Ｉ、及び、ＴＳＳ−ＩＩＧ（共に株式会社テラヘルツ研究所製）を使用した。【００８４】
各被検繊維からなる分析用ペレットに対して、上記２種類３機種の分光装置を利用して、それぞれの周波数帯における透過スペクトル（図６〜図１３）を得た。図６〜図１３において、縦軸は透過率（％）であり、横軸は周波数（ＴＨｚ）である。綿に対する透過スペクトルを図６（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）及び図７（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）に示す。テンセルに対する透過スペクトルを図８（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）及び図９（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）に示す。モダールに対する透過スペクトルを図１０（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）及び図１１（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）に示す。キュプラに対する透過スペクトルを図１２（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）及び図１３（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）に示す。【００８５】
綿に対する透過スペクトル（図６及び図７）において、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｅ−３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｅ−２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。また、テンセルに対する透過スペクトル（図８及び図９）においても、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｆ−３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｆ−２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。【００８６】
このように、結晶化度の高い綿やテンセルにおいては、測定したいずれの周波数帯においても、本実施例１の透過スペクトルの情報量（スペクトルデータ）が増加している。これらのことから、繊維断面形状を維持した状態で被検試料とすることにより、テラヘルツ電磁波の波長より大きな試料に対しても良好なスペクトル情報が得られることが分かる。【００８７】
一方、モダールに対しては、図１０（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいて、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｇ−３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｇ−２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。これに対して、図１１（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいては、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｇ−３）の情報量（スペクトルデータ）が若干増加している。【００８８】
また、キュプラに対しては、図１２（２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいて、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｈ−３）は、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトル（Ｈ−２）に比べ、情報量（スペクトルデータ）が増していることが分かる。これに対して、図１３（１ＴＨｚ〜６ＴＨｚ）の透過スペクトルにおいては、凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトル（Ｈ−３）の情報量（スペクトルデータ）が若干増加している。【００８９】
このように、結晶化度の低いモダールやキュプラにおいては、２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数帯、特に高周波数帯で透過スペクトルの情報量（スペクトルデータ）の増加が顕著である。いずれにしても、各被検繊維を凍結粉砕することなく測定した本実施例１の透過スペクトルは、従来の凍結粉砕した試料の透過スペクトルに比べ、多くの情報量（スペクトルデータ）を得ることができるので、より精度の高い繊維鑑別が可能となる。【００９０】
（２）鑑別工程
このようにして得られたテラヘルツ電磁波のスペクトルデータは、繊維の種類に固有のものとなり、特に、化学的組成が同じ繊維同士、例えば、各種セルロース系繊維同士においても、それぞれ固有のものとなる。本実施例１においては、電磁波照射工程で得られたスペクトルデータを、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維（ここでは、セルロース系繊維）のスペクトルデータと比較する。【００９１】
このため、鑑別工程においては、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維からなる被検試料に対して、上記と同様の電磁波照射工程による透過スペクトルから得られるスペクトルデータを予め準備する。また、被検試料の透過スペクトルを得る際に、繊維の種類が既知の数種類の単一繊維の透過スペクトルを同時に得るようにしてもよい。このようにすることで、テラヘルツ分光装置の光源の変化に対応でき、より正確な鑑別をすることができる。【００９２】
ここでは、一例として、上記電磁波照射工程で得られた綿、テンセル、モダール及びキュプラの各スペクトルデータを繊維の種類が既知の単一繊維のスペクトルデータとして使用する。図１４は、綿（Ｅ−３）、テンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の各単一繊維の２．５ＴＨｚ〜１５ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。また、図１５は、綿（Ｅ−３）、テンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の各単一繊維の１ＴＨｚ〜６ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。【００９３】
図１４及び図１５から各単一繊維の特徴的な吸収を確認することができる。具体的には、綿においては、３ＴＨｚに特徴的吸収がある。また、テンセルにおいては、２．５ＴＨｚ及び３．３〜３．６ＴＨｚに特徴的吸収がある。更に、５ＴＨｚにおける吸収強度が、綿＞テンセル＞モダール＞キュプラというように、結晶化度の大きさによる順序で区別することができる。【００９４】
そこで、鑑定の対象である比検繊維から得られた透過スペクトルのスペクトルデータを図１４及び図１５の各単一繊維の透過スペクトルのスペクトルデータと比較して、１又は２以上の周波数帯における特徴的吸収を確認することで、比検繊維の種類を鑑別することができる。【００９５】
このように、本実施例１においては、被検繊維のスペクトルデータを、繊維の種類が既知の単一繊維のスペクトルデータと比較して、特定の周波数帯における特徴的な吸収を確認することで、被検繊維の種類を鑑別することができる。特に化学的組成が同じセルロース系繊維同士の鑑別、或いは、タンパク質繊維である獣毛繊維同士の鑑別において、それらの繊維の種類を明確に区別することができる。
【実施例２】
【００９６】
本実施例２に係る繊維鑑別方法は、上記実施例１と同様に、電磁波照射工程及び鑑別工程を有している。本実施例２においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。なお、本実施例２においても、被検繊維の繊維断面形状を維持したまま繊維方向に沿って０．０２ｍｍ〜０．５ｍｍの範囲内の所定の長さに切断して分析用ペレットを作製する。このとき、切断された繊維のアスペクト比が１：１〜１：１００の範囲内にあることが好ましい。【００９７】
なお、本実施例２においては、被検繊維が単一繊維からなるものではなく、２種以上の繊維が混合されている場合を対象とする。つまり、上記実施例１の鑑別工程において、被検繊維のスペクトルデータに対して種類が既知の複数の単一繊維のスペクトルデータが適合せず、繊維の種類を明確に鑑別できない場合に採用する。【００９８】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例２における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【００９９】
（２）鑑別工程
２種以上の繊維が混合されている被検繊維の透過スペクトル（スペクトルデータ）は、繊維の混用率に比例して変化する。本実施例２においては、電磁波照射工程で得られた被検繊維のスペクトルデータを予め準備した混合繊維の一連のスペクトルデータと比較する。このため、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維を準備し、これらに対して上記実施例１と同様にして求めた一連の透過スペクトルから一連のスペクトルデータを求めておく。【０１００】
例えば、セルロース系繊維として化学的組成や外観的特徴を同じくするテンセルとキュプラの２種の単一繊維を一連の混用率で混合した混合繊維に対して、それぞれ、透過スペクトル（図示しない）を得る。これらの一連の透過スペクトルにおいては、例えば、特定の周波数においてテンセルに特徴的な吸収であってキュプラに認められない吸収が、テンセルの混用率の変化によって吸収強度を変化させる。このことをスペクトルデータとして比較し、特定の周波数における吸収強度の強さでテンセルの混用率を予測することができる。【０１０１】
このように、本実施例２においては、鑑定の対象である比検繊維のスペクトルデータを一連の混合繊維のスペクトルデータと比較して、特定の周波数における特徴的な吸収の吸収強度を確認することで、被検繊維がテンセルとキュプラが混合されたものであることを鑑別することができる。また、テンセルとキュプラの混用率も鑑別することができる。【０１０２】
同様にして、カシミヤ（ヤギ属）とヤク（ウシ属）などの混合獣毛繊維に対しても、それぞれ一連のスペクトルデータを予め準備しておくことにより、起源となる動物の種類と混用率を鑑別することができる。よって、高級な獣毛繊維であるカシミヤに対して偽装して混合されることの多いヤクやウールが混合されていることを確認することができる。
【実施例３】
【０１０３】
本実施例３に係る繊維鑑別方法は、複数種類の単一繊維に対して、上記実施例１において説明した透過スペクトルからスペクトルデータを求める。次に、これらのスペクトルデータに対する多変量解析を行い、解析データをデータベース化する。このデータベースを使用することにより、繊維の種類が未知の被検繊維の鑑別を客観的に、且つ、安定して行うようにするものである。なお、本実施例３においては、セルロース系繊維の鑑別を行うものである。【０１０４】
なお、本実施例３においては、テンセル、モダール及びキュプラの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例３に使用した各繊維は上記実施例１と同様であり（表１参照）、その直径はテンセル（２３．８μｍ）、モダール（１４．６μｍ）及びキュプラ（１３．７μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、テンセル（１：８）、モダール（１：１４）及びキュプラ（１：１５）であった。【０１０５】
本実施例３に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、データベース蓄積工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例３においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。【０１０６】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例３における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１０７】
（２）データベース蓄積工程
本実施例３においては、繊維の種類が明確な複数の標準試料（単一繊維）について、複数のスペクトルデータを得る。このようにして得られた複数のスペクトルデータをその標準試料の履歴と共にデータベース化する。例えば、スペクトルデータを主要な変動に要約して特徴を把握するための統計的手法として、主成分分析、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析などの多変量解析を採用することができる。なお、本実施例３においては、主成分分析で行ったデータ解析を説明する。【０１０８】
本実施例３においては、主成分分析の解析ソフトとして、Ｐｉｒｏｕｅｔｔｅ  ｖｅｒ．４．５（Ｉｎｆｏｒｍｅｔｒｉｘ社製）を使用した。また、測定データ（透過スペクトル）のノイズ除去のための平滑化処理を行った。この平滑化処理には、移動平均法を基礎として多項式的合法を用いる、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ法を採用した。更に、本実施例３においては、平滑化処理した透過スペクトルに対して一次微分などの微分処理を行ってから解析用のスペクトルデータとした。【０１０９】
図１６は、約０．２ｍｍに切断したテンセル（Ｆ−３）、モダール（Ｇ−３）及びキュプラ（Ｈ−３）の各単一繊維の２ＴＨｚ〜１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図１７は、３．５ＴＨｚ〜７．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。なお、この操作を複数の同一繊維に対して行い、各繊維に対する複数のスペクトルデータを得るようにする。【０１１０】
次に、各繊維に対して得られた複数のスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図１８は、テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９４４であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０４１であった。図１８の散布図において、テンセルの領域（Ｉ−１）、モダールの領域（Ｉ−２）及びキュプラの領域（Ｉ−３）は、それぞれ明確に区別できる。【０１１１】
一方、スペクトルデータの周波数帯を変えて同様の分析を行った。図１９は、テンセル、モダール及びキュプラに特徴的な３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚ及び６．５ＴＨｚ〜７．５ＴＨｚの２つの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．８８６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０６５であった。図１９の散布図においても、テンセルの領域（Ｉ−１）、モダールの領域（Ｉ−２）及びキュプラの領域（Ｉ−３）は、それぞれ明確に区別できる。【０１１２】
（３）鑑別工程
図１８又は図１９の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−１）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−１）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−１）の主成分スコアを図１８又は図１９の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ−１）がテンセルの領域（Ｉ−１）、モダールの領域（Ｉ−２）及びキュプラの領域（Ｉ−３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。【０１１３】
図２０は、図１８の散布図に被検繊維（Ｘ−１）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２０において被検繊維（Ｘ−１）の主成分スコアがキュプラの領域（Ｉ−３）にあることから、被検繊維がキュプラであると鑑別することができる。
【実施例４】
【０１１４】
本実施例４に係る繊維鑑別方法は、上記実施例３と同様である。但し、上記実施例３がセルロース系繊維の鑑別を行うことに対して、本実施例４では獣毛繊維の鑑別を行うものである。【０１１５】
なお、本実施例４においては、カシミヤ、ヤク及びウールの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例４に使用した各繊維の直径はカシミヤ（１６．５μｍ）、ヤク（１７．０μｍ）及びウール（２１．５μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、カシミヤ（１：１２）、ヤク（１：１２）及びウール（１：９）であった。【０１１６】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例４における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１１７】
（２）データベース蓄積工程
本実施例４に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２１は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤ（Ｊ−３）、ヤク（Ｋ−３）及びウール（Ｌ−３）の各単一繊維の２ＴＨｚ〜１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２２は、２．５ＴＨｚ〜６ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。なお、この操作を複数の同一繊維に対して行い、各繊維に対する複数のスペクトルデータを得るようにする。【０１１８】
次に、各繊維に対して得られた複数のスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図２３は、カシミヤ、ヤク及びウールに特徴的な２．５ＴＨｚ〜６ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．７１２であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．１３７であった。図２３の散布図において、カシミヤの領域（Ｍ−１）、ヤクの領域（Ｍ−２）及びウールの領域（Ｍ−３）は、それぞれ明確に区別できる。【０１１９】
（３）鑑別工程
図２３の主成分スコアの散布図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−２）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−２）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−２）の主成分スコアを図２３の主成分スコアの散布図にプロットして、この被検繊維（Ｘ−２）がカシミヤの領域（Ｍ−１）、ヤクの領域（Ｍ−２）及びウールの領域（Ｍ−３）のいずれに属するかを確認して繊維の種類を鑑別する。【０１２０】
図２４は、図２３の散布図に被検繊維（Ｘ−２）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２４において被検繊維（Ｘ−２）の主成分スコアがカシミヤの領域（Ｍ−１）にあることから、被検繊維がカシミヤであると鑑別することができる。
【実施例５】
【０１２１】
本実施例５に係る繊維鑑別方法は、上記実施例３と同様に統計的手法である主成分分析を行うものである。但し、本実施例５においては、被検繊維が単一繊維からなるものではなく、２種以上の繊維が混合されている場合を対象とする。つまり、上記実施例３の鑑別工程において、被検繊維の透過スペクトルからスペクトルデータを求め、これを解析したデータが繊維の種類が既知の複数の単一繊維のスペクトルデータに適合せず、繊維の種類を明確に鑑別できない場合に採用する。【０１２２】
本実施例５においては、まず、化学的組成を同じくする２種の単一繊維、及び、これらの繊維を一連の混用率で混合した混合繊維に対して、それぞれ、透過スペクトルからスペクトルデータを求める。このため、種類が異なる繊維を一連の混用率で混合した混合繊維を準備し、これらに対して上記実施例１と同様にして求めた一連の透過スペクトルから一連のスペクトルデータを求めておく。次に、これらのスペクトルデータに対する主成分分析を行い、解析データをデータベース化する。このデータベースを使用することにより、繊維の種類が未知の被検繊維の鑑別を客観的に、且つ、安定して行うようにするものである。【０１２３】
なお、本実施例５においては、セルロース系繊維のうち綿とテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例５においては、綿とテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例５に使用した各繊維の直径は綿（１２．０μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、綿（１：１７）、テンセル（１：８）であった。【０１２４】
本実施例５に係る繊維鑑別方法は、電磁波照射工程、データベース蓄積工程、及び、鑑別工程を有している。本実施例５においては、まず、上記実施例１と同様に電磁波照射工程において、繊維の分析用ペレットを作製し、この分析用ペレットにテラヘルツ電磁波を照射して所定の周波数帯における透過スペクトルからスペクトルデータを求める。【０１２５】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例５における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１２６】
（２）データベース蓄積工程
本実施例５に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図２５は、約０．２ｍｍに切断した綿とテンセルとを重量比率１００：０（Ｎ−１）、９０：１０（Ｎ−２）、８０：２０（Ｎ−３）、７０：３０（Ｎ−４）、６０：４０（Ｎ−５）、５０：５０（Ｎ−６）、４０：６０（Ｎ−７）、３０：７０（Ｎ−８）、２０：８０（Ｎ−９）、１０：９０（Ｎ−１０）、０：１００（Ｎ−１１）で混合した１１種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜１２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図２６は、４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１２７】
次に、上記１１種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図２７は、綿とテンセルとの混合繊維に特徴的な４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９９６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．００３であった。【０１２８】
図２７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままでは綿とテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図２７の散布図において、綿１００％（Ｎ−１）とテンセル１００％（Ｎ−１１）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｎ−２〜Ｎ−１０）は、これらの間に均一に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９９６あることに起因すると考えられる。図２８は、綿の混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸は綿の混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図２８において、綿の混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、綿の混用率が直線状に均一に分布していることが分かる。【０１２９】
（３）鑑別工程
図２８の綿の混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−３）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−３）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−３）の主成分スコアと図２８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−３）に占める綿の混用率を鑑別する。【０１３０】
図２９は、図２８の相関図に被検繊維（Ｘ−３）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図２９から被検繊維（Ｘ−３）に占める綿の混用率が７０％であると鑑別することができる。
【実施例６】
【０１３１】
本実施例６に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例６においては、セルロース系繊維のうちモダールとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例６においては、モダールとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例６に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、テンセル（１：８）であった。【０１３２】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例６における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１３３】
（２）データベース蓄積工程
本実施例６に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ−１）、７０：３０（Ｏ−２）、５０：５０（Ｏ−３）、３０：７０（Ｏ−４）、０：１００（Ｏ−５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３１は、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１３４】
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図３２は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９４３であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０４０であった。【０１３５】
図３２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図３２の散布図において、モダール１００％（Ｏ−１）とテンセル１００％（Ｏ−５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｏ−２〜Ｏ−４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９４３あることに起因すると考えられる。図３３は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図３３において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。【０１３６】
（３）鑑別工程
図３３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−４）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−４）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−４）の主成分スコアと図３３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−４）に占めるモダールの混用率を鑑別する。【０１３７】
図３４は、図３３の相関図に被検繊維（Ｘ−４）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図３４から被検繊維（Ｘ−４）に占めるモダールの混用率が６０％であると鑑別することができる。
【実施例７】
【０１３８】
本実施例７に係る繊維鑑別方法は、上記実施例６と同様に統計的手法である主成分分析を用い、上記実施例６と異なる周波数帯を採用してモダールとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例７においては、モダールとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例７に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、テンセル（１：８）であった。【０１３９】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例７における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１４０】
（２）データベース蓄積工程
本実施例７に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図３５は、約０．２ｍｍに切断したモダールとテンセルとを重量比率１００：０（Ｏ−１）、７０：３０（Ｏ−２）、５０：５０（Ｏ−３）、３０：７０（Ｏ−４）、０：１００（Ｏ−５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜４．２ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図３６は、２ＴＨｚ〜４．２ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１４１】
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図３７は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な２ＴＨｚ〜４．２ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．３５４であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．２５２であった。【０１４２】
図３７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図３７の散布図において、モダール１００％（Ｏ−１）とテンセル１００％（Ｏ−５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｏ−２〜Ｏ−４）は、これらの間に分布していることが分かる。本実施例７においては、第１主成分の寄与率が０．３５４と上記実施例６に比べそれ程高くないが、各混合繊維（Ｏ−２〜Ｏ−４）は略均一に分布している。図３８は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図３８において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。【０１４３】
（３）鑑別工程
図３８のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−５）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−５）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−５）の主成分スコアと図３８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−５）に占めるモダールの混用率を鑑別する。【０１４４】
図３９は、図３８の相関図に被検繊維（Ｘ−５）の主成分スコアをプロットした（☆印）図である。図３９から被検繊維（Ｘ−５）に占めるモダールの混用率が３０％であると鑑別することができる。
【実施例８】
【０１４５】
本実施例８に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例８においては、セルロース系繊維のうちモダールとキュプラとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例８においては、モダールとキュプラの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例８に使用した各繊維の直径はモダール（１４．６μｍ）、キュプラ（１３．７μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、モダール（１：１４）、キュプラ（１：１５）であった。【０１４６】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例８における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１４７】
（２）データベース蓄積工程
本実施例８に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４０は、約０．２ｍｍに切断したモダールとキュプラとを重量比率１００：０（Ｐ−１）、７０：３０（Ｐ−２）、５０：５０（Ｐ−３）、３０：７０（Ｐ−４）、０：１００（Ｐ−５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４１は、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１４８】
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図４２は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．９０７であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．０６６であった。【０１４９】
図４２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではモダールとキュプラとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図４２の散布図において、モダール１００％（Ｐ−１）とキュプラ１００％（Ｐ−５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｐ−２〜Ｐ−４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．９０７あることに起因すると考えられる。図４３は、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はモダールの混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図４３において、モダールの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、モダールの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。【０１５０】
（３）鑑別工程
図４３のモダールの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−６）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−６）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−６）の主成分スコアと図４３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−６）に占めるモダールの混用率を鑑別する。【０１５１】
図４４は、図４３の相関図に被検繊維（Ｘ−６）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図４４から被検繊維（Ｘ−６）に占めるモダールの混用率が５０％であると鑑別することができる。
【実施例９】
【０１５２】
本実施例９に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例９においては、セルロース系繊維のうちキュプラとテンセルとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例９においては、キュプラとテンセルの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例９に使用した各繊維の直径はキュプラ（１３．７μｍ）、テンセル（２３．８μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、キュプラ（１：１５）、テンセル（１：８）であった。【０１５３】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例９における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１５４】
（２）データベース蓄積工程
本実施例９に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図４５は、約０．２ｍｍに切断したキュプラとテンセルとを重量比率１００：０（Ｑ−１）、７０：３０（Ｑ−２）、５０：５０（Ｑ−３）、３０：７０（Ｑ−４）、０：１００（Ｑ−５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜８ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図４６は、３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１５５】
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図４７は、モダールとテンセルとの混合繊維に特徴的な３．５ＴＨｚ〜４．５ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．７８８であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．１２３であった。【０１５６】
図４７の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではキュプラとテンセルとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図４７の散布図において、キュプラ１００％（Ｑ−１）とテンセル１００％（Ｑ−５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｑ−２〜Ｑ−４）は、これらの間に分布していることが分かる。これは、第１主成分の寄与率が０．７８８あることに起因すると考えられる。図４８は、キュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はキュプラの混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図４８において、キュプラの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、キュプラの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。【０１５７】
（３）鑑別工程
図４８のキュプラの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−７）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−７）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−７）の主成分スコアと図４８の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−７）に占めるキュプラの混用率を鑑別する。【０１５８】
図４９は、図４８の相関図に被検繊維（Ｘ−７）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図４９から被検繊維（Ｘ−７）に占めるモダールの混用率が４０％であると鑑別することができる。
【実施例１０】
【０１５９】
本実施例１０に係る繊維鑑別方法は、上記実施例５と同様に統計的手法である主成分分析を用いて、２種以上の繊維の混用率を鑑別するものである。なお、本実施例１０においては、獣毛繊維のうちカシミヤとウールとの混用率の鑑別を行うものである。本実施例１０においては、カシミヤとウールの各単一繊維をミクロトームで約０．２ｍｍに切断して使用した。なお、本実施例１０に使用した各繊維の直径はカシミヤ（１６．５μｍ）、ウール（２１．５μｍ）であった。従って、切断後の各繊維のアスペクト比は、それぞれ、カシミヤ（１：１２）、ウール（１：９）であった。【０１６０】
（１）電磁波照射工程
以下、本実施例１０における工程を説明するが、電磁波照射工程については、上記実施例１と同様であり、ここではその説明を省略する。【０１６１】
（２）データベース蓄積工程
本実施例１０に係るデータベース蓄積工程は、上記実施例３と同様であり、ここでは詳細な説明を省略する。図５０は、約０．２ｍｍに切断したカシミヤとウールとを重量比率１００：０（Ｒ−１）、７０：３０（Ｒ−２）、５０：５０（Ｒ−３）、３０：７０（Ｒ−４）、０：１００（Ｒ−５）で混合した５種類の混合繊維（単一繊維を含む）の２ＴＨｚ〜４ＴＨｚの周波数帯における透過スペクトルを示している。次に、これらの透過スペクトルに対して平滑化処理及び一次微分処理を行って解析用のスペクトルデータを得る。図５１は、２．５ＴＨｚ〜４ＴＨｚの周波数帯に対して平滑化処理及び一次微分処理を行った後のスペクトルデータを示している。【０１６２】
次に、上記５種類の混合繊維（単一繊維を含む）に対して得られたスペクトルデータから特徴的な所定の周波数帯について主成分分析を行いデータベースとした。図５２は、カシミヤとウールとの混合繊維に特徴的な２．５ＴＨｚ〜４ＴＨｚの周波数帯に対して主成分分析した主成分スコアの散布図を示している。この主成分スコアの横軸は第１主成分（ＰＣ１）を示しており、その寄与率は０．４１６であった。一方、主成分スコアの縦軸は第２主成分（ＰＣ２）を示しており、その寄与率は０．２３２であった。【０１６３】
図５２の散布図において、各混合繊維（単一繊維を含む）の主成分スコアは分散しており、このままではカシミヤとウールとの混用率を明確に区別しにくい。しかし、図５２の散布図において、カシミヤ１００％（Ｒ−１）とウール１００％（Ｒ−５）とは、第１主成分の両側に位置し、且つ、各混合繊維（Ｒ−２〜Ｒ−４）は、これらの間に分布していることが分かる。本実施例１０においては、第１主成分の寄与率が０．４１６と上記各実施例に比べそれ程高くないが、各混合繊維（Ｒ−２〜Ｒ−４）は略均一に分布している。図５３は、カシミヤの混用率と第１主成分の主成分スコアとの相関図を示している。この図の横軸はカシミヤの混用率（０％〜１００％）を示しており、縦軸は第１主成分（ＰＣ１）の主成分スコアを示している。図５３において、カシミヤの混用率と第１主成分の主成分スコアとは比例関係（図の直線）を示し、カシミヤの混用率が直線状に略均一に分布していることが分かる。【０１６４】
（３）鑑別工程
図５３のカシミヤの混用率と主成分スコアとの相関図を使用して、繊維の種類が未知の被検繊維を鑑別する方法について説明する。まず、上記電磁波照射工程と同様にして、被検繊維（Ｘ−８）の透過スペクトルを求め、平滑化処理及び一次微分処理を行ってスペクトルデータを得る。次に、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維（Ｘ−８）の主成分スコアを求める。この被検繊維（Ｘ−８）の主成分スコアと図５３の相関関係（図の直線）を用いて、この被検繊維（Ｘ−８）に占めるカシミヤの混用率を鑑別する。【０１６５】
図５４は、図５３の相関図に被検繊維（Ｘ−８）の主成分スコアをプロット（☆印）した図である。図５４から被検繊維（Ｘ−８）に占めるモダールの混用率が８０％であると鑑別することができる。【０１６６】
以上説明したように、本発明においては、鑑別操作が比較的簡単で客観性を有し、検査員の経験やノウハウに頼ることなく鑑別できるテラヘルツ分光分析を採用し、且つ、凍結粉砕という煩雑な操作を排除しても、繊維の高次構造に伴う有益な情報を得ることのできる繊維鑑別方法を提供することができる。【０１６７】
なお、本発明の実施にあたり、上記各実施例に限らず次のような種々の変形例が挙げられる。
１．上記各実施例においては、化学的組成が同じ繊維同士の鑑別例としてセルロース系繊維同士或いは獣毛繊維同士で説明するものであるが、これに限るものではなく、獣毛以外のタンパク質繊維と各種獣毛繊維との鑑定や、或いは、化学的組成を異にする繊維同士の鑑定を行うようにしてもよい。
２．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、テラヘルツ分光分析により得られる吸収スペクトルにより鑑別を行うようにしてもよい。
３．上記各実施例においては、テラヘルツ分光分析により得られる所定の周波数帯の透過スペクトルにより鑑別を行うものであるが、これに限るものではなく、１つ又は２つ以上の単一周波数における透過強度又は吸収強度を求めて鑑別を行うようにしてもよい。なお、この場合には、各種繊維に固有な特定周波数における吸収の有無を確認してから行うようにする。
４．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断するものであるが、これに限るものではなく、ハサミなどで切断するようにしてもよく、或いは、分析用ペレット中に均一に分散できるのであれば、切断することなくテラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
５．上記各実施例においては、繊維をミクロトームにより切断してからポリエチレンパウダーと混合して分析用ペレットを作製するものであるが、これに限るものではなく、入射テラヘルツ電磁波の散乱を制御できるのであれば、分析用ペレットを作製せず直接テラヘルツ分光分析を行うようにしてもよい。
６．上記実施例３〜実施例１０においては、主成分分析により透過スペクトルを解析するが、これに限るものではなく、クラスター分析、主成分回帰分析、ＰＬＳ回帰分析など他の統計的手法により透過スペクトルを解析するようにしてもよい。
７．上記実施例３〜実施例１０においては、主成分分析における測定データの平滑化処理及び１次微分処理を行うが、これに限るものではなく、２次微分処理など他の処理を行うようにしてもよい。
８．上記実施例３〜実施例１０の各鑑別工程においては、データベース蓄積工程で行った主成分分析の第１主成分及び第２主成分の固有ベクトルの値を用いて、被検繊維の主成分スコアを求めるものであるが、これに限るものではなく、繊維の種類が既知の単一繊維或いは混合繊維の複数のスペクトルデータと被検繊維のスペクトルデータとを合わせて改めて主成分分析することにより、被検繊維の種類又は被検繊維の混用率を鑑別するようにしてもよい。
９．上記実施例３〜実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維のスペクトルデータを解析する際に、鑑別する繊維の種類或いは繊維の組み合わせによる特徴的な周波数帯を採用して鑑別する。例えば、綿とテンセルとの混用率を鑑別する実施例５においては、特徴的な周波数帯として４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの範囲内のスペクトルデータを採用する。しかし、これに限るものではなく、特徴的な周波数の吸収を含むものであれば、４．５ＴＨｚ〜５．５ＴＨｚの近傍の範囲内のスペクトルデータを採用するようにしてもよい。ここで、近傍の範囲内とは、例えば、４．８ＴＨｚ〜５．４ＴＨｚ、或いは、４．０ＴＨｚ〜６．０ＴＨｚなども含まれることをいう。
１０．上記実施例５〜実施例１０の各鑑別工程においては、被検繊維の混用率を求める際に主成分分析の各主成分のうち、寄与率の高い第１主成分のみを使用するものであるが、これに限るものではなく、２つ以上の主成分、例えば、第１主成分と第２主成分の両方を使用して被検繊維の混用率を求めるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１６８】
市場には多くの繊維製品が広い用途に流通している。また、繊維製品の生産地と消費地がグローバルに展開される今日においては、繊維製品の輸出入の際に取引の安全や信頼を確保するために、輸出入の際に迅速、且つ、正確な鑑別方法が望まれている。特に、化学的組成が同じセルロース系繊維同士の過誤混入や、化学的組成が同じカシミヤなどの高級獣毛繊維と安価な他の獣毛繊維との正確な鑑別が望まれている。【０１６９】
本発明は、このような市場の要求に対して的確な鑑別手段を提供するものであり、また、従来法のように検査員の経験やノウハウに頼ることがない。特に、化学的組成が同じ繊維同士の種類を客観的に鑑別できること、また、過誤混入や偽装がなされていても正確な鑑定結果が得られるということは、これまでにない画期的な鑑別手段となる。【０１７０】
このことから、本発明は、市場の安定や国際間の公正取引に有効な鑑別手段を提供するものであり、単に従来法であるＪＩＳＬ １０３０‐１（繊維製品の混用率試験方法‐第１部：繊維鑑別）、及び、ＪＩＳＬ １０３０‐２（繊維製品の混用率試験方法‐第２部：繊維混用率）を補完する鑑別手段に留まらず、国際標準として利用可能な鑑別手段を提供することができる。
【符号の説明】
【０１７１】
Ａ−１…常温粉砕したメリノウール、
Ａ−２…凍結粉砕したメリノウール、
Ｂ−１…ミクロトームで０．１ｍｍに切断した綿、
Ｂ−２…ミクロトームで０．２ｍｍに切断した綿、
Ｂ−３…ミクロトームで０．４ｍｍに切断した綿、
Ｂ−４…凍結粉砕した綿、
Ｃ−１…凍結粉砕した繊維の電子顕微鏡写真、
Ｃ−２…ミクロトームで切断した繊維の顕微鏡写真、
Ｄ−１…分析用ペレット、
Ｄ−２…入射テラヘルツ電磁波、
Ｅ−２…凍結粉砕した綿、
Ｅ−３…ミクロトームで切断した綿、
Ｆ−２…凍結粉砕したテンセル、
Ｆ−３…ミクロトームで切断したテンセル、
Ｇ−２…凍結粉砕したモダール、
Ｇ−３…ミクロトームで切断したモダール、
Ｈ−２…凍結粉砕したキュプラ、
Ｈ−３…ミクロトームで切断したキュプラ、
Ｉ−１…主成分分析図におけるテンセルの領域、
Ｉ−２…主成分分析図におけるモダールの領域、
Ｉ−３…主成分分析図におけるキュプラの領域、
Ｊ−３…ミクロトームで切断したカシミヤ、
Ｋ−３…ミクロトームで切断したヤク、
Ｌ−３…ミクロトームで切断したウール、
Ｍ−１…主成分分析図におけるカシミヤの領域、
Ｍ−２…主成分分析図におけるヤクの領域、
Ｍ−３…主成分分析図におけるウールの領域、
Ｎ−１…綿とテンセルとを重量比率１００：０、
Ｎ−２…綿とテンセルとを重量比率９０：１０、
Ｎ−３…綿とテンセルとを重量比率８０：２０、
Ｎ−４…綿とテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｎ−５…綿とテンセルとを重量比率６０：４０、
Ｎ−６…綿とテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｎ−７…綿とテンセルとを重量比率４０：６０、
Ｎ−８…綿とテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｎ−９…綿とテンセルとを重量比率２０：８０、
Ｎ−１０…綿とテンセルとを重量比率１０：９０、
Ｎ−１１…綿とテンセルとを重量比率０：１００、
Ｏ−１…モダールとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｏ−２…モダールとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｏ−３…モダールとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｏ−４…モダールとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｏ−５…モダールとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｐ−１…モダールとキュプラとを重量比率１００：０、
Ｐ−２…モダールとキュプラとを重量比率７０：３０、
Ｐ−３…モダールとキュプラとを重量比率５０：５０、
Ｐ−４…モダールとキュプラとを重量比率３０：７０、
Ｐ−５…モダールとキュプラとを重量比率０：１００、
Ｑ−１…キュプラとテンセルとを重量比率１００：０、
Ｑ−２…キュプラとテンセルとを重量比率７０：３０、
Ｑ−３…キュプラとテンセルとを重量比率５０：５０、
Ｑ−４…キュプラとテンセルとを重量比率３０：７０、
Ｑ−５…キュプラとテンセルとを重量比率０：１００、
Ｒ−１…カシミヤとウールとを重量比率１００：０、
Ｒ−２…カシミヤとウールとを重量比率７０：３０、
Ｒ−３…カシミヤとウールとを重量比率５０：５０、
Ｒ−４…カシミヤとウールとを重量比率３０：７０、
Ｒ−５…カシミヤとウールとを重量比率０：１００、
Ｘ−１、Ｘ−２、Ｘ−３、Ｘ−４、Ｘ−５、Ｘ−６、Ｘ−７、Ｘ−８…被検繊維。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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