В данном исследовании были собраны образцы сырой лака из различных регионов и подготовлены имитационные загрязнённые образцы, содержащие шесть распространённых примесей: сырой тунговый масло, смешанное масло, мочевину, коричневый сахар, отвердители на основе изоцианатов и разбавитель диметилэтиленгликоль. Создана база данных инфракрасных спектров сырой лака, библиотеки спектров для контроля качества (QC) и для обнаружения загрязнённого сырого лака. На основе этого применён метод, сочетающий вычисление имитационных спектров с проверкой спектров фактических примесей, и разработана двойной параметр判别模型 на основе наилучшего соответствия и характеристических пиков поглощения. Результаты показывают, что данный метод может выявлять пять видов примесей (сырое тунговое масло, смешанное масло, мочевину, отвердители на основе изоцианатов и разбавитель диметилэтиленгликоль) с пределом обнаружения от 3% до 10%, а точность распознавания в соответствующем диапазоне примесей достигает 92%, что удовлетворяет требованиям обнаружения подделок на рынке. Исследование предоставляет эффективный и точный аналитический инструмент для контроля качества и идентификации загрязнений сырого лака, имеющий важное прикладное значение для регулирования рынка и обеспечения качества традиционных технологий.

сырой лак;инфракрасный спектр;распознавание загрязнений;контроль качества;анализ спектров