發(fā)制品 真人發(fā)鑒別方法-近紅外光譜法-編制說明

一、工作簡(jiǎn)況

1．任務(wù)來源

2021年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)下達(dá)了《發(fā)制品真人發(fā)鑒別方法—近紅外光譜法》國(guó)家

標(biāo)準(zhǔn)制定計(jì)劃，計(jì)劃號(hào)為20214626-T-607。由中國(guó)輕工業(yè)聯(lián)合會(huì)提出，上海市質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)

技術(shù)研究院等負(fù)責(zé)起草，全國(guó)發(fā)制品標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)（SAC/TC304）歸口。

2.主要工作過程

（1）計(jì)劃下達(dá)后，成立起草小組，收集分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和資料；

（2）2022年1月-3月，制定工作計(jì)劃，搜集樣品，制定方案，開展試驗(yàn)；

（3）2022年4月-9月，建立近紅外鑒別模型；

（4）2022年10月-12月，對(duì)建立的近紅外模型進(jìn)行驗(yàn)證，并進(jìn)一步完善模型；

（5）2023年1月-3月，同多次工作組會(huì)議討論，各單位驗(yàn)證測(cè)試結(jié)果，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)草案進(jìn)

行修改，形成標(biāo)準(zhǔn)征求意見稿及編制說明，并廣泛征求意見。

二、標(biāo)準(zhǔn)制定的意義

發(fā)制品是以真人發(fā)、化纖、動(dòng)物毛等為原料，經(jīng)過一系列的物理和化學(xué)加工工藝制成的

飾品。主要用于發(fā)型妝飾和美容美發(fā)教學(xué)、彌補(bǔ)缺發(fā)、脫發(fā)等生理缺陷以及滿足特殊行業(yè)（如

演員、法官等）和追求時(shí)尚的消費(fèi)群體的需求。目前，全球五分之四以上的發(fā)制品由中國(guó)生

產(chǎn)，中國(guó)已經(jīng)成為全球發(fā)制品最大的生產(chǎn)及出口國(guó)。隨著國(guó)內(nèi)發(fā)制品消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)，女

性消費(fèi)者正作為我國(guó)主要的消費(fèi)群體，假發(fā)片、假發(fā)塊儼然為女性的裝飾必備品，對(duì)假發(fā)制

品的品質(zhì)要求也越來越高。發(fā)制品根據(jù)原材料分類，可分為化纖發(fā)、動(dòng)物毛發(fā)和人發(fā)。發(fā)制

品材質(zhì)的不同決定了其品質(zhì)、價(jià)格及穿戴性能，其中人發(fā)的價(jià)格最為昂貴，動(dòng)物毛發(fā)次之，

化纖發(fā)最為便宜。由于商家對(duì)利益的追逐，導(dǎo)致市場(chǎng)上存在大量“以次充好”亂象，由于人

發(fā)價(jià)格最為昂貴，導(dǎo)致非人發(fā)產(chǎn)品冒充真人發(fā)最為嚴(yán)重。

目前關(guān)于發(fā)制品材質(zhì)的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，主要是產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)GB/T23170-2019《發(fā)制品假發(fā)頭

套及頭飾》中5.2.12規(guī)定人發(fā)含量按照FZ/T01057和GB/T2910兩個(gè)紡織品的纖維含量測(cè)

試的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，沒有相關(guān)的發(fā)制品材質(zhì)檢測(cè)的方法標(biāo)準(zhǔn)。然而依據(jù)現(xiàn)有的紡織品標(biāo)準(zhǔn)對(duì)發(fā)制

品進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)化纖部分較為有效，對(duì)于人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)部分的檢測(cè)有所欠缺，一方面由于

紡織品中不存在真人發(fā)的使用，也沒有真人發(fā)的檢測(cè)方法。另一方面對(duì)于其他動(dòng)物毛發(fā)的檢

測(cè)，紡織品主要依據(jù)動(dòng)物毛發(fā)的鱗片層結(jié)構(gòu)的不同進(jìn)行鑒別，而動(dòng)物毛發(fā)在制作假發(fā)程中，

為了更好的穿戴效果往往會(huì)進(jìn)行酸化處理，破壞了鱗片層結(jié)構(gòu)，致使無法依據(jù)紡織品標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)

行檢測(cè)對(duì)人發(fā)進(jìn)行鑒別。

因此，本標(biāo)準(zhǔn)的制定，彌補(bǔ)了人發(fā)檢測(cè)方法的空白，完善了發(fā)制品材質(zhì)檢測(cè)體系，對(duì)規(guī)

范發(fā)制品市場(chǎng)，保障消費(fèi)者權(quán)益有著重要作用。

三、標(biāo)準(zhǔn)編制原則

1

標(biāo)準(zhǔn)的格式按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)

則》的要求進(jìn)行編寫。

遵循科學(xué)性、先進(jìn)性、統(tǒng)一性和合理性的原則編制本標(biāo)準(zhǔn)。

四、主要內(nèi)容的確定

1.適用范圍

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了使用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)人發(fā)定性分析的方法。

本標(biāo)準(zhǔn)適用于以人發(fā)原材料及以人發(fā)為單一原料，經(jīng)加工制成的發(fā)制品。

2.術(shù)語和定義

定義了下列新術(shù)語。人發(fā)（humanhair），以人類頭發(fā)為原料加工制成的發(fā)制品。動(dòng)纖毛

發(fā)（animalhair），以動(dòng)物毛為原料加工制成的發(fā)制品?；w發(fā)（animalhair），以化學(xué)纖

維為原料加工制成的發(fā)制品。毛發(fā)纖維（hairfiber），人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)視作為一類時(shí)的統(tǒng)

稱，即人發(fā)+動(dòng)物毛發(fā)。相似度匹配值（similaritymatchvalue，SMV），通過比較待測(cè)光

譜與模型光譜在多個(gè)特征波段的光譜信息，得到待測(cè)樣品與模型樣品的匹配程度的比較結(jié)

果。合格性指數(shù)（ConformityIndex，CI），待測(cè)光譜在該特征波段處的吸光度與模型平均

值的差值除以標(biāo)準(zhǔn)偏差的得到的數(shù)值。

訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、訓(xùn)練樣品、驗(yàn)證樣品、判別正確率等近紅外常用術(shù)語引用了GB/T

37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》中的定義。決定系數(shù)R2、訓(xùn)練模型均方根誤差RMSEC

等近紅外術(shù)語引用了GB/T29858《分子光譜多元校正定量分析通則》中的定義。本標(biāo)準(zhǔn)不

再對(duì)這些術(shù)語進(jìn)行定義。

3.近紅外光譜建模分析原理

近紅外光譜（nearinfraredspectroscopy，簡(jiǎn)稱NIR）定性分析方法是利用有機(jī)物中含有

C-H，O-H，N-H等化學(xué)鍵的泛頻振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)，以漫反射方式獲得在近紅外區(qū)的吸收光譜，

通過現(xiàn)代化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立樣品光譜與樣品性質(zhì)之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)利用樣品近紅

外光譜信息對(duì)樣品性質(zhì)的定性分析。

3.1近紅外光譜的形成

近紅外區(qū)域按ASTM定義是指波長(zhǎng)在780nm-2526nm范圍內(nèi)的電磁波。而在此區(qū)域內(nèi)

分子振動(dòng)產(chǎn)生的吸收光譜即為近紅外光譜。近紅外光譜的產(chǎn)生原理：當(dāng)一束連續(xù)變化、不同

波長(zhǎng)的紅外線照射樣品時(shí)，分子會(huì)選擇性的吸收其中一部分光子轉(zhuǎn)變?yōu)樽陨淼恼駝?dòng)能量，從

而使分子能級(jí)發(fā)生躍遷，進(jìn)而產(chǎn)生吸收光譜。近紅外光譜是物質(zhì)分子對(duì)紅外線的倍頻和合頻

的吸收結(jié)果。近紅外區(qū)域習(xí)慣上又劃分為短波近紅外區(qū)（780nm-1100nm）和長(zhǎng)波近紅外區(qū)

（1100nm-2526nm）。該區(qū)域的光譜吸收程度較弱，主要的吸收帶是含氫基團(tuán)的伸縮振動(dòng)產(chǎn)

生的一級(jí)倍頻吸收，因此，與X-H官能團(tuán)（含氫基團(tuán)）有關(guān)的吸收譜帶在近紅外光譜區(qū)域

中占主導(dǎo)地位。此外，不同物質(zhì)的分子中，原子間不同的相互作用也會(huì)產(chǎn)生新的特征吸收帶，

從而反映出物質(zhì)不同的物理性質(zhì)。因此，近紅外光譜同時(shí)包含了物質(zhì)的理化信息，可反映物

質(zhì)的理化性質(zhì)。

3.2近紅外光譜定性分析法

2

近紅外光譜定性分析是利用已知類別的樣品建立近紅外光譜定性模型，再用該模型考察

未知樣品是否屬于該類物質(zhì)的一種方法。其基本原理是：利用近紅外光譜或其壓縮的變量（如

主成分）組成一個(gè)多維變量空間，同類物質(zhì)在該多維變量空間中位于相近的位置，而不同類

物質(zhì)位于較遠(yuǎn)的位置，未知樣品的分析過程就是考察其光譜是否位于某類物質(zhì)所在的空間。

近紅外光譜定性分析方法是依靠已知樣品和未知樣品譜圖的比較來完成的。因此，在近紅外

光譜定性分析中要注意：未知樣品的光譜采集和處理過程必須和建模集樣品完全相同，才能

保證分析的準(zhǔn)確性。

3.3近紅外光譜建模

通常建立近紅外定性模型可分為4個(gè)階段。1）收集代表性樣品，建立訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，

并采集樣品的近紅外光譜；2）確定要使用的建模方法，選擇合適的預(yù)處理方法及特征變量

（建模波段）建立模型；3）根據(jù)驗(yàn)證樣品的結(jié)果，評(píng)價(jià)模型，一旦模型達(dá)不到使用要求，

則重新選擇預(yù)處理方法和建模波段等，重新建立模型，直至達(dá)到使用要求，形成最終的定性

模型；4）使用所建的模型測(cè)試未知樣品。

本標(biāo)準(zhǔn)建立了毛發(fā)纖維近紅外定性模型和人發(fā)近紅外定性模型（人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)判別模

型），先通過毛發(fā)纖維近紅外定性模型初步確定待測(cè)樣品是否屬于毛發(fā)纖維，再通過人發(fā)和

動(dòng)物毛發(fā)判別模型，進(jìn)一步確定待測(cè)樣品是否屬于人發(fā)。通過兩個(gè)模型的使用大大降低模型

應(yīng)用過程中化纖發(fā)對(duì)判別結(jié)果的影響。毛發(fā)纖維近紅外定性模型，可采用相似度匹配法和合

格性測(cè)試法(一致性檢驗(yàn))；人發(fā)近紅外定性模型可采用PCA-DA法（主成分-判別分析）和

PLS-DA法(偏最小二乘-判別分析)。

4樣品的選擇

用于近紅外建模的樣品應(yīng)具有代表性，種類越齊全，代表性越強(qiáng)，模型的準(zhǔn)確度越高。

選取了具有代表性的人發(fā)247份，動(dòng)物毛發(fā)247份（包含牦牛毛、羊毛、駱駝毛），化纖發(fā)

150份等。其中化纖發(fā)包含30份聚酯纖維PET、30份尼龍PA、30份聚氯乙烯PVC、30份

聚丙烯腈纖維PAN和30份聚丙烯纖維PP。

毛發(fā)纖維定性模型，訓(xùn)練樣品最少不低20，驗(yàn)證樣品，應(yīng)包含毛發(fā)纖維與化纖發(fā)，應(yīng)

具有代表性，其中毛發(fā)纖維不在訓(xùn)練集內(nèi)，各自數(shù)量不低于10。

人發(fā)定性模型是人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的判別模型，訓(xùn)練樣品和驗(yàn)證樣品數(shù)量按照GB/T

37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》中所規(guī)定的執(zhí)行。對(duì)于訓(xùn)練樣品，PCA-DA法建立

模型，建模所需主成分?jǐn)?shù)A，確定模型所需的訓(xùn)練樣品，剔除異常樣品后，訓(xùn)練樣品數(shù)量應(yīng)

不低于10A，人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量盡量接近。采用PLS-DA法建立模型，如果建模所

需的主成分?jǐn)?shù)A>3，剔除異常樣品后，羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于6A，如果建模過

程中采用了均值中心化預(yù)處理方法，則羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于6（A+1）；如果建

模所需的主成分?jǐn)?shù)A<3，羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于24。驗(yàn)證樣品的選擇同樣應(yīng)具

有代表性，包含人發(fā)樣品和動(dòng)物毛發(fā)樣品，樣品的種類已知，且該樣品不在訓(xùn)練集內(nèi)。如果

所建模型的主成分?jǐn)?shù)≤5，則驗(yàn)證樣品數(shù)量不小于20；如果所建模型的主成分?jǐn)?shù)≥5，則驗(yàn)

證樣品數(shù)量不少于4A。

5樣品的近紅外光譜

3

采用傅立葉變換近紅外光譜儀，漫反射積分球附件，PbS檢測(cè)器對(duì)所選取的樣品進(jìn)行掃

描，采集近紅外光譜。掃描分辨率為2cm-1，掃描次數(shù)為32，光譜范圍為12500cm-1-3500cm-1。

人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的近紅外圖譜示例如圖1所示，光譜非常相似，沒有明顯的區(qū)別；各種化纖

發(fā)的光譜示例如圖2所示，幾類化纖法之間有差異比較明顯的波段，并且與人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)

也有明顯的差異。

2.0

1.5

1.0

駱駝毛

吸光度人發(fā)牦牛毛

0.5

羊毛

0.0

120001100010000900080007000600050004000

-1

波數(shù)/cm

圖1人發(fā)與各種動(dòng)物毛發(fā)近紅外光譜示例

2.0

1.5

1.0

吸光度PVC

0.5

PAPP

PAN

PET

0.0

120001100010000900080007000600050004000

-1

波數(shù)/cm

圖2各種化纖發(fā)近紅外光譜示例

化纖發(fā)與人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)之間明顯的差異也就預(yù)示著，在建立近紅外定性模型時(shí)，較容

易區(qū)分毛發(fā)纖維與化纖發(fā)，可直接將毛發(fā)纖維作為訓(xùn)練集建立相似定性模型，然后通過待測(cè)

樣品的光譜與建模光譜的相似度進(jìn)行判定，當(dāng)相似度達(dá)到一定程度即可判定為毛發(fā)纖維。此

種建模方法需要的建模樣品較少，同時(shí)也不需要大量的化纖發(fā)，只需少量化纖發(fā)進(jìn)行驗(yàn)證即

可。

人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的近紅外光譜較為相似，直接使用相似定性模型是無法區(qū)分兩類樣品

的，通常需要建模判別模型進(jìn)行區(qū)分，也就意味著需要較多的樣品建立模型，保證兩類樣品

可以被區(qū)分開，對(duì)預(yù)處理方法和建模波段的要求也較高，通常要多次嘗試才能確定下較為適

合的預(yù)處理方法和建模波段。

6模型的建立及評(píng)價(jià)

4

本標(biāo)準(zhǔn)需要建立兩個(gè)模型，毛發(fā)纖維定性模型和人發(fā)定性模。毛發(fā)纖維定性模型可采用

相似度匹配法和合格性測(cè)試法；人發(fā)定性模型可采用PCA-DA法和PLS-DA法。常用的預(yù)處理方

法有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）、均值化中心、一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)等，建模過程中可以多種預(yù)

處理方法的組合使用。發(fā)制品主要有C-H、N-H、-OH及C=O等基團(tuán)組成，這些基團(tuán)的近紅外紅

外光的主要吸收波段在6500-4000cm-1，由圖1和圖2也可以看出光譜的主要信息也集中在這

個(gè)范圍內(nèi)，其余波段吸收較弱且易受雜質(zhì)影響，噪音較多，所以建模波段主要在這個(gè)范圍內(nèi)

選擇。預(yù)處理方法和建模波段的選擇不唯一，只要所建的模型符合要求即可。

6.1毛發(fā)纖維定性模型

將494份毛發(fā)纖維（人發(fā)247份，動(dòng)物毛發(fā)247份）按3:1隨機(jī)分為兩份，其中371份

作為訓(xùn)練集用于建立定性，剩余的123份和150份化纖維作為驗(yàn)證集，對(duì)已建立的模型進(jìn)行

驗(yàn)證。

6.1.1毛發(fā)纖維相似度匹配模型

訓(xùn)練樣品經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換（SNV）+一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理，在波段6500-4000cm-1波段下選

擇相似度匹配法建立毛發(fā)纖維定性模型，相似度匹配值（SMV）的閾值設(shè)為95，即SMV≥

95，判定為毛發(fā)纖維；SMV<95，判定為非毛發(fā)纖維。用驗(yàn)證樣品對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)

果如圖3所示，驗(yàn)證集中毛發(fā)纖維的SMV都接近于100，化學(xué)纖維的SMV遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于95，

判別正確率達(dá)到100%。

毛發(fā)纖維

PA

100PAN

PET

90PP

PVC

80

70

SMV

60

50

050100150200250

驗(yàn)證集樣品

圖3相似度匹配模型驗(yàn)證樣品測(cè)試結(jié)果

6.1.2毛發(fā)纖維合格性測(cè)試模型

訓(xùn)練樣品經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理，在波段6500-4000cm-1波段下，選擇合格性測(cè)試方法建立

模型，設(shè)定CI限度值CIlimit為8.0，CI≤CIlimit，判定為毛發(fā)纖維，CI>CIlimit，判定為

非毛發(fā)纖維。用驗(yàn)證樣品對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證樣品驗(yàn)證結(jié)果如圖4所示，毛發(fā)纖維的CI值

都小于8.0，化纖發(fā)的CI值都明顯大于8.0。判別正確率達(dá)到100%。

5

毛發(fā)纖維

70PA

PET

60PP

PVC

50PAN

40

值

30

CI

20

10

0

0306090120150180210240270

驗(yàn)證集樣品

圖4合格性測(cè)試模型驗(yàn)證樣品測(cè)試結(jié)果

6.2人發(fā)定性模型

將494份毛發(fā)纖維（人發(fā)247份，動(dòng)物毛發(fā)247份）按3:1隨機(jī)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

6.2.1PCA-DA模型

經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后，在波段6000-5500cm-1+5000-4500cm-1波段下，進(jìn)行主成分分析，

建立PCA-DA模型，模型的主成分得分圖如圖5所示，人發(fā)與動(dòng)物毛兩類樣品有明顯的分界

線，說明所模型可將這兩類樣品區(qū)分開來，分離程度越大，判別效果越好。驗(yàn)證樣品判別正

確率達(dá)到100%。

人發(fā)0.001

動(dòng)物毛發(fā)

0.000

PC3

-0.001

-0.002

0.015

0.020

PC1

-0.004

-0.0020.025

PC20.000

0.002

圖5PCA-DA模型主成分得分圖

6.2.2PLS-DA模型

將訓(xùn)練集中的人發(fā)樣品參考值設(shè)為1，動(dòng)物毛發(fā)參考值設(shè)為0，建立分類變量，經(jīng)一階導(dǎo)

數(shù)預(yù)處理后，在6500-4500cm-1波段下，對(duì)訓(xùn)練樣品與分類變量進(jìn)行PLS回歸分析，建立人發(fā)

與動(dòng)物毛發(fā)的PLS-DA模型，分類變量的預(yù)測(cè)值和參考值的回歸圖如圖6所示，從圖中可看出

人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)與分類變量的相關(guān)性較好，決定系數(shù)R2達(dá)到0.9761，均方根誤差RMSEC為

6

0.1094，表明模型擬合性較好。驗(yàn)證樣品預(yù)測(cè)值結(jié)果如圖7所示，人發(fā)的預(yù)測(cè)值都接近于1，

動(dòng)物毛發(fā)的預(yù)測(cè)值都接近于0，判別正確率達(dá)到100%。

1.4

1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

預(yù)測(cè)值

0.2

0.0

-0.2

-0.4

0.00.20.40.60.81.0

參考值

圖6PLS-DA模型預(yù)測(cè)值與參考值的回歸圖

1.2

0.8

0.4

預(yù)測(cè)值

0.0

-0.4

人發(fā)動(dòng)物毛發(fā)

圖7PLS-DA模型驗(yàn)證樣品的測(cè)試結(jié)果

7待測(cè)知樣品測(cè)試

采集待測(cè)樣品的近紅外光譜圖，先將近紅外光譜帶代入毛發(fā)纖維定性模型進(jìn)行測(cè)試。如

果判定結(jié)果為非毛發(fā)纖維，則測(cè)試結(jié)束，測(cè)試結(jié)果為非人發(fā)；如果判定結(jié)果為毛發(fā)纖維，則

再將該光譜代入人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)判別模型進(jìn)行測(cè)試。如果人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)判別模型判定結(jié)果

為人發(fā)，則測(cè)試結(jié)果為人發(fā)；判定結(jié)果為動(dòng)物毛發(fā)或者不確定，則測(cè)試結(jié)果為非人發(fā)。

如果在測(cè)試前已經(jīng)知曉待測(cè)樣品屬于毛發(fā)纖維，則可直接將待測(cè)樣品的近紅外光譜代入

人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)判定模型進(jìn)行判定測(cè)試。

五、與國(guó)際、國(guó)外同類標(biāo)準(zhǔn)水平的對(duì)比情況

未發(fā)現(xiàn)人發(fā)近紅外法鑒別的國(guó)際、國(guó)外標(biāo)準(zhǔn)。

六、與國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)系

關(guān)于人發(fā)的近紅外法鑒別標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)有團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CNTAC112-2022《發(fā)制品假發(fā)發(fā)絲

鑒別方法近紅外光譜法》，該標(biāo)準(zhǔn)采用PCA-DA法建立人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的判別模型，通過該

模型的三種測(cè)試結(jié)果人發(fā)、動(dòng)物毛發(fā)和都不是，分別判定為人發(fā)、動(dòng)物毛發(fā)和化纖發(fā)，對(duì)于

7

混合發(fā)（如人發(fā)+化纖發(fā)、動(dòng)物毛發(fā)+化纖等）無法根據(jù)模型測(cè)試結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確判定。與之

相比，本標(biāo)準(zhǔn)不僅有人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的PCA-DA模型，還提供了判別效果更好的人發(fā)與動(dòng)物

毛發(fā)PLS-DA模型，同時(shí)提供了兩種方法建立毛發(fā)纖維的定性模型。毛發(fā)纖維定性模型可以

有效的將人發(fā)+化纖發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)+化纖發(fā)這類混合發(fā)排除。通過兩個(gè)模型的綜合使用可以

避免混合發(fā)的干擾，有效的鑒別出樣品為人發(fā)或非人發(fā)。

七、重大分歧意見的處理經(jīng)過和依據(jù)

八、涉及國(guó)內(nèi)外專利及處置情況

本標(biāo)準(zhǔn)不涉及專利等知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

九、其它

本標(biāo)準(zhǔn)作為推薦性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)上報(bào)，建議做好標(biāo)準(zhǔn)的宣貫和解答工作。

本標(biāo)準(zhǔn)為新制定標(biāo)準(zhǔn)，不代替任何標(biāo)準(zhǔn)。

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一、工作簡(jiǎn)況

1．任務(wù)來源

2021年國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)下達(dá)了《發(fā)制品真人發(fā)鑒別方法—近紅外光譜法》國(guó)家

標(biāo)準(zhǔn)制定計(jì)劃，計(jì)劃號(hào)為20214626-T-607。由中國(guó)輕工業(yè)聯(lián)合會(huì)提出，上海市質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)

技術(shù)研究院等負(fù)責(zé)起草，全國(guó)發(fā)制品標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)（SAC/TC304）歸口。

2.主要工作過程

（1）計(jì)劃下達(dá)后，成立起草小組，收集分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和資料；

（2）2022年1月-3月，制定工作計(jì)劃，搜集樣品，制定方案，開展試驗(yàn)；

（3）2022年4月-9月，建立近紅外鑒別模型；

（4）2022年10月-12月，對(duì)建立的近紅外模型進(jìn)行驗(yàn)證，并進(jìn)一步完善模型；

（5）2023年1月-3月，同多次工作組會(huì)議討論，各單位驗(yàn)證測(cè)試結(jié)果，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)草案進(jìn)

行修改，形成標(biāo)準(zhǔn)征求意見稿及編制說明，并廣泛征求意見。

二、標(biāo)準(zhǔn)制定的意義

發(fā)制品是以真人發(fā)、化纖、動(dòng)物毛等為原料，經(jīng)過一系列的物理和化學(xué)加工工藝制成的

飾品。主要用于發(fā)型妝飾和美容美發(fā)教學(xué)、彌補(bǔ)缺發(fā)、脫發(fā)等生理缺陷以及滿足特殊行業(yè)（如

演員、法官等）和追求時(shí)尚的消費(fèi)群體的需求。目前，全球五分之四以上的發(fā)制品由中國(guó)生

產(chǎn)，中國(guó)已經(jīng)成為全球發(fā)制品最大的生產(chǎn)及出口國(guó)。隨著國(guó)內(nèi)發(fā)制品消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)，女

性消費(fèi)者正作為我國(guó)主要的消費(fèi)群體，假發(fā)片、假發(fā)塊儼然為女性的裝飾必備品，對(duì)假發(fā)制

品的品質(zhì)要求也越來越高。發(fā)制品根據(jù)原材料分類，可分為化纖發(fā)、動(dòng)物毛發(fā)和人發(fā)。發(fā)制

品材質(zhì)的不同決定了其品質(zhì)、價(jià)格及穿戴性能，其中人發(fā)的價(jià)格最為昂貴，動(dòng)物毛發(fā)次之，

化纖發(fā)最為便宜。由于商家對(duì)利益的追逐，導(dǎo)致市場(chǎng)上存在大量“以次充好”亂象，由于人

發(fā)價(jià)格最為昂貴，導(dǎo)致非人發(fā)產(chǎn)品冒充真人發(fā)最為嚴(yán)重。

目前關(guān)于發(fā)制品材質(zhì)的檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，主要是產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)GB/T23170-2019《發(fā)制品假發(fā)頭

套及頭飾》中5.2.12規(guī)定人發(fā)含量按照FZ/T01057和GB/T2910兩個(gè)紡織品的纖維含量測(cè)

試的標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，沒有相關(guān)的發(fā)制品材質(zhì)檢測(cè)的方法標(biāo)準(zhǔn)。然而依據(jù)現(xiàn)有的紡織品標(biāo)準(zhǔn)對(duì)發(fā)制

品進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)化纖部分較為有效，對(duì)于人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)部分的檢測(cè)有所欠缺，一方面由于

紡織品中不存在真人發(fā)的使用，也沒有真人發(fā)的檢測(cè)方法。另一方面對(duì)于其他動(dòng)物毛發(fā)的檢

測(cè)，紡織品主要依據(jù)動(dòng)物毛發(fā)的鱗片層結(jié)構(gòu)的不同進(jìn)行鑒別，而動(dòng)物毛發(fā)在制作假發(fā)程中，

為了更好的穿戴效果往往會(huì)進(jìn)行酸化處理，破壞了鱗片層結(jié)構(gòu)，致使無法依據(jù)紡織品標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)

行檢測(cè)對(duì)人發(fā)進(jìn)行鑒別。

因此，本標(biāo)準(zhǔn)的制定，彌補(bǔ)了人發(fā)檢測(cè)方法的空白，完善了發(fā)制品材質(zhì)檢測(cè)體系，對(duì)規(guī)

范發(fā)制品市場(chǎng)，保障消費(fèi)者權(quán)益有著重要作用。

三、標(biāo)準(zhǔn)編制原則

1

標(biāo)準(zhǔn)的格式按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)

則》的要求進(jìn)行編寫。

遵循科學(xué)性、先進(jìn)性、統(tǒng)一性和合理性的原則編制本標(biāo)準(zhǔn)。

四、主要內(nèi)容的確定

1.適用范圍

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了使用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)人發(fā)定性分析的方法。

本標(biāo)準(zhǔn)適用于以人發(fā)原材料及以人發(fā)為單一原料，經(jīng)加工制成的發(fā)制品。

2.術(shù)語和定義

定義了下列新術(shù)語。人發(fā)（humanhair），以人類頭發(fā)為原料加工制成的發(fā)制品。動(dòng)纖毛

發(fā)（animalhair），以動(dòng)物毛為原料加工制成的發(fā)制品。化纖發(fā)（animalhair），以化學(xué)纖

維為原料加工制成的發(fā)制品。毛發(fā)纖維（hairfiber），人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)視作為一類時(shí)的統(tǒng)

稱，即人發(fā)+動(dòng)物毛發(fā)。相似度匹配值（similaritymatchvalue，SMV），通過比較待測(cè)光

譜與模型光譜在多個(gè)特征波段的光譜信息，得到待測(cè)樣品與模型樣品的匹配程度的比較結(jié)

果。合格性指數(shù)（ConformityIndex，CI），待測(cè)光譜在該特征波段處的吸光度與模型平均

值的差值除以標(biāo)準(zhǔn)偏差的得到的數(shù)值。

訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、訓(xùn)練樣品、驗(yàn)證樣品、判別正確率等近紅外常用術(shù)語引用了GB/T

37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》中的定義。決定系數(shù)R2、訓(xùn)練模型均方根誤差RMSEC

等近紅外術(shù)語引用了GB/T29858《分子光譜多元校正定量分析通則》中的定義。本標(biāo)準(zhǔn)不

再對(duì)這些術(shù)語進(jìn)行定義。

3.近紅外光譜建模分析原理

近紅外光譜（nearinfraredspectroscopy，簡(jiǎn)稱NIR）定性分析方法是利用有機(jī)物中含有

C-H，O-H，N-H等化學(xué)鍵的泛頻振動(dòng)或轉(zhuǎn)動(dòng)，以漫反射方式獲得在近紅外區(qū)的吸收光譜，

通過現(xiàn)代化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立樣品光譜與樣品性質(zhì)之間的相互關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)利用樣品近紅

外光譜信息對(duì)樣品性質(zhì)的定性分析。

3.1近紅外光譜的形成

近紅外區(qū)域按ASTM定義是指波長(zhǎng)在780nm-2526nm范圍內(nèi)的電磁波。而在此區(qū)域內(nèi)

分子振動(dòng)產(chǎn)生的吸收光譜即為近紅外光譜。近紅外光譜的產(chǎn)生原理：當(dāng)一束連續(xù)變化、不同

波長(zhǎng)的紅外線照射樣品時(shí)，分子會(huì)選擇性的吸收其中一部分光子轉(zhuǎn)變?yōu)樽陨淼恼駝?dòng)能量，從

而使分子能級(jí)發(fā)生躍遷，進(jìn)而產(chǎn)生吸收光譜。近紅外光譜是物質(zhì)分子對(duì)紅外線的倍頻和合頻

的吸收結(jié)果。近紅外區(qū)域習(xí)慣上又劃分為短波近紅外區(qū)（780nm-1100nm）和長(zhǎng)波近紅外區(qū)

（1100nm-2526nm）。該區(qū)域的光譜吸收程度較弱，主要的吸收帶是含氫基團(tuán)的伸縮振動(dòng)產(chǎn)

生的一級(jí)倍頻吸收，因此，與X-H官能團(tuán)（含氫基團(tuán)）有關(guān)的吸收譜帶在近紅外光譜區(qū)域

中占主導(dǎo)地位。此外，不同物質(zhì)的分子中，原子間不同的相互作用也會(huì)產(chǎn)生新的特征吸收帶，

從而反映出物質(zhì)不同的物理性質(zhì)。因此，近紅外光譜同時(shí)包含了物質(zhì)的理化信息，可反映物

質(zhì)的理化性質(zhì)。

3.2近紅外光譜定性分析法

2

近紅外光譜定性分析是利用已知類別的樣品建立近紅外光譜定性模型，再用該模型考察

未知樣品是否屬于該類物質(zhì)的一種方法。其基本原理是：利用近紅外光譜或其壓縮的變量（如

主成分）組成一個(gè)多維變量空間，同類物質(zhì)在該多維變量空間中位于相近的位置，而不同類

物質(zhì)位于較遠(yuǎn)的位置，未知樣品的分析過程就是考察其光譜是否位于某類物質(zhì)所在的空間。

近紅外光譜定性分析方法是依靠已知樣品和未知樣品譜圖的比較來完成的。因此，在近紅外

光譜定性分析中要注意：未知樣品的光譜采集和處理過程必須和建模集樣品完全相同，才能

保證分析的準(zhǔn)確性。

3.3近紅外光譜建模

通常建立近紅外定性模型可分為4個(gè)階段。1）收集代表性樣品，建立訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，

并采集樣品的近紅外光譜；2）確定要使用的建模方法，選擇合適的預(yù)處理方法及特征變量

（建模波段）建立模型；3）根據(jù)驗(yàn)證樣品的結(jié)果，評(píng)價(jià)模型，一旦模型達(dá)不到使用要求，

則重新選擇預(yù)處理方法和建模波段等，重新建立模型，直至達(dá)到使用要求，形成最終的定性

模型；4）使用所建的模型測(cè)試未知樣品。

本標(biāo)準(zhǔn)建立了毛發(fā)纖維近紅外定性模型和人發(fā)近紅外定性模型（人發(fā)和動(dòng)物毛發(fā)判別模

型），先通過毛發(fā)纖維近紅外定性模型初步確定待測(cè)樣品是否屬于毛發(fā)纖維，再通過人發(fā)和

動(dòng)物毛發(fā)判別模型，進(jìn)一步確定待測(cè)樣品是否屬于人發(fā)。通過兩個(gè)模型的使用大大降低模型

應(yīng)用過程中化纖發(fā)對(duì)判別結(jié)果的影響。毛發(fā)纖維近紅外定性模型，可采用相似度匹配法和合

格性測(cè)試法(一致性檢驗(yàn))；人發(fā)近紅外定性模型可采用PCA-DA法（主成分-判別分析）和

PLS-DA法(偏最小二乘-判別分析)。

4樣品的選擇

用于近紅外建模的樣品應(yīng)具有代表性，種類越齊全，代表性越強(qiáng)，模型的準(zhǔn)確度越高。

選取了具有代表性的人發(fā)247份，動(dòng)物毛發(fā)247份（包含牦牛毛、羊毛、駱駝毛），化纖發(fā)

150份等。其中化纖發(fā)包含30份聚酯纖維PET、30份尼龍PA、30份聚氯乙烯PVC、30份

聚丙烯腈纖維PAN和30份聚丙烯纖維PP。

毛發(fā)纖維定性模型，訓(xùn)練樣品最少不低20，驗(yàn)證樣品，應(yīng)包含毛發(fā)纖維與化纖發(fā)，應(yīng)

具有代表性，其中毛發(fā)纖維不在訓(xùn)練集內(nèi)，各自數(shù)量不低于10。

人發(fā)定性模型是人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)的判別模型，訓(xùn)練樣品和驗(yàn)證樣品數(shù)量按照GB/T

37969-2019《近紅外光譜定性分析通則》中所規(guī)定的執(zhí)行。對(duì)于訓(xùn)練樣品，PCA-DA法建立

模型，建模所需主成分?jǐn)?shù)A，確定模型所需的訓(xùn)練樣品，剔除異常樣品后，訓(xùn)練樣品數(shù)量應(yīng)

不低于10A，人發(fā)與動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量盡量接近。采用PLS-DA法建立模型，如果建模所

需的主成分?jǐn)?shù)A>3，剔除異常樣品后，羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于6A，如果建模過

程中采用了均值中心化預(yù)處理方法，則羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于6（A+1）；如果建

模所需的主成分?jǐn)?shù)A<3，羊毛和動(dòng)物毛發(fā)各自的數(shù)量不低于24。驗(yàn)證樣品的選擇同樣應(yīng)具

有代表性