材料、生物力学、纳米结构材料等。潘宁教授是美国物理学会 （APS），美国机械工程师学会（ASME） ，英国皇家纺织学会 （TI） 等专业协会的会士 （Fellow），是多家国外纺织专业期刊的编委，被东华大学，江南大学， 天津工业大学以及清华大学聘为特聘教授。
纺织品检测领域，有一类检测方法被称之为“感官检测”，即凭借检测人员眼看手摸的方法判定产品质量。轻薄、挺括、滑糯、柔软……这些都是经常评价面料手感特点的形容词，反映了皮肤在接触面料时的感觉。
然而，每个人的主观感觉是有差异的，加之判断时还可能存在喜好等感情因素。如有人因偏好麻织物的古朴特色，在评价时可能会忽略其不明显的刺痒感，而有的人就难以忍受；有人喜爱丝绸的顺滑，但也有人会嫌弃其不帖服的冷淡。可见，感官检测方法的弊端显而易见。
美国加州大学戴维斯分校的潘宁教授和他的团队发明了一种检测方法，可以完成对织物的感官性能评价并给出量化数据，为我们提供了将感觉转化为数字量化的方法。该方法被美国AATCC标准收录，标准代号为AATCC TM 202。
记者有幸采访了潘宁教授，请他为我们介绍这种新的方法。
请您介绍一下在纺织品手感检测方面，科研人员做过哪些工作？
织物手感早已被视为纤维产品（包括纸张、机织和针织面料、无纺布及其他与人体皮肤接触的产品）最重要的质量属性之一。织物手感描述了人对织物的触觉反映。这其中不仅涉及人体与织物的相互作用，其他生理、心理和社会因素对结果亦影响极大。这也从另一方面点明了织物手感评价过程和结果的复杂性。
通过触觉感知织物质量的重要性是众所周知的。很难想象消费者在店里会不经触摸而购买一块纺织产品。然而织物手感评估方法到现在为止仍然在很大程度上停留在人的直接触觉判断，这种主观评定方法在很多情况下是不可靠的，在实施过程中面临诸多困难，包括如何寻找合适的评判员：专家或未经训练的消费者？评判员之间的沟通，评估灵敏度的漂移，个人喜好的差别及其影响等。现有共识是对织物手感的可靠感官评价是可能的，但此方法显然不利于纺织产品的快速发展和实用要求。必须为此发展一套测量仪器和评价方法。
Perice于1930年首次提出采用物理测量数据来评估织物手感。从那时起，有过几次试图用仪器测量织物手感的尝试。整个努力在20世纪70年代达到高潮，在日本的川端康成和他的同事开发出的KES - FB系统用于织物手感评价。该系统测量不同面料的力学和物理性能。然后通过多元统计回归分析将所测面料性能与日本专家的手感主观评定结果相联系，由此计算该面料的手感值。该系统未能提供满意的解决方案，主要因为它是基于日本专家的主观评定结果因而无法用于日本以外的国家的面料评估。同时，它无法避免主观评估所带来的所有问题。此外，纺织科学家已研究证明，织物手感是其物理和机械性能在织物变形过程中交互作用的结果。采用分别测量相关性能来预测织物手感则割裂了这种交互作用，因此无法给出科学合理的结果。1990年，几位科学家在澳大利亚建立另一台仪器系统，称为FAST系统，基本上是日本KES - FB系统的一个简化版本，因此存在同样的问题。此外，这两个系统测量费时且成本高。
将模糊的感官检验变成有确定性数据的检测，主要是从哪方面进行考量的？
织物的感官性能包括织物手感、织物折皱恢复率和织物悬垂度，几乎是最后一组目前工业界尚未能有效测量及评定的织物性能。但这类性能又恰巧是区分织物质量档次的关键参数。
织物综合手感值由若干基本手感项如韧挺度、光滑度及柔软度等组成。由于不同消费者、不同产品或市场对各项基本手感权重不同，所以综合手感属于主观偏好。很难实现理性数据的转化，因此我们将检测方向确定为相对手感值的测试。
2012年美国纺织化学及染色协会（AATCC）标准TM202指定我们研发的织物感官测试仪——PhabrOmeter®织物手感评价系统进行相对手感性能测试。该仪器能用于模拟人手触摸织物时产生的感官性能评价并给出量化数据。
相对手感值的检测过程是怎样的？
相对手感是利用检测织物在有控状态下的变形过程，成功地将与感官性能有关的信息提取出来并采用计算机模式识别算法产生感官性能的量化指标。测试指标包括：韧度/身骨：反映织物的抗弯曲性能。高抗弯曲性能即可认为其硬挺，韧度或身骨好。软度：在揉捏一块织物时，织物的抗压缩性。抵抗压缩性即可认为其软度较高。光滑度：织物表面光滑的性能。光滑度越高，指尖越容易滑过织物表面。悬垂系数：在测试时使织物产生悬垂变形来描述织物的悬垂行为。织物折皱回复率：一块特定织物先后两次测量，导致折皱变形。相应结果之间的任何区别就是该织物折皱回复能力的指标值。
您研究的方法已经被AATCC TM 202采用，对于进行该检测的企业，有哪些益处？
手感测试的应用范围很广，除了传统纺织品，在与皮肤接触的其他柔性材料领域也是通用的，比如生活用纸、纸尿裤、化学助剂、洗涤护理等。对产品进行相对手感值的测试能为企业控制质量、研发新产品提供支持和线索。
例如，在质量控制方面，可通过检测建立产品质量的标准，客户可利用公司现存数据，挑选最好织物（甲）和最差织物（乙）建立织物指纹图作为质量控制区间。然后所有指纹图介于甲和乙之间的产品均为可接受。 反之则为次品。
相对手感测试数据还能为产品研发提供技术支持，如对比新旧产品的相对手感值，找到差距，调整研究方向。甚至提供跨界指导，通过不同手感的比对开发出脑洞大开的新产品，例如，有客户利用测试的床上用品面料手感的数据，采用纯棉纤维开发出羊绒般的柔暖手感面料，获得了成功。
此外，在线上购物不断发展的今天，不能身临其境地触摸成为影响购买的一个不利因素。如果品牌商能提供更好的数据给客户，如手感值的比较等数据，可以将产品的直观数据传达给消费者，增加购买决策的实现概率。
作为本领域的专家，您觉得纺织品的检测还有哪些领域有待开发？
对于工业界来说，织物感官性能测量及评定应是需解决的主要难题。同时更多重点应放在服装研究，例如服装穿着过程的实验室再现研究；热湿传递和舒适性再现研究等。
