拉伸膜每项指标的测试都需要依靠检测设备，但是除材料成分等化学分析测试外，在其他测试(尤其是物理测试)的样品制备中只是改变材料的尺寸，所以材料的均匀性就是样品的均匀性。样品均匀性的优劣可直接影响测试数据的离散性，而在实际测试中这种数据波动常与测试设备的测试偏差相混淆，必然会给材料比较、设备比较或者实验室比对等工作带来影响。

　　选择拉伸膜样品时的常见问题

　　样品尺寸

　　样品尺寸是影响测试数据准确性的重要因素，样品尺寸合理与否取决于是否有助于弥补样品均匀性的影响，实际表现为样品的测试数据离散性是否在可以接受的范围内。对样品均匀性的评价标准对于不同行业来讲是不一样的，但是往往对同一行业内的产品样品具有相似的规律，因而通过长期检测经验得出的经验参数是非常具有借鉴意义的，例如检测标准中所给出的样品尺寸范围。不过需要特别注意的是对于同一项检测指标，尽管测试数据都已被折算到单位面积或者单位长度下，但是只有当样品的尺寸相同或接近时，其测试数据才有可比性。因为改变样品尺寸后，样品均匀性对测试数据的影响会增大，尤其是在减小样品尺寸时，当样品尺寸过小时很可能就没有代表性了。

　　然而，改变测试面积确实具有调整设备量程的效果。例如对于阻隔性测试，改变测试面积已被作为一种行之有效的设备量程调整方法在世界范围内广泛采用。从检测原理上分析，这种做法并没有不妥之处，只是在具体检测时由于样品的自身均匀性不好会引起测试数据的改变。因此，当必须对测试面积进行调整时，操作人员应对可能出现的测试数据偏差有充分的认识，避免由于样品的不均匀而引起对材料性能的错误评定。强辉科技建议对于小试样的测试应增加测试样品的数量，以降低由于样品不均匀性增加而带来的影响。

　　样品数量

　　从统计分析的角度，样品数量越多则统计结果就会越接近样品的真实情况，但是这样做会明显增加测试的成本和耗时，也会降低测试效率。采用标准中规定的样品数量一般都能满足检测需要，但如果样品的均匀性不好、测试数据偏差较大，则应适当增加测试样品数量。

　　对于常规的样品检测，强辉科技建议采纳标准上的样品数量，如有条件可在制备样品时多准备一些样品以留备用，若样品的均匀性不佳可将测试样品数量扩大2倍～3倍并通过统计计算给出测试结果。对于改变测试样品面积的情况，应根据实际检测经验对测试样品数量进行调整，例如在增大测试面积时往往不会扩大测试数据的波动，因而样品数量可以保持不变;而在缩小测试面积时，测试数据波动则会出现明显的增大(具体增加情况跟样品的均匀性有关)，强辉科技建议此时应将检测样品数量扩大至少2倍并按照统计公式对测试数据进行筛选，避免由于潜在的样品差异影响测试数据的准确性。

　　样品均匀性

　　均匀性的优劣是左右软包材应用效果的关键因素，也是导致包装损坏的主要原因之一，若样品的均匀性很好，则整个包装的强度会与设计值相差不大，但是若样品的均匀性很差，则强度上较薄弱的位置就会是整个包装的一个缺陷，最容易出现破裂。

　　通常样品的均匀性能够通过测试数据的离散程度表现出来。这里所说的测试数据离散性与通常所指的测试数据波动不同，通常所指的测试数据波动只与测试设备的精度、分辨率以及环境因素有关，而测试数据的离散性不仅包含数据的波动，与样品均匀性的关联更加紧密。

　　拉伸膜的制造工艺决定了其厚度会存在误差，同时由于材料的厚度相对于其他二维尺寸来讲要小很多，因此，拉伸膜容易出现损伤，而这种损伤也会进一步导致拉伸膜材料强度和多种性能的降低，尤其是对于复合拉伸膜来讲，这种损伤可能出现在外层材料上，也可能是更不易被察觉的内层材料损坏(例如镀铝层、铝箔、镀硅层)。由于材料的厚度均匀性和损伤都是影响测试数据的关键因素，因此我们通常要求选择表面无褶皱、压痕、针孔、而且厚度均匀的样品，但是在实际检测中应该根据样品的具体情况区别对待：如果损伤是由于运输或其他外在原因导致的，在取样时一定要避开这些缺陷，以免由于样品中存在损伤导致测试数据无意义;但是，如果损伤是样品本身带有的，在样品中普遍存在，则在取样时就不应刻意避开样品中的缺陷位置，以避免所取样品不具有代表性。

　　从检测经验来看，样品均匀性差能直接导致测试样品间出现差异，也是导致测试数据离散性较高的主要原因，必须引起检测人员的特别关注。如果试验时无法获得均匀性更好的样品，那么还可以从样品的尺寸或数量两方面加以弥补。

　　本文通过介绍拉伸膜样品中常见问题与测试数据偏差之间的关联，对在开展材料比较、设备比较、或者实验室比对等工作时的样品条件以及标准膜的应用需求进行了探讨，希望对广大拉伸膜厂家有所帮助。