一、問題的引出
    測試紗線條干隨機不勻為的是分析其與織物外觀的相關性，但至今仍困擾用戶的是即使CVm、CVmb、千米疵點值達到《烏斯特統計值》優良水平也不一定就能滿足織物外觀要求。
    實際紗線中總是隨機分布大量長短不一、粗細不等的粗節和細節，織物外觀是受此綜合影響的結果，而當長長短短的異常粗節和異常細節出現將直接關系到織物外觀的勻整性。現在織物外觀是靠目光評價，異常短粗節或短細節的出現由于其數量較多且較密集，將引起局部呈現大大小小的塊狀“云斑”；較長的異常粗節或細節則量少且稀疏，使得相鄰幾根紗線突顯粗細不勻而呈現隨機分布的“條影”。
    通常所測CVm值、千米疵點值都是基于“8mm”短片段線密度不勻曲線計算得出的統計值，這些只能反映紗線短片段線密度隨機不勻程度和瑕疵特征，《烏斯特統計值》給出的也只限于短片段的統計值。但短片段狀態良好并不能說明中、長片段也良好，全面分析紗線條干結構性隨機不勻還應包括對中、長片段線密度不勻的狀態做出評價。

二、關注異常粗節和異常細節
    異常粗節和異常細節是指超出一定門限的不同長度的過粗或過細的粗節和細節，與不同片段長度線密度的分布有關，屬于小概率事件。它們與織物外觀更具相關性，即織物外觀出現疵病與小概率事件密切相關。
    現一直采用CV值評價紗線隨機不勻，所以與織物外觀不是緊密相關，恰是由CV值本身定義所決定的。根據定義可知其是基于Σ(X-X)2來描述線密X隨機波動的狀態，式中雖然考慮了X越是偏離均值X其對CV值的影響也越大(平方關系)，但不論X是大是小最后總歸要匯總求和進行統計。而紗線中的異常粗節和細節卻只是由局部出現的少量過大的不同片段長度的線密度X所引起，這些X的出現屬于小概率事件對于總的Σ(X-X)2不一定有明顯影響，即CV值不一定產生明顯變化。這說明僅取CV值來分析小概率事件并不敏感，用戶反映所測CVm值與織物外觀不是緊密相關此系主要原因。下面用兩實例加以說明。
    取半精梳CJ/C18.5tex管紗做基紗串接兩段半精梳CJ/C22.7tex細紗構成長約5.5m粗約+23%的兩個異常粗節進行模擬試驗。№1為串接兩異常粗節的試樣，№2為同一管紗的正常試樣，兩試樣長度皆為400m。測得有關數據見表1，№.1試樣的線密度不勻曲線及№1、№2兩試樣的DR曲線見圖1。