Die tipe en persentasie vesel wat in tekstielstowwe vervat is, is belangrike faktore wat die kwaliteit van die materiaal beïnvloed, en dit is ook waaraan verbruikers aandag gee as hulle klere koop. Die wette, regulasies en standaardiseringsdokumente wat verband hou met tekstieletikette in alle lande in die wêreld, vereis byna alle tekstieletikette om veselinhoudinligting aan te dui. Daarom is veselinhoud 'n belangrike item in tekstieltoetsing.

Die huidige laboratorium se bepaling van veselinhoud kan in fisiese metodes en chemiese metodes verdeel word. Die veselmikroskoop-deursnitmetingsmetode is 'n fisiese metode wat algemeen gebruik word, insluitend drie stappe: die meting van vesel-deursnitarea, die meting van veseldiameter en die bepaling van die aantal vesels. Hierdie metode word hoofsaaklik gebruik vir visuele herkenning deur 'n mikroskoop, en het die kenmerke van tydrowende en hoë arbeidskoste. Met die oog op die tekortkominge van handmatige opsporingsmetodes, het outomatiese opsporingstegnologie (AI) ontstaan.

Basiese beginsels van AI -outomatiese opsporing

(1) Gebruik teikenopsporing om vesel dwarssnitte in die teikenarea op te spoor

(2) Gebruik semantiese segmentering om 'n enkele vesel -dwarssnit te segmenteer om 'n maskerkaart te genereer

(3) Bereken die dwarssnitarea op grond van die maskerkaart

(4) Bereken die gemiddelde deursnitarea van elke vesel

Toets monster

Die opsporing van gemengde produkte van katoenvesel en verskillende regenereerde sellulosevesels is 'n tipiese verteenwoordiger van die toepassing van hierdie metode. 10 gemengde materiaal van katoen- en viskose -vesel en gemengde materiaal van katoen en modaal word as die toetsmonsters gekies.

Opsporingsmetode

Plaas die voorbereide deursnitmonster op die stadium van die AI-deursnit outomatiese toetser, pas die toepaslike vergroting aan en begin die programknoppie.

Resultaatanalise

(1) Kies 'n duidelike en deurlopende area op die foto van die vesel dwarssnit om 'n reghoekige raam te teken.

(2) Stel die geselekteerde vesels in die duidelike reghoekige raam in die AI-model, en klassifiseer dan elke vesel-dwarssnit vooraf.

(3) Nadat die vesels vooraf geklassifiseer is volgens die vorm van die vesel-deursnit, word beeldverwerkingstegnologie gebruik om die kontoer van die foto van elke vesel-deursnit te onttrek.

(4) Karteer die veseluitsig na die oorspronklike beeld om die finale effekbeeld te vorm.

(5) Bereken die inhoud van elke vesel.

Conklusie

Vir tien verskillende monsters word die resultate van die AI-deursnit-outomatiese toetsmetode vergelyk met die tradisionele handtoets. Die absolute fout is klein, en die maksimum fout is nie meer as 3%nie. Dit stem ooreen met die standaard en het 'n buitengewone hoë herkenningskoers. Boonop neem dit 50 minute in terme van toetstyd in tradisionele handtoetsing om die toets van 'n monster te voltooi, en dit neem slegs 5 minute om 'n monster op te spoor volgens die AI-deursnit-outomatiese toetsmetode, wat die opsporingsdoeltreffendheid verbeter en mannekrag en tydkoste bespaar.

Hierdie artikel is onttrek uit WeChat -intekening tekstielmasjinerie