Die tipe en persentasie vesel wat in tekstielstowwe voorkom, is belangrike faktore wat die kwaliteit van materiale beïnvloed, en dit is ook waaraan verbruikers aandag gee wanneer hulle klere koop. Die wette, regulasies en standaardiseringsdokumente met betrekking tot tekstieletikette in alle lande in die wêreld vereis dat byna alle tekstieletikette inligting oor veselinhoud aandui. Daarom is veselinhoud 'n belangrike item in tekstieltoetsing.

Die huidige laboratorium se bepaling van veselinhoud kan verdeel word in fisiese metodes en chemiese metodes. Die veselmikroskoop-dwarssnitmetingsmetode is 'n algemeen gebruikte fisiese metode, wat drie stappe insluit: die meting van die vesel-dwarssnitarea, die meting van die veseldeursnee en die bepaling van die aantal vesels. Hierdie metode word hoofsaaklik gebruik vir visuele herkenning deur 'n mikroskoop en het die eienskappe van tydrowende en hoë arbeidskoste. Om die tekortkominge van handmatige opsporingsmetodes aan te spreek, het outomatiese opsporingstegnologie vir kunsmatige intelligensie (KI) na vore gekom.

Basiese beginsels van outomatiese KI-opsporing

(1) Gebruik teikenopsporing om veseldeursnitte 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 gebaseer op die maskerkaart

(4) Bereken die gemiddelde deursnee-area van elke vesel

Toetsmonster

Die opsporing van gemengde produkte van katoenvesel en verskeie geregenereerde sellulosevesels is 'n tipiese verteenwoordiger van die toepassing van hierdie metode. 10 gemengde materiale van katoen en viskosevesel en gemengde materiale van katoen en modal word as die toetsmonsters gekies.

Deteksiemetode

Plaas die voorbereide dwarssnitmonster op die verhoog van die outomatiese KI-dwarssnittoetser, pas die toepaslike vergroting aan en begin die programknoppie.

Resultaatanalise

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

(2) Plaas die gekose vesels in die deursigtige reghoekige raam in die KI-model, en klassifiseer dan elke vesel-dwarssnit vooraf.

(3) Nadat die vesels vooraf geklassifiseer is volgens die vorm van die veseldwarssnit, word beeldverwerkingstegnologie gebruik om die kontoer van die prentjie van elke veseldwarssnit te onttrek.

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

(5) Bereken die inhoud van elke vesel.

Cafsluiting

Vir 10 verskillende monsters word die resultate van die KI-deursnit outomatiese toetsmetode vergelyk met die tradisionele handmatige toets. Die absolute fout is klein, en die maksimum fout oorskry nie 3% nie. Dit voldoen aan die standaard en het 'n uiters hoë herkenningstempo. Boonop, wat die toetstyd betref, neem dit 50 minute vir die inspekteur in tradisionele handmatige toetsing om die toets van 'n monster te voltooi, en dit neem slegs 5 minute om 'n monster op te spoor deur die KI-deursnit outomatiese toetsmetode, wat die opsporingsdoeltreffendheid aansienlik verbeter en mannekrag en tydkoste bespaar.

Hierdie artikel is onttrek uit Wechat Subscription Textile Machinery