Тип і відсоток волокна, що міститься в текстильних тканинах, є важливими факторами, що впливають на якість тканин, а також на це звертають увагу споживачі під час купівлі одягу. Закони, нормативні акти та документи зі стандартизації, що стосуються етикеток текстилю в усіх країнах світу, вимагають, щоб майже всі етикетки текстилю вказували інформацію про вміст волокна. Тому вміст волокна є важливим елементом у тестуванні текстилю.

Сучасне лабораторне визначення вмісту волокон можна розділити на фізичні та хімічні методи. Метод вимірювання поперечного перерізу за допомогою волоконного мікроскопа є поширеним фізичним методом, що включає три етапи: вимірювання площі поперечного перерізу волокна, вимірювання діаметра волокна та визначення кількості волокон. Цей метод в основному використовується для візуального розпізнавання за допомогою мікроскопа та має характеристики трудомісткості та високої вартості праці. З метою усунення недоліків ручних методів виявлення з'явилася технологія автоматизованого виявлення на основі штучного інтелекту (ШІ).

Основні принципи автоматичного виявлення ШІ

(1) Використовуйте виявлення цілі для виявлення поперечних перерізів волокна в цільовій області

(2) Використовуйте семантичну сегментацію для сегментації поперечного перерізу одного волокна для створення карти маски

(3) Обчисліть площу поперечного перерізу на основі карти маски

(4) Обчисліть середню площу поперечного перерізу кожного волокна

Тестовий зразок

Виявлення змішаних виробів з бавовняного волокна та різних регенерованих целюлозних волокон є типовим прикладом застосування цього методу. Як тестові зразки обрано 10 змішаних тканин з бавовняного та віскозного волокна, а також змішаних тканин з бавовни та модалу.

Метод виявлення

Помістіть підготовлений зразок поперечного перерізу на предметний столик автоматичного тестера поперечного перерізу штучного інтелекту, налаштуйте відповідне збільшення та запустіть програму.

Аналіз результатів

(1) Виберіть чітку та безперервну область на зображенні поперечного перерізу волокна, щоб намалювати прямокутну рамку.

(2) Встановіть вибрані волокна в прозорій прямокутній рамці в модель штучного інтелекту, а потім попередньо класифікуйте кожен поперечний переріз волокна.

(3) Після попередньої класифікації волокон за формою поперечного перерізу волокна, технологія обробки зображень використовується для вилучення контуру зображення кожного поперечного перерізу волокна.

(4) Зіставте контур волокна з вихідним зображенням, щоб сформувати кінцеве зображення ефекту.

(5) Обчисліть вміст кожного волокна.

Cвисновок

Для 10 різних зразків результати автоматичного методу поперечного випробування штучним інтелектом порівнюються з традиційним ручним випробуванням. Абсолютна похибка невелика, а максимальна похибка не перевищує 3%. Це відповідає стандарту та має надзвичайно високий коефіцієнт розпізнавання. Крім того, що стосується часу випробування, то при традиційному ручному випробуванні інспектору потрібно 50 хвилин для завершення випробування зразка, а за допомогою автоматичного методу поперечного випробування штучним інтелектом для виявлення зразка потрібно лише 5 хвилин, що значно підвищує ефективність виявлення та економить робочу силу та час.

Ця стаття взята з WeChat Subscription Textile Machinery