Тип и процент клетчатки, содержащихся в текстильных тканях, являются важными факторами, влияющими на качество тканей, и они также являются тем, на что потребители обращают внимание при покупке одежды. Законы, нормативные акты и документы стандартизации, связанные с текстильными этикетками во всех странах мира, требуют почти всех текстильных этикетков для указания информации о содержании волокна. Следовательно, содержание волокна является важным элементом в текстильном тестировании.

Определение текущей лаборатории содержания волокна можно разделить на физические методы и химические методы. Метод измерения поперечного сечения волоконного микроскопа представляет собой обычно используемый физический метод, включая три этапа: измерение площади поперечного сечения волокна, измерение диаметра волокна и определение количества волокон. Этот метод в основном используется для визуального распознавания с помощью микроскопа и имеет характеристики трудоемких и высоких затрат на рабочую силу. Нацеленная на недостатки методов ручного обнаружения, появилась технология автоматического обнаружения искусственного интеллекта (ИИ).

Основные принципы автоматического обнаружения ИИ

(1) Используйте обнаружение цели, чтобы обнаружить поперечные сечения волокна в целевой области

(2) Используйте семантическую сегментацию для сегментации одного поперечного сечения волокна для создания карты маски

(3) Рассчитайте площадь поперечного сечения на основе карты маски

(4) Рассчитайте среднюю площадь поперечного сечения каждого волокна

Тестовый образец

Обнаружение смешанных продуктов хлопкового волокна и различных регенерированных целлюлозных волокон является типичным представителем применения этого метода. 10 Смешанных тканей хлопка и вискозного волокна и смешанных тканей хлопка и модала выбираются в качестве испытательных образцов.

Метод обнаружения

Поместите подготовленный образец поперечного сечения на стадию автоматического тестера поперечного сечения AI, отрегулируйте соответствующее увеличение и запустите кнопку программы.

Анализ результатов

(1) Выберите прозрачную и непрерывную область на изображении поперечного сечения волокна, чтобы нарисовать прямоугольную раму.

(2) Установите выбранные волокна в прозрачную прямоугольную кадр в модель AI, а затем предварительно классифицируйте каждый поперечный сечение волокна.

(3) После предварительной классификации волокон в соответствии с формой поперечного сечения волокна технология обработки изображений используется для извлечения контура изображения каждого поперечного сечения волокна.

(4) Сопоставьте контур волокна с исходным изображением, чтобы сформировать изображение конечного эффекта.

(5) Рассчитайте содержание каждого волокна.

COnclusion

Для 10 различных выборок результаты автоматического тестирования метода поперечного сечения AI сравниваются с традиционным ручным тестом. Абсолютная ошибка невелика, а максимальная ошибка не превышает 3%. Это соответствует стандарту и имеет чрезвычайно высокий уровень распознавания. Кроме того, с точки зрения времени тестирования, в традиционном ручном тестировании, инспектору требуется 50 минут, чтобы завершить тест образца, и для обнаружения образца поперечного сечения AI требуется всего 5 минут, что значительно повышает эффективность обнаружения и экономит рабочую силу и временные затраты.

Эта статья извлечена из текстильной машины для подписки WeChat