Тип и процентное содержание волокон в текстильных тканях являются важными факторами, влияющими на качество тканей, и именно на них обращают внимание потребители при покупке одежды. Законы, правила и стандартизационные документы, касающиеся текстильной маркировки во всех странах мира, требуют, чтобы почти на всех текстильных этикетках указывалась информация о содержании волокон. Поэтому содержание волокон является важным параметром при тестировании текстильных изделий.

В настоящее время лабораторные методы определения содержания волокон можно разделить на физические и химические. Метод измерения поперечного сечения волокон под микроскопом является широко используемым физическим методом, включающим три этапа: измерение площади поперечного сечения волокна, измерение диаметра волокна и определение количества волокон. Этот метод в основном используется для визуального распознавания под микроскопом и характеризуется трудоемкостью и высокими затратами труда. Для устранения недостатков ручных методов обнаружения появилась технология автоматизированного обнаружения на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Основные принципы автоматического обнаружения с помощью ИИ.

(1) Используйте обнаружение цели для обнаружения поперечных сечений волокон в целевой области.

(2) Используйте семантическую сегментацию для сегментации поперечного сечения одного волокна, чтобы создать карту маски.

(3) Вычислите площадь поперечного сечения на основе карты маски.

(4) Вычислите среднюю площадь поперечного сечения каждого волокна.

Образец для тестирования

Типичным примером применения данного метода является обнаружение смешанных продуктов из хлопкового волокна и различных волокон регенерированной целлюлозы. В качестве образцов для испытаний выбраны 10 смешанных тканей из хлопка и вискозного волокна, а также смешанных тканей из хлопка и модала.

Метод обнаружения

Поместите подготовленный образец поперечного сечения на предметный столик автоматического тестера поперечных сечений AI, отрегулируйте соответствующее увеличение и нажмите кнопку запуска программы.

Анализ результатов

(1) Выберите четкую и непрерывную область на рисунке поперечного сечения волокна, чтобы нарисовать прямоугольную рамку.

(2) Поместите выбранные волокна в четкую прямоугольную рамку в модель ИИ, а затем предварительно классифицируйте поперечное сечение каждого волокна.

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

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

(5) Рассчитайте содержание каждого волокна.

Cзаключение

Результаты автоматизированного метода поперечного сечения с использованием искусственного интеллекта сравниваются на 10 различных образцах с результатами традиционного ручного тестирования. Абсолютная погрешность невелика, максимальная погрешность не превышает 3%. Метод соответствует стандарту и обладает чрезвычайно высокой точностью распознавания. Кроме того, с точки зрения времени тестирования, при традиционном ручном тестировании инспектору требуется 50 минут для проверки одного образца, а с помощью автоматизированного метода поперечного сечения с использованием искусственного интеллекта — всего 5 минут, что значительно повышает эффективность обнаружения и экономит трудовые и временные затраты.

Данная статья взята из раздела «Текстильное оборудование» в рамках подписки на WeChat.