Видот и процентот на влакна содржани во текстилните ткаенини се важни фактори што влијаат на квалитетот на ткаенините, а тие се исто така она на што потрошувачите обрнуваат внимание при купување облека. Законите, прописите и документите за стандардизација поврзани со текстилните етикети во сите земји во светот бараат речиси сите текстилни етикети да означуваат информации за содржината на влакна. Затоа, содржината на влакна е важна ставка во тестирањето на текстилот.

Тековното лабораториско одредување на содржината на влакна може да се подели на физички методи и хемиски методи. Методот на мерење на пресек со фибер микроскоп е најчесто користен физички метод, кој вклучува три чекори: мерење на површината на пресек на влакната, мерење на дијаметарот на влакната и одредување на бројот на влакна. Овој метод главно се користи за визуелно препознавање преку микроскоп и има карактеристики на долготрајно и висока цена на трудот. Со цел да се отстранат недостатоците на методите за рачна детекција, се појави технологија за автоматско откривање со вештачка интелигенција (ВИ).

Основни принципи на автоматско откривање со вештачка интелигенција

(1) Користете детекција на цел за да детектирате пресеци на влакна во целната област

(2) Користете семантичка сегментација за сегментирање на пресек на едно влакно за да генерирате мапа на маска

(3) Пресметајте ја површината на напречниот пресек врз основа на мапата на маската

(4) Пресметајте ја просечната површина на пресек на секое влакно

Тест примерок

Детекцијата на мешани производи од памучни влакна и разни регенерирани целулозни влакна е типичен претставник на примената на овој метод. Како примероци за тестирање се избрани 10 мешани ткаенини од памук и вискозни влакна и мешани ткаенини од памук и модал.

Метод на детекција

Поставете го подготвениот примерок од пресек на сцената на автоматскиот тестер за пресек со вештачка интелигенција, прилагодете го соодветното зголемување и стартувајте го копчето за програма.

Анализа на резултатите

(1) Изберете јасна и континуирана површина на сликата од пресекот на влакното за да нацртате правоаголна рамка.

(2) Поставете ги избраните влакна во проѕирната правоаголна рамка во моделот со вештачка интелигенција, а потоа однапред класифицирајте го секој пресек на влакното.

(3) По претходното класифицирање на влакната според обликот на пресекот на влакното, се користи технологија за обработка на слики за да се извлече контурата на сликата од секој пресек на влакното.

(4) Мапирајте ја контурата на влакното со оригиналната слика за да ја формирате конечната слика со ефект.

(5) Пресметајте ја содржината на секое влакно.

Cзаклучок

За 10 различни примероци, резултатите од методот за автоматско тестирање на пресек со вештачка интелигенција се споредуваат со традиционалниот рачен тест. Апсолутната грешка е мала, а максималната грешка не надминува 3%. Тој е во согласност со стандардот и има исклучително висока стапка на препознавање. Покрај тоа, во однос на времето на тестирање, кај традиционалното рачно тестирање, на инспекторот му се потребни 50 минути за да го заврши тестот на примерокот, а потребни се само 5 минути за да се детектира примерок со методот за автоматско тестирање на пресек со вештачка интелигенција, што значително ја подобрува ефикасноста на детекција и заштедува работна сила и време.

Оваа статија е извадена од Wechat Subscription Textile Machinery