It type en persintaazje fezels yn tekstylstoffen binne wichtige faktoaren dy't de kwaliteit fan stoffen beynfloedzje, en it is ek dêr't konsuminten omtinken oan jouwe by it keapjen fan klean. De wetten, regeljouwing en standerdisaasjedokuminten oangeande tekstyletiketten yn alle lannen yn 'e wrâld fereaskje dat hast alle tekstyletiketten ynformaasje oer fezelynhâld oanjaan. Dêrom is fezelynhâld in wichtich item by tekstyltesten.

De bepaling fan fezelynhâld yn it hjoeddeiske laboratoarium kin wurde ferdield yn fysike metoaden en gemyske metoaden. De dwerstrochsneedmjittingsmetoade mei de fezelmikroskoop is in faak brûkte fysike metoade, mei trije stappen: it mjitten fan it dwerstrochsneedgebiet fan 'e fezels, it mjitten fan 'e fezeldiameter, en it bepalen fan it oantal fezels. Dizze metoade wurdt benammen brûkt foar fisuele erkenning troch in mikroskoop, en hat de skaaimerken fan tiidslinend en hege arbeidskosten. Mei it each op 'e tekoartkommingen fan manuele deteksjemetoaden is keunstmjittige yntelliginsje (KI) automatisearre deteksjetechnology ûntstien.

Basisprinsipes fan automatisearre deteksje fan AI

(1) Brûk doeldeteksje om glêstrieddwarssneden yn it doelgebiet te detektearjen

(2) Brûk semantyske segmintaasje om in inkele glêstrieddiel te segmintearjen om in maskerkaart te generearjen

(3) Berekenje it dwerstrochsneedgebiet op basis fan 'e maskerkaart

(4) Berekenje it gemiddelde dwersdoorsnedegebiet fan elke glêstried

Testfoarbyld

De deteksje fan mingde produkten fan katoenfaser en ferskate regenerearre cellulosefasers is in typyske fertsjintwurdiger fan 'e tapassing fan dizze metoade. 10 mingde stoffen fan katoen en viskosefaser en mingde stoffen fan katoen en modal wurde selektearre as de testmonsters.

Deteksjemetoade

Plak it taretmakke dwerstrochsneedmonster op it poadium fan 'e automatyske AI-dwerstrochsneedtester, pas de passende fergrutting oan en start de programmaknop.

Resultaatanalyse

(1) Selektearje in dúdlik en trochgeand gebiet yn 'e ôfbylding fan 'e dwersdoorsnede fan 'e glêstried om in rjochthoekich frame te tekenjen.

(2) Set de selektearre fezels yn it dúdlike rjochthoekige frame yn it AI-model, en klassifisearje dan elke fezeldwarsdoorsnede foarôf.

(3) Nei it foarklassifisearjen fan 'e fezels neffens de foarm fan 'e fezeldwersdoorsnede, wurdt ôfbyldingsferwurkingstechnology brûkt om de kontoer fan 'e ôfbylding fan elke fezeldwersdoorsnede te ekstrahearjen.

(4) Meitsje in kaart fan 'e omtrek fan 'e glêstried nei de orizjinele ôfbylding om it definitive effektôfbylding te foarmjen.

(5) Berekenje de ynhâld fan elke fezel.

Ckonklúzje

Foar 10 ferskillende samples wurde de resultaten fan 'e automatyske testmetoade fan AI-dwarssneed fergelike mei de tradisjonele hânmjittige test. De absolute flater is lyts, en de maksimale flater is net mear as 3%. It foldocht oan 'e standert en hat in ekstreem hege erkenningssifer. Derneist, wat de testtiid oanbelanget, duorret it by tradisjonele hânmjittige testen 50 minuten foar de ynspekteur om de test fan in sample te foltôgjen, en it duorret mar 5 minuten om in sample te detektearjen mei de automatyske testmetoade fan AI-dwarssneed, wat de deteksje-effisjinsje sterk ferbetteret en mankrêft en tiid besparret.

Dit artikel is ôflaat fan Wechat Subscription Textile Machinery