Vrsta i postotak vlakana sadržanih u tekstilnim tkaninama važni su faktori koji utiču na kvalitet tkanina, a na njih potrošači obraćaju pažnju prilikom kupovine odjeće.Zakoni, propisi i standardizacijski dokumenti koji se odnose na tekstilne etikete u svim zemljama svijeta zahtijevaju da gotovo sve tekstilne etikete navedu informacije o sadržaju vlakana.Stoga je sadržaj vlakana važna stavka u testiranju tekstila.

Sadašnje laboratorijsko određivanje sadržaja vlakana može se podijeliti na fizičke metode i kemijske metode.Metoda mjerenja poprečnog presjeka s mikroskopom je uobičajena fizička metoda koja uključuje tri koraka: mjerenje površine poprečnog presjeka vlakana, mjerenje prečnika vlakana i određivanje broja vlakana.Ova metoda se uglavnom koristi za vizualno prepoznavanje kroz mikroskop, a ima karakteristike dugotrajnosti i visoke cijene rada.U cilju otklanjanja nedostataka ručnih metoda detekcije, pojavila se automatska tehnologija detekcije umjetne inteligencije (AI).

Osnovni principi automatske detekcije AI

(1)Koristite detekciju cilja za otkrivanje poprečnih presjeka vlakana u ciljnom području

(2)Koristite semantičku segmentaciju za segmentiranje jednog poprečnog presjeka vlakna kako biste generirali mapu maske

(3) Izračunajte površinu poprečnog presjeka na osnovu mape maske

(4) Izračunajte prosječnu površinu poprečnog presjeka svakog vlakna

Test uzorak

Detekcija mešanih proizvoda od pamučnih vlakana i raznih regenerisanih celuloznih vlakana tipičan je predstavnik primene ove metode.10 mešanih tkanina od pamuka i viskoznih vlakana i mešanih tkanina od pamuka i modala odabrano je kao testni uzorci.

Metoda detekcije

Postavite pripremljeni uzorak poprečnog presjeka na scenu automatskog testera AI poprečnog presjeka, podesite odgovarajuće povećanje i pokrenite programsko dugme.

Analiza rezultata

(1) Odaberite čistu i kontinuiranu oblast na slici poprečnog presjeka vlakana da nacrtate pravougaoni okvir.

(2) Postavite odabrana vlakna u prozirni pravokutni okvir u AI model, a zatim unaprijed klasificirajte svaki poprečni presjek vlakna.

(3) Nakon prethodnog razvrstavanja vlakana prema obliku poprečnog presjeka vlakna, koristi se tehnologija obrade slike za izdvajanje konture slike svakog poprečnog presjeka vlakna.

(4) Mapirajte obris vlakana na originalnu sliku kako biste formirali sliku konačnog efekta.

(5) Izračunajte sadržaj svakog vlakna.

Conclusion

Za 10 različitih uzoraka, rezultati automatskog testa AI poprečnog presjeka upoređuju se s tradicionalnim ručnim testom.Apsolutna greška je mala, a maksimalna greška ne prelazi 3%.Usklađen je sa standardom i ima izuzetno visoku stopu prepoznavanja.Osim toga, u smislu vremena testiranja, kod tradicionalnog ručnog testiranja, inspektoru je potrebno 50 minuta da završi ispitivanje uzorka, a samo 5 minuta da detektuje uzorak automatskom metodom ispitivanja AI poprečnog presjeka, koja uvelike poboljšava efikasnost detekcije i štedi radnu snagu i vrijeme.

Ovaj članak je preuzet iz Wechat Subscription Textile Machinery