ประเภทและเปอร์เซ็นต์ของเส้นใยที่มีอยู่ในผ้าสิ่งทอเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อคุณภาพของผ้าและพวกเขายังเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคให้ความสนใจเมื่อซื้อเสื้อผ้า กฎหมายกฎระเบียบและเอกสารมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับฉลากสิ่งทอในทุกประเทศในโลกต้องการป้ายสิ่งทอเกือบทั้งหมดเพื่อระบุข้อมูลเนื้อหาของเส้นใย ดังนั้นเนื้อหาของเส้นใยจึงเป็นรายการสำคัญในการทดสอบสิ่งทอ

การกำหนดเนื้อหาของห้องปฏิบัติการในปัจจุบันสามารถแบ่งออกเป็นวิธีการทางกายภาพและวิธีการทางเคมี วิธีการวัดแบบตัดขวางด้วยกล้องจุลทรรศน์ไฟเบอร์เป็นวิธีทางกายภาพที่ใช้กันทั่วไปรวมถึงสามขั้นตอน: การวัดพื้นที่ตัดขวางของเส้นใยการวัดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นใยและการกำหนดจำนวนเส้นใย วิธีนี้ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการจดจำภาพผ่านกล้องจุลทรรศน์และมีลักษณะของการใช้เวลานานและค่าแรงสูง การเล็งไปที่ข้อบกพร่องของวิธีการตรวจจับด้วยตนเองเทคโนโลยีการตรวจจับอัตโนมัติ (AI) ได้เกิดขึ้น

หลักการพื้นฐานของการตรวจจับอัตโนมัติ AI

(1) ใช้การตรวจจับเป้าหมายเพื่อตรวจจับการตัดขวางของเส้นใยในพื้นที่เป้าหมาย

(2) ใช้การแบ่งส่วนความหมายเพื่อแบ่งส่วนข้ามเส้นใยเดี่ยวเพื่อสร้างแผนที่หน้ากาก

(3) คำนวณพื้นที่หน้าตัดตามแผนที่หน้ากาก

(4) คำนวณพื้นที่หน้าตัดเฉลี่ยของเส้นใยแต่ละเส้น

ตัวอย่างทดสอบ

การตรวจจับผลิตภัณฑ์ผสมของเส้นใยฝ้ายและเส้นใยเซลลูโลสที่สร้างใหม่เป็นตัวแทนทั่วไปของการประยุกต์ใช้วิธีนี้ ผ้าฝ้ายและเส้นใย viscose 10 แบบผสมและผ้าฝ้ายและ modal ผสมเป็นตัวอย่างทดสอบ

วิธีการตรวจจับ

วางตัวอย่างหน้าตัดที่เตรียมไว้บนเวทีของเครื่องทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวาง AI ปรับการขยายที่เหมาะสมและเริ่มปุ่มโปรแกรม

การวิเคราะห์ผลลัพธ์

(1) เลือกพื้นที่ที่ชัดเจนและต่อเนื่องในรูปภาพของส่วนตัดขวางเพื่อวาดกรอบรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า

(2) ตั้งค่าเส้นใยที่เลือกไว้ในกรอบรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าใสเป็นโมเดล AI จากนั้นจัดหมวดหมู่ล่วงหน้าแต่ละส่วนของเส้นใย

(3) หลังจากการจัดประเภทของเส้นใยล่วงหน้าตามรูปร่างของเส้นใยตัดขวางเทคโนโลยีการประมวลผลภาพจะใช้เพื่อแยกรูปร่างของภาพของเส้นใยแต่ละส่วน

(4) แมปโครงร่างไฟเบอร์กับภาพต้นฉบับเพื่อสร้างภาพเอฟเฟกต์สุดท้าย

(5) คำนวณเนื้อหาของเส้นใยแต่ละเส้น

Cการพบกัน

สำหรับ 10 ตัวอย่างที่แตกต่างกันผลลัพธ์ของวิธีการทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวาง AI ถูกนำมาเปรียบเทียบกับการทดสอบแบบแมนนวลแบบดั้งเดิม ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์มีขนาดเล็กและข้อผิดพลาดสูงสุดไม่เกิน 3% มันสอดคล้องกับมาตรฐานและมีอัตราการจดจำที่สูงมาก นอกจากนี้ในแง่ของเวลาทดสอบในการทดสอบแบบแมนนวลแบบดั้งเดิมใช้เวลา 50 นาทีสำหรับผู้ตรวจสอบในการทดสอบตัวอย่างให้เสร็จสิ้นและใช้เวลาเพียง 5 นาทีในการตรวจจับตัวอย่างโดยวิธีการทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวาง AI ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับอย่างมาก

บทความนี้สกัดจากเครื่องจักรสิ่งทอการสมัครสมาชิก WeChat