ประเภทและเปอร์เซ็นต์ของเส้นใยที่มีอยู่ในผ้าสิ่งทอเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อคุณภาพของผ้า และยังเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคให้ความสนใจเมื่อซื้อเสื้อผ้าด้วย เอกสารกฎหมาย ข้อบังคับ และมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับฉลากสิ่งทอในทุกประเทศทั่วโลกกำหนดให้ฉลากสิ่งทอเกือบทั้งหมดต้องระบุข้อมูลปริมาณเส้นใย ดังนั้นปริมาณเส้นใยจึงเป็นรายการสำคัญในการทดสอบสิ่งทอ
การกำหนดปริมาณเส้นใยของห้องปฏิบัติการปัจจุบันสามารถแบ่งออกเป็นวิธีทางกายภาพและวิธีทางเคมี วิธีการวัดภาคตัดขวางของกล้องจุลทรรศน์ไฟเบอร์เป็นวิธีการทางกายภาพที่ใช้กันทั่วไป ซึ่งมี 3 ขั้นตอน ได้แก่ การวัดพื้นที่หน้าตัดของเส้นใย การวัดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นใย และการกำหนดจำนวนเส้นใย วิธีนี้ส่วนใหญ่จะใช้ในการจดจำภาพผ่านกล้องจุลทรรศน์ และมีลักษณะของการใช้เวลานานและค่าแรงสูง เทคโนโลยีการตรวจจับอัตโนมัติปัญญาประดิษฐ์ (AI) มุ่งเป้าไปที่ข้อบกพร่องของวิธีการตรวจจับด้วยตนเอง
หลักการพื้นฐานของการตรวจจับอัตโนมัติของ AI
(1) ใช้การตรวจจับเป้าหมายเพื่อตรวจจับส่วนตัดขวางของไฟเบอร์ในพื้นที่เป้าหมาย
(2) ใช้การแบ่งส่วนความหมายเพื่อแบ่งส่วนตัดขวางของเส้นใยเดี่ยวเพื่อสร้างแมปมาสก์
(3) คำนวณพื้นที่หน้าตัดตามแผนผังมาสก์
(4) คำนวณพื้นที่หน้าตัดเฉลี่ยของแต่ละเส้นใย
ตัวอย่างการทดสอบ
การตรวจหาผลิตภัณฑ์ผสมของเส้นใยฝ้ายและเส้นใยเซลลูโลสที่สร้างใหม่ต่างๆ เป็นตัวแทนโดยทั่วไปของการประยุกต์ใช้วิธีนี้ ตัวอย่างการทดสอบเลือกผ้าผสมผ้าฝ้ายและเส้นใยวิสโคสและผ้าผสมผ้าฝ้ายและโมดัล 10 ชิ้น
วิธีการตรวจจับ
วางตัวอย่างหน้าตัดที่เตรียมไว้บนเวทีของเครื่องทดสอบอัตโนมัติหน้าตัดของ AI ปรับกำลังขยายที่เหมาะสม และเริ่มปุ่มโปรแกรม
การวิเคราะห์ผลลัพธ์
(1) เลือกพื้นที่ที่ชัดเจนและต่อเนื่องในภาพหน้าตัดของไฟเบอร์เพื่อวาดกรอบสี่เหลี่ยม
(2) วางเส้นใยที่เลือกไว้ในกรอบสี่เหลี่ยมใสลงในโมเดล AI จากนั้นจัดหมวดหมู่หน้าตัดของเส้นใยแต่ละส่วนไว้ล่วงหน้า
(3) หลังจากจำแนกเส้นใยล่วงหน้าตามรูปร่างของหน้าตัดของเส้นใยแล้ว เทคโนโลยีการประมวลผลภาพจะถูกนำมาใช้เพื่อแยกรูปร่างของภาพของแต่ละหน้าตัดของเส้นใย
(4) แมปโครงร่างไฟเบอร์กับรูปภาพต้นฉบับเพื่อสร้างเอฟเฟกต์สุดท้าย
(5) คำนวณปริมาณเส้นใยแต่ละชนิด
Cการรวม
สำหรับตัวอย่างที่แตกต่างกัน 10 ตัวอย่าง ผลลัพธ์ของวิธีทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวางของ AI จะถูกนำมาเปรียบเทียบกับการทดสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิม ข้อผิดพลาดสัมบูรณ์มีขนาดเล็ก และข้อผิดพลาดสูงสุดไม่เกิน 3% เป็นไปตามมาตรฐานและมีอัตราการจดจำที่สูงมาก นอกจากนี้ ในส่วนของเวลาในการทดสอบ ในการทดสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิมนั้น ผู้ตรวจสอบจะใช้เวลา 50 นาทีในการทดสอบตัวอย่างให้เสร็จสิ้น และใช้เวลาเพียง 5 นาทีในการตรวจจับตัวอย่างด้วยวิธีการทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวางของ AI ซึ่ง ปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับอย่างมากและประหยัดกำลังคนและต้นทุนเวลา
บทความนี้นำมาจาก Wechat Subscription Textile Machinery
เวลาโพสต์: Mar-02-2021