ประเภทและเปอร์เซ็นต์ของเส้นใยที่มีอยู่ในผ้าสิ่งทอเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อคุณภาพของผ้า และยังเป็นสิ่งที่ผู้บริโภคให้ความสนใจเมื่อซื้อเสื้อผ้าด้วยเอกสารกฎหมาย ข้อบังคับ และมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับฉลากสิ่งทอในทุกประเทศทั่วโลกกำหนดให้ฉลากสิ่งทอเกือบทั้งหมดต้องระบุข้อมูลปริมาณเส้นใยดังนั้นปริมาณเส้นใยจึงเป็นรายการสำคัญในการทดสอบสิ่งทอ

การกำหนดปริมาณเส้นใยของห้องปฏิบัติการปัจจุบันสามารถแบ่งออกเป็นวิธีทางกายภาพและวิธีทางเคมีวิธีการวัดภาคตัดขวางของกล้องจุลทรรศน์ไฟเบอร์เป็นวิธีการทางกายภาพที่ใช้กันทั่วไป ซึ่งมี 3 ขั้นตอน ได้แก่ การวัดพื้นที่หน้าตัดของเส้นใย การวัดเส้นผ่านศูนย์กลางของเส้นใย และการกำหนดจำนวนเส้นใยวิธีนี้ส่วนใหญ่จะใช้ในการจดจำภาพผ่านกล้องจุลทรรศน์ และมีลักษณะของการใช้เวลานานและค่าแรงสูงเทคโนโลยีการตรวจจับอัตโนมัติปัญญาประดิษฐ์ (AI) มุ่งเป้าไปที่ข้อบกพร่องของวิธีการตรวจจับด้วยตนเอง

หลักการพื้นฐานของการตรวจจับอัตโนมัติของ AI

(1) ใช้การตรวจจับเป้าหมายเพื่อตรวจจับส่วนตัดขวางของไฟเบอร์ในพื้นที่เป้าหมาย

(2) ใช้การแบ่งส่วนความหมายเพื่อแบ่งส่วนตัดขวางของเส้นใยเดี่ยวเพื่อสร้างแมปมาสก์

(3) คำนวณพื้นที่หน้าตัดตามแผนผังมาสก์

(4) คำนวณพื้นที่หน้าตัดเฉลี่ยของแต่ละเส้นใย

ตัวอย่างการทดสอบ

การตรวจหาผลิตภัณฑ์ผสมของเส้นใยฝ้ายและเส้นใยเซลลูโลสที่สร้างใหม่ต่างๆ เป็นตัวแทนโดยทั่วไปของการประยุกต์ใช้วิธีนี้ตัวอย่างการทดสอบเลือกผ้าผสมผ้าฝ้ายและเส้นใยวิสโคสและผ้าผสมผ้าฝ้ายและโมดัล 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 จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับการทดสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิมข้อผิดพลาดสัมบูรณ์มีขนาดเล็ก และข้อผิดพลาดสูงสุดไม่เกิน 3%เป็นไปตามมาตรฐานและมีอัตราการจดจำที่สูงมากนอกจากนี้ ในแง่ของเวลาในการทดสอบ ในการทดสอบด้วยตนเองแบบดั้งเดิมนั้น ผู้ตรวจสอบจะใช้เวลา 50 นาทีเพื่อทำการทดสอบตัวอย่างให้เสร็จสิ้น และใช้เวลาเพียง 5 นาทีในการตรวจจับตัวอย่างด้วยวิธีการทดสอบอัตโนมัติแบบตัดขวางของ AI ซึ่ง ปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับอย่างมากและประหยัดกำลังคนและต้นทุนเวลา

บทความนี้คัดลอกมาจาก Wechat Subscription Textile Machinery