Tekstil kumaşlarında bulunan lif türü ve yüzdesi, kumaş kalitesini etkileyen önemli faktörlerdir ve tüketicilerin giyim eşyası satın alırken dikkat ettiği hususlardan biridir. Dünyadaki tüm ülkelerde tekstil etiketleriyle ilgili yasalar, yönetmelikler ve standardizasyon belgeleri, neredeyse tüm tekstil etiketlerinde lif içeriği bilgisinin belirtilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu nedenle, lif içeriği tekstil testlerinde önemli bir unsurdur.

Mevcut laboratuvarın lif içeriği belirleme yöntemleri fiziksel ve kimyasal yöntemler olmak üzere ikiye ayrılabilir. Lif mikroskobu kesit ölçüm yöntemi, yaygın olarak kullanılan fiziksel bir yöntem olup üç aşamadan oluşur: lif kesit alanının ölçülmesi, lif çapının ölçülmesi ve lif sayısının belirlenmesi. Bu yöntem esas olarak mikroskop aracılığıyla görsel tanıma için kullanılır ve zaman alıcı ve yüksek işçilik maliyeti gibi özelliklere sahiptir. Manuel tespit yöntemlerinin eksikliklerini gidermek amacıyla, yapay zeka (YZ) otomatik tespit teknolojisi ortaya çıkmıştır.

Yapay zekânın otomatik tespitinin temel prensipleri

(1) Hedef alandaki lif kesitlerini tespit etmek için hedef tespiti kullanın.

(2) Tek bir lif kesitini segmentlere ayırmak ve bir maske haritası oluşturmak için anlamsal segmentasyon kullanın.

(3)Maske haritasına göre kesit alanını hesaplayın

(4) Her bir lifin ortalama kesit alanını hesaplayın

Test örneği

Pamuk lifi ve çeşitli rejenere selüloz liflerinin karışım ürünlerinin tespiti, bu yöntemin tipik bir uygulama örneğidir. Test numuneleri olarak pamuk ve viskoz lifinden oluşan 10 karışım kumaş ve pamuk ve modal lifinden oluşan 10 karışım kumaş seçilmiştir.

Algılama yöntemi

Hazırlanan kesit örneğini yapay zeka destekli otomatik kesit test cihazının tablasına yerleştirin, uygun büyütme oranını ayarlayın ve program düğmesine basarak programı başlatın.

Sonuç analizi

(1) Fiber kesitinin resminde dikdörtgen bir çerçeve çizmek için açık ve sürekli bir alan seçin.

(2) Seçilen lifleri net dikdörtgen çerçeveye yerleştirin ve ardından her lif kesitini önceden sınıflandırın.

(3) Liflerin kesit şekline göre ön sınıflandırması yapıldıktan sonra, her bir lif kesitinin resminin konturunu çıkarmak için görüntü işleme teknolojisi kullanılır.

(4) Son efekt görüntüsünü oluşturmak için lif ana hatlarını orijinal görüntüye eşleyin.

(5) Her bir lifin içeriğini hesaplayın.

CSonuç

10 farklı örnek için, yapay zeka destekli kesitsel otomatik test yönteminin sonuçları geleneksel manuel testle karşılaştırılmıştır. Mutlak hata küçüktür ve maksimum hata %3'ü geçmemektedir. Standartlara uygundur ve son derece yüksek bir tanıma oranına sahiptir. Ayrıca, test süresi açısından, geleneksel manuel testte bir örneğin testini tamamlamak 50 dakika sürerken, yapay zeka destekli kesitsel otomatik test yöntemiyle bir örneğin tespiti sadece 5 dakika sürmektedir; bu da tespit verimliliğini büyük ölçüde artırır ve iş gücü ve zaman maliyetinden tasarruf sağlar.

Bu makale WeChat Aboneliği Tekstil Makineleri'nden alınmıştır.