Jenis dan peratusan gentian yang terkandung dalam fabrik tekstil merupakan faktor penting yang mempengaruhi kualiti fabrik, dan ia juga merupakan perkara yang diberi perhatian oleh pengguna semasa membeli pakaian. Undang-undang, peraturan dan dokumen penyeragaman yang berkaitan dengan label tekstil di semua negara di dunia mewajibkan hampir semua label tekstil menunjukkan maklumat kandungan gentian. Oleh itu, kandungan gentian merupakan item penting dalam ujian tekstil.

Penentuan kandungan serat makmal semasa boleh dibahagikan kepada kaedah fizikal dan kaedah kimia. Kaedah pengukuran keratan rentas mikroskop gentian merupakan kaedah fizikal yang biasa digunakan, merangkumi tiga langkah: pengukuran luas keratan rentas gentian, pengukuran diameter gentian, dan penentuan bilangan gentian. Kaedah ini digunakan terutamanya untuk pengecaman visual melalui mikroskop, dan mempunyai ciri-ciri memakan masa dan kos buruh yang tinggi. Bertujuan untuk menangani kekurangan kaedah pengesanan manual, teknologi pengesanan automatik kecerdasan buatan (AI) telah muncul.

Prinsip asas pengesanan automatik AI

(1) Gunakan pengesanan sasaran untuk mengesan keratan rentas gentian di kawasan sasaran

(2) Gunakan segmentasi semantik untuk membahagikan keratan rentas gentian tunggal bagi menghasilkan peta topeng

(3) Kira luas keratan rentas berdasarkan peta topeng

(4) Kira purata luas keratan rentas setiap gentian

Sampel ujian

Pengesanan produk campuran gentian kapas dan pelbagai gentian selulosa yang dihasilkan semula merupakan contoh tipikal aplikasi kaedah ini. 10 fabrik campuran gentian kapas dan viskos serta fabrik campuran kapas dan modal dipilih sebagai sampel ujian.

Kaedah pengesanan

Letakkan sampel keratan rentas yang disediakan di atas pentas penguji automatik keratan rentas AI, laraskan pembesaran yang sesuai, dan mulakan butang program.

Analisis keputusan

(1) Pilih kawasan yang jelas dan berterusan dalam gambar keratan rentas gentian untuk melukis bingkai segi empat tepat.

(2) Tetapkan gentian yang dipilih dalam bingkai segi empat tepat yang jelas ke dalam model AI, dan kemudian pra-klasifikasikan setiap keratan rentas gentian.

(3) Selepas pra-pengkelasan gentian mengikut bentuk keratan rentas gentian, teknologi pemprosesan imej digunakan untuk mengekstrak kontur gambar setiap keratan rentas gentian.

(4) Petakan garisan gentian kepada imej asal untuk membentuk imej kesan akhir.

(5) Kira kandungan setiap gentian.

Ckesimpulan

Bagi 10 sampel yang berbeza, keputusan kaedah ujian automatik keratan rentas AI dibandingkan dengan ujian manual tradisional. Ralat mutlak adalah kecil, dan ralat maksimum tidak melebihi 3%. Ia mematuhi piawaian dan mempunyai kadar pengecaman yang sangat tinggi. Di samping itu, dari segi masa ujian, dalam ujian manual tradisional, pemeriksa mengambil masa 50 minit untuk menyelesaikan ujian sampel, dan hanya mengambil masa 5 minit untuk mengesan sampel melalui kaedah ujian automatik keratan rentas AI, yang meningkatkan kecekapan pengesanan dengan ketara dan menjimatkan tenaga kerja dan kos masa.

Artikel ini dipetik daripada Wechat Subscription Textile Machinery