Loại và tỷ lệ phần trăm sợi có trong vải dệt là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng vải, và cũng là điều mà người tiêu dùng chú ý khi mua quần áo. Luật, quy định và tài liệu tiêu chuẩn hóa liên quan đến nhãn mác vải ở tất cả các quốc gia trên thế giới đều yêu cầu hầu hết các nhãn mác vải phải ghi rõ thông tin về thành phần sợi. Do đó, thành phần sợi là một yếu tố quan trọng trong việc kiểm tra vải dệt.

Việc xác định hàm lượng chất xơ trong phòng thí nghiệm hiện nay có thể được chia thành phương pháp vật lý và phương pháp hóa học. Phương pháp đo tiết diện bằng kính hiển vi sợi là một phương pháp vật lý thường được sử dụng, bao gồm ba bước: đo diện tích tiết diện sợi, đo đường kính sợi và xác định số lượng sợi. Phương pháp này chủ yếu được sử dụng để nhận biết bằng mắt thường thông qua kính hiển vi, và có đặc điểm là tốn thời gian và chi phí nhân công cao. Nhằm khắc phục những nhược điểm của phương pháp phát hiện thủ công, công nghệ phát hiện tự động bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã ra đời.

Nguyên tắc cơ bản của phát hiện tự động bằng AI

(1)Sử dụng phương pháp phát hiện mục tiêu để phát hiện mặt cắt ngang của sợi quang trong khu vực mục tiêu

(2)Sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa để phân đoạn mặt cắt ngang của một sợi đơn để tạo bản đồ mặt nạ

(3) Tính diện tích mặt cắt ngang dựa trên bản đồ mặt nạ

(4) Tính diện tích mặt cắt ngang trung bình của mỗi sợi

Mẫu thử nghiệm

Việc phát hiện các sản phẩm pha trộn từ sợi bông và các loại sợi xenluloza tái sinh khác nhau là một ví dụ điển hình cho ứng dụng của phương pháp này. 10 mẫu vải pha trộn từ sợi bông và sợi viscose, cùng với các mẫu vải pha trộn từ sợi bông và sợi modal được chọn làm mẫu thử nghiệm.

Phương pháp phát hiện

Đặt mẫu mặt cắt đã chuẩn bị lên bàn của máy kiểm tra mặt cắt tự động AI, điều chỉnh độ phóng đại phù hợp và nhấn nút khởi động chương trình.

Phân tích kết quả

(1) Chọn một khu vực rõ ràng và liên tục trong hình ảnh mặt cắt ngang của sợi để vẽ một khung hình chữ nhật.

(2) Đặt các sợi được chọn trong khung hình chữ nhật rõ ràng vào mô hình AI, sau đó phân loại trước mặt cắt ngang của từng sợi.

(3) Sau khi phân loại trước các sợi theo hình dạng mặt cắt ngang của sợi, công nghệ xử lý hình ảnh được sử dụng để trích xuất đường viền của hình ảnh mặt cắt ngang của từng sợi.

(4) Ánh xạ đường viền sợi vào hình ảnh gốc để tạo thành hình ảnh hiệu ứng cuối cùng.

(5) Tính hàm lượng của từng loại sợi.

Ckết luận

Với 10 mẫu khác nhau, kết quả của phương pháp kiểm tra tự động mặt cắt ngang bằng AI được so sánh với phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống. Sai số tuyệt đối nhỏ, và sai số tối đa không vượt quá 3%. Phương pháp này đáp ứng tiêu chuẩn và có tỷ lệ nhận dạng cực cao. Ngoài ra, về thời gian kiểm tra, trong phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống, người kiểm tra mất 50 phút để hoàn thành việc kiểm tra một mẫu, trong khi phương pháp kiểm tra tự động mặt cắt ngang bằng AI chỉ mất 5 phút để phát hiện một mẫu, điều này giúp cải thiện đáng kể hiệu quả phát hiện và tiết kiệm nhân lực cũng như thời gian.

Bài viết này được trích từ Wechat Subscription Textile Machinery