Loại và tỷ lệ phần trăm của chất xơ có trong vải dệt là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng của vải, và chúng cũng là những gì người tiêu dùng chú ý khi mua quần áo. Các luật, quy định và tài liệu tiêu chuẩn hóa liên quan đến nhãn dệt ở tất cả các quốc gia trên thế giới đòi hỏi hầu hết tất cả các nhãn dệt để chỉ ra thông tin nội dung sợi. Do đó, nội dung sợi là một mục quan trọng trong thử nghiệm dệt may.

Việc xác định hàm lượng sợi hiện tại có thể được chia thành các phương pháp vật lý và phương pháp hóa học. Phương pháp đo mặt cắt ngang của kính hiển vi sợi là một phương pháp vật lý thường được sử dụng, bao gồm ba bước: đo diện tích mặt cắt sợi, đo đường kính sợi và xác định số lượng sợi. Phương pháp này chủ yếu được sử dụng để nhận dạng thị giác thông qua kính hiển vi, và có các đặc điểm của việc tốn thời gian và chi phí lao động cao. Nhắm vào sự thiếu hụt của các phương pháp phát hiện thủ công, công nghệ phát hiện tự động trí tuệ nhân tạo (AI) đã xuất hiện.

Các nguyên tắc cơ bản của phát hiện tự động AI

(1) Sử dụng phát hiện mục tiêu để phát hiện mặt cắt sợi trong khu vực mục tiêu

(2) Sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa để phân đoạn một mặt cắt 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 trung bình của mỗi sợi

Mẫu thử

Việc phát hiện các sản phẩm pha trộn của sợi bông và các sợi cellulose được tái sinh khác nhau là một đại diện điển hình của ứng dụng của phương pháp này. 10 Vải pha trộn của sợi bông và sợi viscose và các loại vải hỗn hợp của bông và phương thức được chọn làm mẫu thử.

Phương pháp phát hiện

Đặt mẫu mặt cắt được chuẩn bị trên giai đoạn của máy kiểm tra tự động mặt cắt AI, điều chỉnh độ phóng đại thích hợp và khởi động nút chương trình.

Phân tích kết quả

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

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

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

(4) ánh xạ phác thảo sợi đến hình ảnh gốc để tạo thành hình ảnh hiệu ứng cuối cùng.

(5) Tính nội dung của mỗi sợi.

Cbao gồm

Đối với 10 mẫu khác nhau, kết quả của phương pháp kiểm tra tự động mặt cắt AI được so sánh với thử nghiệm thủ công truyền thống. Lỗi tuyệt đối là nhỏ và lỗi tối đa không vượt quá 3%. Nó phù hợp với tiêu chuẩn và có tỷ lệ công nhận cực cao. Ngoài ra, về thời gian thử nghiệm, trong thử nghiệm thủ công truyền thống, phải mất 50 phút để Thanh tra hoàn thành bài kiểm tra mẫu và chỉ mất 5 phút để phát hiện một mẫu bằng phương pháp kiểm tra tự động mặt cắt AI, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả phát hiện và tiết kiệm chi phí nhân lực và thời gian.

Bài viết này được trích xuất từ ​​máy móc dệt đăng ký WeChat