Jinis sareng persentase serat anu dikandung dina lawon tékstil mangrupikeun faktor penting anu mangaruhan kualitas lawon, sareng aranjeunna ogé anu diperhatoskeun ku konsumen nalika mésér baju.Undang-undang, peraturan sareng dokumén standarisasi anu aya hubunganana sareng labél tékstil di sadaya nagara di dunya ngabutuhkeun ampir sadaya labél tékstil pikeun nunjukkeun inpormasi eusi serat.Ku alatan éta, eusi serat mangrupa item penting dina nguji tékstil.

Tekad laboratorium ayeuna ngeunaan eusi serat tiasa dibagi kana metode fisik sareng metode kimia.Métode pangukuran cross-sectional mikroskop serat mangrupikeun metode fisik anu biasa dianggo, kalebet tilu léngkah: pangukuran aréa cross-sectional serat, pangukuran diameter serat, sareng tekad jumlah serat.Metoda ieu utamana dipaké pikeun pangakuan visual ngaliwatan mikroskop, sarta boga ciri waktu-consuming jeung ongkos kuli tinggi.Tujuanana pikeun kakurangan metode deteksi manual, téknologi deteksi otomatis intelijen buatan (AI) parantos muncul.

Prinsip dasar deteksi otomatis AI

(1) Paké deteksi target pikeun ngadeteksi serat cross-bagian di wewengkon target

(2) Anggo segmentasi semantik pikeun ngabagi bagian serat serat tunggal pikeun ngahasilkeun peta topéng

(3)Itung luas penampang dumasar kana peta topéng

(4)Itung rata-rata luas cross-sectional unggal serat

Sampel tés

Deteksi produk campuran tina serat katun sareng rupa-rupa serat selulosa anu diregenerasikeun mangrupikeun perwakilan khas tina aplikasi metode ieu.10 lawon campuran tina katun sareng serat viscose sareng lawon campuran tina katun sareng modal dipilih salaku conto uji.

Métode deteksi

Teundeun sampel cross-section nu geus disiapkeun dina panggung AI AI ​​cross-section tester otomatis, saluyukeun magnification luyu, tur mimitian tombol program.

Analisis hasil

(1) Pilih wewengkon jelas tur kontinyu dina gambar tina serat cross bagian ngagambar pigura rectangular.

(2) Setel serat anu dipilih dina pigura sagi opat anu jelas kana modél AI, teras klasifikasikeun unggal bagian silang serat.

(3) Saatos pre-klasifikasi serat nurutkeun bentuk serat cross-bagian, téhnologi processing gambar dipaké pikeun nimba kontur tina gambar unggal serat cross-bagian.

(4) Peta garis serat kana gambar aslina pikeun ngabentuk gambar éfék ahir.

(5) Ngitung eusi unggal serat.

Ckasimpulan

Pikeun 10 conto anu béda, hasil tina metode tés otomatis cross-section AI dibandingkeun sareng tés manual tradisional.Kasalahan mutlak leutik, sareng kasalahan maksimal henteu langkung ti 3%.Éta saluyu sareng standar sareng gaduh tingkat pangakuan anu luhur pisan.Salaku tambahan, tina segi waktos uji, dina uji manual tradisional, peryogi 50 menit kanggo inspektur pikeun ngarengsekeun tés sampel, sareng ngan ukur 5 menit pikeun ngadeteksi sampel ku metode uji otomatis cross-section AI, anu greatly ngaronjatkeun efisiensi deteksi jeung ngahemat tanaga gawé jeung ongkos waktu.

Tulisan ieu dicandak tina Mesin Tekstil Langganan Wechat