繊維製品に含まれる繊維の種類と含有率は、生地の品質に影響を与える重要な要素であり、消費者が衣料品を購入する際にも注目する要素です。世界各国の繊維ラベルに関する法律、規制、標準化文書では、ほぼすべての繊維ラベルに繊維含有率の情報を表示することが義務付けられています。そのため、繊維含有率は繊維試験において重要な項目となっています。

現在、実験室における繊維含有量の測定方法は、物理的方法と化学的方法に分けられます。繊維顕微鏡断面積測定法は、繊維断面積の測定、繊維径の測定、繊維本数の測定という3つのステップを含む、一般的に用いられる物理的方法です。この方法は主に顕微鏡による視覚的な認識に用いられており、時間がかかり、人件費が高いという特徴があります。こうした手作業による検出方法の欠点を補うため、人工知能（AI）による自動検出技術が登場しました。

AI自動検出の基本原理

（１）ターゲット検出を使用して、ターゲット領域内の繊維断面を検出する

（２）セマンティックセグメンテーションを用いて単一繊維断面をセグメント化しマスクマップを生成する

（３）マスクマップに基づいて断面積を計算する

（4）各繊維の平均断面積を計算する

テストサンプル

綿繊維と各種再生セルロース繊維の混紡製品の検出は、この方法の代表的な応用例です。綿とビスコース繊維の混紡織物 10 点と綿とモダールの混紡織物がテストサンプルとして選択されます。

検出方法

用意した断面サンプルをAI断面自動試験装置のステージに置き、適切な倍率を調整してプログラムボタンを起動します。

結果分析

（１）繊維断面の図から、はっきりした連続した領域を選択し、長方形の枠を描きます。

（２）透明な長方形の枠内に選択された繊維をAIモデルに設定し、各繊維断面を事前分類する。

（３）繊維断面の形状に応じて繊維を予め分類した後、画像処理技術を用いて各繊維断面の画像の輪郭を抽出する。

（4）繊維のアウトラインを元の画像にマッピングして、最終的なエフェクト画像を形成します。

（５）各繊維の含有量を計算します。

C結論

10種類の異なるサンプルについて、AI断面自動検査法と従来の手動検査法の結果を比較したところ、絶対誤差は小さく、最大誤差も3%を超えず、規格に適合し、非常に高い認識率を示しました。また、検査時間に関しても、従来の手動検査では検査員が1サンプルの検査を完了するのに50分かかりますが、AI断面自動検査法ではわずか5分で1サンプルを検出できるため、検出効率が大幅に向上し、人件費と時間コストを節約できます。

この記事はWeChat Subscription Textile Machineryから抜粋したものです。