テキスタイルファブリックに含まれる繊維の種類と割合は、生地の品質に影響を与える重要な要因であり、消費者は衣類を購入する際に注意を払うものでもあります。世界のすべての国のテキスタイルラベルに関連する法律、規制、および標準化文書は、ファイバーの内容情報を示すためにほぼすべての繊維ラベルが必要です。したがって、ファイバーの含有量は、テキスタイルテストにおいて重要な項目です。

現在の実験室による繊維含有量の決定は、物理的な方法と化学的方法に分けることができます。繊維顕微鏡断面測定方法は、繊維断面積の測定、繊維直径の測定、繊維の数の測定という3つのステップを含む、一般的に使用される物理的方法です。この方法は、主に顕微鏡を介した視覚認識に使用され、時間のかかる人件費と高い人件費の特性を持っています。手動検出方法の欠陥を目指して、人工知能（AI）自動検出技術が登場しました。

AI自動検出の基本原則

（1）ターゲット検出を使用して、ターゲット領域のファイバー断面を検出する

（2）セマンティックセグメンテーションを使用して、単一のファイバー断面をセグメント化して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します

（4）各繊維の平均断面積を計算します

サンプルをテストします

綿繊維とさまざまな再生セルロース繊維の混合生成物の検出は、この方法の適用の典型的な代表です。 10個の綿とビスコースファイバーと綿とモーダルの混合生地のブレンドファブリックがテストサンプルとして選択されています。

検出方法

準備した断面サンプルをAI断面自動テスターの段階に配置し、適切な倍率を調整し、プログラムボタンを起動します。

結果分析

（1）長方形のフレームを描くために、ファイバー断面の画像の透明で連続した領域を選択します。

（2）選択した繊維を明確な長方形フレームに設定し、AIモデルに設定し、各ファイバー断面を事前分類します。

（3）繊維断面の形状に応じて繊維を事前に分類した後、画像処理技術を使用して、各繊維断面の絵の輪郭を抽出します。

（4）ファイバーのアウトラインを元の画像にマップして、最終効果画像を形成します。

（5）各ファイバーの含有量を計算します。

Cclusion

10の異なるサンプルの場合、AI断面自動テスト方法の結果を従来の手動テストと比較します。絶対誤差は小さく、最大誤差は3％を超えません。それは標準に適合し、非常に高い認識率を持っています。さらに、テスト時間の観点から、従来の手動テストでは、検査官がサンプルのテストを完了するのに50分かかり、AI断面自動テスト方法でサンプルを検出するのに5分しかかかりません。

この記事は、WeChatサブスクリプションテキスタイル機械から抽出されました