Ang klase ug porsyento sa fiber nga anaa sa mga tela sa tela mga importanteng butang nga makaapekto sa kalidad sa mga tela, ug kini usab ang gihatagan og pagtagad sa mga konsumidor sa pagpalit og mga sinina. Ang mga balaod, regulasyon, ug mga dokumento sa estandardisasyon nga may kalabotan sa mga label sa tela sa tanang nasud sa kalibutan nagkinahanglan nga halos tanang label sa tela magpakita sa impormasyon sa sulod sa fiber. Busa, ang sulod sa fiber usa ka importanteng butang sa pagsulay sa tela.

Ang kasamtangang pagtino sa sulud sa fiber sa laboratoryo mahimong bahinon sa pisikal nga mga pamaagi ug kemikal nga mga pamaagi. Ang pamaagi sa pagsukod sa cross-sectional sa fiber microscope usa ka kasagarang gigamit nga pisikal nga pamaagi, nga naglakip sa tulo ka mga lakang: ang pagsukod sa cross-sectional area sa fiber, ang pagsukod sa diametro sa fiber, ug ang pagtino sa gidaghanon sa mga fiber. Kini nga pamaagi gigamit labi na alang sa biswal nga pag-ila pinaagi sa mikroskopyo, ug adunay mga kinaiya nga makagugol sa oras ug taas nga gasto sa trabaho. Aron matubag ang mga kakulangan sa mga pamaagi sa manual nga pag-ila, mitumaw ang teknolohiya sa automated detection sa artificial intelligence (AI).

Mga batakang prinsipyo sa awtomatikong pag-ila sa AI

(1) Gamita ang target detection aron ma-detect ang mga cross-section sa fiber sa target area

(2) Gamita ang semantic segmentation aron i-segment ang usa ka single fiber cross section aron makamugna og mask map

(3) Kwentaha ang cross-sectional area base sa mask map

(4)Kwentaha ang aberids nga cross-sectional area sa matag fiber

Sampol sa pagsulay

Ang pag-ila sa gisagol nga mga produkto sa cotton fiber ug lain-laing mga nabag-o nga cellulose fiber usa ka tipikal nga representante sa paggamit niini nga pamaagi. 10 ka gisagol nga tela sa cotton ug viscose fiber ug gisagol nga tela sa cotton ug modal ang gipili isip mga sample sa pagsulay.

Pamaagi sa pag-ila

Ibutang ang giandam nga cross-section sample sa entablado sa AI cross-section automatic tester, i-adjust ang angay nga magnification, ug i-start ang program button.

Pag-analisar sa resulta

(1) Pagpili og klaro ug padayon nga lugar sa hulagway sa fiber cross section aron magdrowing og rectangular frame.

(2) Ibutang ang pinili nga mga lanot sa tin-aw nga rektanggulo nga bayanan ngadto sa modelo sa AI, ug dayon i-pre-classify ang matag cross section sa lanot.

(3) Human sa pagklasipikar daan sa mga lanot sumala sa porma sa cross-section sa lanot, gigamit ang teknolohiya sa pagproseso sa imahe aron makuha ang contour sa hulagway sa matag cross-section sa lanot.

(4) I-mapa ang outline sa fiber ngadto sa orihinal nga imahe aron maporma ang katapusang epekto sa imahe.

(5) Kwentaha ang sulod sa matag lanot.

Ckonklusyon

Alang sa 10 ka lain-laing mga sample, ang mga resulta sa AI cross-section automatic test method gitandi sa tradisyonal nga manual test. Gamay ra ang absolute error, ug ang maximum error dili molapas sa 3%. Kini nagsunod sa standard ug adunay taas kaayo nga recognition rate. Dugang pa, sa termino sa oras sa pagsulay, sa tradisyonal nga manual testing, mokabat ug 50 minutos para makompleto sa inspector ang pagsulay sa usa ka sample, ug mokabat lang ug 5 minutos aron ma-detect ang usa ka sample gamit ang AI cross-section automatic test method, nga dako kaayog ikatabang sa detection efficiency ug makadaginot sa manpower ug oras.

Kini nga artikulo gikuha gikan sa Wechat Subscription Textile Machinery