Տեքստիլ գործվածքներում պարունակվող մանրաթելի տեսակը և տոկոսը կարևոր գործոններ են, որոնք ազդում են գործվածքների որակի վրա, և դրանք նաև այն են, ինչին սպառողները ուշադրություն են դարձնում հագուստ գնելիս: Աշխարհի բոլոր երկրներում տեքստիլ պիտակների վերաբերյալ օրենքները, կանոնակարգերը և ստանդարտացման փաստաթղթերը պահանջում են, որ գրեթե բոլոր տեքստիլ պիտակների վրա նշված լինի մանրաթելի պարունակության մասին տեղեկատվություն: Հետևաբար, մանրաթելի պարունակությունը կարևոր ցուցանիշ է տեքստիլ թեստավորման մեջ:

Լաբորատորիայում մանրաթելերի պարունակության որոշումը կարելի է բաժանել ֆիզիկական և քիմիական մեթոդների: Մանրաթելային մանրադիտակի լայնական հատույթի չափման մեթոդը լայնորեն օգտագործվող ֆիզիկական մեթոդ է, որը ներառում է երեք քայլ՝ մանրաթելերի լայնական հատույթի մակերեսի չափում, մանրաթելերի տրամագծի չափում և մանրաթելերի քանակի որոշում: Այս մեթոդը հիմնականում օգտագործվում է մանրադիտակի միջոցով տեսողական ճանաչման համար և ունի ժամանակատար և բարձր աշխատանքային արժեքի բնութագրեր: Ձեռքով հայտնաբերման մեթոդների թերությունները լրացնելու նպատակով ի հայտ է եկել արհեստական ​​բանականության (AI) ավտոմատ հայտնաբերման տեխնոլոգիա:

Արհեստական ​​բանականության ավտոմատացված հայտնաբերման հիմնական սկզբունքները

(1) Օգտագործեք թիրախի հայտնաբերումը՝ թիրախային տարածքում մանրաթելերի լայնական հատույթները հայտնաբերելու համար

(2) Օգտագործեք սեմանտիկ սեգմենտացիա՝ մեկ մանրաթելի լայնական հատվածքը սեգմենտավորելու համար՝ դիմակի քարտեզ ստեղծելու համար

(3) Հաշվարկեք լայնական հատույթի մակերեսը՝ հիմնվելով դիմակի քարտեզի վրա

(4) Հաշվարկեք յուրաքանչյուր մանրաթելի միջին լայնական հատույթի մակերեսը

Փորձարկման նմուշ

Բամբակյա մանրաթելի և տարբեր վերականգնված ցելյուլոզային մանրաթելերի խառը արտադրանքի հայտնաբերումը այս մեթոդի կիրառման բնորոշ ներկայացուցիչն է: Որպես փորձարկման նմուշներ ընտրվել են բամբակի և վիսկոզային մանրաթելի 10 խառը գործվածքներ, ինչպես նաև բամբակի և մոդալի խառը գործվածքներ:

Հայտնաբերման մեթոդ

Տեղադրեք պատրաստված լայնական հատույթի նմուշը արհեստական ​​ինտելեկտի լայնական հատույթի ավտոմատ փորձարկիչի բեմի վրա, կարգավորեք համապատասխան խոշորացումը և գործարկեք ծրագրի կոճակը։

Արդյունքների վերլուծություն

(1) Ուղղանկյուն շրջանակ գծելու համար ընտրեք մանրաթելի լայնական հատույթի նկարում հստակ և անընդհատ տարածք։

(2) Ընտրված մանրաթելերը տեղադրեք թափանցիկ ուղղանկյուն շրջանակի մեջ արհեստական ​​բանականության մոդելի մեջ, ապա նախապես դասակարգեք յուրաքանչյուր մանրաթելի լայնական հատվածքը։

(3) Մանրաթելերը մանրաթելի լայնական հատույթի ձևի համաձայն նախնական դասակարգելուց հետո, պատկերի մշակման տեխնոլոգիան օգտագործվում է յուրաքանչյուր մանրաթելի լայնական հատույթի պատկերի ուրվագիծը ստանալու համար։

(4) Համապատասխանեցրեք մանրաթելի ուրվագիծը սկզբնական պատկերին՝ վերջնական էֆեկտի պատկերը ստանալու համար։

(5) Հաշվարկեք յուրաքանչյուր մանրաթելի պարունակությունը։

Cեզրակացություն

10 տարբեր նմուշների համար արհեստական ​​ինտելեկտի լայնական կտրվածքի ավտոմատ փորձարկման մեթոդի արդյունքները համեմատվում են ավանդական ձեռքով փորձարկման հետ։ Բացարձակ սխալը փոքր է, իսկ առավելագույն սխալը չի ​​գերազանցում 3%-ը։ Այն համապատասխանում է ստանդարտին և ունի չափազանց բարձր ճանաչման մակարդակ։ Բացի այդ, փորձարկման ժամանակի առումով, ավանդական ձեռքով փորձարկման դեպքում տեսուչին պահանջվում է 50 րոպե նմուշի փորձարկումն ավարտելու համար, իսկ արհեստական ​​ինտելեկտի լայնական կտրվածքի ավտոմատ փորձարկման մեթոդով նմուշը հայտնաբերելու համար պահանջվում է ընդամենը 5 րոպե, ինչը զգալիորեն բարելավում է հայտնաբերման արդյունավետությունը և խնայում աշխատուժի և ժամանակի ծախսերը։

Այս հոդվածը վերցված է Wechat Subscription Textile Machinery-ից