Art und Anteil der in Textilien enthaltenen Fasern sind wichtige Faktoren für die Stoffqualität und spielen beim Kauf von Kleidung eine entscheidende Rolle. Gesetze, Verordnungen und Normen für Textiletiketten weltweit schreiben vor, dass fast alle Etiketten Angaben zum Fasergehalt enthalten müssen. Daher ist der Fasergehalt ein wichtiger Bestandteil von Textilprüfungen.

Die Bestimmung des Fasergehalts im Labor lässt sich in physikalische und chemische Methoden unterteilen. Die gängige physikalische Methode ist die mikroskopische Querschnittsmessung, die drei Schritte umfasst: die Messung der Faserquerschnittsfläche, die Messung des Faserdurchmessers und die Bestimmung der Faseranzahl. Diese Methode basiert hauptsächlich auf der visuellen Auswertung mittels Mikroskop und ist zeitaufwändig und arbeitsintensiv. Um die Nachteile manueller Analysemethoden zu beheben, wurden automatisierte Analyseverfahren mittels künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt.

Grundprinzipien der KI-gestützten automatisierten Erkennung

(1) Verwenden Sie die Zielerkennung, um Faserquerschnitte im Zielbereich zu erkennen.

(2) Verwenden Sie die semantische Segmentierung, um einen einzelnen Faserquerschnitt zu segmentieren und eine Maskenkarte zu erzeugen.

(3) Berechnen Sie die Querschnittsfläche anhand der Maskenkarte.

(4) Berechnen Sie die durchschnittliche Querschnittsfläche jeder Faser.

Testmuster

Die Untersuchung von Mischgeweben aus Baumwollfasern und verschiedenen regenerierten Zellulosefasern ist ein typisches Anwendungsbeispiel für diese Methode. Als Testproben wurden zehn Mischgewebe aus Baumwolle und Viskose sowie zehn Mischgewebe aus Baumwolle und Modal ausgewählt.

Nachweismethode

Platzieren Sie die vorbereitete Querschnittsprobe auf dem Tisch des automatischen Querschnittsprüfgeräts von AI, stellen Sie die entsprechende Vergrößerung ein und starten Sie das Programm per Knopfdruck.

Ergebnisanalyse

(1) Wählen Sie im Bild des Faserquerschnitts eine freie und zusammenhängende Fläche, um einen rechteckigen Rahmen zu zeichnen.

(2) Die ausgewählten Fasern werden in den transparenten rechteckigen Rahmen in das KI-Modell eingefügt, und anschließend wird jeder Faserquerschnitt vorklassifiziert.

(3) Nach der Vorklassifizierung der Fasern anhand der Form ihres Faserquerschnitts wird mithilfe von Bildverarbeitungstechniken die Kontur des Bildes jedes Faserquerschnitts extrahiert.

(4) Übertragen Sie die Faserkontur auf das Originalbild, um das endgültige Effektbild zu erzeugen.

(5) Berechnen Sie den Gehalt jeder Faser.

CSchlussfolgerung

Anhand von zehn verschiedenen Proben wurden die Ergebnisse der KI-gestützten Querschnittsanalyse mit denen der herkömmlichen manuellen Prüfung verglichen. Der absolute Fehler ist gering, der maximale Fehler liegt unter 3 %. Die Methode entspricht den Standards und weist eine extrem hohe Erkennungsrate auf. Darüber hinaus benötigt ein Prüfer bei der herkömmlichen manuellen Prüfung 50 Minuten für die Untersuchung einer Probe, während die KI-gestützte Querschnittsanalyse nur 5 Minuten benötigt. Dies steigert die Prüfeffizienz erheblich und spart Personal- und Zeitkosten.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Abonnement für Textilmaschinen.