專家解讀：纖維含量測定智能化是如何實(shí)現(xiàn)的？

近日，由廣州檢驗(yàn)檢測認(rèn)證集團(tuán)有限公司聯(lián)合全國多家知名服裝企業(yè)共同起草的團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《紡織品纖維含量測定 人工智能識(shí)別法》發(fā)布并實(shí)施。紡織品纖維含量測試是紡織品測試中的基礎(chǔ)項(xiàng)目，測試量大，耗時(shí)長，對人員操作技術(shù)要求嚴(yán)格，化學(xué)試劑還會(huì)對檢驗(yàn)人員的身體健康和環(huán)境保護(hù)不利。該團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的制定實(shí)施，能否解放纖維含量檢測人員？AI檢測的精確度如何？本期我們邀請了標(biāo)準(zhǔn)的起草單位之一廣州檢驗(yàn)檢測認(rèn)證集團(tuán)有限公司的技術(shù)專家黃偉橋解讀紡織品纖維含量測定的智能檢測方法。

1 紡織品纖維含量是紡織檢測機(jī)構(gòu)的主要項(xiàng)目，檢測量大，耗時(shí)長，準(zhǔn)確度和檢測人員的經(jīng)驗(yàn)和水平有很大關(guān)系。本標(biāo)準(zhǔn)針對纖維含量檢測提出人工智能識(shí)別檢測法，請問標(biāo)準(zhǔn)的制定是基于什么考慮的？出臺(tái)這樣的標(biāo)準(zhǔn)具有哪些意義？

目前纖維成分含量定量測試的主流方法是化學(xué)法和物理法兩種。其中化學(xué)法利用纖維在化學(xué)試劑中溶解性能的差異進(jìn)行定量，如國際標(biāo)準(zhǔn)ISO 1833系列、美國標(biāo)準(zhǔn)AATCC 20A、歐盟標(biāo)準(zhǔn) (EU)No 1007、日本標(biāo)準(zhǔn)JIS L 1030-2、國標(biāo)GB/T 2910系列等，這些標(biāo)準(zhǔn)涉及的測試過程中需要用到大量的化學(xué)試劑，配備專業(yè)的化學(xué)實(shí)驗(yàn)室，對測試環(huán)境要求相對嚴(yán)格，且大量強(qiáng)酸強(qiáng)堿等試劑的使用不僅對檢驗(yàn)人員的身體健康有威脅，產(chǎn)生的化學(xué)廢液也于環(huán)境不利。物理法則是根據(jù)纖維在顯微鏡下纖維形態(tài)的差異并經(jīng)人工對其進(jìn)行分類和測量進(jìn)行定量，如國際標(biāo)準(zhǔn)ISO 17751系列、IWTO-58等，美國標(biāo)準(zhǔn)AATCC 20A，日本標(biāo)準(zhǔn)JIS L 1030-2，國標(biāo)GB/T 16988，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)FZ/T 30003、FZ/T 01101等，這些標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行過程中主要存在檢驗(yàn)效率低、對人員經(jīng)驗(yàn)要求高，檢驗(yàn)結(jié)果存在人員主觀誤差等問題。

近年來，采用近紅外光譜分析法、堿溶解度差異法、DNA分析法以及蛋白質(zhì)組學(xué)分析等方法進(jìn)行含量測試的研究也多見報(bào)道。研究人員期待用這些先進(jìn)的科技手段和設(shè)備實(shí)現(xiàn)纖維成分定量分析。然而，不同的方法均有其局限性，如近紅外光譜法依賴于模型的適用性，DNA法在染色、剝色產(chǎn)品上的局限性，蛋白質(zhì)組學(xué)分析方法檢測成本較高且效率較低等。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，以深度學(xué)習(xí)理論為代表的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)近年來也取得了突破性的發(fā)展，基于圖像特征的分類與識(shí)別技術(shù)也逐步滲入紡織行業(yè)，如在化纖生產(chǎn)端的在線智能疵點(diǎn)檢測，AI智能驗(yàn)布，紡織品外觀智能檢測等。采用人工智能識(shí)別技術(shù)進(jìn)行纖維含量測試，是指通過在顯微鏡下自動(dòng)獲取纖維圖像，利用圖像處理方法獲得纖維的特征圖和特征指標(biāo)，并通過圖像識(shí)別的相關(guān)算法進(jìn)行分類識(shí)別，實(shí)現(xiàn)纖維含量的自動(dòng)化、智能化檢測。這種人工智能識(shí)別檢測法運(yùn)用了先進(jìn)的AI、自動(dòng)化以及圖像處理等技術(shù)，將纖維含量測試方法推向智能化和自動(dòng)化的方向，不僅能將一線檢測人員從繁重的重復(fù)性工作中解放出來，提供更客觀、更穩(wěn)定、更準(zhǔn)確的測試結(jié)果，更是推動(dòng)纖維含量檢測技術(shù)升級的新興力量。

2 請您簡要介紹一下人工智能識(shí)別檢測法的原理

采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行纖維含量測試，是以現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)FZ/T 01101—2008《紡織品 纖維含量的測定 物理法》，F(xiàn)Z/T 30003—2009《麻棉混紡產(chǎn)品定量分析方法 顯微投影法》，GB/T 16988—2013《特種動(dòng)物纖維與綿羊毛混合物含量的測定》等為基礎(chǔ)，采用光學(xué)顯微鏡放大纖維并自動(dòng)采集纖維圖像，利用人工智能識(shí)別技術(shù)辨別各類纖維，圖像處理及數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)測量纖維直徑（或面積）和根數(shù)，按需分別自動(dòng)計(jì)算纖維的質(zhì)量含量或根數(shù)含量。圖1是人工智能技術(shù)進(jìn)行圖像識(shí)別的簡單原理。采用人工智能識(shí)別檢測法進(jìn)行纖維含量測試的一般流程如圖2所示。

圖1 人工智能圖像識(shí)別的簡單原理

圖2 人工智能識(shí)別檢測法測試?yán)w維含量的一般流程

3 人工智能識(shí)別法與傳統(tǒng)方法相比在哪些方面有優(yōu)勢？準(zhǔn)確度如何？

與傳統(tǒng)纖維含量測試方法相比，采用人工智能自動(dòng)化測試方法優(yōu)勢明顯，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1）與傳統(tǒng)化學(xué)方法相比，采用人工智能自動(dòng)化測試方法耗時(shí)大大縮短，兩組分的測試從至少半天縮短至0.5h以內(nèi)；無需使用各類無機(jī)或有機(jī)的化學(xué)試劑，資源消耗少，對環(huán)境友好；測試過程中減少了人工參與，工作人員也無需在化學(xué)環(huán)境中工作。

2）與傳統(tǒng)顯微鏡物理法受檢驗(yàn)人員的目光影響較大相比，采用人工智能自動(dòng)化測試方法的過程客觀穩(wěn)定，測試結(jié)果基于大數(shù)據(jù)分析得到，不受人員狀態(tài)、心理因素等不可控因素的影響；采用該方法，不僅檢測耗時(shí)由原來的1h～2h直接縮短至0.5h以內(nèi)，且測試過程中無需人工參與，能將一線檢測人員從繁重的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來。

3）對需要開展纖維含量測試的機(jī)構(gòu)而言，采用人工智能自動(dòng)化測試方法可實(shí)現(xiàn)部分替代人工，減少了在基礎(chǔ)重復(fù)性勞動(dòng)上的人力投入，其人工成本隨著智能化測試方法的日趨成熟將逐步降低，未來將有望實(shí)現(xiàn)大范圍替代人工檢測；同時(shí)采用傳統(tǒng)方法培養(yǎng)一名測試人員需要3～9個(gè)月時(shí)間不等，而要成為一名熟練的纖維含量檢驗(yàn)員則可能需要經(jīng)過3 年以上實(shí)踐的鍛煉，而采用人工智能自動(dòng)化測試基于大數(shù)據(jù)分析得到測試結(jié)果，識(shí)別和測試過程無需人工參與，人員培養(yǎng)、培訓(xùn)和管理的成本大幅下降。

通常根據(jù)人工智能識(shí)別模型的建立基礎(chǔ)，樣品中的纖維間粘連成束、形態(tài)受損或變形、顏色較深不能褪去的，則不適用人工智能識(shí)別法。排除以上情況后，采用傳統(tǒng)顯微鏡法對人工智能識(shí)別法測試進(jìn)行驗(yàn)證，以棉/再生纖維素纖維混紡產(chǎn)品為例：超過95%的樣品采用兩種方法的測試結(jié)果偏差在±3%以內(nèi)；驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差可達(dá)2%（驗(yàn)證誤差用于評估驗(yàn)證集所有樣品的模型檢測值與參考值之間差異的標(biāo)準(zhǔn)偏差，該值越小，表明模型的檢測能力越強(qiáng)）；相關(guān)性高達(dá)99%（相關(guān)系數(shù)反映變量之間相關(guān)關(guān)系密切程度，越接近1說明相關(guān)性越好）；精測的精密度優(yōu)于2%（人工智能識(shí)別的精密度可采用檢測值重復(fù)性的標(biāo)準(zhǔn)偏差表示）。通常，在適用人工智能識(shí)別法進(jìn)行纖維含量檢測前，都應(yīng)對其建立的模型和系統(tǒng)進(jìn)行評估，以確保其滿足檢測要求。

4 AI識(shí)別適用于哪些纖維的檢測？對于外觀相似的纖維或者目前存疑的一些纖維的辨別比如羊絨/羊毛等，是否有效？對目前的檢測難點(diǎn)是否有解決辦法？

理論上來說，由在顯微鏡下具有典型縱截面特征（或典型橫截面特征）的纖維構(gòu)成的混紡產(chǎn)品，都可以采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行檢測。但人工智能檢測具體適用于哪些纖維的檢測是由人工智能識(shí)別模型的范圍決定的，比如某AI識(shí)別模型僅包含對棉/亞麻混紡產(chǎn)品的識(shí)別能力，那么該系統(tǒng)僅適用于棉/亞麻混紡產(chǎn)品。目前市場上相對成熟的AI檢測纖維含量的產(chǎn)品多以棉麻混紡、再生纖維素纖維/棉混紡為主。動(dòng)物毛纖維混紡產(chǎn)品因毛纖維間特征差異相對較小、對自動(dòng)采集技術(shù)要求較高等原因，進(jìn)展相對較慢，但隨著數(shù)據(jù)集的不斷積累以及AI模型的不斷完善，采用人工智能檢測法實(shí)現(xiàn)毛絨纖維含量定量指日可待。

現(xiàn)階段采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行纖維含量檢測仍以輔助和部分替代人員操作為主。對目前困擾紡織品纖維含量檢測領(lǐng)域的問題，如再生纖維素纖維/棉混紡、再生纖維素纖維/麻混紡等產(chǎn)品因化學(xué)性質(zhì)相近采用溶解法定量易因溶解不完全或溶解過度等原因?qū)е潞科?，采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行檢測是很好的補(bǔ)充方法。當(dāng)然，對于困擾毛絨纖維含量專家的，如羊絨/牦牛絨等特征極相似混紡產(chǎn)品的定量，人工智能識(shí)別法也需要不斷發(fā)展以滿足各種不同種類的需求。

5 采用人工智能檢測，是否意味著不需要檢測人員？對檢測機(jī)構(gòu)的硬件有哪些要求？

人員需求方面，當(dāng)前采用人工智能檢測方法是指在現(xiàn)有的顯微鏡法測試?yán)w維含量的基礎(chǔ)上，利用人工智能識(shí)別技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)等替代的是定量過程中人工識(shí)別纖維并進(jìn)行分類，以及測量纖維等重復(fù)性的工作。前期的樣品分析、樣片制備以及后期對測試結(jié)果的評估等，目前均需由檢驗(yàn)人員來完成。此外，現(xiàn)階段采用人工智能檢測方法進(jìn)行纖維含量測試對測試樣品均有一定的要求，比如樣片中的纖維是否足夠分散，顯微鏡下纖維顏色是否過深從而影響智能識(shí)別的準(zhǔn)確性等，這些因素一定程度上限制了所用人工智能識(shí)別模型的適用范圍，遇到這些樣品時(shí)仍需由人工測試完成。

硬件需求方面，采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行纖維含量測試，實(shí)驗(yàn)室應(yīng)配備一套自動(dòng)光學(xué)顯微智能檢測系統(tǒng)，能高倍率拍攝纖維清晰照片外，該系統(tǒng)還應(yīng)包含自動(dòng)采集程序、人工智能識(shí)別纖維模型、自動(dòng)測量纖維直徑（或面積）程序以及自動(dòng)計(jì)算纖維含量等功能，該軟件是采用人工智能識(shí)別法進(jìn)行纖維含量測試的核心部分。