人工智能在紡織品檢測領(lǐng)域的應(yīng)用

華小玲

摘要：在紡織品檢測領(lǐng)域中，傳統(tǒng)的紡織品檢測需要消耗操作人員大量的時間來完成重復(fù)的操作，并且在操作時，還可能接觸到有害物質(zhì)等，不僅影響企業(yè)的效益，還會損害操作人員的身體健康，而人工智能賦予紡織品檢測使得這些問題得到了明顯改善。為了更好地提高勞動效率、檢測的準確度和降低企業(yè)成本，針對人工智能在紡織品檢測領(lǐng)域的研究變得越來越重要。

關(guān)鍵詞：人工智能;紡織品;檢測

1 人工智能發(fā)展歷程

人工智能的概念最早于1956年由麥卡賽、明斯基等人提出。此后，人工智能的發(fā)展較為波折，可以將其發(fā)展歷程分為5個階段：第一階段為1956—1974年，這一階段可以稱為黃金年代。在此階段，計算機可以解決數(shù)學里的部分問題，甚至可以學習和使用英語，人們對于人工智能表現(xiàn)出相當樂觀的態(tài)度，政府機構(gòu)也積極向該領(lǐng)域投入了大量資金;第二階段為1974—1980年，是人工智能的第一次低谷，人工智能的發(fā)展遇到了瓶頸，計算機的運算能力、問題的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)庫的大小以及莫拉維克悖論等，都一定程度地限制了人工智能的發(fā)展。與此同時，經(jīng)費也由于政府的投資削減而變得緊張;第三階段為1980—1987年，是繁榮階段，一類名為“專家系統(tǒng)”的人工智能程序，被全球大量公司所采納，各國也開始繼續(xù)向人工智能領(lǐng)域投入資金;第四階段為1987—1993年，人工智能的發(fā)展再一次進入低谷。隨著人工智能應(yīng)用規(guī)模的不斷擴大，專家系統(tǒng)存在的一些問題也開始顯現(xiàn)出來，如應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、知識獲取困難等，相關(guān)研究的進展緩慢，商業(yè)機構(gòu)對人工智能開始冷落，人工智能再一次遭遇經(jīng)費短缺問題;第五階段為1993年至今，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷進步，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的一系列人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展，人工智能走向?qū)嵱没粡V泛應(yīng)用于語音識別、圖像處理、無人駕駛等前沿領(lǐng)域，迎來再一次繁榮。

2 人工智能在紡織品檢測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

近年來，隨著圖像識別與分析、特征值數(shù)據(jù)提取、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的不斷進步，人工智能在紡織品檢測領(lǐng)域有了局部的應(yīng)用，人們對人工智能在紡織品領(lǐng)域應(yīng)用的研究也越來越深入。

利用圖像處理技術(shù)，對纖維的形態(tài)和結(jié)構(gòu)進行分析和測定。利用圖像處理技術(shù)，對棉纖維的成熟度進行檢測，測量出的結(jié)果與氣流法相比基本保持一致。對羊絨羊毛的鱗片進行了研究，以纖維細度以及鱗片的周長和高度等特征建立數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)庫里的信息，鑒別羊毛羊絨纖維。利用圖像處理技術(shù)，對羊絨羊毛的鱗片高度、圓整度、充滿度等16個指標進行分析，最后得出鱗片高度是鑒別羊絨羊毛的重要指標。

3 人工智能在紡織品檢測領(lǐng)域的應(yīng)用實例

3.1 AI棉麻儀

廣州冠圖視覺科技有限公司推出了一款用于測量各種混紡產(chǎn)品中棉麻纖維含量的AI棉麻儀。棉纖維縱截面呈扁平帶狀、天然轉(zhuǎn)曲，麻纖維有橫節(jié)、輪廓硬朗，可快速識別并計算出混紡產(chǎn)品中棉麻纖維的含量，從制樣到出結(jié)果只需要8 min，與傳統(tǒng)的成分檢測相比，檢測效率得到了很大的提高，降低了企業(yè)的人力成本。同時，也降低了檢測人員的工作強度，提高了檢測人員的工作舒適性。

3.2 AI毛絨儀

AI毛絨儀的主要功能是測量各種混紡產(chǎn)品中動物毛類纖維的含量，該儀器利用計算機視覺技術(shù)，全自動獲取混紡纖維的清晰圖像。在檢測混紡產(chǎn)品中的動物毛類纖維含量時，羊絨羊毛的鑒別難度最大。該儀器通過提取羊毛和羊絨鱗片厚度、高度等特征值參數(shù)，可以較為精確地區(qū)分羊絨與羊毛，計算出混紡產(chǎn)品中動物毛類纖維各組分的含量。

3.3 AI細度儀

AI細度儀由廣州冠圖視覺科技有限公司近期研發(fā)而成，主要用于棉麻、毛絨類纖維細度測量。原理主要是利用人工智能技術(shù)賦能傳統(tǒng)的顯微鏡檢測設(shè)備，通過計算機視覺技術(shù)，全自動獲得纖維的單根直徑、平均細度以及纖維粗細均勻度的各類數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的人工目測纖維細度相比，AI細度儀測量了纖維的整體直徑，并計算出平均值，可為各類纖維的細度質(zhì)量情況提供更加準確的數(shù)據(jù)參考。

3.4 AI橫截面儀

AI橫截面儀是一種將傳統(tǒng)顯微鏡與人工智能相結(jié)合的檢測設(shè)備，主要用于紡織品檢測行業(yè)中纖維橫截面的識別和評價面積計算。通過計算機視覺技術(shù)，將橫截面拍攝的圖像智能化，繪制出纖維橫截面邊緣，與傳統(tǒng)的方法相比，AI橫截面儀可大大降低勞動強度。在繪制邊緣的基礎(chǔ)上，更可以對纖維進行預(yù)分類，并自動形成橫截面相關(guān)的數(shù)據(jù)報告。

3.5 AI菌落計數(shù)儀

AI菌落計數(shù)儀通過圖像采集技術(shù)，利用計算機對采集的圖像進行分析，自動計數(shù)和測量細菌在固體培養(yǎng)基上生長而形成肉眼可見的菌落或菌斑。該類儀器廣泛應(yīng)用于食品品質(zhì)分析、水質(zhì)分析、乳及乳制品的檢測、醫(yī)院臨床檢驗、化妝品檢驗、環(huán)保監(jiān)測和紡織品檢測等。在2021年疫情中，大量的口罩被生產(chǎn)和銷售，口罩在生產(chǎn)和銷售前，都需要經(jīng)過細菌過濾效率的檢測。在該項目檢測中，需要對菌落計數(shù)，傳統(tǒng)的方法是靠人工數(shù)，耗時長且容易出錯。以廣州冠圖視覺科技有限公司研制的AI菌落計數(shù)儀為例，一次可檢測6個標準培養(yǎng)皿，檢測速度為4秒/個，可以將結(jié)果批量導(dǎo)出至Excel，極大地提高了檢測的準確度和檢測效率。目前，已知國內(nèi)研究AI菌落計數(shù)儀的公司和單位主要有廣州冠圖視覺科技有限公司、重慶大學、北京先驅(qū)威鋒計數(shù)開發(fā)有限公司、杭州訊數(shù)科技有限公司及青島明博環(huán)保有限公司，大部分公司和單位已經(jīng)開始了產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)。

3.6 AI驗布機

瑞士的烏斯特企業(yè)于2018年收購了以色列制造的用于檢測織物質(zhì)量、色彩的自動視覺檢測設(shè)備。隨后，英國的Shelton Machineslt集團和德國的Erhardt&Leimer集團也相繼推出了WEBSPECTOR及ELSIS inspector等檢測織物質(zhì)量的機器，即AI驗布機。近年來，我國的深圳精銳視覺、無錫精質(zhì)視覺、深圳靈圖慧視、上海賽斐機電和常州安視等企業(yè)都開始了產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)，如上海賽斐機電生產(chǎn)的AI驗布機（圖1）。在軟件方面，如圖像處理及算法系統(tǒng)等，國內(nèi)企業(yè)擁有自主知識產(chǎn)權(quán)，但關(guān)鍵硬件方面，如攝像頭、鏡頭等，還需從歐美發(fā)達國家進口。

4 結(jié)語

我國是紡織品生產(chǎn)大國，也是紡織品檢測大國。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于紡織品檢測領(lǐng)域，不僅顯著提高了檢測效率，也提高了檢測結(jié)果的準確性和客觀性，同時也降低了企業(yè)的人力成本，給企業(yè)帶來了更高的效益。目前，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到紡織品檢測領(lǐng)域的范圍還較小，但結(jié)合紡織品檢測領(lǐng)域和人工智能的特點來分析，可以預(yù)見，人工智能會在織物色牢度、起毛起球評級等方面有更廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻

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