人工智能技術在紡織檢測中的應用研究

Research on the Application of Artificial Intelligence Technology in Textile Testing

CHEN Liang DI Min ZHANG HongmeiWANG Feng JIANG Jingjun (Zibo Municipal General Institute of Inspection and Metrology)

Abstract: With the advent of the Industry 4.0， China has issued the“China Manufacturing 2025^′′ strategy to comprehensively enhance China’s strengths in manufacturing.Under thenew situation，the traditional testing methods have graduallyfailed tomeet the work requirements.Theapplicationofartificial intelligence technologyin the modern textileidustrycaneffectivelyimprove thetesting eficiencyandquality，andimprovetheautomationlevelof textile testing.This paper disusses the applicationand development trendof artificial intellgence technology in the textile testingindustry，providing ideas for achieving the automationandcontinuityof textile testing，and offeringreferences for the development of testing institutions.

Keywords:artificial intelligence;textile testing;application

0 引言

制造業作為國民經濟的主體，逐漸提升其國際競爭力是中國提升綜合國力、保障國家安全、建設世界強國的必由之路。隨著我國市場經濟體制的不斷深化發展以及《中國制造2025》的出臺，國家對于紡織行業的發展和轉型升級提出了更高要求，要向數字化、網絡化、智能化逐步轉型升級，走創新驅動的發展道路。紡織業作為制造業的重要組成部分之一，應當抓住人工智能的時代紅利，以提高生產作業效率與質量為目的，將人工智能技術應用到生產工作中，促進紡織產業轉型升級，人工智能技術在現階段的紡織業中具有重要意義。基于此，本文就人工智能技術在紡織檢測中的應用進行研究和討論。

1人工智能技術在紡織檢測行業應用的意義和優勢

隨著人們對生活質量追求的提高，御寒保暖不再是消費者對于紡織品的唯一要求，舒適性與安全性更是消費者的重要參考因素。因此，紡織檢測的重要性越來越高，對檢測技術提出了更高要求。傳統紡織品檢測中人力成本較高，培養一名熟練的檢測實驗員需要2年左右的時間，而且在日常實驗中存在效率較慢、人眼檢測的誤差率等問題；同時紡織品中可能包含有毒有害的化學物質，比如可致癌芳香胺染料、鄰苯二甲酸酯和有害重金屬等，對檢測人員的身體帶來一定的危害]。人工智能技術通過數字賦能手段克服了人力成本高、誤差率高、效率低、化學物質給人體帶來傷害等諸多問題[2]通過運用圖像采集、特征提取、模式識別等方法，結合人工智能算法替代人工完成對織物的檢測。

此外，人工智能技術經過數字賦能后還可以對紡織原材料進行識別和分類，進而提升管理效能；在設計和生產方面，人工智能技術可以通過圖像識別技術和生成對抗網絡技術來創建紡織品的圖案和顏色，實現對紗線拉伸、紋理均勻性、顏色匹配等參數的自動監測和控制，對生產過程中發現的問題及時糾偏從而保證產品性能和外觀的穩定性，從而進一步提升市場競爭力與消費者滿意度；人工智能技術能夠根據檢測數據不斷學習和優化算法模型，用其自身的智能化助力紡織檢測發展；人工智能技術具有廣泛適用性，能夠適應不同類型的紡織品檢測需求，通過調整算法參數和模型，能夠實現對不同材質、顏色和圖案的紡織品進行精準檢測。

2 人工智能技術在具體紡織檢測中的應用

2.1在纖維檢測中的應用

在纖維檢測中，人工智能技術主要可以應用于纖維形態和結構分析、纖維紡織特性分析、纖維瑕疵檢測、纖維顏色測量與匹配、纖維紡織特性分析等4個方面。

根據我國目前紡織制造業的發展情況，人工智能技術中的圖像處理技術已被廣泛應用在纖維檢測過程中，通過光學電子顯微鏡將纖維樣本的圖像進行掃描拍攝，根據圖像提取出纖維的形態特征和結構等相關信息，通過數字賦能進行模板代替和拐點的分別處理，可輸出纖維長度、直徑、曲率、平均細度、纖維含量、纖維取向度、棉纖維成熟度、纖維卷曲頻數、波幅、伸長率等檢測參數，從而分析出纖維的表面形貌、紋理、彎曲度、抗拉性能等紡織特性，進而對纖維的特性進行評估和控制，對產品進行質量上的把關，提升產品的性能穩定性。

人工智能技術中的圖像識別技術生成對抗網絡技術可以創建紡織品的圖案和顏色，通過對纖維圖像進行顏色分布分析和比對，可以對顏色不均或顏色未達到預期標準的產品進行細微調整，實現纖維產品的色均和色差控制，對紡織產品的顏色、外觀進行初步把關[3]。此外，對于纖維產品中的瑕疵，如：斷裂、污漬、缺色等問題，人工智能技術也可以通過圖像中信息進行提取，減少傳統人工方式下的檢查錯漏，提升纖維產品的質量及合格率，對纖維產品的生產產生提質增效的效果[4

2.2在紗線檢測中的應用

紗線質量的高低與紗線的粗細度密切相關，因此紗線的粗細度是紗線測量的一個重要指標，與傳統的人工通過測量紗線在公定回潮率時的長度及重量的檢測方式相比，人工智能技術通過掃描采集圖像，經過數字算法提取紗線的細度、拉伸度、均勻度等相關信息，其原理是根據紗與背景之間的灰度不同而精確地確定出其輪廓。再根據提前預制的質量標準，通過數據對比，將紗線根據不同品質標準分門別類地挑選出來，大大減少時間和人力成本。

在紗線的瑕疵檢測和顏色匹配方面，人工智能技術的應用也至關重要。在紗線生產過程中可以通過數字賦能根據采集的圖像信息對識別出的紗線破損、結頭、結疤等瑕疵產品進行分類，提升人工檢測的準確性與效能性。對于顏色匹配，人工智能技術根據產品的顏色需求，對紗線的自身特性掃描分析后對不同紗線進行自動識別和匹配，提升配色的準確性與高效性，避免了人為誤差。

2.3在織物檢測中的應用

在織物檢測中，人工智能技術通過數字賦能可以掃描采集織物成像的大量實際材質數據，既可以提升整體織物組織的檢測質量，又為構建織物組織的動態檢測體系奠定了數據基礎。在對織物進行緯紗密度、經紗密度檢測時，將分解后的物質利用人工智能技術配套掃描設備進行分析，在保證整體測量過程精準度的同時，可以更高效地實現對于織物組織的密度測量。

在對織物組織的紋理的檢測中，人工智能技術可以更好地識別紡織材質灰度。植物組織的紋路可以反映紡織品的整體品質，因此利用人工智能技術對植物組織紋路的幾何圖形特征進行提取，通過對組織結構、相對疏密度及整體材質的粗糙質量等信息的分析，建立紋理數據庫實現織物紋理的自動分類和識別，還可以針對織物組織的紋理缺陷，如破洞、污漬、斷裂等進行專業分析，不斷優化生產環節、強化質量把關，對紡織品的工藝水平的提高及紡織行業智能化發展有著積極促進作用與重要意義[5]。

3人工智能技術在紡織檢測應用中存在的不足

我國是紡織品生產、檢測大國。將人工智能技術應用于紡織品檢測領域，不僅提高了檢測效率，也降低了人力成本。盡管人工智能展現出巨大優勢，但仍存在一些需要解決的問題。

特征識別與結果預測的準確性有待提高是亟待解決的關鍵問題，現有算法在處理復雜數據時，易受數據噪聲、特征冗余等因素干擾，導致模型對目標特征的提取存在偏差；人工智能檢測技術相關標準體系仍不健全，嚴重影響了技術的規范化發展，由于缺乏統一的行業標準，不同研發機構開發的檢測系統在數據格式、接口規范、性能評估指標等方面存在顯著差異，這不僅增加了系統間的集成難度，也使得檢測結果難以橫向對比；主觀與客觀評價的一致性需要提高，也是當前人工智能檢測技術面臨的重要挑戰，客觀評價依賴于量化指標，但這些指標難以完全反映人工智能系統在實際應用中的真實表現，而主觀評價則受評價者專業知識、經驗和個人偏好的影響，具有較強的主觀性和不確定性，這種主客觀評價的不一致；增強人工智能系統的環境適應性和可擴展性同樣刻不容緩，現實應用場景復雜多變，光照、溫度、網絡環境等因素都會對人工智能系統的運行產生影響，隨著數據量的爆發式增長和應用需求的不斷變化，現有的人工智能系統往往難以快速適應新的任務和數據規模，系統架構的僵化使得擴展新功能、接入新數據時需要對整個系統進行大規模改造，成本高且效率低，限制了人工智能檢測技術的應用范圍和發展速度。

4人工智能技術在紡織檢測應用展望

隨著“工業4.0”時代的全面到來，全球制造業正經歷著從傳統生產模式向智能化、數字化轉型的深刻變革。在我國，紡織行業作為國民經濟的重要支柱產業，肩負著穩增長、促就業、惠民生的重要使命。根據國家對紡織行業信息化轉型的核心要求，人工智能技術的應用已成為提升行業核心競爭力的關鍵要素，對推動紡織產業邁向高質量發展具有重要戰略意義。相關紡織檢測人員應當轉變自身工作理念，加強人工智能技術在紡織品生產領域、紡織品檢測領域中的應用推廣力度，趕上時代浪潮，不斷改進與完善當前行業內部技術體系存在的滯后性問題，進一步助推紡織業領域人工智能技術發展從而實現紡織檢測業務的整體質量提升，推動紡織行業自動化、信息化轉型，為紡織行業帶來更多的機遇。

未來，隨著人工智能技術的不斷進步和完善，紡織行業將迎來更加廣闊的發展空間。通過持續改善行業內部技術體系，加強人工智能技術的應用和創新，紡織行業不僅能夠實現自動化、信息化轉型，提升整體質量和競爭力，還將為我國建設具有國際競爭力的紡織制造業強國奠定堅實基礎，在全球紡織產業格局中占據更加重要的地位。

參考文獻

[1] 吳靄弟，何偉堅.紡織品的人工智能檢測技術[J].化纖與紡織技術，2020，49(01):38-42.

[2] 肖琦.現代紡織檢測技術的發展方向探討[J].科技創新導報，2019，16(30):230-231.

[3] 李學佳.數字圖像處理技術在紡織檢測中的研究和應用[J].國外紡織技術，2004(9):33-35.

[4]楊駿浩，傅丹妮，陳盈娜.數字圖像處理技術在織物瑕疵檢測中的應用研究[J].絲網印刷，2023(15)：23-25.

[5]袁秀文，羅健，辛斌杰，等.計算機視覺技術在機織物結構參數檢測中的應用[J].上海工程技術大學學報，37(1):7-11.