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《紡織品纖維含量測定人工智能識(shí)別法》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布

2020-12-12 03:35
紡織檢測與標(biāo)準(zhǔn) 2020年6期
關(guān)鍵詞:紡織品團(tuán)體纖維

消費(fèi)者選購服裝等紡織品,往往先要看產(chǎn)品標(biāo)簽標(biāo)示的各類纖維含量。但如何測定這些纖維含量及其準(zhǔn)確度,許多人未必完全知曉。近日,隨著廣東省標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《紡織品纖維含量測定人工智能識(shí)別法》的發(fā)布實(shí)施,標(biāo)志著紡織品纖維測試正逐步走向智能化自動(dòng)化,且變得更加準(zhǔn)確與便捷。

該團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)由廣東省標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)提出并歸口,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,且于2020年10月23日正式發(fā)布實(shí)施。專家組評(píng)審認(rèn)為,該團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用科技創(chuàng)新成果,把人工智能技術(shù)融入紡織品纖維測定,推動(dòng)紡織品纖維測定走向智能化自動(dòng)化,標(biāo)志著紡織品纖維測定技術(shù)水平的提升。

該團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的基本原理是:采用光學(xué)顯微鏡放大織物所含纖維并自動(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,采用圖像處理及數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)測量纖維直徑(或面積)和根數(shù),從而判定出纖維的各種類及計(jì)算出其含量。根據(jù)這一原理,該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了人工智能測定操作所需要配備的儀器和工具,測試前的取樣、預(yù)處理和制樣環(huán)節(jié)的操作、纖維定性及人工智能識(shí)別纖維模型的選擇。測試程序包括樣品測試、結(jié)果計(jì)算、結(jié)果分析、監(jiān)控和試驗(yàn)報(bào)告的編制要求等,規(guī)定詳細(xì)明了,具有很強(qiáng)的可操作性和適用性。其中,關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一的纖維定性及人工智能識(shí)別纖維模型選擇,明確規(guī)定必須達(dá)到國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的要求,確保把近年來取得突破的先進(jìn)的AI、自動(dòng)化圖像處理技術(shù)融入、運(yùn)用到檢測中。

據(jù)查,國內(nèi)外此前并未有纖維測定人工智能識(shí)別法的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)的制定填補(bǔ)了國內(nèi)外的空白。標(biāo)準(zhǔn)列出了纖維自動(dòng)識(shí)別和測量分析方法的評(píng)價(jià)參數(shù),包括驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差、相關(guān)性、一致性程度、檢測值的精密度、驗(yàn)證的顯著度差異等5項(xiàng)核心技術(shù)指標(biāo),雖然要求與國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)相一致,但實(shí)測各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果均優(yōu)于國家標(biāo)準(zhǔn)水平。例如,驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)誤差,國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定≤3.0%,實(shí)測結(jié)果為棉∕萊賽爾為1.96%、棉∕黏纖為1.90%、黏纖∕萊賽爾為1.97%;相關(guān)性方面,國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求≥90%,實(shí)測結(jié)果均達(dá)99%以上;一致性程度,國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求≥95%,實(shí)測結(jié)果均超過此數(shù)。同時(shí),隨著數(shù)據(jù)的積累,實(shí)測數(shù)據(jù)的相關(guān)評(píng)價(jià)參數(shù)將得到進(jìn)一步的優(yōu)化。這些核心技術(shù)指標(biāo)表明,該標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)先進(jìn)性比較明顯。此外,與傳統(tǒng)的化學(xué)法和物理法相比,人工智能識(shí)別法檢測效率提升,每組檢測耗時(shí)從傳統(tǒng)方法的1~2 h,甚至半天,縮短為0.5 h內(nèi),測試結(jié)果從基于大數(shù)據(jù)的分析計(jì)算得到,既使檢測人員從繁重的重復(fù)性勞動(dòng)中解脫出來,又解決了檢測不受人員狀態(tài)、經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)水平等人為因素影響的問題。人工智能識(shí)別法并不需要使用強(qiáng)酸強(qiáng)堿等化學(xué)試劑,更符合環(huán)保和職業(yè)健康安全要求。行內(nèi)人士認(rèn)為,這一技術(shù)進(jìn)步,體現(xiàn)了檢驗(yàn)檢測領(lǐng)域在解決“檢得出、檢得準(zhǔn)、檢得好”要求上取得一項(xiàng)可喜進(jìn)展。

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