新方法：纺织物“感官检测”可以数字量化

人工智能在纺织品检测领域的应用【知识文章标题：人工智能在纺织品检测领域的应用：从革命性技术到行业变革】引言：近年来，随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。

纺织品检测作为纺织行业中非常重要的环节，其质量检测与控制对于产品质量的保证至关重要。

本文将探讨人工智能在纺织品检测领域的应用，揭示其所带来的革命性技术和行业变革。

一、背景介绍1. 从传统检测到智能化检测纺织品行业一直依赖传统的目视检测和手工操作，这种方式不仅效率低下，而且容易出现人为主观误判。

随着人工智能技术的崛起，智能化检测开始引领纺织品检测行业的变革。

2. 人工智能技术的发展与应用人工智能技术如机器学习、深度学习和图像处理等的发展，为纺织品检测提供了先进的工具和方法。

通过大量的数据训练和优化算法，人工智能已经在纺织品检测领域取得了巨大的突破。

二、革命性技术：图像识别与分析1. 视觉检测的自动化结合图像识别和分析技术，人工智能可以实现纺织品的自动化视觉检测，大幅提高检测效率和准确率。

通过预先训练的模型，人工智能可以识别细微的瑕疵、缺陷或色差，并进行及时报警和分类。

2. 智能质量控制人工智能技术可以根据大数据对纺织品生产和质量控制进行全面监测和分析，及时判断并改善生产环节中的问题。

通过智能质量控制系统，可以提高产品的一致性、减少次品率，提升企业竞争力。

三、行业变革：效率提升与质量保证1. 提升纺织行业效率传统上，纺织品检测是一项人力密集型的工作，耗时且容易出现误判。

引入人工智能技术后，纺织品检测的效率得到了极大提升，大大减少了人力成本和时间成本。

2. 提高产品质量人工智能在纺织品检测中的应用，可以在生产过程中及时发现和修复瑕疵，提高产品的质量和一致性。

这对于提高消费者满意度、树立品牌形象具有重要意义。

四、个人观点与发展前景展望个人观点：人工智能在纺织品检测领域的应用无疑是一项革命性的技术，其在提高效率和质量保证方面具有巨大的潜力。

纺织工程中智能化检测技术的应用纺织行业作为传统的制造业，在国民经济中一直占据着重要的地位。

随着科技的不断进步，智能化检测技术在纺织工程中的应用日益广泛，为提高纺织产品的质量、生产效率以及降低成本发挥了重要作用。

智能化检测技术在纺织原材料检测中的应用具有重要意义。

在棉花等天然纤维的检测中，传统方法往往依赖人工抽样和感官判断，存在主观性强、准确性低的问题。

而智能化检测设备，如高光谱成像系统，能够快速、非破坏性地检测棉花的品质指标，如纤维长度、强度、细度等。

通过对大量光谱数据的分析，可以准确评估棉花的质量等级，为纺纱工艺的优化提供可靠依据。

对于化学纤维的检测，智能化检测技术同样表现出色。

例如，利用近红外光谱技术可以快速检测化学纤维的化学成分和含量，确保纤维的性能符合生产要求。

此外，智能检测系统还能够实时监测原材料的储存环境，如温度、湿度等，预防原材料的变质和损坏。

在纺织生产过程中，智能化检测技术的应用更是不可或缺。

在纺纱环节，电子清纱器能够实时监测纱线的粗细均匀度，并自动清除纱线上的疵点。

与传统的人工检测相比，电子清纱器不仅检测速度快、精度高，而且能够大大减少人工劳动强度，提高生产效率。

在织造过程中，智能织机配备的检测系统可以对织物的密度、幅宽、疵点等进行实时检测。

一旦发现问题，系统会立即发出警报并自动停机，便于操作人员及时处理，从而减少次品的产生。

而且，通过对检测数据的分析，还可以优化织造工艺参数，提高织物的质量和生产效率。

印染环节也是智能化检测技术大显身手的领域。

颜色检测是印染过程中的关键环节，传统的人工对色方法容易受到环境光线和个人主观因素的影响，导致颜色偏差。

智能化颜色检测系统，如分光光度计，能够精确测量印染织物的颜色参数，并与标准颜色进行对比，确保颜色的准确性和一致性。

同时，智能检测技术还可以监测印染过程中的水质、温度、pH 值等参数，实现印染工艺的精确控制，降低废水排放，提高环保水平。

智能化检测技术在纺织成品检测中也发挥着重要作用。

纺织材料的智能化检测技术与应用在当今高度发达的制造业中，纺织行业一直占据着重要的地位。

随着科技的不断进步，纺织材料的检测技术也逐渐走向智能化，为纺织产品的质量提升和产业的可持续发展提供了有力的支持。

纺织材料的智能化检测技术是一种融合了先进传感器技术、数据分析算法和自动化控制的综合体系。

它能够快速、准确地获取纺织材料的各种性能参数，大大提高了检测效率和精度。

智能化检测技术在纺织材料中的应用非常广泛。

首先，在纤维检测方面，传统的检测方法往往需要人工操作，不仅效率低下，而且容易出现误差。

而智能化检测技术可以通过光学传感器和图像分析技术，快速准确地检测纤维的长度、细度、强度等指标。

例如，利用近红外光谱技术，可以快速鉴别纤维的种类和品质，为原材料的采购提供可靠的依据。

在纱线检测中，智能化检测技术能够实时监测纱线的捻度、均匀度和毛羽等参数。

通过在线检测系统，可以及时发现纱线生产过程中的质量问题，并进行调整和优化，从而提高纱线的质量稳定性。

对于织物检测，智能化检测技术更是发挥了重要作用。

例如，利用机器视觉技术，可以对织物的表面瑕疵、颜色、图案等进行自动检测和分析。

这种非接触式的检测方法不仅不会对织物造成损伤，而且能够检测出微小的缺陷，大大提高了织物的质量合格率。

此外，智能化检测技术还能够对纺织材料的物理性能进行检测，如拉伸强度、撕破强度、耐磨性等。

通过高精度的传感器和力学测试设备，获取准确的性能数据，为产品的设计和开发提供有力支持。

智能化检测技术的优势是显而易见的。

其一，它大大提高了检测效率。

相比传统的人工检测方法，智能化检测能够在短时间内完成大量样本的检测，大大缩短了检测周期。

其二，检测精度更高。

先进的传感器和数据分析算法能够减少人为误差，提供更准确可靠的检测结果。

其三，能够实现实时监测和反馈。

在生产过程中，及时发现问题并进行调整，有助于降低废品率和生产成本。

然而，纺织材料智能化检测技术的应用也面临一些挑战。

测量对象：纤维、纱线、织物测量方法：1）感官检测例：纤维鉴别，原棉分级，色泽特点：简单，快速，综合，成本低、多定性，少定量，准确性差，主观性2）仪器检测：特点：快速，客观，准确，数字化（定量）指标单一发展方向：快速，综合测量（多指标测量）3）感官检测与仪器检测综合：黑板条干、色牢度、起毛起球、悬垂风格。

测试过程：离线测试，在线测试误差绝对误差：测量值减去真值，相对误差：绝对误差与真值的比值。

误差来源1.测量方法与仪器误差（零值误差，校准~，非线性~，迟滞~，示值变动性）2.环境条件~3.人员操作~3.试样~误差分为：系统误差，随机~，粗大~。

误差消除：校正值法，正负误差补偿法，替代法。

仪器的静态特性（被测量不变或作缓慢变化时，仪器所表现的特性）：1.测量范围：仪器在误差允许条件下的测量值范围2.灵敏度：单位被测量变化所引起的仪器读数的变化3.准确度：仪器测量结果与被测对象真值的接近程度4.精密度：仪器在规定条件下对被测量进行多次测量，所得结果之间的一致程度5.稳定性：在规定条件下，仪器保持其性能不变的特性6.可靠性：仪器在规定条件和时间内，保持能完成规定功能的能力动态特性（仪器对快速变化的被测信号的响应能力）1.阶跃信号响应法2.频率响应法取样方法：纯随机取样，等距~，代表性~，性随机~纤维长度检测：1 手扯目测法：纤维束平整，纤维伸直平行，一端整齐。

所测长度为主体长度；需要纤维有一定成熟度、强力；优点：检测量大、面广、速度快；缺点：依赖主观判断。

2仪器检测：单根纤维长度测量、纤维排列图、纤维长度分布图（根数分布、重量分布）、照影仪曲线。

单根纤维测量：将纤维逐根伸直，测量单根长度。

特点：时间长，但可以得到准确的测量结果；可用于校准其他测量方法。

单根纤维测量方法：石蜡油玻璃发、齿形刻度尺法、仪器法。

指标：平均长度、标准差、变异系数。

纤维长度（伸直长度，自然长度）指标：集中性（纤维长度的平均性质）1.平均长度2.主体长度3.有效长度。

纺织工程中的智能检测系统应用纺织业作为传统的制造业，一直以来都在不断寻求技术创新以提高生产效率、产品质量和降低成本。

智能检测系统的出现为纺织工程带来了新的机遇和突破。

在纺织生产流程中，质量检测是至关重要的环节。

过去，这一环节主要依赖人工进行，不仅效率低下，而且容易出现误判和漏判。

智能检测系统的应用改变了这一局面。

智能检测系统在纺织原材料检测方面发挥着重要作用。

例如，对于棉花等天然纤维，系统可以通过高分辨率的图像识别技术，快速准确地检测出纤维的长度、细度、强度等指标。

这不仅提高了检测效率，还能更全面地评估原材料的质量，为后续的纺织工艺提供可靠的依据。

在纺纱环节，智能检测系统能够实时监测纱线的粗细均匀度、捻度等参数。

通过安装在纺纱设备上的传感器，系统可以及时发现纱线的质量问题，并自动调整工艺参数，从而减少次品的产生。

在织布过程中，智能检测系统更是大显身手。

它可以对织物的密度、疵点、色差等进行快速检测。

以往，人工检测织物疵点不仅费时费力，而且准确率有限。

而智能检测系统凭借其高精度的图像分析能力，能够迅速识别出各种疵点，如断经、断纬、油污等，并及时发出警报，便于工作人员采取相应的措施。

智能检测系统还能够对印染后的纺织品进行颜色检测。

通过与标准颜色样本进行对比，系统可以精确地判断纺织品的颜色是否符合要求，避免了因颜色偏差导致的产品质量问题。

除了在生产过程中的质量检测，智能检测系统在纺织品的性能测试方面也有着广泛的应用。

比如，它可以对纺织品的拉伸强度、撕裂强度、耐磨性等物理性能进行准确测试。

相比传统的测试方法，智能检测系统不仅速度更快，而且数据更加准确可靠。

智能检测系统的优势不仅仅在于提高检测效率和准确性，还在于能够实现数据的实时采集和分析。

这些数据对于优化生产工艺、改进产品设计以及进行质量追溯都具有重要意义。

通过对大量检测数据的分析，企业可以发现生产过程中的潜在问题，提前采取预防措施，从而降低生产成本，提高产品竞争力。

纺织工程中的智能检测技术在当今科技飞速发展的时代，纺织工程领域也迎来了智能化的变革，其中智能检测技术发挥着至关重要的作用。

它就像是纺织生产线上的一双“慧眼”，能够精准地发现问题、保障质量，从而提升整个纺织行业的生产效率和产品品质。

纺织产品的质量检测一直是纺织工程中的关键环节。

过去，这一工作主要依赖人工检测，不仅效率低下，而且容易受到检测人员主观因素的影响，导致检测结果不够准确和稳定。

而智能检测技术的出现，为解决这些问题提供了有效的途径。

智能检测技术在纺织工程中的应用十分广泛。

在原材料检测方面，它可以通过先进的传感器和图像分析技术，对棉花、羊毛等纤维的长度、细度、强度等指标进行快速而准确的测量。

这不仅大大提高了检测效率，还能更全面地评估原材料的质量，为后续的纺织工艺提供可靠的依据。

在纺织生产过程中，智能检测技术更是大显身手。

例如，在纺纱环节，它能够实时监测纱线的粗细均匀度、捻度等参数，一旦发现异常，及时发出警报并调整生产设备，从而避免生产出不合格的纱线。

在织布环节，智能检测系统可以对织物的密度、疵点等进行自动检测，快速定位并标记有缺陷的部位，方便后续的修复或处理。

这种实时监测和及时反馈的机制，有效地减少了次品的产生，提高了生产的稳定性和一致性。

智能检测技术的核心在于其先进的检测手段和数据分析能力。

其中，机器视觉技术是应用最为广泛的一种。

通过高清摄像头获取纺织产品的图像，然后利用图像处理算法对图像进行分析和处理，从而识别出各种缺陷和质量问题。

此外，光谱分析技术也在纺织检测中发挥着重要作用。

它可以通过分析纺织材料对不同波长光线的吸收和反射特性，来确定其成分和结构，进而评估其质量。

与传统检测方法相比，智能检测技术具有诸多显著优势。

首先是检测速度快。

它能够在短时间内对大量的纺织产品进行检测，大大提高了生产效率。

其次是检测精度高。

凭借先进的传感器和精确的算法，智能检测技术能够检测到微小的缺陷和质量差异，确保产品质量的稳定性和可靠性。

新方法：纺织物“感官检测”可以数字量化侯春婷【期刊名称】《中国纤检》【年(卷),期】2016(000)006【总页数】2页(P126-127)【作者】侯春婷【作者单位】【正文语种】中文潘宁，美国加州大学戴维斯分校教授，研究领域主要为纤维材料、生物力学、纳米结构材料等。

潘宁教授是美国物理学会（APS），美国机械工程师学会（ASME），英国皇家纺织学会（TI）等专业协会的会士（Fellow），是多家国外纺织专业期刊的编委，被东华大学，江南大学，天津工业大学以及清华大学聘为特聘教授。

在纺织品检测领域，有一类检测方法被称之为“感官检测”，即凭借检测人员眼看手摸的方法判定产品质量。

轻薄、挺括、滑糯、柔软……这些都是经常评价面料手感特点的形容词，反映了皮肤在接触面料时的感觉。

然而，每个人的主观感觉是有差异的，加之判断时还可能存在喜好等感情因素。

如有人因偏好麻织物的古朴特色，在评价时可能会忽略其不明显的刺痒感，而有的人就难以忍受；有人喜爱丝绸的顺滑，但也有人会嫌弃其不帖服的冷淡。

可见，感官检测方法的弊端显而易见。

美国加州大学戴维斯分校的潘宁教授和他的团队发明了一种检测方法，可以完成对织物的感官性能评价并给出量化数据，为我们提供了将感觉转化为数字量化的方法。

该方法被美国AATCC标准收录，标准代号为AATCC TM 202。

记者有幸采访了潘宁教授，请他为我们介绍这种新的方法。

织物手感早已被视为纤维产品（包括纸张、机织和针织面料、无纺布及其他与人体皮肤接触的产品）最重要的质量属性之一。

织物手感描述了人对织物的触觉反映。

这其中不仅涉及人体与织物的相互作用，其他生理、心理和社会因素对结果亦影响极大。

这也从另一方面点明了织物手感评价过程和结果的复杂性。

通过触觉感知织物质量的重要性是众所周知的。

很难想象消费者在店里会不经触摸而购买一块纺织产品。

然而织物手感评估方法到现在为止仍然在很大程度上停留在人的直接触觉判断，这种主观评定方法在很多情况下是不可靠的，在实施过程中面临诸多困难，包括如何寻找合适的评判员：专家或未经训练的消费者？评判员之间的沟通，评估灵敏度的漂移，个人喜好的差别及其影响等。

纺织行业智能化改造、数字化转型建议纺织行业智能化改造、数字化转型是当前纺织行业发展的必然趋势。

通过应用新兴技术，如人工智能、物联网、大数据分析等，可以提高生产效率、优化供应链管理、提升产品质量，促进纺织行业的可持续发展。

下面是我对纺织行业智能化改造、数字化转型的一些建议。

1. 推行智能制造：引入人工智能技术，实现纺织生产的自动化、数字化和智能化。

通过智能设备和机器人的使用，可以提高生产效率和产品质量，降低人工成本和能源消耗。

同时，通过数据分析和预测，提前发现生产中的问题，并及时调整生产计划，减少生产风险。

2. 建立数字化供应链：利用物联网技术，实现纺织供应链的数字化管理。

通过传感器和RFID技术，实时监控原材料的运输和库存情况，提高供应链的可视化和透明度。

同时，通过数据分析和预测，优化供应链的运作，减少库存和运输成本，提高供应链的响应速度和灵活性。

3. 开展云计算和大数据分析：建立纺织行业的云平台，集中存储和管理企业的数据。

通过大数据分析，挖掘数据中的潜在价值，提供决策支持和优化方案。

例如，通过分析市场需求和消费者行为，优化产品设计和营销策略，提高产品的市场竞争力。

4. 加强信息安全保护：随着纺织行业数字化转型的推进，信息安全问题也越来越重要。

企业应加强对信息系统的安全防护，建立健全的网络安全体系，保护企业数据的安全和隐私。

同时，加强员工的信息安全意识培训，提高员工对信息安全的重视和防范能力。

5. 推进物联网技术应用：纺织行业的生产过程涉及到多个环节，物联网技术可以实现这些环节的互联互通。

通过传感器和智能设备的使用，实时监测纺织机器的运行状态、产品的质量参数等，提高生产过程的可控性和可追溯性。

同时，通过物联网技术，可以实现设备的远程监控和故障诊断，提高设备的运行效率和维护效果。

6. 加强企业间的合作与共享：纺织行业数字化转型需要企业间的合作与共享。

通过建立行业标准和数据平台，促进企业间的信息共享和资源共享，提高行业整体的效率和竞争力。

纺织工程中智能检测技术的应用在当今科技飞速发展的时代，纺织工程领域也迎来了一系列的变革和创新。

其中，智能检测技术的应用无疑为纺织行业带来了巨大的影响和改变。

智能检测技术凭借其高效、精准、自动化等优势，逐渐成为纺织工程中不可或缺的一部分。

智能检测技术在纺织工程中的应用范围十分广泛。

在原材料检测方面，它能够对棉花、羊毛等纤维的品质进行精确评估。

传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易受到检测人员主观因素的影响，导致检测结果的偏差。

而智能检测技术通过先进的传感器和图像分析技术，可以快速、准确地检测出纤维的长度、细度、强度等关键指标，为后续的纺织生产提供可靠的原材料质量数据。

在纺织生产过程中，智能检测技术更是发挥着至关重要的作用。

例如，在纺纱环节，它能够实时监测纱线的粗细均匀度、捻度等参数，一旦发现异常情况，立即发出警报并进行相应的调整，从而有效避免了次品的产生。

在织布环节，智能检测系统可以对织物的密度、疵点等进行快速检测，大大提高了织物的质量和生产效率。

以织物疵点检测为例，传统的人工检测方式需要检测人员长时间集中注意力，容易出现疲劳和漏检的情况。

而智能检测技术采用机器视觉系统，通过高清摄像头获取织物的图像，然后运用图像处理算法对图像进行分析和处理，能够迅速准确地识别出各类疵点，如破洞、污渍、断纱等。

这种检测方式不仅提高了检测的准确性和效率，还降低了人工成本。

此外，智能检测技术在纺织品的后整理环节也有着出色的表现。

在印染过程中，它可以对颜色的准确度和均匀度进行实时监测和控制，确保纺织品的颜色符合设计要求。

在后整理的定型环节，智能检测技术能够精确测量织物的尺寸和形状变化，为调整工艺参数提供依据，保证织物的尺寸稳定性和外观质量。

智能检测技术的应用还显著提高了纺织企业的质量管理水平。

通过实时收集和分析生产过程中的检测数据，企业可以及时发现质量问题的根源，并采取针对性的措施进行改进。

同时，这些数据还可以为企业的质量追溯提供有力支持，有助于提高企业的信誉和市场竞争力。

纺织品外观检验数字化和远程质量检验技术分析作者：刘冰欣来源：《轻纺工业与技术》 2013年第5期刘冰欣（江苏省淮安市纤维检验所，江苏淮安２２３００２）【摘要】从纺织品外观检验内容以及数字化检验优势、数字化检验系统等方面，对纺织品外观检验的数字化与远程质量检验技术进行分析论述。

【关键词】纺织品；外观检验；远程质量检验技术；数字化；分析Doi:10.3969/j.issn.2095-0101.2013.05.042中图分类号：TS101.92+3文献标识码：Ａ文章编号：2095-0101（2013）05-0108-02纺织品质量检验是促进纺织品行业发展的规范和保障。

在进行纺织品外观检验中，传统的检验方式主要是以人工目测为主要检验手段，检验过程中主要依靠检验人员的知识经验进行检验判断，并且对于纺织品外观检验的相关标准制度，也多是通过检验人员的主观经验感受来判断应用的，因此，纺织品外观的检验结果带有很大的主观性。

同时，通过人工目测检验方式进行纺织品外观检验，还需要耗费大量的时间进行重复相同的工作，检验效率比较低。

随着经济全球化的发展以及信息技术的不断发展进步，纺织品在设计以及生产、加工、检验过程中，都带有一定的商业化性质，因此，纺织品外观的检验也逐渐向着市场化与信息化的方向发展，从而也就促进了纺织品外观检验的数字化实现与发展，使得在纺织品外观检验中，远程质量检验技术也得以应用实现与发展。

１纺织品外观检验的内容分析纺织品的外观检验，其检验内容非常丰富，依据国家对于纺织品检验的相关要求与标准，根据纺织品的类型不同，从纤维、织物以及纱线、服装等，共有２０多条纺织品外观检验内容。

其中，在进行纤维纺织品的外观检验中，主要是对于纤维纺织品的棉纤维成熟度以及纤维形态特征与鉴定方法、纤维细度等进行检验；而在进行纱线纺织品的外观检验中，进行检验的内容主要包括纱线疵点的分级以及检验方法、纱线毛羽测定方法、本色棉纱线试验方法、混纺纱线外观质量黑板检验法、棉及化纤纯纺等；织物产品的外观检验中，其检验内容主要包括织物折皱等级评定、织物起球实验方法、织物悬垂性能测试、机织物长度、织物幅度与密度的测定、机织物结构分析方法、纺织品颜色与色差测定方法、织物钩丝实验方法、织物光泽测定、织物表面抗湿性能测定方法、印染棉布分等规定和本色棉布实验方法等；最后，在进行服装纺织品的外观检验中，其检验项目内容包括服装衬布的外观质量局部疵点性结辩与放尺规定、服装的热熔粘合衬布干洗后外观与尺寸的变化测定、服装表面接缝等级评定、以及棉针织内衣与腈纶针织内衣表面疵点评定规定等。