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【摘 要】当前，人们的生活质量随着经济的发展也实现了一定程度上的提升，对工业化产品的质量要求也越来越高。在工业化产品中，纺织品是人们生活中重要的组成部分之一，因此，必须要重视纺织品的纤维含量检测的准确性。让消费者买得放心，用得放心。
【关键词】纺织品;纤维含量检测;常见误判分析
引言：
纺织品纤维含量是影响其质量的重要因素，也是影响消费者购买欲望的因素之一。纺织品的纤维含量检测受到多方面因素的影响而容易出现检测结果上的差异。基于现代生产与检测技术的影响，人们对纺织品纤维含量的检测方法也在不断地改良和完善。但其还是存在一定的误判情况，必须要做出准确性以及效率的提高。
1纺织品纤维含量检测中人工操作的影响
纺织品纤维含量的检测过程中最为主要的因素是人为因素，所有的纺织品纤维含量的检测过程都是通过人工的操作来进行的。而检测工作人员所具有的专业水平和专业技能是需要进行长时间的培养，才能够满足纤维含量检测工作的标准要求。纺织品的纤维含量检测要求操作人员必须在操作过程中按照既定的流程和规范性的操作去进行，所以必须要对检测人员的专业知识和专业素质进行重点的提升和培养。
首先要对操作技术人员的专业素质进行统一的标准规定，使其能够具备纺织品纤维含量检测工作的基本要求。其二是要在实际的纤维含量检测当中进行专业技能的基础训练，提升其专业素质，并不断完善和提升。此外，纺织品生产企业还要对纺织品纤维含量检测操作人员进行必要的专业水平提升训练，让其能够学习到先进的检测技术和知识，并在实际的检测操作中进行实践与不断完善。从企业的战略发展目标和长远的发展高度来看，其检测工作的好坏、纺织品纤维含量的检测准确度对产品的创新程度和企业的发展都是十分重要的，必须要予以重视。
2纺织品纤维含量检测定量检测方法的影响
通常对纤维含量检测会采用多种方法，不同的方法、应用场合，其准确度也不一样。
2.1手工进行拆分法
主要是依据样品进行手工分类，进行烘干、冷却，并最终进行单独称重和质量的检测，然后按照数据进行纤维含量的占比的计算。其优点是能够将样品进行简单化检测处理，并在检测过程中降低对纤维的损失，保证检测结果的准确性。缺点是检测的过程所耗费的时间较长，并且对操作人员本身的工作精细程度要求也较高。
2.2化学溶解法
这种检测方法主要是对纺织品的材质本身进行鉴别，利用化学试剂进行物品的溶解，并根据溶解后的残留物进行纤维含量的比对和计算。化学溶解法主要是利用化学试剂的腐蚀性，会对纤维造成一定程度的损坏，并且使检测结果出现误差。
2.3显微镜法
主要应用的设备是显微镜，利用显微镜进行纤维含量的检测，并使用整体的计算和截取面积的计算得出纤维混纺比的结果。但显微镜法具有一定的限制，只能够对纤维中的棉、麻和动物的毛纤维进行检测，其他纤维则无法有效进行检测。
3人工智能在纺织品检测领域的应用实例
从理论上分析，人工智能技术在纺织品检测领域有较为广泛的应用，但由于各方面因素的影响，当下在纺织品检测领域的应用比较局限，现就部分应用实例进行介绍。
3.1AI棉麻仪
广州冠图视觉科技有限公司推出了一款用于测量各种混纺产品中棉麻纤维含量的AI棉麻仪。该仪器利用计算机视觉技术，可以在较短时间内完成玻片上纤维的拍摄，并对棉和麻纤维的特征值进行提取。棉纤维纵截面呈扁平带状、天然转曲，麻纤维有横节、轮廓硬朗，可快速识别并计算出混纺产品中棉麻纤维的含量，从制样到出结果只需要8min，与传统的成分检测相比，检测效率得到了很大的提高，降低了企业的人力成本。同时，也降低了检测人员的工作强度，提高了检测人员的工作舒适性。
3.2AI验布机
瑞士的乌斯特企业于2018年收购了以色列制造的用于检测织物质量、色彩的自动视觉检测设备。随后，英国的SheltonMachineslt集团和德国的Erhardt&Leimer集团也相继推出了WEBSPECTOR及ELSISinspector等检测织物质量的机器，即AI验布机。近年来，我国的深圳精锐视觉、无锡精质视觉、深圳灵图慧视、上海赛斐机电和常州安视等企业都开始了产业化生产，如上海赛斐机电生产的AI验布机。在软件方面，如图像处理及算法系统等，国内企业拥有自主知识产权，但关键硬件方面，如摄像头、镜头等，还需从欧美发达国家进口。
3.3AI毛绒仪
AI毛绒仪的主要功能是测量各种混纺产品中动物毛类纤维的含量，该仪器利用计算机视觉技术，全自动获取混纺纤维的清晰图像。在检测混纺产品中的动物毛类纤维含量时，羊绒羊毛的鉴别难度最大。该仪器通过提取羊毛和羊绒鳞片厚度、高度等特征值参数，可以较为精确地区分羊绒与羊毛，计算出混纺产品中动物毛类纤维各组分的含量。目前，重庆大学和广州冠图视觉科技有限公司对此类用于测量各种混纺产品中动物毛类纤维含量的仪器均有研究，广州冠图视觉科技有限公司的AI毛绒仪功能较为完善，已在市场上逐步推广。
3.4AI菌落计数仪
AI菌落计数仪通过图像采集技术，利用计算机对采集的图像进行分析，自动计数和测量细菌在固体培养基上生长而形成肉眼可见的菌落或菌斑。该类仪器广泛应用于食品品质分析、水质分析、乳及乳制品的检测、医院临床检验、化妆品检验、环保监测和纺织品检测等。在2021年疫情中，大量的口罩被生产和销售，口罩在生产和销售前，都需要经过细菌过滤效率的检测。在该项目检测中，需要对菌落计数，传统的方法是靠人工数，耗时长且容易出错。以广州冠图视觉科技有限公司研制的AI菌落计数仪为例，一次可检测6个标准培养皿，检测速度为4秒/个，可以将结果批量导出至Excel，极大地提高了检测的准确度和检测效率。目前，已知国内研究AI菌落计数仪的公司和单位主要有广州冠图视觉科技有限公司、重庆大学、北京先驱威锋计数开发有限公司、杭州讯数科技有限公司及青岛明博环保有限公司，大部分公司和单位已经开始了产业化生产。
3.5AI横截面仪
AI横截面仪是一种将传统显微镜与人工智能相结合的检测设备，主要用于纺织品检测行业中纤维横截面的识别和评价面积计算。通过计算机视觉技术，将横截面拍摄的图像智能化，绘制出纤维横截面边缘，与传统的方法相比，AI横截面仪可大大降低劳动强度。在绘制边缘的基础上，更可以对纤维进行预分类，并自动形成横截面相关的数据报告。重庆大学和广州冠图视觉科技有限公司都在利用人工智能识别和评价纤维截面，对这方面有深入的研究。2021年，在智博会上，重庆大学展示了他们团队制作的AI横截面仪，但该团队的仪器还处在试验阶段。广州冠图视觉科技有限公司研制的AI横截面仪已经较为成熟，目前正在推广中。
结语：
纺织品的纤维含量检测是一个十分复杂且需要长时间进行的工作，其中所涉及的因素与多方面的环节中出现误差情况是不可避免的。只有针对整个检测的过程进行分析，并结合其中所出现的问题进行重点的关注，并对各个具体环节的设备因素、样品质量、人为操作的条件和操作流程中的各部分情况进行不断地研究和优化完善，做出具有针对性的调整和修正，才能够从根本上提高纺织品纤维含量检测的准确性、可靠性和稳定性，促进纺织行业的健康可持续发展。
参考文献：
[1]郑少明，林本术，江珊珊，李玲，张杰.物理法测定纺织品中导电纤维的含量[J].天津纺织科技，2019（02）：35-37.
[2]史亦恒，张瑞莎.纺织品纤维机械检测方法及不确定度分析[J].时代农机，2019，46（04）：47-48.
[3]楊欣卉，谢剑飞.使用氨基酸自动分析仪测试纺织品中的氨基酸含量[J].纺织科技进展，2019（03）：38-40.
（作者单位：新疆维吾尔自治区纤维纺织产品质量监督检验研究中心）
【关键词】纺织品;纤维含量检测;常见误判分析
引言：
纺织品纤维含量是影响其质量的重要因素，也是影响消费者购买欲望的因素之一。纺织品的纤维含量检测受到多方面因素的影响而容易出现检测结果上的差异。基于现代生产与检测技术的影响，人们对纺织品纤维含量的检测方法也在不断地改良和完善。但其还是存在一定的误判情况，必须要做出准确性以及效率的提高。
1纺织品纤维含量检测中人工操作的影响
纺织品纤维含量的检测过程中最为主要的因素是人为因素，所有的纺织品纤维含量的检测过程都是通过人工的操作来进行的。而检测工作人员所具有的专业水平和专业技能是需要进行长时间的培养，才能够满足纤维含量检测工作的标准要求。纺织品的纤维含量检测要求操作人员必须在操作过程中按照既定的流程和规范性的操作去进行，所以必须要对检测人员的专业知识和专业素质进行重点的提升和培养。
首先要对操作技术人员的专业素质进行统一的标准规定，使其能够具备纺织品纤维含量检测工作的基本要求。其二是要在实际的纤维含量检测当中进行专业技能的基础训练，提升其专业素质，并不断完善和提升。此外，纺织品生产企业还要对纺织品纤维含量检测操作人员进行必要的专业水平提升训练，让其能够学习到先进的检测技术和知识，并在实际的检测操作中进行实践与不断完善。从企业的战略发展目标和长远的发展高度来看，其检测工作的好坏、纺织品纤维含量的检测准确度对产品的创新程度和企业的发展都是十分重要的，必须要予以重视。
2纺织品纤维含量检测定量检测方法的影响
通常对纤维含量检测会采用多种方法，不同的方法、应用场合，其准确度也不一样。
2.1手工进行拆分法
主要是依据样品进行手工分类，进行烘干、冷却，并最终进行单独称重和质量的检测，然后按照数据进行纤维含量的占比的计算。其优点是能够将样品进行简单化检测处理，并在检测过程中降低对纤维的损失，保证检测结果的准确性。缺点是检测的过程所耗费的时间较长，并且对操作人员本身的工作精细程度要求也较高。
2.2化学溶解法
这种检测方法主要是对纺织品的材质本身进行鉴别，利用化学试剂进行物品的溶解，并根据溶解后的残留物进行纤维含量的比对和计算。化学溶解法主要是利用化学试剂的腐蚀性，会对纤维造成一定程度的损坏，并且使检测结果出现误差。
2.3显微镜法
主要应用的设备是显微镜，利用显微镜进行纤维含量的检测，并使用整体的计算和截取面积的计算得出纤维混纺比的结果。但显微镜法具有一定的限制，只能够对纤维中的棉、麻和动物的毛纤维进行检测，其他纤维则无法有效进行检测。
3人工智能在纺织品检测领域的应用实例
从理论上分析，人工智能技术在纺织品检测领域有较为广泛的应用，但由于各方面因素的影响，当下在纺织品检测领域的应用比较局限，现就部分应用实例进行介绍。
3.1AI棉麻仪
广州冠图视觉科技有限公司推出了一款用于测量各种混纺产品中棉麻纤维含量的AI棉麻仪。该仪器利用计算机视觉技术，可以在较短时间内完成玻片上纤维的拍摄，并对棉和麻纤维的特征值进行提取。棉纤维纵截面呈扁平带状、天然转曲，麻纤维有横节、轮廓硬朗，可快速识别并计算出混纺产品中棉麻纤维的含量，从制样到出结果只需要8min，与传统的成分检测相比，检测效率得到了很大的提高，降低了企业的人力成本。同时，也降低了检测人员的工作强度，提高了检测人员的工作舒适性。
3.2AI验布机
瑞士的乌斯特企业于2018年收购了以色列制造的用于检测织物质量、色彩的自动视觉检测设备。随后，英国的SheltonMachineslt集团和德国的Erhardt&Leimer集团也相继推出了WEBSPECTOR及ELSISinspector等检测织物质量的机器，即AI验布机。近年来，我国的深圳精锐视觉、无锡精质视觉、深圳灵图慧视、上海赛斐机电和常州安视等企业都开始了产业化生产，如上海赛斐机电生产的AI验布机。在软件方面，如图像处理及算法系统等，国内企业拥有自主知识产权，但关键硬件方面，如摄像头、镜头等，还需从欧美发达国家进口。
3.3AI毛绒仪
AI毛绒仪的主要功能是测量各种混纺产品中动物毛类纤维的含量，该仪器利用计算机视觉技术，全自动获取混纺纤维的清晰图像。在检测混纺产品中的动物毛类纤维含量时，羊绒羊毛的鉴别难度最大。该仪器通过提取羊毛和羊绒鳞片厚度、高度等特征值参数，可以较为精确地区分羊绒与羊毛，计算出混纺产品中动物毛类纤维各组分的含量。目前，重庆大学和广州冠图视觉科技有限公司对此类用于测量各种混纺产品中动物毛类纤维含量的仪器均有研究，广州冠图视觉科技有限公司的AI毛绒仪功能较为完善，已在市场上逐步推广。
3.4AI菌落计数仪
AI菌落计数仪通过图像采集技术，利用计算机对采集的图像进行分析，自动计数和测量细菌在固体培养基上生长而形成肉眼可见的菌落或菌斑。该类仪器广泛应用于食品品质分析、水质分析、乳及乳制品的检测、医院临床检验、化妆品检验、环保监测和纺织品检测等。在2021年疫情中，大量的口罩被生产和销售，口罩在生产和销售前，都需要经过细菌过滤效率的检测。在该项目检测中，需要对菌落计数，传统的方法是靠人工数，耗时长且容易出错。以广州冠图视觉科技有限公司研制的AI菌落计数仪为例，一次可检测6个标准培养皿，检测速度为4秒/个，可以将结果批量导出至Excel，极大地提高了检测的准确度和检测效率。目前，已知国内研究AI菌落计数仪的公司和单位主要有广州冠图视觉科技有限公司、重庆大学、北京先驱威锋计数开发有限公司、杭州讯数科技有限公司及青岛明博环保有限公司，大部分公司和单位已经开始了产业化生产。
3.5AI横截面仪
AI横截面仪是一种将传统显微镜与人工智能相结合的检测设备，主要用于纺织品检测行业中纤维横截面的识别和评价面积计算。通过计算机视觉技术，将横截面拍摄的图像智能化，绘制出纤维横截面边缘，与传统的方法相比，AI横截面仪可大大降低劳动强度。在绘制边缘的基础上，更可以对纤维进行预分类，并自动形成横截面相关的数据报告。重庆大学和广州冠图视觉科技有限公司都在利用人工智能识别和评价纤维截面，对这方面有深入的研究。2021年，在智博会上，重庆大学展示了他们团队制作的AI横截面仪，但该团队的仪器还处在试验阶段。广州冠图视觉科技有限公司研制的AI横截面仪已经较为成熟，目前正在推广中。
结语：
纺织品的纤维含量检测是一个十分复杂且需要长时间进行的工作，其中所涉及的因素与多方面的环节中出现误差情况是不可避免的。只有针对整个检测的过程进行分析，并结合其中所出现的问题进行重点的关注，并对各个具体环节的设备因素、样品质量、人为操作的条件和操作流程中的各部分情况进行不断地研究和优化完善，做出具有针对性的调整和修正，才能够从根本上提高纺织品纤维含量检测的准确性、可靠性和稳定性，促进纺织行业的健康可持续发展。
参考文献：
[1]郑少明，林本术，江珊珊，李玲，张杰.物理法测定纺织品中导电纤维的含量[J].天津纺织科技，2019（02）：35-37.
[2]史亦恒，张瑞莎.纺织品纤维机械检测方法及不确定度分析[J].时代农机，2019，46（04）：47-48.
[3]楊欣卉，谢剑飞.使用氨基酸自动分析仪测试纺织品中的氨基酸含量[J].纺织科技进展，2019（03）：38-40.
（作者单位：新疆维吾尔自治区纤维纺织产品质量监督检验研究中心）