应用聚类神经网络的异纤检测多类光源优化设计

为使电荷耦合元件（CCD）精确采集处理异纤图像并对多类异纤进行检测,提出了一种基于模糊聚类神经网络的异纤检测多类光源优化设计方法。通过分析CCD成像与入射光能量的关系,推导出多类异纤检测的光源量,建立了CCD靶面曝光量函数,确定光源的最佳检测位置,通过图像参数方程,分析CCD背景板图像的光线分布及平均灰度,通过模糊聚类分析,综合考虑输入值的全部信息建立了多类光源的模糊聚类神经网络,对光源进行优化设计。设计结果表明,最佳检测位置是异纤处于中心位置,在光源数量为10,两侧距离为3mm,神经网络的收敛误差均达到预期值,异纤检出率达到94.79%,符合企业异纤检测实际生产的要求。     

基于多特征融合图像分析技术的羊毛与羊绒鉴别

为快速准确地鉴别羊毛与羊绒,提出一种基于多特征融合的鉴别方法。首先利用光学显微镜及数码相机对羊毛与羊绒纤维进行图像采集,然后分别采用2种类型的预处理操作得到单根纤维图像与去除背景的纤维二值图像;其次通过灰度共生矩阵算法提取第1类预处理后羊毛与羊绒纤维图像的纹理特征参数,基于中轴线算法提取第2类预处理后纤维图像的直径形态特征参数;最后将纹理及形态特征参数融合成多维数组并通过K均值算法进行聚类识别。实验结果显示,与传统利用单一纤维特征提取算法进行识别的方法相比,该算法平均识别率可达到95.25%,识别率较高,可用于羊毛与羊绒纤维的自动分类识别。     

Research of foreign fibers in cotton yarn defect model based on regression analysis

The detecting of foreign fiber may not be very effective, particularly around the detection zone where many types of foreign fibers may coexist. In order to eliminate the fibers more effectively, a model has been established to detect foreign fiber faults in yarn. Relevant data were collected through investigation of a number of standard samples, with the length and area of foreign fibers as the independent variables, and the number of defects as the dependent variable, which were combined using linear regression theory to establish a regression equation for different fiber defects. The equations to find the regression coefficients, which include the model fitting degree, the Durbin–Watson value, the standard error, and the Cook distance, were rigorously tested, and the regression equation was eventually compiled to produce the yarn faults model. When the fiber detection equipment recognizes fibers with a foreign profile, the calculated profile fiber size is used in a corresponding regression equation which obtains the defect points and compares them with each other, so that foreign fibers which are potentially more dangerous can be identified and preferentially eliminated. In order to verify the model, spinning experiments are performed. The actual defects from the experiment are compared with the predicted theoretical defects from the equation, and the prediction accuracy was found to reach more than 95%, showing that the foreign fiber yarn faults model, which lays a theoretical foundation for foreign fiber detection, is accurate and effective.     

应用聚类统计分析的棉花异纤图形检测算法

在棉纺企业原棉异性纤维剔除工艺过程中,异性纤维种类及特征多样,难以构造统一的识别模型,为此,提出了一种基于聚类统计分析的棉花异性纤维图形检测算法。通过获取原棉纤维及异性纤维在RGB颜色模型空间的各分量值,进行数值聚类统计分析,采用RGB彩色图像阈值聚类统计分类的方法将获取的图片信息分为3类,进而判断有无异性纤维,再经过形态学等预处理修缮图像,对棉花中异性纤维的特征进行提取,较准确地得到异性纤维的面积、质心坐标和周长等参数,为异性纤维的清除提供条件。实验结果表明,该算法能较准确地识别异性纤维。     

柔性纺织纤维基超级电容器研究进展

为促进纤维基超级电容器在柔性能量存储领域的应用,以纺织纤维原料为类别,对高性能纤维(碳纳米管纤维,石墨烯纤维)、天然纤维、合成纤维基超级电容器的研究进行综述。在此基础上,对不同类型的纤维基超级电容器性能分析对比,总结各种纤维基超级电容器的优缺点。结果表明,高性能纤维基超级电容器的纤维结构、传荷位阻、离子扩散速率决定了纤维比能量及循环寿命,但该类型纤维基超级电容器受限于纤维材料的力学性能,后续织造较为困难;天然、合成纤维可满足后道纺织工艺对纤维的力学要求,易与纺织品结合成为整体,其储能大小受活性物质结构、密度、电荷传递协同效应影响较大。最后,针对柔性纤维基超级电容器研究存在的问题进行说明并对未来需要攻克的重点难点进行分析及展望。     

纺织品洗涤过程中纤维微塑料的形成因素分析

为明晰纺织品洗涤过程对纤维微塑料形成的影响,分析了目前纤维微塑料在纺织品生命周期中的来源及存在方式,综述了纤维种类、纱线结构、织物组织、后整理过程对纤维微塑料形成的影响,并结合洗衣机洗涤机制及洗涤参数对洗涤过程纤维微塑料形成机制进行分析。分析认为:从合成纤维纺织品中脱落的纤维微塑料是环境中微塑料来源之一,洗涤过程中摩擦力对衣物磨损较大,是造成纤维微塑料脱落的重要原因;展望了纺织行业纤维微塑料的未来研究目标,以期共同推进洗涤、烘干程序优化及过滤处理等相关技术的升级;未来研究应从多角度出发,加强环境优化和纺织领域的结合。     

棉花异性纤维的危害和预防

棉花是纺织品的主要原料,我国是一个纺织品出口大国,纺织品的发展推动了我国经济社会的发展,但是,当前我国纺织品出现棉花含异性纤维的问题,异性纤维对人们造成极大的伤害,因此,本文首先阐述棉花、化纤等原材料对纺织品的影响和作用,针对棉花异性纤维的危害,提出相应的预防措施。     

现代分析测试技术在印染行业的应用(十八)——分析测试技术在纺织纤维材料鉴别中的应用

对各种新型和传统纺织纤维材料的结构、性能进行分析，提出了一些对新型纺织纤维材料进行鉴别的思路和方法，包括纤维素纤维、动物蛋白质纤维和合成纤维的鉴别。     

基于H∞滤波的异纤光电信号检测

针对纺织企业中异纤难以检测的问题,提出了一种采用单个绿色调制光源、三个硅光电池规则排列检测异纤和纱疵的方案,通过对硅光电池接收到的反射和透射信号进行对比,分析纱线颜色和直径的变化,判断纱线是否存在异纤和纱疵。并建立了数学模型,基于H∞滤波方法采用MATLAB软件进行了仿真实验。结果证明,该算法对纱线表面亮度信号检测和纱线直径信号检测的信号突变更加敏感,并可跟踪异色百分比的变化,所设计的异纤和纱疵检测方案切实可行,H∞滤波算法可以有效提高异色疵点和粗细节疵点的检测精度。     

新型护肤纤维的研究进展

介绍了维生素纤维、珍珠纤维、牛奶蛋白纤维、芦荟纤维及海藻纤维这5种近年来研究较多的新型护肤纤维,综述了这几种护肤纤维的研究进展,探讨了护肤纤维未来的发展方向。     

树脂包埋技术在纤维截面切片中的应用

在丙烯酸类树脂包埋剂的特性基础上,研究了一种基于预聚技术的树脂快速包埋技术,以缩短包埋时间和减少树脂收缩的处理过程;介绍纺织纤维截面树脂切片的制作过程;最后对木棉和涤纶中空纤维截面树脂切片和哈氏切片的显微图像及其纤维截面特征参数和分布进行对比,并给出部分纺织纤维截面切片图像。     

基于图像处理与深度学习方法的棉纤维梳理过程纤维检测识别技术

针对棉纤维梳理过程中高速摄像机对锡林表面拍摄得到的图像无法人眼识别的问题,使用图像处理与深度学习结合的算法,通过一系列检测流程实现人眼的辅助识别。采用高速摄像机对梳棉机移动盖板下的锡林表面梳理过程进行拍摄得到数据图像,首先对图像通过多级小波卷积神经网络提取去噪残差,然后使用深度卷积超分辨率重构网络进行超分辨率重构,最后使用一种强噪声条件下的多尺度边缘检测与增强算法进行纤维的勾画,得到可供人眼识别的清晰的纤维图像,最后尝试使用特征增强后的图像样本进行循环生成对抗网络的训练,得到更连续清晰的纤维提取结果。研究表明,该图像处理流程提高了对梳理过程纤维的检测识别效果,为纤维梳理领域的研究提供了一种新的思路。     

Y形纤维截面特征参数的自动测量及分析系统

传统的异形纤维异形度检测方法已经不能满足现今异形纤维生产的需要,数字图像处理技术以其独特的优势在纤维截面分析、特征参数测量等领域得到了应用。本文运用VB研发了Y形纤维截面特征参数的自动测量及分析系统。系统通过一点法、手动修补、三点法等边缘检测方法获取纤维的截面,自动提取其面积、周长、外接圆、内切圆等特征参数,完成纤维各异形度指标的计算。并将异形度的检测结果与其相匹配的浆液水分、浆液温度、浆液预热温度等工艺参数输出为Excel报表形式,实现Y形纤维纺丝工艺与纤维异形度指标的相关性等工艺分析。结果显示,系统实用性较好,对于纤维异形度测量具有较高的精度和测试效率,系统提供的工艺自动分析功能有利于优化Y形纤维的制造工艺。     

绿色纺织纤维的性能与应用

介绍了几种典型的绿色纺织纤维,如彩棉、竹原纤维、大麻纤维、Lyocell纤维、甲壳素纤维的性能与应用,并对绿色纺织纤维的发展趋势进行了预测。     

新型再生纤维的开发现状及纤维性能

主要介绍了近年开发和研制的各种新型再生纤维,如Lyocell纤维、LenzingModalFresh纤维、氨基甲酸酯纤维、超导粘胶纤维、木棉纤维、甲壳素纤维、玉米纤维、Lenpur纤维、角蛋白纤维的特点。     

基于流行元素预测的化纤产品创新

化纤行业是我国的传统支柱行业、重要的民生产业和创造国际化新优势的产业,是科技和时尚融合、衣着消费与产业用并举的产业。作为纺织产业链的源头,纤维的创新及趋势预测为下游产品的创新提供了更多的可能。文章主要对服装、家纺、产业用纺织品等终端产品所用化学纤维的流行元素进行梳理预测,详细分析了舒适健康纤维、绿色纤维、弹性纤维、安全防护纤维、工程应用纤维等五大类纤维的研究方向,并据此推荐了近几年国内化纤行业推出的差异化程度高且技术含量较高的新型纤维品种。     

A green material from rock: basalt fiber – a review

The nature is continually providing varied resources for creating textile materials for various applications. Although many textile fibers in the nature are provided with the fibrous kind itself it additionally offers raw materials that may be changed and formed into a filament in a way similar to the melt and solution spinning of other textile fibers. Basalt is an igneous rock, which is solidified volcanic lava. In recent years, basalt received attention as a replacement for asbestos fibers. Basalt has emerged as a contender in the fiber reinforcement of composites. Basalt fiber (BF) is capable to withstand very high temperature and can be used in high performance applications. This paper is review of state of art of knowledge of BF, the production methods, properties and its applications.     

常压等离子体处理对羊毛结构性能的影响

常压低温等离子体设备是一种在纺织行业中具有较大推广价值的设备,低温等离子体技术是一种改善天然纤维表面性能的有效方法.运用中科院光电研究院自行研制的准辉光介质阻挡放电常压低温等离子体设备对羊毛纤维进行了处理.文章对等离子体放电过程中,不同反应气氛、处理时间等条件进行了较为系统的实验,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪、XPS光电子能谱仪等设备对等离子体处理后羊毛纤维的结构与性能进行了细致的研究.实验结果表明:经不同气氛条件的等离子体处理后,羊毛纤维表面发生了不同程度的物理与化学刻蚀作用.     

六种新型纺织纤维的性能及其鉴别

介绍了Lyoeell、Modal、大豆蛋白纤维、竹纤维、牛奶蛋白纤维、甲壳素纤维的性能并进行了对比。对这六种新型纤维的鉴别方法进行了试验、分析和综述，并与几种易混淆的常规纤维的相应特征进行了区别，提出了有效的鉴别方法。     

Hibiscus sabdariffa (Roselle): A potential source of bast fiber

Roselle is a bast fiber, and its utilization as a textile fiber for the development of textile products is still scanty. A work has been attempted to develop yarn from Roselle. Fibers were extracted from Roselle bark by decortication and degummed in alkaline medium. The degumming process was optimized based on fiber yield and strength. The degummed fibers were then bleached by the hydrogen peroxide bleaching process. Degummed and bleached fibers were characterized by scanning electron microscope, Fourier transform infrared spectroscopy, and X-ray diffraction analysis. Degumming and bleaching results in enhancement of density, fineness, and brightness of Roselle fiber. A marginal decrease in tenacity of the Roselle fiber was observed after bleaching; however, the strength was not affected by degumming. Fibers were converted into fine yarn in the jute spinning system. The yarn properties inferred that the yarn possessed essential properties for the preparation of apparels and home furnishing.