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申请/专利权人：五邑大学
摘要：本申请涉及纺织品成分智能分析领域，尤其涉及一种面料成分智能分析方法，包括：先识别待测面料样品的面料组织结构种类，据其种类对待测面料样品进行光热固化预处理，制备标准试样，能够软化纤维并扩大间距，避免切割时纤维倒状和抽拉，确保纤维图像清晰及完整。拍摄试样纱线内纤维横截面图并在其内提取特征集以识别每根纤维的种类与横截面积，省去拆纱再测步骤，能够大幅提升效率。依据纤维种类与各组分纤维的面积统计密度与总横截面积，计算各组分纤维质量百分比。本申请通过直制面料横截面切片，智能识别面料横截面图像，有效解决了拆纱难、纤维易损、图像不清及织物组织差异导致的计算难题，显著提升面料成分分析的精准度与效率。
主权项：1.一种面料成分智能分析方法，其特征在于，包括：获取待测面料样品，识别得到所述待测面料样品的面料组织结构种类；根据所述面料组织结构种类对所述待测面料样品进行光热固化预处理与标准试样快速制备，得到标准试样；拍摄所述标准试样的短侧边纱线内的纤维横截面图像；提取所述纤维横截面图像中各组分纤维的特征集，根据所述特征集识别得到每根纤维的种类和横截面积；根据所述每根纤维的种类和横截面积，统计得到所述各组分纤维的密度和总横截面积；根据所述各组分纤维的密度和总横截面积，计算得到所述待测面料样品中各组分纤维的质量百分含量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五邑大学 一种面料成分智能分析方法
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