纺织品检测技术的智能化及发展趋势

文/陈 磊 姚汉强 李伟松 蒋晶晶

纺织品检测技术是指在一定的环境条件下，通过运用各种仪器设备、测量工具、化学试剂，并结合专业技术人员的主观判断，对纺织品产品质量进行鉴定的一系列试验活动。纺织品检测最初作为纺织品企业内部质量控制的一种手段，对促进纺织品质量水平的提高发挥着积极作用。随着社会的发展、科技的进步以及标准化体系的建设，纺织品检测已经发展成为国民经济体系中不可或缺的一门学科领域，它对促进我国纺织业的可持续发展，适应社会发展趋势，提高国民经济效益，有着很重要的现实意义。

目前，纺织品检测技术所涉及的主要内容包括：可靠性、准确性、时效性、环保性。通过对国内外相关纺织品检测技术的研究分析，探究其发展趋势，从而不断提升检测技术水平，缩短与国外检测水平的差距，甚至弯道超车，实现纺织品检测技术领先于世界先进水平的跨越式发展。

1 纺织品检测技术的分类

随着各种检测仪器设备的出现，仿人工测试机理、计算机信息技术、机械自动化技术的广泛应用，以及各种微观、微量检测设备的发展，极大地提高了现代纺织品检测技术的效率和精准度。仪器设备在纺织品检测领域的作用越来越重要。从纺织品检测技术的发展历史来看，纺织品检测技术主要分为以下几个类型：

1.1 人工型

纺织品检测技术最重要的因素之一便是人，人的主观能动性，必将在检测检测中发挥不可替代的作用，早期的纺织品验货，就是根据有经验的专业人员，通过目光、手感等感官经验手段，对纺织品进行初步检验。就目前而言，纺织品检验标准中也依然存在着这类检测手段，比如纺织品检测中所涉及的起球评级、色牢度评级、色差评级等利用专业技术人员的目光来判定检验样品的质量等级；另外，羽绒羽毛含量检测、纤维定性检测、羊绒、羊毛以及其他特种动物毛含量检测、棉/麻纤维含量检测、外观疵点、外观质量检测、异味、纺织品尺寸变化方面的检测、绒毛手排长度、含杂率等项目，都是以专业技术人员的目光、感官经验、手工操作为主的检测手段。人工型检测是最基础、最经典的检测手段，也是最值得信赖、最稳定的检测类型。

1.2 仪器辅助型

目前，大多数纺织品检测项目都是通过专业检测技术人员与仪器结合相辅相成，才能实现预期的检测目的。仪器设备成为纺织品检测技术不可或缺的载体，我们称之为仪器辅助型检测技术手段，这种检测技术类型，占据主导地位，其特点是人离不开设备，设备也离不开人的辅助。仪器设备是实现检测的必要工具，而人则需要对检测做前期的大量的准备工作以及后续结果的汇总、判定以及数据整理等工作。如纺织品检测中所涉及的断裂强力、撕破强力、接缝强力、顶破强力、胀破强力、缝子纰裂等强力项目；起毛起球、色牢度、尺寸变化率等物理检测项目；试验前，需要技术人员对面料或服装样品按照标准要求进行取样操作，根据需要，还要按照标准要求对试验过程进行描述，然后对试验结果进行汇总、取舍，最终得到试验结果。纺织品检测中所涉及的化学领域、物理领域都存在类似的情况。

1.3 精密仪器全自动型（智能型）

在某些检测领域项目中出现了智能化检测设备，有人称之为工作站。通过该工作站，可以实现纺织品检测项目的全自动化。从取样、制样，到试验、出结果，然后到报告数据的传输或打印，无须人工操作或人为参与非常少，这种情况下，因人的因素干扰或污染样品而产生误差的可能性就大大降低了，极大地提高了检测效率和检测结果的稳定性、准确性。另外还有一种智能型检测设备，可以通过对大量样品的检测，不断丰富和积累试验数据量，然后根据这些海量的云数据，进行自动分析，总结积累经验，这种具有自我学习能力的智能检测设备，可以从开始的人机辅助型，最后转变为全自动型，而且其检测能力会随着检测量的增加逐步得到提升。

2 纺织品检测技术的智能化现状及发展趋势

一直以来，纺织品检测技术伴随着人类科学技术的进步而发展。目前，人工智能领域已经成为人类社会进入智能化的最重要的研究课题。世界各国均在该领域积极拓展布局，以期在国际科技竞争中掌握主动权、话语权。人工智能在纺织品检测领域中的应用最早出现在20世纪90年代后期，主要集中在纤维增强复合材料性能预测、生产工艺优化和纱线及面料的力学性能预测，服用性能预测（透气性）；织物表面外观性能（起毛起球）以及色差评级；也可应用在络筒、染色、验布等在线产品质量监控和服装设计中服装试穿舒适度评价等。

理论上来说，纺织品检测中各项产品、参数都可以实现完全的人工智能化，但是由于技术、成本的限制，目前在纺织品检测领域只有少数相对成熟的应用技术。例如：目前比较成熟和热门的AI（人工智能）羊绒、羊毛纤维含量分析技术，就是一种革命性的纤维检测方法，首个将人工智能技术应用于纤维检测的成熟仪器产品。该智能型检测设备编有自动化解决方案，用以替代重复性的人工操作，纤维样品进行自动扫描和分析，样品的数字信息被安全存储在云端数据库中。在云端，利用深度学习算法和先进的图像识别技术，纤维样品可以被自动识别、分析和统计，并保证极高的准确率和一致性，最后自动生成检测报告。另外一项比较成熟的人工智能检测技术应用是纺织品水萃取液pH值的测定，根据方案设计，该项技术可以实现自动导入待测样品信息，自动进行线性曲线校准、校正pH值测试电极，自动在试验三角玻璃瓶上取盖、加液、封盖，并且可以随时通过标准缓冲溶液检验pH测试电极读数是否准确，检测完毕，可自动实现电极清洗，防止交叉污染。样品测试完毕后，系统自动导出样品数据。纺织品检测技术的智能化研究也正在其他领域开发，例如：羽绒羽毛种类含量鉴别、色差评级、起毛起球评级等方面。

纺织品检测技术的智能化可以大大提高检测效率，相对于人工来说，有更好的稳定性、可靠性和准确性。而且随着计算机处理速度和能力的不断提升、算法的不断改进，智能化检测技术会逐步实现人工检测技术的取代，让专业技术人员将更多时间和精力用在标准、方法的研究工作中去。

3 结束语

目前，纺织品检测技术的智能化还处在起步阶段，还存在很多缺点和不足，比如：在图像识别宏观样品时，受织物纹理和组织结构的变化影响较大，而这种变化复杂的样品量又不是特别大，影响算法的提升和最终结果的判断。

另外，关于纺织品检测技术的智能化方面的方法标准还都是空白，相关的法律法规也没有相关规定，这也阻碍了纺织品检测技术的智能化发展。纺织品智能化检测和评价相关标准的制定亟待解决，针对纺织品检测的智能化技术越来越成熟，应用越来越广，相信不久的将来，智能化一定会成为检测行业的最终趋势。