基于文本挖掘的跑鞋用户评价及情感分析

为了挖掘消费者在线购买跑鞋时的关注信息,文章用大数据分析视角,以“京东商城”为例按照销量排序分析了前600款跑鞋品牌定位、价格分布、优惠信息、标签占比,使用LDA模型对10万条跑鞋在线评论进行文本挖掘,对商品评论数据进行词频共现分析、主题聚类与情感分析,从品牌、技术和售后服务的维度分析了问题的原因并提出相关建议。研究表明:国产品牌跑鞋在各价位段布局完整,销量高的跑鞋多使用满减和商品券,自营和优惠券标签对跑鞋购买具较为显著的促进作用;消费者购买跑鞋时主要关注外观细节、功能属性、性价比、穿着感受、服务优惠等方面。

Lyocell纤维原纤化结构与性能分析

为研究原纤化对Lyocell纤维性能和结构的影响,对Lyocell G100和Lyocell LF两种纤维原纤化前后的纵向结构、成分、晶态结构、热学性能、膨胀性能、拉伸性能、导电性能、吸湿性能进行了测试与分析。结果表明:纤维原纤化后,纵向表面产生了细小分支,Lyocell G100较Lyocell LF明显;原纤化纤维在3330 cm^(-1)附近的吸收峰值增大,—OH基团含量增加,Lyocell G100纤维变化更为显著;原纤化纤维的结晶度、取向度都有所降低,纤维的热稳定性降低。原纤化纤维的湿膨胀率、回潮率均比未原纤化的大,尤其是原纤化程度高的Lyocell G100变化明显。原纤化纤维断裂强度和断裂伸长率都有所下降,Lyocell G100纤维下降的幅度较Lyocell LF纤维大;原纤化纤维的质量比电阻明显降低,导电性增强。

UHMWPE/SSF氨纶包芯纱的制备及其织物防切割性能分析

为了制备防切割织物,以氨纶长丝为芯纱,超高分子量聚乙烯(UHMWPE)短纤和不锈钢(SSF)短纤混纺为外包纱纺制包芯纱,选择SSF纤维含量、成纱捻系数和氨纶丝预牵伸倍数为因素,设计三因素五水平正交试验,并以纱线的毛羽数、断裂强力、弹性回复率以及所织织物的切割力为主要质量评价指标,研究了SSF纤维含量、成纱捻系数和氨纶丝预牵伸倍数对所织织物防切割性能和舒适性的影响。试验结果表明:包芯纱的最优工艺参数为SSF纤维含量40%、成纱捻系数350、氨纶丝预牵伸2.8倍;纱线毛羽数、弹性回复率与织物防切割性能未见明显相关关系,断裂强力与织物防切割性能呈负相关关系;SSF纤维含量是影响织物防切割性能的主要因素,成纱捻系数和氨纶丝预牵伸倍数对其影响不显著。认为:按照优选后工艺纺制的UHMWPE/SSF氨纶包芯纱,其织物具有良好的防切割性能。

一种高密度织物的织物密度测试方法研究

对织物密度的定义和测试方法进行了简要阐述。针对高密度织物的织物密度,采用现有标准检测方法分辨困难而导致的检测难度较大的问题,提出一种全新的检测方法——显微镜法。该方法可以降低检测的错误率,提高检测效率,并且可以利用现有实验室设备完成检测,无需增加额外的仪器成本。

小样本纱线质量预测的机器学习算法适用性分析

为了解决当前基于神经网络的纱线质量预测模型针对小样本预测精度偏低和预测精度不稳定的问题,建立了随机森林(RF)算法预测模型、多层感知机神经网络(MLP)算法预测模型和线性回归(LR)算法预测模型,就各算法模型在小样本情况下对不同数据特点的数据集的敏感性、不同数据维度的敏感性和不同训练样本数的敏感性进行了预测性能对比试验。用决定系数和均方根误差进行模型预测性能评估。试验结果表明:在小样本情况下,相比于MLP算法和LR算法,大多数情况下RF算法预测准确性更高、预测精度稳定性更好、对小训练样本量的适应性更好,具有较高的综合预测性能。

条干均匀度检测方式的研究进展

为进一步提升条干均匀度检测的效率和自动化水平,降低环境温湿度、条干结构状态、光强等因素对条干均匀度检测方式的影响,分析了条干均匀度电容式检测、光电式检测及其他检测方式的原理和特点,讨论了各种检测方式在不同环境条件、检测速度、精度、有效检测区域等方面的优劣,总结了各种条干均匀度检测方式的研究重点与改进措施。认为:检测方式应朝着高精度、高速、在线检测的方向发展,以适应现代纺织对须条条干大定量、快速检测和现场检测的要求。

竖向对称式织物热板仪的研制与试验

为进一步探索织物热阻的精确测量方法,以热惯量最小的思路,设计了竖向对称式热板仪,并在理论上解决了这种设计的非均匀温度场分布解析和平均温度的测量问题。在恒温恒湿室中,通过LabVIEW虚拟仪器控制一块悬挂于空中的铜制试验板,织物被包覆在热板表面,由此热量可直接由板的对称两个方向全部穿透织物并向外传递。使用该热板仪和传统的YG606E热板仪在相同条件下对12块织物的热阻进行对比测量试验,配对t检验显示,两种仪器的测量结果无显著性差异,相对标准偏差显示,新热板仪的数据重复精度更高,证明了竖向对称式设计的可行性和优越性。

铁锈锈斑污染对丝织品老化影响的研究

铁锈锈斑污染是纺织品文物的主要病害之一,严重影响文物的寿命及观赏价值。本文研究了不同老化条件下锈斑污染样和未污染样间老化程度的差异,旨在明晰锈斑污染及其在环境因素协同作用下丝织品的老化状态。结果表明:锈斑污染破坏了蚕丝纤维的外观形貌,拉伸性能和热稳定性的显著下降,加剧了蚕丝蛋白结构由β-折叠构象向α-螺旋构象和无序结构转变,使得未形成氢键—NH的数量下降,红外光谱中表现为酰胺Ⅰ带特征峰扁平化和I_(3280/1620 cm^(-1))峰高比下降;环境因素与锈斑污染起到了明显的协同作用,蚕丝的老化程度远大于环境条件、锈斑污染之和,其中土壤填埋老化的协同作用最强,湿热与紫外光老化次之。

基于特征提取和图像分类的螺旋网疵点自动检测

为了解决当前螺旋网人工疵点检测效率低、误检率高等问题,提出了一种基于分类思想的螺旋网疵点检测方法。对螺旋网图像提取多模式多尺度的LBP特征,充分表征螺旋网图像的信息,通过构建支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器实现螺旋网疵点自动检测。结果表明:对于螺旋网疵点图像的局部二值模式(Local binary pattern,LBP)特征,采样半径为2,采样点个数为8时的均匀模式LBP的分类准确率优于其他模式和尺度的LBP,达到了100%,检测速度为0.48 s/张。通过对比不同的特征提取方法和分类器,验证了该文方法对于螺旋网疵点自动检测的适用性,可以实现纺织企业中螺旋网的自动化检测。

纱线条干均匀度检测技术的研究进展

纱线条干均匀度是评估纱线质量和质地的重要指标,对纺织品质量、性能以及加工工艺有着重要影响,因此准确快速地测定条干均匀度在纺织工业中具有重要意义。通过回顾国内外相关文献,综合讨论了电容式、光电式和图像处理3种条干均匀度检测技术,并对各自的研究进展进行了详细阐述。重点讨论了条干均匀度检测技术的准确度、评价指标和技术要领等,分析了影响条干均匀度检测技术发展的相关因素,并从理论依据、研究方法和应用评价等角度讨论了条干均匀度检测技术目前存在的问题,为纺织工业中的条干均匀度检测提供一定参考,从而促进纺织行业的工业生产和技术进步。

基于深度学习的面料密度回归预测

在实际面料设计和质量检测过程中,人工检测面料密度通常需要耗费大量的时间与人力资源,效率十分低下。为了解决这一问题,提出一种基于深度学习的面料密度回归预测方法。首先,基于迁移学习在改进后的VGG19上进行训练,在卷积层后面加入自适应平均池化层使输入图像大小不受限制,在全连接层加入SVD矩阵分解来减少计算时间。其次,删除分类层,将全连接层的输出作为最终模型的输出结果。在训练过程中,选用均方差损失函数,以某纺织企业提供的面料为数据集,进行对比实验和结果分析。结果表明:提出的方法相较于传统方法更加智能化,其面料密度计算误差约为5%,准确率为95.5%,具有一定的可行性。

基于改进UKF的自动落布车位姿估计

自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)难以准确估计小车的位置和姿态。针对此问题,将误差序列协方差估计与遗忘因子同时引入UKF进行改进,提出了一种改进的自适应UKF自动落布车位姿估计算法。通过误差序列协方差估计对观测噪声协方差矩阵R进行调整,引入遗忘因子对R进行自适应更新,进而得到自动落布车位姿的最优估计。实验结果表明,在高斯噪声环境下,改进的UKF算法比其他算法具有更好的鲁棒性和估计精度。改进后的UKF位姿估计算法代入Cartographer算法后建图误差值减小,表明此算法能够在室内复杂环境下达到更加精确的位姿估计。

长丝集束性的图像法评价及应用

针对目前暂无客观的长丝纤维集束性能评价方法,运用计算机视觉技术进行检测,提出用横截面上纤维填充率与轮廓圆形度客观评价集束性的方法。采用热熔胶均匀包裹纱线方式制作纤维横向切片,在超景深显微镜下获取横截面图像,统计同根纱线多段横截面的纤维填充率和轮廓圆形度,以正态分布规律评价其集束性变化;根据在一定摩擦条件下纤维集束性的变化情况,研究长丝在织造工艺中耐磨性能的表征方法。该方法提供了客观的纤维集束性能评价指标,也可作为客观评价长丝耐磨性的补充指标。

基于改进YOLOv5的织物瑕疵检测方法

针对织物瑕疵中部分瑕疵目标小、长宽比极端等问题,提出一种基于改进YOLOv5的织物瑕疵检测方法。该方法在YOLOv5模型基础上引入自注意力机制CoTNet网络,并将颈部网络中的PAFPN网络优化为BiFPN网络,同时将目标损失函数改进为CIoU损失函数,加强模型对邻近键以及上下文之间特征信息的收集,在增强模型对小目标和尺寸变化大类型瑕疵检测能力的同时可获得更准确的边界框回归,加快收敛速度。实验证明,本文改进的模型在织物瑕疵检测数据集上的检测效果和YOLOv5模型相比平均精度均值提升了6.8%,准确率提升了6.7%,模型验证有效。

基于并联堆叠模型的织物疵点检测算法

针对企业目前应用的织物疵点检测算法精度低、漏检率高、训练速度慢及模型难以收敛的问题,提出了一种基于并联堆叠的织物疵点检测算法。基于YOLOv7深度学习目标检测算法,采用不同参数值的空洞卷积设计DCCSPC并联堆叠模块,改进SPPCSPC空间金字塔池化层,深度融合织物瑕疵局部及整体的特征信息;添加输出160×160的小目标检测层,实现宽高仅占4个像素的小目标疵点检测;使用WIoU损失函数替换CIoU损失函数,解决了特殊样本(长宽比与多数样本不一致的样本)漏检率高问题,并提高了模型的收敛速度。另外,为消除数据集类别不均衡问题,采用生成对抗网络对数量较少类别进行了样本扩充。将改进后算法在织物疵点数据集上进行测试,结果表明:与以往方法相比,改进后的模型具有更高的识别精度和鲁棒性,能够检出宽高比例悬殊、纹理对比度低图像中的疵点及小目标疵点,对比原YOLOv7模型,平均精度值提升3.4%,且收敛速度更快、误差更小,能够更好地满足当下织物智能疵点检测的需求。

玄武岩复合纱线的制备及强伸性能分析

为探究玄武岩复合纱线的强伸性能,分别制备了芯纱为单股、双股的玄武岩包覆纱,分析了玄武岩单股无捻结构芯纱包覆纱、玄武岩双股加捻结构芯纱、玄武岩双股无捻及加捻结构芯纱包覆纱在不同条件下的强伸性能变化规律。研究表明:以单股玄武岩为芯纱,外包不同种类材料如芳纶、超高分子量聚乙烯、锦纶及其复合纱时,纱线的强伸性能变化规律不同;以双股玄武岩为芯纱,复捻锭速在750 r/min且捻度为50捻/m时,芯纱强伸性能稳定,是合适的加捻参数;玄武岩双股加捻结构芯纱包覆纱强力较高,且随着包覆捻度的增大,其断裂强力变化明显小于双股无捻结构芯纱包覆纱。

乙纶分子结构及热变性三级长波近红外-中红外光谱研究

长波近红外-中红外(LW-NIR-MIR)光谱开展乙纶分子结构研究。红外模式主要包括:2ν_(asCH3-去卷积-乙纶)、2ν_(asCH2-去卷积-乙纶)、2ν_(sCH3-去卷积-乙纶)、2ν_(sCH2-去卷积-乙纶)、(ν_(asCH2-去卷积-乙纶)+ν_(CH-去卷积-乙纶))、(ν_(asCH2-去卷积-乙纶)+ν_(sCH2-去卷积-乙纶))、ν_(asCH3-去卷积-乙纶)、ν_(sCH3-去卷积-乙纶)、ν_(asCH2-去卷积-乙纶)、ν_(sCH2-去卷积-乙纶)、δ_(CH2-去卷积-乙纶)和ρ_(CH2-去卷积-乙纶)。进一步开展了变温LW-NIR-MIR光谱研究。在303 K~393 K的温度范围内,结构官能团(2ν_(sCH2-去卷积-乙纶),ν_(asCH2-去卷积-乙纶)和ρ_(CH2-去卷积-乙纶))对应频率及强度都有明显改变。最后开展二维LW-NIR-MIR光谱研究。LW-NIR区间,5835 cm^(-1)(2ν_(asCH2-2-二维-乙纶))>5700 cm^(-1)(2ν_(sCH2-二维-乙纶))>5867 cm^(-1)(2ν_(asCH2-1-二维-乙纶))>5800 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶)+ν_(CH-二维-乙纶))>5762 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶)+ν_(sCH2-二维-乙纶))>5894 cm^(-1)(2ν_(asCH3-二维-乙纶))。MIR区间,2915 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维))>2845 cm^(-1)(ν_(sCH2-二维-乙纶))>2945 cm^(-1)(ν_(asCH3-二维-乙纶))>2885 cm^(-1)(ν_(sCH3-二维-乙纶))。1452 cm^(-1)(δ_(CH2-2-二维-乙纶))>1475 cm^(-1)(δ_(CH2-1-二维-乙纶))。LW-NIR-MIR区间,5835 cm^(-1)(2ν_(asCH2-2-二维-乙纶))>2915 cm^(-1)(ν_(asCH2-二维-乙纶))>2845 cm^(-1)(ν_(sCH2-二维-乙纶))>5894 cm^(-1)(2ν_(asCH3-二维-乙纶))。乙纶分子结构主要官能团对热的敏感程度及变化快慢顺序都存在着较大的差异性。研究拓展了三级LW-NIR-MIR谱在乙纶分子结构及热变性的研究范围。

乌斯特质量专家系统在纺纱质量控制中的应用

阐述乌斯特质量专家系统的主要功能和应用效果。介绍了乌斯特质量专家系统的组成和运作机理,对其所提供的报警中心、工厂分析、纱线预测、环锭细纱优化和全面异纤控制五大模块进行了详细说明,并用实例说明了实际应用效果。实践证明:乌斯特质量专家系统能够快速有效收集所有在线和离线质量数据,进行精准高效的质量管理。认为:乌斯特质量专家系统结合在线设备和实验室测试仪器,极大改变了质量管理方式,在提高产品质量的同时有利于减少人工成本,为纺纱厂实现从纤维到织物的全面质量管理提供了全新的智能化解决方案。

集聚纺高档纯棉针织纱纱疵的控制措施

为有效控制高档纯棉针织纱纱疵、提高成纱品质,以集聚纺JC 9.8 tex针织纱为例,对原棉选配、纺纱各工序工艺技术要点及操作管理等进行分析。原棉选配阶段,重视精细化配棉,减小不同批次间的指标差异;清梳工序重点做好杂质排除,减少短绒增加,合理分配各部件落棉;精梳工序注重去除细小结杂和短绒,保证合理落棉;并粗工序合理分配牵伸,保证纤维伸直平行;细纱优化牵伸工艺,加强关键专件器材管理;优化并偏严掌握电清工艺,可有效控制筒纱十万米纱疵。通过控制好各工序制品的质量指标,抓住原料、工艺、设备、操作及温湿度等关键因素,集聚纺高档纯棉针织纱的有害纱疵得到有效减少,质量提升明显。

基于改进YOLOv5s的并条棉网杂质检测

针对目前并条环节人工检测棉网杂质速度缓慢、检测精度低和主观随机性大等问题,提出一种基于改进YOLOv5s算法的并条棉网杂质检测方法。首先设计了一套离线图像采集系统连续采集并条棉网图像,并建立包含杂质的并条棉网图像数据集;然后在C3模块中引入RFE感受野增强模块,通过更广阔的感受野来增强微小杂质的特征。同时添加SE注意力机制,学习多尺度的通道依赖关系,强化对微小杂质的特征提取能力,提升算法检测效果。结果表明:与YOLOv5s算法相比,改进算法的精确率、召回率和mAP@0.5分别提升了3.9个百分点、2.3个百分点和3.8个百分点。该研究为自动识别并条棉网杂质提供了有效方案。