一种纺纱产品质量检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种纺纱产品质量检测方法及系统，属于纺纱产品技术领域，该方法包括：采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息；构建纺纱产品质量分析模型；对纺纱产品质量分析模型的参数进行优化，获得纺纱产品质量分析模型；将多维度质量信息输入纺纱产品质量分析模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果；根据第一纺纱产品的应用场景，对第一质量预测结果和第二质量预测结果进行加权调整；将调整后的第一质量预测结果和第二质量预测结果输入纺纱产品质量检测空间，获得纺纱产品质量检测结果。本发明专利技术解决了现有技术中纺纱产品质量检测准确度低、检测效率低的技术问题，达到了提升纺纱产品质量检测的准确性和效率的技术效果。果。果。

【技术实现步骤摘要】
一种纺纱产品质量检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及纺纱产品
，具体涉及一种纺纱产品质量检测方法及系统。

技术介绍

[0002]纺纱产品由各种纤维为原料，经过纺纱、织造等工序制成，具有保暖遮体、修饰美观的作用。纺纱产品的质量关乎其在使用过程中的舒适度和使用寿命等。
[0003]目前纺纱产品的质量检测一般通过抽样检测进行，通过检测纺纱产品的主要质量参数，通过作业标准结合技术人员的主观经验，判断纺纱产品是否满足对应的质量要求。
[0004]现有技术中纺纱产品的质量检测人工参与度较高，存在着纺纱产品质量检测准确度低、检测效率低等技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种纺纱产品质量检测方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的纺纱产品质量检测准确度低、检测效率低的技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请提供了一种纺纱产品质量检测方法及系统。
[0007]本申请的第一个方面，提供了一种纺纱产品质量检测方法，所述方法包括：采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合；构建纺纱产品质量分析模型；对所述纺纱产品质量分析模型的参数进行优化，获得所述纺纱产品质量分析模型；将所述第一质量信息集合和所述第二质量信息集输入所述纺纱产品质量分析模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果；根据所述第一纺纱产品的应用场景，对所述第一质量预测结果和第二质量预测结果进行加权调整；将调整后的所述第一质量预测结果和所述第二质量预测结果输入纺纱产品质量检测空间，获得纺纱产品质量检测结果。
[0008]本申请的第二个方面，提供了一种纺纱产品质量检测系统，所述系统包括：第一获得单元，用于采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合；第一构建单元，用于构建纺纱产品质量分析模型；第一处理单元，用于对所述纺纱产品质量分析模型的参数进行优化，获得所述纺纱产品质量分析模型；第二处理单元，用于将所述第一质量信息集合和所述第二质量信息集输入所述纺纱产品质量分析模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果；第三处理单元，用于根据所述第一纺纱产品的应用场景，对所述第一质量预测结果和第二质量预测结果进行加权调整；第四处理单元，用于将调整后的所述第一质量预测结果和所述第二质量预测结果输入纺纱产品质量检测空间，获得纺纱产品质量检测结果。
[0009]本申请的第三个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使电子设备以执行如第一方面所述方法的步骤。
[0010]本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有
计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
[0011]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请实施例提供的技术方案通过获取当前制造生产的纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合，然后构建纺纱产品质量分析模型，并采用优化方法对模型的参数进行优化，获得准确率较高的纺纱产品质量分析模型，进一步将当前的第一质量信息集合和第二质量信息集合输入该模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果，基于当前纺纱产品的应用场景，对第一质量预测结果和第二质量预测结果加权调整后输入纺纱产品质量检测空间，获得最后的纺纱产品质量检测结果。本申请实施例通过采集获取纺纱产品的多维度质量信息，能够提升纺纱产品质量检测的数据维度，提升检测准确性，构建纺纱产品质量分析模型并对模型进行参数寻优优化，能够提升模型预测的准确率和收敛速度，基于模型输出的第一质量预测结果和第二质量预测结果，结合应用场景进行加权调整，能够更为准确地基于应用场景进行纺纱产品的质量检测，普适性更强、准确性更高，最终通过构建纺纱产品质量检测空间，且构建过程无需监督调整，将调整后的第一质量预测结果和第二质量预测结果输入，获得最终的纺纱产品质量检测结果，准确率较高，本申请实施例构建了无需人工参与评估判断的纺纱产品的质量检测方法，能够有效降低纺纱产品检测中的人工参与度，且能减少质量检测抽样的纺纱产品数量，降低检测成本和人工成本，达到提升纺纱产品质量检测的准确性和效率的技术效果。
[0012]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0013]图1为本申请提供的一种纺纱产品质量检测方法的流程示意图；图2为本申请提供的一种纺纱产品质量检测方法中构建获得纺纱产品质量分析模型的流程示意图；图3为本申请提供的一种纺纱产品质量检测方法中获得纺纱产品质量检测结果的流程示意图；图4为本申请提供了一种纺纱产品质量检测系统结构示意图；图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0014]附图标记说明：第一获得单元11，第一构建单元12，第一处理单元13，第二处理单元14，第三处理单元15，第四处理单元16，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。
具体实施方式
[0015]本申请通过提供了一种纺纱产品质量检测方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的纺纱产品质量检测准确度低、检测效率低的技术问题。
[0016]针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：通过获取当前制造生产的纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合，然后构建纺纱产品质量分析模型，并采用优化方法对模型的参数进行
优化，获得准确率较高的纺纱产品质量分析模型，进一步将当前的第一质量信息集合和第二质量信息集合输入该模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果，基于当前纺纱产品的应用场景，对第一质量预测结果和第二质量预测结果加权调整后输入纺纱产品质量检测空间，获得最后的纺纱产品质量检测结果。
[0017]在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。
[0018]实施例一如图1所示，本申请提供了一种纺纱产品质量检测方法，所述方法包括：S100：采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合；本申请实施例中，第一纺纱产品可为现有技术中任意的基于纺纱工艺制备的产品，具体可为以纱线为原材料，进行纺纱、编织、整理制备的成品，也可为经过清棉、梳棉、并条、粗纱、细纱制备的纱线产品。
[0019]示例性地，第一纺纱产品可为贴身衣物、手套、床本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纺纱产品质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息，获得第一质量信息集合和第二质量信息集合；构建纺纱产品质量分析模型；对所述纺纱产品质量分析模型的参数进行优化，获得所述纺纱产品质量分析模型；将所述第一质量信息集合和所述第二质量信息集输入所述纺纱产品质量分析模型，获得第一质量预测结果和第二质量预测结果；根据所述第一纺纱产品的应用场景，对所述第一质量预测结果和第二质量预测结果进行加权调整；将调整后的所述第一质量预测结果和所述第二质量预测结果输入纺纱产品质量检测空间，获得纺纱产品质量检测结果1。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集获取第一纺纱产品的多维度质量信息，包括：对第一纺织产品进行抽样检测，获得所述多维度质量信息；对所述多维度质量信息进行分类，获得多维度品质质量信息和多维度强度质量信息；将所述多维度品质质量信息作为所述第一质量信息集合，将所述多维度强度质量信息作为所述第二质量信息集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建纺纱产品质量分析模型，包括：基于人工神经网络模型，构建所述纺纱产品质量分析模型的输入层和输出层；根据所述第一质量信息集合，构建所述纺纱产品质量分析模型的第一隐含处理层；根据所述第二质量信息集合，构建所述纺纱产品质量分析模型的第二隐含处理层，所述第二隐含处理层与所述第一隐含处理层并行设置；分别连接所述输入层、所述第一隐含处理层和所述输出层，以及所述输入层、所述第二隐含处理层和所述输出层，得到所述纺纱产品质量分析模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述纺纱产品质量分析模型的参数进行优化，包括：采集获取所述第一纺纱产品此前历史内的历史第一质量信息集合和历史第二质量信息集合；采集获取所述第一纺纱产品此前历史内进行质量检测获得的历史第一质量检测结果集合和历史第二质量检测结果集合；分别将所述历史第一质量信息集合和历史第二质量信息集合作为所述第一隐含处理层和所述第二隐含处理层的输入参数，将所述历史第一质量检测结果集合和历史第二质量检测结果集合作为所述第一隐含处理层和所述第二隐含处理层的输出参数；对所述第一隐含处理层和所述第二隐含处理层内的参数分别进行寻优优化，其中所述参数包括权值和阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第一隐含处理层内的参数进行寻优优化，其中，包括：根据所述第一隐含处理层的网络结构，获得第一层参数方案集合；在所述第一层参数方案集合内随机选取一参数方案，作为第一参数方案，并作为寻优
参数方案；计算所述第一参数方案下，所述第一隐含处理层根据所述历史第一质量信息集合预测所述历史第一质量检测结果集合的准确率，获得第一准确率；在所述第一层参数方案集合内再次随机选取一参数方案，作为第二参数方案；计算在所述第二参数方案下，所述第一隐含处理层根据所述历史第一质量信息集合预测所述历史第一质量检测结果集合的准确率，获得第二准确率；判断所述第二准确率是否大于第一准确率，若大于，则将所述第二参数方案作为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲柯宇，梁泽凯，李龙飞，
申请(专利权)人：江苏卓鹏智能机电有限公司，
类型：发明
国别省市：