【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及纺织面料生产，具体为一种纺织面料生产用质检管理系统。
技术介绍
1、在传统的纺织面料生产质检中，往往存在着一些局限性，导致质检准确性难以得到有效保障。例如，以往的质检方法可能主要依赖人工检测，检测人员的主观因素会对结果产生较大影响，容易出现误判和漏判的情况。而且，人工检测效率低下，难以满足大规模生产的需求。
2、此外，传统的质检技术在检测面料的微观结构和宏观外观时，可能存在不够全面和深入的问题。对于面料的微观结构，如纤维分子排列和结晶度等参数的检测，可能缺乏有效的手段和精确的分析，无法准确评估面料的质量。同时，在宏观外观的检测方面，对颜色、纹理和图案等特征的分析可能不够准确和细致，难以发现一些细微的瑕疵和缺陷。
3、针对天然纤维面料和合成纤维面料，传统质检技术可能没有针对性的检测方法，无法充分考虑到它们各自的特点和质量要求，导致对不同类型面料的质量评估不够准确。
4、为此促使了对更先进、更准确的纺织面料生产用质检管理系统的需求，以提高质检的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种纺织面料生产用质检管理系统，它能够通过融合量子点传感器技术与人工智能图像识别技术，以及针对不同面料设置特定质检配置，显著提高了质检的准确性，减少了误判和漏判，确保产品质量达标，同时实时反馈系统的建立实现了对生产过程的实时控制和优化，能及时调整生产设备参数，保证产品质量稳定，提高生产效率，通过vr/ar 质检软
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种纺织面料生产用质检管理系统，该系统包括智能检测模块，所述智能检测模块将量子点传感器技术与人工智能图像识别技术相结合，实现对纺织面料质量的全方位检测；
3、所述量子点传感器用于检测纺织面料的微观结构，包括但不限于纤维分子排列和结晶度，设面料样本的量子点传感器检测信号强度为，纤维分子排列参数为和结晶度参数为，则检测结果函数，其中，和的确定方式如下：收集大量不同类型的标准面料样本，通过对这些样本进行量子点传感器检测，得到对应的信号强度，纤维分子排列参数和结晶度参数，然后利用回归分析算法，以实际的面料质量评估结果为目标值，对和进行优化求解，使得函数的输出结果与实际质量评估结果的误差最小化，具体的回归分析算法可以采用最小二乘法，通过最小化误差的平方和来确定最优的参数值；
4、所述人工智能图像识别技术用于分析面料的宏观外观，包括但不限于颜色、纹理和图案，通过深度学习图像识别算法，对输入的面料图像进行特征提取和分类，从而识别出面料的宏观特征，在特征提取过程中，可以使用卷积神经网络（cnn）来自动学习图像的特征，然后通过全连接层进行分类；
5、在智能检测过程中，将量子点传感器的微观检测结果与人工智能图像识别的宏观检测结果进行关联，建立关联模型，其中，为人工智能图像识别结果参数，和的确定方式与和类似，通过收集大量标准面料样本，以综合质量评估结果为目标值，利用回归分析算法进行优化求解，使得关联模型的输出结果能够准确反映面料的实际质量，通过这种方式，实现对纺织面料质量的全面准确检测，并将检测结果实时反馈给生产设备，以便对生产过程进行实时控制和优化。
6、进一步地，所述量子点传感器针对天然纤维面料和合成纤维面料设有特定的配置参数；
7、对于天然纤维面料，所述量子点传感器除检测纤维中的杂质含量和纤维的老化程度外，通过特定算法分析纤维的天然纹理特征与质量的关系，设天然纤维面料的纹理复杂度为，杂质含量为，老化程度为，则天然纤维面料质量评估函数，其中，、、的确定过程为：收集大量天然纤维面料样本，对每个样本进行纹理复杂度、杂质含量和老化程度的检测，同时结合专业的质量评估人员对样本进行质量评估，利用回归分析算法，以质量评估结果为目标值，对、、进行优化求解，使得质量评估函数能够准确反映天然纤维面料的质量，在纹理复杂度的检测中，可以采用图像分析技术，提取纹理的特征参数，包括但不限于纹理的方向性和周期性。
8、更进一步地，对于合成纤维面料，所述量子点传感器监测纤维的聚合度和分子量分布，并结合人工智能图像识别技术对合成纤维面料的光泽度进行分析，设合成纤维面料的聚合度为，分子量分布参数为，光泽度参数为，则合成纤维面料质量评估函数，其中，、、的确定方式为：收集大量合成纤维面料样本，对样本进行聚合度、分子量分布和光泽度的检测，同时进行质量评估，通过回归分析算法，以质量评估结果为目标值，对、、进行优化求解，确保质量评估函数能够准确反映合成纤维面料的质量，在聚合度和分子量分布的检测中，可以采用光谱分析技术以及其他相关的物理化学方法。
9、更进一步地，建立量子点传感器的动态校准系统，该系统实时监测传感器的性能变化，通过对比标准样本的检测结果与实际检测结果的差异，利用校准算法调整传感器的参数，设标准样本的检测结果为，实际检测结果为，差异函数，当差异超过一定阈值时，启动校准算法，调整传感器的参数，使得差异最小化，校准算法具体为：根据传感器的工作原理和性能特点，建立参数调整模型，通过不断尝试不同的参数组合，使得差异函数的值逐渐减小，直到满足预设的精度要求，在参数调整模型中，需要考虑传感器的灵敏度、分辨率因素，以及环境因素对传感器性能的影响。
10、更进一步地，开发专门的vr/ar质检软件，该软件与智能检测设备无缝集成，通过虚拟现实和增强现实技术，将检测结果以沉浸式的方式呈现给质检人员，质检人员可以通过手势控制和语音指令与虚拟场景进行交互，更加直观地查看面料的瑕疵位置和类型，同时，软件还具备自动识别不确定瑕疵类型并提供检测标准和处理方法的功能，软件中的自动识别算法基于人工智能图像识别技术和数据库中的瑕疵样本进行训练，能够快速准确地识别各种瑕疵类型，并根据预设的标准和处理方法为质检人员提供参考，在虚拟现实和增强现实技术的实现中，可以利用头戴式显示设备和手势识别传感器的硬件设备，以及相应的软件算法来创建沉浸式的体验。
11、更进一步地，将vr/ar技术与远程协作功能相结合，实现跨地域的质检协作，不同地点的质检人员可以通过网络连接进入同一个虚拟检测场景，共同对面料进行检测和评估，在协作过程中，系统通过数据传输和共享算法，确保各个质检人员能够实时获取检测数据和图像信息，并进行有效的沟通和协作，数据传输和共享算法采用加密技术和高效的数据压缩算法，保证数据的安全性和传输效率，同时，协作平台还提供实时语音和视频通信功能，方便质检人员进行交流和讨论，在数据传输和共享算法中，可以采用基于tcp/ip协议的网络通信技术，以及数据加密算法aes来保障数据的安全传输。
12、更进一步地，建立量子点传感器数据与图像识别数据的关联模型过程中，采用多模态数据融合算法，该算法将量子点传感器的微观数据和人工智能图像识别的宏本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，该系统包括智能检测模块，所述智能检测模块将量子点传感器技术与人工智能图像识别技术相结合，实现对纺织面料质量的全方位检测；
2.根据权利要求1所述的一种纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，所述量子点传感器针对天然纤维面料和合成纤维面料设有特定的配置参数；
3.根据权利要求2所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，对于合成纤维面料，所述量子点传感器监测纤维的聚合度和分子量分布，并结合人工智能图像识别技术对合成纤维面料的光泽度进行分析，设合成纤维面料的聚合度为，分子量分布参数为，光泽度参数为，则合成纤维面料质量评估函数，其中，、、的确定方式为：收集大量合成纤维面料样本，对样本进行聚合度、分子量分布和光泽度的检测，同时进行质量评估，通过回归分析算法，以质量评估结果为目标值，对、、进行优化求解，确保质量评估函数能够准确反映合成纤维面料的质量，在聚合度和分子量分布的检测中，可以采用光谱分析技术以及其他相关的物理化学方法。
4.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，建立量子点传感
5.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，开发专门的VR/AR质检软件，该软件与智能检测设备无缝集成，通过虚拟现实和增强现实技术，将检测结果以沉浸式的方式呈现给质检人员，质检人员可以通过手势控制和语音指令与虚拟场景进行交互，更加直观地查看面料的瑕疵位置和类型，同时，软件还具备自动识别不确定瑕疵类型并提供检测标准和处理方法的功能，软件中的自动识别算法基于人工智能图像识别技术和数据库中的瑕疵样本进行训练，能够快速准确地识别各种瑕疵类型，并根据预设的标准和处理方法为质检人员提供参考，在虚拟现实和增强现实技术的实现中，可以利用头戴式显示设备和手势识别传感器的硬件设备，以及相应的软件算法来创建沉浸式的体验。
6.根据权利要求5所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，将VR/AR技术与远程协作功能相结合，实现跨地域的质检协作，不同地点的质检人员可以通过网络连接进入同一个虚拟检测场景，共同对面料进行检测和评估，在协作过程中，系统通过数据传输和共享算法，确保各个质检人员能够实时获取检测数据和图像信息，并进行有效的沟通和协作，数据传输和共享算法采用加密技术和高效的数据压缩算法，保证数据的安全性和传输效率，同时，协作平台还提供实时语音和视频通信功能，方便质检人员进行交流和讨论，在数据传输和共享算法中，可以采用基于TCP/IP协议的网络通信技术，以及数据加密算法AES来保障数据的安全传输。
7.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，建立量子点传感器数据与图像识别数据的关联模型过程中，采用多模态数据融合算法，该算法将量子点传感器的微观数据和人工智能图像识别的宏观数据进行融合，提取出更具代表性的特征，提高关联模型的准确性和可靠性，具体算法步骤包括数据预处理、特征提取、特征融合和模型训练等环节，在数据预处理阶段，对量子点传感器数据和图像识别数据进行归一化处理，消除数据的量纲差异，特征提取阶段，分别采用适合各自数据类型的特征提取方法，提取出微观和宏观特征，特征融合阶段，采用加权融合、拼接融合等方法，将两种特征进行融合，模型训练阶段，利用融合后的特征进行训练，不断优化关联模型的参数，在特征提取和融合过程中，使用深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络技术来提取和融合特征。
8.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，开发实时反馈系统，将量子点传感器和人工智能图像识别的检测结果实时反馈给生产设备，反馈系统采用闭环控制算法，根据检测结果自动调整生产设备的参数，设生产设备的参数调整量为，检测结果参数为，则调整算法函数，其中，的确定方式为：根据生产工艺和设备特性，建立生产设备参数与检测结果之间的数学模型，通过对大量生产数据的分析和优化，确定函数的具体形式，使得生产设备能够根据检测结果及时进行调整，保证产品质量的稳定性，在建立数学模型时，需要考虑生产设备的工作原理和工艺流程因素，以及检测结果对产品质量的...
【技术特征摘要】
1.一种纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，该系统包括智能检测模块，所述智能检测模块将量子点传感器技术与人工智能图像识别技术相结合，实现对纺织面料质量的全方位检测；
2.根据权利要求1所述的一种纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，所述量子点传感器针对天然纤维面料和合成纤维面料设有特定的配置参数；
3.根据权利要求2所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，对于合成纤维面料，所述量子点传感器监测纤维的聚合度和分子量分布，并结合人工智能图像识别技术对合成纤维面料的光泽度进行分析，设合成纤维面料的聚合度为，分子量分布参数为，光泽度参数为，则合成纤维面料质量评估函数，其中，、、的确定方式为：收集大量合成纤维面料样本，对样本进行聚合度、分子量分布和光泽度的检测，同时进行质量评估，通过回归分析算法，以质量评估结果为目标值，对、、进行优化求解，确保质量评估函数能够准确反映合成纤维面料的质量，在聚合度和分子量分布的检测中，可以采用光谱分析技术以及其他相关的物理化学方法。
4.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，建立量子点传感器的动态校准系统，该系统实时监测传感器的性能变化，通过对比标准样本的检测结果与实际检测结果的差异，利用校准算法调整传感器的参数，设标准样本的检测结果为，实际检测结果为，差异函数，当差异超过一定阈值时，启动校准算法，调整传感器的参数，使得差异最小化，校准算法具体为：根据传感器的工作原理和性能特点，建立参数调整模型，通过不断尝试不同的参数组合，使得差异函数的值逐渐减小，直到满足预设的精度要求，在参数调整模型中，需要考虑传感器的灵敏度、分辨率因素，以及环境因素对传感器性能的影响。
5.根据权利要求1所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，开发专门的vr/ar质检软件，该软件与智能检测设备无缝集成，通过虚拟现实和增强现实技术，将检测结果以沉浸式的方式呈现给质检人员，质检人员可以通过手势控制和语音指令与虚拟场景进行交互，更加直观地查看面料的瑕疵位置和类型，同时，软件还具备自动识别不确定瑕疵类型并提供检测标准和处理方法的功能，软件中的自动识别算法基于人工智能图像识别技术和数据库中的瑕疵样本进行训练，能够快速准确地识别各种瑕疵类型，并根据预设的标准和处理方法为质检人员提供参考，在虚拟现实和增强现实技术的实现中，可以利用头戴式显示设备和手势识别传感器的硬件设备，以及相应的软件算法来创建沉浸式的体验。
6.根据权利要求5所述的纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，将vr/ar技术与远程协作功能相结合，实现跨地域的质检协作，不同地点的质...
【专利技术属性】
技术研发人员：周彬，
申请(专利权)人：南通易阳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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