CN119492712A 一种便携式纺织品面料多组分纤维成分识别方法及系统 （南京信息工程大学）

一种便携式纺织品面料多组分纤维成分识种便携式纺织品面料多组分纤维成分识别方法处理后的光谱数据进行聚类分析获取训练数据纤维成分模型；将构建的模型迁移部署到设备端调用相应设备端部署的识别模型对预处理后前红外光谱法对纺织品面料成分测量不够准确2将已知纤维成分的面料放置在红外漫反射光环境中，信号采集单元建立模型框架，通过训练数据集对构建的模型框架进行卷积训练，构将构建的多组分纤维成分模型迁移部署到设备端，通过增量学习的将未知纤维成分的面料置于漫反射红外光环境中，采集并传输红外光谱数据至主控主控器将满足预设阈值范围的红外光谱数据传输至嵌入式端端部署的所述识别模型对预处理后的红外光谱数据进其中，所述S波段光谱数据和所述L波段的波长衔接段部分重叠，S波段波长范围为;对待部署识别模型的设备进行红外光谱传感器驱动电压曲线校准，并将优化选取具体产品应用范围的多种纤维成分的面料作为迁移学习样本，每台3采用共生距离算法与交叉验证对混纺织品的光谱数据集进行聚类分析;v,(j)和v(j)分别表示p和q两个样本在第j个波段上漫反射的归一化强度值，;式中t,和ta分别表示p和q两个样本的纤维将两个波段的红外光谱数据分别作为一维输入，定义不规则形状初始化卷积核和,拼接为一维可变核卷积Conv1d_AK（ArbitraryKernel相应的第n个可变核与的卷积操作可以表达为：;其中WS和W代表S和L两个波段的卷积参数，和分别为S和L波段的卷积核初始定条件包括单次采集光谱数据超过阈值范围和多次采样定量反演纤维含量得到的统计方若识别正常，则将数据传输反馈到显示屏以及上传到云端服务器，9.一种便携式纺织品面料多组分纤维成分识别系统，用于实现权利要求1_8任一项所所述红外光源发出的红外光通过所述漫反射腔，使红外光均匀照4式Linux模块，所述嵌入式Linux模块调用已经部署的纺织品面料多组分纤维成分定量模10.根据权利要求9所述的便携式纺织品面料多组分纤维成分识别系统，其特征在于，5别模型对预处理后的红外光谱数据进行识别。6;;v,(j)和v(j)分别表示p和q两个样本在第j个波段上漫反射的归一化强度值，;式中t,和ta分别表示p和q两个样本的纤维将两个波段的红外光谱数据分别作为一维输入，定义不规则形状初始化卷积核和，拼接为一维可变核卷积Conv1d_AK（Arbitra7;所述红外光源发出的红外光通过所述漫反射腔，使红外光均匀照射到纺织品面栅光谱探测阵列。8图5为本发明提供的基于温度和驱动电压关系校准红外光谱传感器的参数关系拟图6为本发明采用两个波段重叠衔接和直接衔接构建识别模型过程中，决定系数准确度。但是由于台间差较大，量产设备预测成分差异超过了国家标准规定的3%（FZ/T[0025]红外光谱传感器组103由两个红外光谱传感器组成，采集红外光的波长范围分别9红外光源102发射的红外光直接入射到红外光谱传感器造成无[0030]光电信号检测模块105将红外光谱传感器组103获取的光信号转换为电信号并传;[0036]温度校准驱动104将红外光谱传感器组103的检测温度反馈到主主控MCU处理器107基于温度与红外光谱传感器驱动电压拟合曲线，通过数模DAC转换实时[0039]模型识别面料纤维成分后，主控MCU对光谱反演识别到的纤维成分数据进行异常信号检测模块105，通过两组红外光谱传感器分别采集波长在1550_1850nm和1750_2150nm的红外光谱数据，步长5nm，每个光谱数据包括142个特征值，其中重复的波长范围1750_[0046]通过设置重叠波长区间（1750_1850nm有助于明确获得的两个波段信息之间的数据集划分采用共生距离算法与交叉验证对混纺织品的光谱数据集进行聚类分;式中J表示光谱数据中的波段特征数量，和v(j)分别表示p和q两个样本;式中t,和ta分别表示p和q两个样本的纤维;测模型1550_1750nm+1750_2150nm或者1550_1850nm+1850_2150nm这两种组合能够实型实现对具有6种的多组分纤维成分面料准确识[0067]如附图4所示，示出了对选取的25个多组分纤维面料样本的原始采样光谱图与通过步骤3预处理后的光谱图，从图中可以看出不同纤维成分的样本在预处理后具有相对稳