异性纤维含量等级评价模型的构建

发布时间：2020-04-14 22:21

【摘要】：纺织行业“十三五”规划提出进一步开展智能化纺织检测和挖掘数据进行评定决策研究,而异性纤维含量是考核棉花质量的重要指标之一。课题以数字处理技术为手段,开展异性纤维含量检测和等级评价研究。重点研究异纤含量等级特征参数的选取,分析关联度,优化参数,研究异纤含量等级参数之间的关系,推导异纤含量评价模型。本文针对异性纤维含量重量指标存在的单一性、不全面性、不准确性的问题,提出多指标异性纤维含量等级评定参数体系。分析棉花成纱工序,异性纤维的种类,异性纤维含量和纱疵模型,以及异性纤维性质和含量关系,获得异性纤维的含量指标参数,确定异性纤维含量检测和等级评价含量指标。根据提出的多种含量指标信息的特性,进行指标元素之间关联度分析。采用基于遗传算法和Johnson算法的粗集理论算法对指标体系空间进行降维处理,提出直径、长度、面积、重量、韧性、染色性的指标体系。以国标中规定的四个含量等级,对指标取值区间进行等级划分。根据极大熵法对指标取值区间进行初始化分,提出利用多因素优选法进行区间边界的调整,确立每种指标的等级区间。针对异性纤维含量人工检测效率低,误差大等问题,本文提出减法聚类、模糊聚类算法、有效性函数的集成算法实现异性纤维含量等级快速在线检测。将减法聚类选取异纤含量的聚类中心作为模糊聚类算法的输入,确定模糊聚类算法迭代过程;依据选取的评价算法,将含量指标权重融入模糊聚类算法中,由目标函数得出权重的迭代公式,确定实际和评价方法的权重;评价的结果采用有效性指标进行合理判断;为了避免模糊聚类算法陷入局部最优解,提出竞争学习原则,优化算法中的模糊划分策略,提高收敛速度和准确性,通过与模糊综合评价方法对比实验结果,误差率相差5%,验证了异性纤维含量等级评价模型的正确性。基于信息融合的异性纤维含量等级评价研究可提高异性纤维含量等级精度,提高异性纤维含量检测和评定数字化和智能化,还可应用于纺织行业相关领域,具有较高的理论和应用价值。
【图文】：

的定义解释。世界棉花贸易组织称其为纤维性外来杂质（ｆｉｂｒｏｕｓ邋ｅｘｔｒａｎｅｏｕｓ逡逑ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ），比如生活中常见的异性纤维包括头发、化学纤维、丝麻、丙纶丝逡逑等１２）。如图１－１所示：逡逑图１－１棉花中的异性纤维逡逑Ｆｉｇ．邋１－１邋Ｆｏｒｅｉｇｎ邋ｆｉｂｅｒ邋ｉｎ邋ｃｏｔｔｏｎ逡逑由于异性纤维种类较多，经过开棉处理后数量大量增加，会导致纺纱机械运逡逑转困难，降低机器寿命；带有异纤的原棉纺纱时，也会导致条干不均匀、纱线断逡逑头率增加，布面产生外观疵点色差，使纺织物质量降低，削弱了我国出口棉花及逡逑棉制品的国际竞争力，，所以国内外纺织行业很多科研院所、高校、企业进行了异逡逑１逡逑

逑３１邋Ｉ逡逑图２－１头发图像及其显微结构逦图２－２羊毛图像及其品微结构逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｈａｉｒ邋ｉｍａｇｅ邋ａｎｄ邋ｉｔｓ邋ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逦Ｆｉｇ．２－２邋Ｗｏｏｌ邋ｉｍａｇｅ邋ａｎｄ邋ｉｔｓ邋ｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ逡逑３、
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TS102.211

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本文编号：2627773