In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie (AI), inclusief technologieën zoals machine -perceptie, machine learning en machine -denken, lokaal toegepast in bepaalde gebieden van de textielindustrie, het bereiken van initiële vooruitgang en het opzetten van een solide basis. In het bijzonder zijn in de afgelopen twee jaar een reeks ontwikkelingen en toepassingen uitgevoerd op gebieden zoals intelligente productie, wat aanzienlijke aandacht trekt.
1. Intelligente productie
AI -technologie bevordert de ontwikkeling van nieuwe modellen, methoden en systemen in intelligente productie. Het is een kerntechnologie en het meest gebruikte gebied voor intelligente textielproductie. Deze gebieden omvatten productieprocesfunctie -extractie, optimalisatie van productieproces, productieplanning en -planning, algoritmen voor apparatuurplanning, optimalisatie en controle van productieproces, kwaliteitsinspectie en beheer, intelligente integratie van productieactiviteiten en afhandeling, en foutenlocatie en diagnose van apparatuur. Opmerkelijke resultaten zijn bereikt op gebieden zoals herkenning van productkenmerken, kwaliteitsinspectie en productielogistiek.
In huidige textiel intelligente productieprojecten ontbreken intelligente functies zoals kennisverwerving, kennisbasisconstructie, diep leren en geoptimaliseerde beslissing - ontbreken nog steeds. Deze functies vereisen verdere ontwikkeling in de volgende fase. Voortbouwend op automatisering, digitalisering en netwerken, moeten we het niveau van intelligentie verhogen om echt intelligente productie te bereiken.
II. Textielanalyse en ontwerp
In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentietechnologie toegepast op textielontwerp, identificatie en analyse van stofdefect, evaluatie van de stofprestaties, classificatie van katoenonzuiging en beoordeling, pilling -beoordeling en de opname van kleurstofopname. Het kan ook worden gebruikt om verschillende textieleigenschappen te analyseren en te voorspellen, zoals ademendheid, rimpelweerstand en slijtvastheid. Het gebruik van machine -visie en technologieën voor machine learning bijvoorbeeld om defecten, kleurverschillen, patronen en pillen in gedrukte en gekleurde stoffen te detecteren en te analyseren, kan bijvoorbeeld lang - staande technische problemen overwinnen en de identificatie- en analysecapaciteiten aanzienlijk verbeteren.
In de volgende fase zal kunstmatige intelligentietechnologie worden geïntroduceerd in textielontwerpsystemen, waardoor ze logisch redeneren en besluit - maken om mogelijkheden te maken. Gedreven door computers, afhankelijk van kennisbases en autonome leersystemen, zullen ze een groot aantal ontwerpvoorbeelden, ervaring en richtlijnen integreren en de reikwijdte van exploratie continu beperken op basis van ontwerpdoelen om de gewenste ontwerpresultaten te bereiken.
Iii. Trendonderzoek
Op basis van de enorme hoeveelheid gegevens die momenteel online zijn verzameld, heeft kunstmatige intelligentietechnologie een groot potentieel voor ontwikkeling op het gebied van textiel- en kledingmodetrends. Door bijvoorbeeld enorme hoeveelheden foto's te analyseren met computer vision en beeldverwerkingstechnologie, kunnen de voorkeurskleuren, patronen en stijlen van gebruikers snel worden opgehaald. Bijvoorbeeld, op basis van kleurvoorkeuren van consumentenkleding en consumptiegewoonten, kunnen de kleuren die vaak door verschillende leeftijdsgroepen worden gedragen, worden geanalyseerd, waarbij verschillende populaire kleuren worden samengevat. In termen van trendvoorspelling zal de toepassing van kunstmatige intelligentietechnologie aanzienlijk beter presteren dan de huidige modelleringsmethoden. Niet alleen zal het veel complexe problemen nauwkeurig oplossen, het wordt ook een ideaal hulpmiddel voor de volgende fase van innovatie in textiel- en kledingmode.
IV. Expertsystemen
De "overzicht voor wetenschappelijke en technologische vooruitgang in de textielindustrie tijdens de 12e vijf {- jaarplan" stelde de toepassing van kunstmatige intelligentietechnologie voor om deskundige systemen voor de textielindustrie en een textiel macro -economische beslissing -} te ondersteunen bij het maken van ondersteuningssysteem. Werk is al uitgevoerd op de industrie en het bedrijfsniveau op gebieden zoals procesontwerp, kwaliteitsbeheer, enterprise diagnostiek en textielkennis, en er is enige ervaring opgedaan. In de komende jaren, met de bredere toepassing van methoden voor machine learning, zullen expertsystemen een belangrijk onderdeel zijn van kunstmatige intelligentietoepassingen in de textielindustrie. Ze zullen de kennis en ervaring van experts uit de industrie bundelen, een schat aan informatie en technologieën bijwerken en bijwerken, belangrijke problemen aanpakken in het ontwerp van textielproducten, processen, grondstoffen, productie en apparatuur en effectieve ondersteuning bieden voor gerelateerde beslissing -.
