今天（23日），广东省标准化协会团体标准《纺织品纤维含量测定人工智能识别法》正式发布实施，意味着纺织品纤维测定正走向智能化、自动化，也更加准确和便捷。
纤维含量事关织物质量
纺织品面料所含纤维种类及含量是影响织物质量、档次和价格的重要因素，这也是消费者和生产者最为关注的。世界各国有关纺织品标签的法律法规和标准化文件，几乎都要求在标签上标示纤维成分含量信息。
因此，纤维成分含量是纺织品检测中的一个重要项目，是企业生产、销售和流通管理的重要依据，也是行政机关进行纺织品质量监管的重要内容之一。
多年来，纤维成分含量检测主要采用化学法和物理法两类方法。但这两类检测方法的效率及准确率均受检测环境及人为因素影响较大。为了突破这些限制，近年来，科研人员进行大量的新的纤维测定技术研究。自2018年开始，广州检验检测认证集团有限公司探索采用人工智能识别法进行纤维测定，积累了大量数据和经验，取得了良好效果。他们根据科研、标准化、成果转化“三同步”的原则，成立标准编制小组，对技术研究成果进行总结和固化，在原有基础上进一步进行新的专题实验和研究，并查阅参考国内外相关文献，合理吸纳国内外相关研究成果和听取各方意见，《纺织品纤维含量测定人工智能识别法》应运而生。
“团标”正式发布实施。（通讯员供图）
融入人工智能识别技术
该团标的基本原理是采用光学显微镜放大织物所含纤维，并自动采集纤维图像，利用人工智能识别技术辨别各类纤维，采用图像处理及数据分析处理技术测量纤维直径（或面积）和根数，从而判定出纤维各种类和计算出其含量。
根据这一原理，该标准规定了人工智能测定操作所需要配备的仪器和工具，测试前的取样、预处理和制样环节的操作、纤维定性及人工智能识别纤维模型的选择，测试程序则包括样品测试、结果计算、结果分析、监控和试验报告的编制要求等。规定详细明了，具有很强的可操作性和适用性。其中，关键环节之一的纤维定性及人工智能识别纤维模型选择，明确规定必须达到国家有关标准的要求，确保把近年来取得突破的先进的AI、自动化图像处理技术融入和运用到检测中。
准确率和效率大幅提升
据了解，国内外此前未有纤维测定人工智能识别法的技术标准，该标准填补了这项空白。
标准列出了纤维自动识别和测量分析方法的评价参数，包括验证标准误差、相关性、一致性程度、检测值的精密度、验证的显著度差异等五项核心技术指标，要求与国家相关标准相一致，且实测结果各项指标均优于国家标准水平。例如验证标准误差，国家相关标准规定≤3.0%，实测结果验证：棉/莱赛尔为1.96%,棉/粘纤为1.90%，粘纤/莱赛尔为1.97%；相关性方面，国家相关标准要求≥90%，实测结果均达99%以上；一致性程度，国家相关标准要求≥95%，实测结果均超过此数。随着数据的积累，实测数据的相关评价参数将得到进一步的优化。
同时，与传统的化学法和物理法相比，检测耗时从传统方法的1~2h甚至半天缩短为0.5h以内，人工智能识别法检测效率大幅提升。此外，人工智能识别法受人为因素影响较小，且不使用强酸强碱化学试剂，更符合环保和职业健康要求。业内人士认为，这一技术的进步，体现了检验检测领域在解决“检得出、检得准、检得好”要求上取得了可喜的进展。
据了解，该团标由广东省标准化协会提出并归口，广州检验检测认证集团有限公司联合全国多家知名服装企业共同起草。
