《纺织品纤维含量测定人工智能识别法》团体标准发布

消费者选购服装等纺织品，往往先要看产品标签标示的各类纤维含量。但如何测定这些纤维含量及其准确度，许多人未必完全知晓。近日，随着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》的发布实施，标志着纺织品纤维测试正逐步走向智能化自动化，且变得更加准确与便捷。

该团体标准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，且于2020年10月23日正式发布实施。专家组评审认为，该团体标准应用科技创新成果，把人工智能技术融入纺织品纤维测定，推动纺织品纤维测定走向智能化自动化，标志着纺织品纤维测定技术水平的提升。

该团体标准的基本原理是：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，从而判定出纤维的各种类及计算出其含量。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、运用到检测中。

据查，国内外此前并未有纤维测定人工智能识别法的技术标准，该标准的制定填补了国内外的空白。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5项核心技术指标，虽然要求与国家相关标准相一致，但实测各项指标结果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%，实测结果为棉∕莱赛尔为1.96%、棉∕黏纤为1.90%、黏纤∕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。同时，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。这些核心技术指标表明，该标准的技术先进性比较明显。此外，与传统的化学法和物理法相比，人工智能识别法检测效率提升，每组检测耗时从传统方法的1～2 h，甚至半天，缩短为0.5 h内，测试结果从基于大数据的分析计算得到，既使检测人员从繁重的重复性劳动中解脱出来，又解决了检测不受人员状态、经验和技术水平等人为因素影响的问题。人工智能识别法并不需要使用强酸强碱等化学试剂，更符合环保和职业健康安全要求。行内人士认为，这一技术进步，体现了检验检测领域在解决“检得出、检得准、检得好”要求上取得一项可喜进展。