基于数据识别的纺织品生产质量预测方法及系统与流程

本发明涉及纺织品生产质量预测，尤其涉及基于数据识别的纺织品生产质量预测方法及系统。

背景技术：

1、随着经济和科技的基于数据识别的纺织品发展，人工成本逐渐增加，纺织行业向自动化、智能化转型成为必然趋势。纺织品的质量是纺织企业的生命线，直接影响到企业的品牌形象和市场竞争力。纺织企业对于生产过程中的质量控制非常重视，需要采取各种措施来确保产品质量达到标准要求。从而提高产品质量的稳定性和可靠性。基于数据识别的纺织品生产质量预测方法及系统通过采集和分析生产过程中的数据，能够及时发现潜在的质量问题并采取措施进行改进。

2、现有技术中，通过检测设备实时监测生产环境、设备和产品质量参数，提取参数中的特征点，找出影响产品质量的主要特征，建立质量预测模型，利用模型进行质量预测和实时监控实现了纺织品生产效率的提高。

3、例如公告号为：cn115409642b的发明专利公告的一种纺织品印花智能制造生产管理系统，包括：通过设置纺织品放置状态监测模块、印花染料使用状态监测模块、成品印花纺织品质量监测模块、纺织数据存储库和生产管理预警端，分析得到纺织品的放置状态所属合理度，印花染料在各工作时间段的使用状态所属稳定系数和成品纺织品的印花综合质量系数，据此对印花纺织品的制造进行生产管理预警。

4、例如公告号为：cn117115147b的发明专利公告的一种基于机器视觉的纺织品检测方法及系统，包括：基于纺织品图像，利用卷积神经网络对图像进行特征提取，生成初步识别图像特征库；通过卷积神经网络、循环神经网络、多光谱图像采集技术、计算机视觉技术和区块链技术等，形成纺织品检测体系，首先利用卷积神经网络和循环神经网络的组合为纺织品瑕疵检测提供了高准确性的基础，多光谱图像采集技术使得隐蔽缺陷能够被更加准确地检测出来，而实时质量控制指令的产生和应用，以及智能缺陷分析。

5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

6、现有技术中，环境对纺织品生产质量有显著影响，过高的温度可能导致某些纤维软化或变形，湿度过高的环境下纤维会吸湿膨胀，影响纤维的强度和弹性；湿度过低时，纤维会变得脆弱，易断裂，温度和湿度的变化会导致纺织品在不同批次间的质量差异，影响产品的一致性和稳定性，存在纺织品生产质量预测的准确性低的问题。

技术实现思路

1、本技术实施例通过提供基于数据识别的纺织品生产质量预测方法及系统，解决了现有技术中纺织品生产质量预测的准确性低的问题，实现了纺织品生产质量预测的准确性的提高。

2、本技术实施例提供了基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，包括以下步骤：s1，通过数据采集设备采集初始纺织品数据并进行预处理得到纺织品数据，所述纺织品数据包括纺织材料种类数据、生产环境数据和传感器数据；s2，根据纺织品数据对纺织品进行性能检测得到质量检测结果，所述性能检测包括温度检测、湿度检测和光照检测，所述温度检测用于分析生产过程中温度对纺织品质量的影响，所述湿度检测用于分析生产过程中湿度对纺织品质量的影响，所述光照检测用于分析生产过程中光照对纺织品质量的影响；s3，根据纺织品数据和质量检测结果进行纺织品生产质量预测得到纺织品预测结果，所述纺织品生产质量预测用于预测纺织品的质量表现。

3、进一步的，所述预处理的具体步骤如下：a1，将初始纺织品数据进行数据清洗得到第一纺织品数据，所述数据清洗包括缺失值填充、异常值处理、重复值去除和噪音数据平滑；a2，将第一纺织品数据进行数据变换得到纺织品数据，所述数据变换包括数据格式转换和单位标准化；a3，将纺织品数据与对应的时间戳进行整合得到纺织品时间序列。

4、进一步的，所述性能检测的具体流程如下：对纺织品进行温度检测获取温度影响数值，根据获取的温度影响数值得到温度序列，所述温度影响数值包括第一拉伸强度、第一纤维直径和第一起球数量；对纺织品进行湿度检测获取湿度影响数值，根据获取的湿度影响数值得到湿度序列，所述湿度影响数值包括第二拉伸强度、第二纤维直径和第二起球数量；对纺织品进行光照检测获取光照影响数值，根据获取的光照影响数值得到光照序列，所述光照影响数值包括第三拉伸强度、第三纤维直径和第三起球数量。

5、进一步的，所述温度序列的具体获取方法如下：在预设时间段内预设时间点通过数据检测设备测量处于温度模拟环境中的纺织品试样的温度影响数值，将温度影响数值与对应的时间戳进行整合得到温度序列，所述温度模拟环境用于模拟预设湿度和预设光照强度下不同温度范围内的纺织品试样的温度检测，所述温度序列包括第一拉伸强度序列、第一纤维直径序列和第一起球数量序列。

6、进一步的，所述湿度序列的具体获取方法如下：在预设时间段内预设时间点通过数据检测设备测量处于湿度模拟环境中的纺织品试样的湿度影响数值，将湿度影响数值与对应的时间戳进行整合得到湿度序列，所述湿度模拟环境用于模拟预设温度和预设光照强度下不同湿度范围内的纺织品试样的湿度检测，所述湿度序列包括纺织品的第二拉伸强度序列、第二纤维直径序列和第二起球数量序列。

7、进一步的，所述光照序列的具体获取方法如下：在预设时间段内预设时间点通过数据检测设备测量处于光照模拟环境中的纺织品试样的光照影响数值，将光照影响数值与对应的时间戳进行整合得到光照序列，所述光照模拟环境用于模拟预设温度和预设湿度下不同光照强度范围内的纺织品试样的光照检测，所述光照序列包括纺织品的第三拉伸强度序列、第三纤维直径序列和第三起球数量序列。

8、进一步的，所述质量检测结果的具体获取方法如下：根据温度序列、湿度序列和光照序列获取拉伸强度系数、纤维直径系数和起球系数，并结合纺织品数据和从预设数据库中检测权重序列获取的检测权重得到质量检测结果，所述检测权重序列包括拉伸强度权重序列、直径权重序列和起球权重序列，所述拉伸强度权重序列为不同种类纺织材料的拉伸强度权重的有序集合，所述直径权重序列为不同种类纺织材料的直径权重的有序集合，所述起球权重序列为不同种类纺织材料的起球权重的有序集合；所述质量检测结果通过以下公式进行计算：

9、；

10、式中，p为纺织品试样的编号，，n为纺织品试样的总数量，i为性能检测的编号，，表示温度检测，表示湿度检测，表示光照检测，表示第p个纺织品试样的第i个性能检测的质量检测结果，表示第p个纺织品试样的拉伸强度权重，表示第p个纺织品试样的直径权重，表示第p个纺织品试样的起球权重，表示第p个纺织品试样的第i个性能检测的拉伸强度系数，表示第p个纺织品试样的第i个性能检测的纤维直径系数，表示第p个纺织品试样的第i个性能检测的起球系数。

11、进一步的，所述检测权重的具体设置步骤如下：b1，将拉伸强度对于纺织材料种类的影响程度按照升序排列，通过纺织材料种类的序号和拉伸强度总权重得到纺织材料的拉伸强度权重；b2，将纤维直径对纺织材料的影响程度按照升序排列，通过纺织材料种类的序号和纤维直径总权重得到纺织材料的纤维直径权重；b3，将起球数量对纺织材料的影响程度按照升序排列，通过纺织材料种类的序号和起球总权重得到纺织材料的起球权重。

12、进一步的，所述纺织品预测结果的具体获取方式如下：从预设数据库中获取参考权重，并结合质量检测结果得到纺织品预测结果，所述参考权重包括温度权重、湿度权重和光照权重；所述纺织品预测结果通过以下公式进行计算：

13、；

14、式中，p为纺织品试样的编号，，n为纺织品试样的总数量，i为性能检测的编号，，表示温度检测，表示湿度检测，表示光照检测，表示第i个性能检测的权重，表示第p个纺织品试样的第i个性能检测的质量检测结果，表示第p个纺织品试样的纺织品预测结果。

15、本技术实施例提供了基于数据识别的纺织品生产质量预测系统，包括：数据采集模块、性能检测模块和质量预测模块；其中，所述数据采集模块用于通过数据采集设备采集初始纺织品数据并进行预处理得到纺织品数据，所述纺织品数据包括纺织材料种类数据、生产环境数据和传感器数据；所述性能检测模块用于根据纺织品数据对纺织品进行性能检测得到质量检测结果，所述性能检测包括温度检测、湿度检测和光照检测，所述温度检测用于分析生产过程中温度对纺织品质量的影响，所述湿度检测用于分析生产过程中湿度对纺织品质量的影响，所述光照检测用于分析生产过程中光照对纺织品质量的影响；所述质量预测模块用于根据纺织品数据和质量检测结果进行纺织品生产质量预测得到纺织品预测结果，所述纺织品生产质量预测用于预测纺织品的质量表现。

16、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

17、1、通过纺织品数据对纺织品进行性能检测得到质量检测结果，并根据纺织品数据和质量检测结果进行纺织品生产质量预测得到纺织品预测结果，从而实现了对环境因素和关键生产参数的量化分析，进而实现了纺织品生产质量预测的准确性的提高，有效解决了现有技术中纺织品生产质量预测的准确性低的问题。

18、2、通过数据检测设备分别测量温度模拟环境、湿度模拟环境和光照模拟环境中的纺织品的拉伸强度、纤维直径和起球数量，并将其与对应的时间戳进行整合得到温度序列、湿度序列和光照序列，从而实现了温度、湿度和光照环境因素对纺织品性能的全面量化评估，进而实现了纺织品的质量检测的准确性的提高。

19、3、通过将初始纺织品数据进行数据清洗得到第一纺织品数据，然后将第一纺织品数据进行数据变换得到纺织品数据，最后将纺织品数据与对应的时间戳进行整合得到纺织品时间序列，从而确保了数据的准确性、完整性和一致性，提高了数据之间的可比性，进而实现了数据质量的提高以及数据分析的效率和准确性的提高。

技术特征：

1.基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述预处理的具体步骤如下：

3.如权利要求1所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述性能检测的具体流程如下：

4.如权利要求3所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述温度序列的具体获取方法如下：

5.如权利要求3所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述湿度序列的具体获取方法如下：

6.如权利要求3所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述光照序列的具体获取方法如下：

7.如权利要求3所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述质量检测结果的具体获取方法如下：

8.如权利要求7所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述检测权重的具体设置步骤如下：

9.如权利要求3所述基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，其特征在于，所述纺织品预测结果的具体获取方式如下：

10.一种基于数据识别的纺织品生产质量预测系统，其特征在于，所述基于数据识别的纺织品生产质量预测系统包括数据采集模块、性能检测模块和质量预测模块；

技术总结
本发明公开了基于数据识别的纺织品生产质量预测方法及系统，涉及纺织品生产质量预测技术领域。该基于数据识别的纺织品生产质量预测方法，包括以下步骤：S1、数据采集和处理；S2、性能检测；S3、纺织品质量预测。本发明通过数据采集设备采集初始纺织品数据并进行预处理得到纺织品数据，然后根据纺织品数据对纺织品进行性能检测得到质量检测结果，最后根据纺织品数据和质量检测结果进行纺织品生产质量预测得到纺织品预测结果，达到了提高纺织品生产质量预测的准确性的效果，解决了现有技术中存在纺织品生产质量预测的准确性低的问题。

技术研发人员：黄一洲
受保护的技术使用者：江苏洁瑞雅纺织品有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5