本文通过对全自动菌落计数仪的技术参数、准确度、精密度、重现性等进行试验,以探究其是否满足纺织品中菌落总数的计数要求.采用一次性平皿的倾注法,测试样品中的细菌菌落总数和真菌菌落总数,分别用目测法和仪器法进行菌落计数,对结果进行配对T检验分析可知,在95％置信区间P值大于0.05,在统计学上无显著性差异.全自动菌落计数仪的检测结果偏差10％的符合率约为90％,精密度平均偏差为1.26％,重现性偏差为0.80％,在日常纺织产品微生物检测中具有一定的推广价值.

文章简述了人工智能的发展历程,介绍了人工智能在纺织品检测领域的应用现状,详细分析了目前人工智能技术在纺织品检测领域中比较成熟的几个实际应用案例,以期为后续研究者提供一些有益参考,为人工智能在纺织品检测领域的应用提供广阔前景.

为了更好地了解人工智能技术在麻棉纤维定性定量鉴别过程中的应用研究情况.总结了近年来麻棉纤维的鉴定过程,包括纤维图像采集、纤维图像预处理、特征值提取和纤维识别技术,尤其是基于人工智能技术的麻棉鉴定自动检测技术在检测领域的研究进展.人工智能技术为实现麻棉纤检鉴定的自动化提供了实际参考.最后提出人工智能技术目前存在的不足,认为人工智能技术要加大对图像识别领域的研究.

文章针对传统纤维含量显微镜测定法存在的弊端,提出了AI横截面自动检测仪的原理,即通过图像采集、语义分割等方法对单根纤维横截面进行分割生成蒙版图,根据蒙版图计算每种纤维的平均横截面面积,进而分析其含量;通过选择代表性试样开展实验,结果显示,AI横截面自动测试仪测得的纤维含量与传统人工测试相比最大误差在3％以内,测试时间由人工测试的50 min缩短到仪器测试的5 min.AI检测方法结果稳定,消除了人为误差,具有明显的优越性,可用于纺织品纤维含量的检测.

总结了纺织品异味的来源及危害,概述了纺织品异味的主观和客观检测方法,分析了嗅觉法,气相色谱质谱法和电子鼻技术的优缺点,并对纺织品异味的去除方法进行了简要概括.

针对毛绒玩具检测过程中存在的问题,对我国毛绒玩具检测标准现状进行分析.通过对以往检测标准进行分析,提出当前检测过程中存在的不足之处.根据国标中对于色牢度范围的划定,对传统毛绒玩具的检测范围进行一定的拓展.通过与以往检测标准进行对比,结果表明:以往检测标准不能完全覆盖实际使用情况,耐唾液、耐摩擦、耐皂洗这三个色牢度指标未纳入评价体系内,通过拓展检测范围,毛绒玩具的检测更加具有权威性.

针对原子吸收石墨炉法测定纺织品中镍元素存在的严重基体干扰的问题,采用抗坏血酸联合钯元素作为基体改进剂,确定最佳测试条件.试验结果显示:最高灰化温度至1600℃时,吸光度与镍元素浓度线性关系良好,相关性系数达0.9994,镍元素定性检出限为1.93μg/L,定量检出限为6.42μg/L,加标回收率达93％以上.此方法灵敏度高,可用于纺织品总可萃取镍含量的测定.

为了让服装企业更好的理解和执行GB/T 22700-2016《水洗整理服装》,对比新版标准与GB/T 22700-2008《水洗整理服装》的内容,分析新旧标准的差异,指出服装企业在执行新标准时需要注意的问题,同时提出建议.

参加能力验证和实验室间比对是对检测结果进行质量控制的常用方法之一,其目的和作用是:可以确定实验室具有某些特定的检测能力,可以了解到新的检测方法的有效性和可比性,有助于增加客户对实验室的信任,提高实验室的知名度.

为了更好地理解和执行FZ/T 81006-2017《牛仔服装》,对比新版标准与FZ/T 81006-2007 《牛仔服装》的内容,从适用范围、术语和定义、外观质量要求和理化性能要求等方面分析新旧标准的差异,指出在执行新标准时需要注意的问题,同时提出建议.