摘要：在实际面料设计和质量检测过程中,人工检测面料密度通常需要耗费大量的时间与人力资源,效率十分低下。为了解决这一问题,提出一种基于深度学习的面料密度回归预测方法。首先,基于迁移学习在改进后的VGG19上进行训练,在卷积层后面加入自适应平均池化层使输入图像大小不受限制,在全连接层加入SVD矩阵分解来减少计算时间。其次,删除分类层,将全连接层的输出作为最终模型的输出结果。在训练过程中,选用均方差损失函数,以某纺织企业提供的面料为数据集,进行对比实验和结果分析。结果表明:提出的方法相较于传统方法更加智能化,其面料密度计算误差约为5%,准确率为95.5%,具有一定的可行性。

摘要：设计一种罗布麻与棉混纺织物的染整生产工艺,并探讨染整加工后混纺针织物的色泽、手感、规格、色牢度,并进行抗菌性能、远红外性能测试。结果表明,加工后的混纺织物色泽均匀、手感光滑、规格稳定性及各项色牢度均符合国标服装用针织品要求;罗布麻与棉混纺面料对金黄色葡萄球菌、大肠杆菌和白色念珠菌的抑菌率分别为>99.0%、99.0%和79.0%;远红外测试结果表明,罗布麻与棉混纺织物的远红外发射率为0.94,远红外辐射温升为2.3℃。