消費者選購服裝等紡織品，往往**要看產品標簽標示的各類纖維含量。但這些纖維含量如何測定？測定準確度如何？許多人未必完全知曉。令人高興的是，隨著廣東省標準化協會團體標準《紡織品纖維含量測定人工智能識別法》的發布實施，紡織品纖維測定正走向智能化自動化而變得更加準確和便捷。

　　該團標由廣東省標準化協會提出并歸口，廣州檢驗檢測認證集團有限公司聯合全國多家知名服裝企業共同起草，2020年10月23日正式發布實施。專家組評審認為，該團標應用科技創新成果，把人工智能技術融入紡織品纖維測定，推動紡織品纖維測定走向智能化自動化，標志著紡織品纖維測定技術水平的提升。

　　纖維含量事關織物質量

　　紡織品面料所含纖維種類以及所占百分比從根本上影響織物的各方面性能，是影響織物質量、檔次和價格的重要因素，為消費者和生產者所重視和關注。世界各國有關紡織品標簽的法律法規和標準化文件，幾乎都要求在紡織品標簽上標示纖維成分含量信息。因此，纖維成分含量是紡織品檢測中的一個重要項目，是企業生產、銷售和流通管理的重要依據，也是行政機關進行紡織品質量監管的重要內容之一。

　　多年來，纖維成分含量檢測主要采用化學法和物理法兩類方法。其中化學法是利用纖維在化學試劑中溶解性能的差別進行定量，其測試過程需要用大量的化學試劑，需要配備專業的化學實驗室，對人員操作技術要求嚴格，且由于需要大量使用強酸強堿等化學試劑，對檢驗人員的身體健康有危害，且產生廢液對環境保護不利；物理法則是根據纖維在顯微鏡下形態的區別分類進行人工測量計算而定量，其效率相對較低，且其準確度在一定程度上依靠操作人員的操作技術水平和經驗。近年來，科研人員進行大量的新的纖維測定技術研究。廣州檢驗檢測認證集團有限公司自2018年便開始探索采用人工智能識別法進行纖維測定，積累了大量數據和經驗并取得了良好效果。他們根據科研、標準化、成果轉化“三同步”的原則，成立標準編制小組，對技術研究成果進行總結和固化，在原有基礎上進一步進行新的專題實驗和研究，并查閱參考國內外相關文獻，合理吸納國內外相關研究成果和聽取各方意見，《紡織品纖維含量測定人工智能識別法》便應運而生。

　　融入人工智能識別技術

　　該團標的基本原理是，采用光學顯微鏡放大織物所含纖維并自動采集纖維圖像，利用人工智能識別技術辨別各類纖維，采用圖像處理及數據分析處理技術測量纖維直徑(或面積)和根數，從而判定出纖維各種類和計算出其含量。

　　根據這一原理，該標準規定了人工智能測定操作所需要配備的儀器和工具，測試前的取樣、預處理和制樣環節的操作、纖維定性及人工智能識別纖維模型的選擇，測試程序則包括樣品測試、結果計算、結果分析、監控和試驗報告的編制要求等，規定詳細明了，具有很強的可操作性和適用性。其中，關鍵環節之一的纖維定性及人工智能識別纖維模型選擇，明確規定必須達到國家有關標準的要求，確保把近年來取得突破的先進的AI、自動化圖像處理技術融入、運用到檢測中。

　　帶來準確率和效率的提升

　　據查，國內外此前未有纖維測定人工智能識別法的技術標準，該標準填補了國內外標準的一項空白。標準列出了纖維自動識別和測量分析方法的評價參數，包括驗證標準誤差、相關性、一致性程度、檢測值的精密度、驗證的顯著度差異等五項核心技術指標，要求與國家相關標準相一致。但實測結果各項指標均優于國家標準水平。如驗證標準誤差，國家相關標準規定≤3.0%，實測結果驗證：棉/萊賽爾為1.96%，棉/粘纖為1.90%，粘纖/萊賽爾為1.97%；相關性方面，國家相關標準要求≥90%，實測結果均達99%以上；一致性程度，國家相關標準要求≥95%，實測結果均超過此數。同時，隨著數據的積累，實測數據的相關評價參數將得到進一步的優化。這些核心技術指標表明，該標準技術先進性明顯。同時，與傳統的化學法和物理法相比，人工智能識別法檢測效率提升，每組檢測耗時從傳統方法的1~2h甚至半天縮短為0.5h以內，測試結果從基于大數據的分析計算得到，既使檢測人員從繁重的重復性勞動中解脫出來，又解決檢測不受人員狀態、經驗和技術水平等人為因素影響的問題。人工智能識別法不使用強酸強堿化學試劑，更符合環保和職業健康要求。行內人士認為，這一技術進步，體現了檢驗檢測領域在解決“檢得出、檢得準、檢得好”要求上取得一項可喜進展。

　　附：主要起草單位名稱

　　廣州檢驗檢測認證集團有限公司

　　羅萊生活科技股份有限公司

　　安徽卡兒菲特服飾有限公司

　　浙江森馬服飾股份有限公司

　　廣東省標準化協會

　　金利來(中國)有限公司廣州分公司

　　深圳匯駿服裝有限公司

　　廣州廣檢紡織服裝服飾檢測研究院有限公司

　　廣東海華實業投資有限公司

　　東莞市以純集團有限公司

　　利郎(中國)有限公司

　　福建七匹狼實業股份有限公司

　　九牧王股份有限公司