CN102354368A - 一种用于织物感官性能评价的模式识别体系和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于织物感官性能评价的模式识别体系和方法，包括一喷嘴，所述喷嘴上可放置被测织物，被测织物上方设有压力砝码，所述压力砝码上连接推杆，所述推杆上设置有传感装置，所述传感装置连接一计算机。从织物材料获得能代表感官性能的原始数据，然后利用一种新型计算机模式识别算法对原始数据进行特征分析提取并作物理标定，再用所得结果对该织物完成一定的计算和处理，据此对该织物进行手感评价。该发明可以直接用于测量和评价织物的悬垂性，可以用来测量和评价织物的折皱回复性，还可以用于其它包括纸张及皮革产品等的测试。

Description

一种用于织物感官性能评价的模式识别体系和方法
 
技术领域
本发明涉及一种模式识别方法，具体的涉及一种用于织物感官性能评价的模式识别体系和方法。
背景技术
织物感官性能包括其手感(触觉)和折皱恢复能力和织物悬垂性(视觉)。“织物”这个词在这里是一个总称以代表纤维制成的片状产品。
织物手感早已被视为纤维产品，包括纸，机织和针织面料，无纺布，及其他产品与人体皮肤接触的产品最重要的质量属性之一。目前存在着几个略有不同的织物手感的定义。然而，在一般情况下，织物手感当视为人对织物的触觉反应。这其中涉及不仅是人体与织物，其他生理，心理和社会因素对结果影响极大。这一事实表明织物手感评价过程的复杂性。
通过触觉感知织物质量的重要性是众所周知的。很难想象消费者在店里会不经触摸而购买一块纺织产品。手感较差事实上经常是消费者拒绝购买纺织新产品的一个重要原因。一个著名的例子是合成纤维面料，它在早期由于较差手感而大损形象。任何新纤维或新的纺织产品的成功，很大程度上取决于其手感的好坏。然而，尽管织物手感如此重要，其评估方法到现在为止仍然在很大程度上依赖于人的道接触觉判断。这在很多情况下是不可靠的。此外，纺织科学家已研究证明，织物手感是由于织物的物理特性所引起但至今仍无可道接测量此种物理特性的方法。这主要是由于这样的事实一织物手感基本上是反映整体织物质量，目前尚难清楚定义与其相连的具体织物物理性能。
第一次尝试研究织物手感的现象开始于1926年。由Binns召集具有广泛背景的人群样本以调查不同群体和个人对织物手感的爱好特点。由于织物手感的重要性及工业需求，这方面的研究此后一直活跃。并召开过至少四次大型专题国际会议讨论这一问题(1981年日本;1983年澳大利亚;1985年日本;1988年香港)。
正如Brand所指出的“织物感官性能基本上反应了人的主观喜好，自然应由人来进行主观评估”。然而，这种明显的常识性的做法一旦实施即面临困难，如如何寻找合适的评判员:专家或未经训练的消费者与评判员之间的沟通评估灵敏度的漂移，个人喜好的差别及其影响等。现有共识是对织物手感的可靠感官评价是可能的，但此方法显然不利于纺织产品的快速发展和实用要求。必须为此发展一套测量仪器和评价方法。
Perice 1930年首次提出采用物理测量数据来评估织物手感。从那时起，有过几次试图用仪器测量织物手感的尝试。整个努力在1970年达到高潮，在日本的川端康成和他的同事开发出一种KES-FB系统用于织物手感评价。该系统是由四台仪器组成。每台测量不同的面料力学性能包括拉伸，剪切，弯曲，压缩和表面特性。然后通过多元统计回归分析将所测面料力学性能与日本专家的主观评定结果相联系。由此计算该面料的手感值。该系统未能提供满意的解决方案，主要因为它是基于日本专家的主观评定结果因而无法用于日本以外的国家的面料评估。同时，无法避免主观评估所带来的所有问题。1990年，几位科学家在澳大利亚建立另一台仪器系统，称为FAST系统，基本上是日本KES一FB系统的一个简化版本，因此存在同样的问题。此外，这两个系统测量费时且成本高。
发明内容
鉴于上述情况，有需要发明一种更有效的织物手感评价技术。织物手感评价问题的成功解决，不仅提供一个有效的织物质量评定方法，它也将其他消费类产品的依靠感官评价产品质量的方案，例如，香水嗅觉，食品味觉，枕头的柔软性等。同时进一步揭示物理刺激和生理，心理及社会的反应之间的关系。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：一种用于织物感官性能评价的模式识别体系，其特征在于：包括一喷嘴，所述喷嘴上可放置被测织物，被测织物上方设有压力砝码，所述压力砝码上连接推杆，所述推杆上设置有传感装置，所述传感装置连接一计算机。
    一种用于织物感官性能评价的模式识别方法，包括以下步骤：
步骤1）被测织物先被装到喷嘴上并放好选定的加压法码；
步骤2）由计算机发送一个触发信号到仪器中的电机驱动使推杆向下移动从而推动被测织物通过喷嘴；
步骤3）传感装置从被测织物测得能代表感官性能的原始数据并存储到计算机;
步骤4）计算机执行对数据的特征分析提取并作物理标定;
步骤5）用所得结果对该织物进行计算处理，据此对该织物进行手感评价。
进一步的，步骤1中所述织物材料包括一般纤维制成片状产品例如织物，纸张及皮革产品等。
进一步的，步骤1中所述织物感官性能包括其手感和折皱恢复能力和织物悬垂性。
进一步的，步骤3的具体操作方法为用所得结果对该织物进行指纹式感官性能表征和排序、计算基于加权欧几里德距离的相对手感值以及给出各种具体织物手感分量特征。
本发明的原理如下: 面料样品先被装到喷嘴上并放好选定的加压法码。然后，由计算机发送一个触发信号到仪器中的电机驱动使传感杆向下移动从而推动面料样品通过喷嘴以完成测量过程。所受阻力由传感器经数据采集系统存储到计算机。该力-位移曲线绘制在计算机屏幕上并存储。
测试开始时，计算机发送一个信号触发电机驱动系统。然后电机驱动器传感杆推动面料样品通过喷嘴，所受阻力由传感器经数据采集系统存储到计算机。
在测试过程中，通过喷嘴的面料样品经历了一个复杂的低应力变形过程包括拉伸，剪切，弯曲，以及摩擦。由于此变形过程与面料在用手掌作手感评价时的变形过程一致并将与织物手感的相关信息由一个载荷-位移曲线所反映。如果能将所有织物手感的相关信息从其对应曲线提取并分析则能够对织物手感进行有效的识别，分类和评定。
每一个收集的曲线以一组N维的数组X存人计算机。它包含了曲线中所有织物手感的信息：
X=(X 1 ，X 2 ,…X N )
在此N维数据中存在信息冗余或相关。
Karhunen一Loeve变换是用来完成所谓特征选择。通过消除冗余数据并浓缩有用的信息该变换将高维数组X浓缩成另一数组F以降低维数。
F=XR=(F 1 ，F 2 ，…F P )
这里R是由X数组的协方差阵啪勺前P个特征向量组成。
由于消除冗余并浓缩有用信息，变换后所得的F数组具有如下特点。F数组维数较X数组显著降低P< N。数据量大幅减少无冗余数据且无任何重大信息损失。在本系统中N>100，经过统计分析确定P=8。
剩下的问题是，因为N维数组X(原始数组)中每个数据的物理意义代表面料样品在测试过程中每点所承受的变形力或织物的变形特性。我们也需确定变换后所得的P维数组F(性能数组)中每个数据的物理意义或所代表的织物的手感特性。相关分析被用于识别P=8个织物性能特点的物理意义，其中包括织物硬挺度，柔软度，和表面光滑度等，这些选定特性已被证明是相互正交或不相关的。换句话说，他们各自反映了织物手感的不同方面。
对应于单个性能F;可计算其在反映总体信息的相对重要性
Figure 582984DEST_PATH_IMAGE002
其中trV是X的协方差矩阵V的迹，Ci是对应Fi的特征值。Wi实际上是性能Fi在代表织物性能总体的权重或重要性。
一旦每个性能的权重已知，对于两块面料F1和F2
和
可定义两者之间的加权的欧几里德距离:
Figure 684430DEST_PATH_IMAGE008
    这里，RHV (1,2)称为织物Fi与户之间的相对手感值。可用于织物手感的计算和评估。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、该发明可以直接用于测量和评价织物的悬垂性；
2、该发明可以用来测量和评价织物的折皱回复性；
3、该发明可以用于其它包括纸张及皮革产品等的测试。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1示出了本发明测量部分结构示意图。
图中标号说明：1、喷嘴，2、压力砝码，3、推杆，4、窗安装置，5、被测织物，6、计算机。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。
参见图1所示，一种用于织物感官性能评价的模式识别体系，包括一喷嘴1，所述喷嘴1上可放置被测织物5，被测织物5上方设有压力砝码2，所述压力砝码2上连接推杆3，所述推杆3上设置有传感装置4，所述传感装置4连接一计算机6。
进一步的，一种用于织物感官性能评价的模式识别方法，包括以下步骤：
步骤1）被测织物先被装到喷嘴上并放好选定的加压法码；
步骤2）由计算机发送一个触发信号到仪器中的电机驱动使推杆向下移动从而推动被测织物通过喷嘴；
步骤3）传感装置从被测织物测得能代表感官性能的原始数据并存储到计算机;
步骤4）计算机执行对数据的特征分析提取并作物理标定;
步骤5）用所得结果对该织物进行计算处理，据此对该织物进行手感评价。
进一步的，步骤1中所述被测织物包括一般纤维制成片状产品例如织物，纸张及皮革产品等。
进一步的，步骤1中所述织物感官性能包括其手感和折皱恢复能力和织物悬垂性。
进一步的，步骤3的具体操作方法为用所得结果对该织物进行指纹式感官性能表征和排序、计算基于加权欧几里德距离的相对手感值以及给出各种具体织物手感分量特征。

Claims (5)

1.一种用于织物感官性能评价的模式识别体系，其特征在于：包括一喷嘴（1），所述喷嘴（1）上可放置被测织物（5），被测织物（5）上方设有压力砝码（2），所述压力砝码（2）上连接推杆（3），所述推杆（3）上设置有传感装置（4），所述传感装置（4）连接一计算机（6）。
2.一种用于织物感官性能评价的模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1）被测织物先被装到喷嘴上并放好选定的加压法码；
步骤2）由计算机发送一个触发信号到仪器中的电机驱动使推杆向下移动从而推动被测织物通过喷嘴；
步骤3）传感装置从被测织物测得能代表感官性能的原始数据并存储到计算机;
步骤4）计算机执行对数据的特征分析提取并作物理标定;
步骤5）用所得结果对该织物进行计算处理，据此对该织物进行手感评价。
3.根据权利要求2所述的用于织物感官性能评价的模式识别方法，其特征在于：步骤1中所述被测织物包括一般纤维制成片状产品例如织物，纸张及皮革产品等。
4.根据权利要求2所述的用于织物感官性能评价的模式识别方法，其特征在于：步骤1中所述织物感官性能包括其手感、折皱恢复能力和织物悬垂性。
5.根据权利要求2所述的用于织物感官性能评价的模式识别方法，其特征在于：步骤3的具体操作方法为用所得结果对该织物进行指纹式感官性能表征和排序、计算基于加权欧几里德距离的相对手感值以及给出各种具体织物手感分量特征。
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