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期刊信息/Journal information
毛纺科技
毛纺科技

高惠芳

月刊

1003-1456

mfkj333@sina.com

010-65913844；65008693；65078673

100025

北京朝阳区延静里中街3号主楼603室

毛纺科技/Journal Wool Textile Journal北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1973年，是毛纺织行业唯一的全国性专业中文核心技术刊物，全国科技核心期刊。主要报导毛纺织、毛针织、染整及相关专业的学术论文、科研报告和成果、新工艺、新设备、新产品的开发，引进设备的消化吸收，企业的技术经济分和质量管理等内容。
正式出版
收录年代

    数字化转型背景下中国纺织服装企业运营效率评价

    郑通张立杰
    77-83页
    查看更多>>摘要：为进一步提升中国纺织服装企业运营效率,选取2018-2022 年中国54 家纺织服装上市企业作为研究对象,基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)理论,构建数字化转型背景下中国纺织服装企业运营效率评价指标体系,运用DEA相关模型,从静态和动态 2 个角度分析企业运营效率.静态分析结果表明:2018-2022 年样本企业的综合效率平均值在0.700～0.800 之间,未来仍有较大进步空间;综合效率有效的企业数量在8～14 家,说明大多数企业运营效率处于DEA无效状态;规模收益递增的企业数量由 4 家增加至 11 家,说明投入产出比下降的企业数量增加.样本企业动态分析结果表明:全要素生产率指数的平均值大于 1,说明企业运营效率总体处于有效状态;全要素生产率指数大于 1 的企业数量占比为 61.1%,说明大多数企业运营效率处于进步状态;技术进步由 1.019 连续下降至 0.968,说明企业技术进步速度降低.未来企业应重视数字化人才与技术的投入,改善运营制度,提高运营效率.

    数字化转型纺织服装企业运营效率数据包络分析全要素生产率

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    基于投入产出模型的中国纺织服装业波及效果分析

    刘红亮黄昕月冯复平
    84-90页
    查看更多>>摘要：为了探究中国纺织服装业的发展现况及其波及效果,采用国家统计局最新公开的中国 2012、2015、2017、2018、2020 年 5 年的投入产出表,通过投入产出模型进行实证分析.研究结果显示:中国纺织服装业具有生产原材料的性质,属于高中间投入率、低附加值产业、中间产品型产业部门,且对其他产业部门的影响力较大,对国民经济的拉动作用较为明显;纺织服装业产业部门发生变化时,对与其关联较密切的产业部门的拉动效应较高,但是其他部门变化对中国纺织服装业的促进作用比较小.对此,建议中国纺织服装业抓住机遇进行产业升级,增强产业关联,提高产品附加值,打造属于自己的品牌,促进产业发展.

    中国纺织服装业投入产出发展现状波及效果影响力

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    面向嵌入式设备部署的轻量化织物瑕疵检测算法

    赵洋刘雪枫赵锦程苗佳龙...
    91-99页
    查看更多>>摘要：针对现有织物瑕疵检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的嵌入式设备上的问题,提出一种基于 YOLOv5s 改进的轻量化织物瑕疵检测算法 SSPY(ShuffleNetv2-S,SimAM-S,Pruning-P,YOLOv5s-Y).首先,主干特征提取网络采用ShuffleNetv2 网络,实现模型的轻量化.在主干网络和小目标检测层引入SimAM无参注意力机制,在不增加额外参数量的情况下增强算法的特征提取能力.通过结合稀疏训练评价特征提取层中卷积核的重要性进行剪枝的方法,进一步实现模型压缩.最后,将SSPY算法部署到瑞芯微RK3568平台上,完成织物瑕疵实时检测算法在嵌入式设备上的部署.在织物瑕疵数据集上进行多组对比实验.实验结果表明,SSPY与YOLOv5s相比,平均精度均值mAP值提升了 0.8%,参数量下降了 80.3%.将SSPY部署在RK3568上,检测速度可达 49 FPS,满足了织物瑕疵检测算法在工业应用中实时性、嵌入式设备部署等需求.

    瑕疵检测SSPY轻量化注意力机制嵌入式设备部署

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    基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法

    于光许张富宇
    100-106页
    查看更多>>摘要：复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高.针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法.采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别.结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到 0.9 以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强.

    改进Res-UNet网络织物表面瑕疵图像采集预处理图像识别

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    基于Transformer网络特征融合的色纺织物颜色表征模型

    吴心如袁理王闵郭旻...
    107-115页
    查看更多>>摘要：针对色纺织物特有的呈色结构以及常用单一颜色测量工具导致的数据特征局限的问题,基于Transformer网络建立多源异构数据融合颜色表征模型.从分光计数据与图像数据中分别提取光谱特征与纹理特征,使用Transformer网络融合多源异构数据特征,充分利用其互补特性,有效完备地表征色纺织物颜色信息.结果表明,本文构建的颜色表征模型能够对在较大变化范围内的染色纤维质量配比差异和由于染色纤维表面不均匀分布的颜色变化进行有效表征;在分光光度仪 6、10 和 25 mm测量孔径下,融合特征差异与纤维配比差异的相关系数均高于 85%;相较于单一光谱特征和单一图像特征,本文方法的相关系数提升 10%以上,具有理想的鲁棒性.

    色纺织物颜色表征多源异构数据特征融合Transformer网络

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    基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法

    白雪曹涵颖
    116-121页
    查看更多>>摘要：针对现有服装款式图廓特征识别方法存在特征识别技术复杂和识别精度不高的问题,提出基于注意力卷积神经网络的服装款式图廓特征识别方法.首先,采用数据增强方法对服装款式图廓类型标签进行分类;其次,通过损失函数计算并确定图廓特征分布梯度;然后,通过卷积神经网络构建特征识别模型;最后,引入注意力机制模块识别服装款式图廓特征.验证结果表明:与基于改进Resnet34 和基于改进边缘检测算法的服装款式识别方法比,本文方法始终具有较高的复杂图廓识别精准度,对连衣裙款式样衣的图廓识别精准度可达 99.1%,外套、裤子、短袖的款式均能达到 90%以上.本文方法的识别效果精准有效,可推广于现实中服装款式图廓特征的识别.

    注意力机制卷积神经网络服装款式图廓特征识别方法

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    基于标识解析的机采棉质量数据追溯方法

    路程孙文磊常赛科财音宝音...
    122-130页
    查看更多>>摘要：机采棉加工检验环节作为农业和工业数据交汇的关键节点,其数据来源不一且类型多样,无法及时有效对存在质量问题的机采棉数据进行溯源与根因分析.为实现机采棉产品全流程质量信息溯源,以机采棉加工检测过程为研究对象,设计了一种基于标识解析的棉花加工环节业务模型;并构建了基于标识的元数据映射关系结构化数据溯源方法;然后,将数据仓库中的各种棉花数据表全量导入元数据管理平台,支持通过Hive语句构造、增量同步等手段存储全量信息表和字段的元数据结构映射关系;最后,采用聚合查询方法并保留表与字段间的血缘结构,有效地对元数据库中业务模型的数据进行搜索与查询,帮助数据分析人员快速定位到问题数据的来源和加工检测过程.

    标识解析元数据机采棉数据溯源血缘分析

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    基于CycleGAN的风格迁移系统设计与实践

    田明鑫席阳
    131-140页
    查看更多>>摘要：针对现有风格迁移系统使用VGG16/VGG19 或传统的纹理模仿导致的使用复杂和效率低下的问题,意在制作一个用户友好的、性能较强的、可互动性高的基于深度学习的风格迁移原型系统,以更好地普及大众使用及专业艺术领域创意创作.以印象主义风格为例,运用CycleGAN采用SSIM指标及用户主观评价进行效果衡量,结果表明,相比传统的VGG19 均有不同幅度的提升,测试组最低提升 29.33%,最高提升 153.52%.此外,针对用户端开发了一个风格迁移原型系统,用户可以通过简单易用的界面实现手绘作品和上传图像的印象主义风格迁移.系统展示效果和用户体验得到了优化,并获得了用户积极的反馈,表明该系统在提升用户审美认识和计算机辅助设计领域具有巨大的潜力,可为未来审美教育和艺术创作提供新的思路.

    风格迁移CycleGAN深度学习系统设计原型系统

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    基于拉曼光谱数据增强的纺织纤维定性分析

    武天福赵慧杨光贾丽霞...
    141-146页
    查看更多>>摘要：废旧纺织品的组分鉴别存在人力成本高、鉴别效率低的问题,基于拉曼光谱的机器学习快速鉴别方法是解决这一难题的潜在方案.然而,机器学习方法通常需要大量的数据进行训练,为了降低数据采集成本并提高在小样本拉曼光谱数据集下模型对纺织纤维的分类准确率,提出了一种拉曼光谱数据增强方法.该方法在预处理后的5 种纺织纤维拉曼光谱数据集上,通过规定皮尔逊相关系数结合信噪比公式进行噪声叠加,并使用Dirichlet分布进行线性组合的数据增强.结果表明,在经过数据增强后SVMpoly 模型在 10 轮 2 折交叉验证平均准确率达到了92.4%,相较于原始拉曼光谱数据集提高了 68.2%.该数据增强方法能够在扩充数据集的同时丰富样本的多样性,从而提高模型的分类性能.

    纺织纤维拉曼光谱数据增强定性分析

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    适应性服装的发展现状与趋势

    金倩唐颖胡玥莹
    147-154页
    查看更多>>摘要：为探究服装的适应性设计方法及发展趋势,首先分析了服装的适应性设计理念,即需要考虑人体形态特征及穿着需求的适应性,主要包括身材适应性、性别适应性、心理适应性以及行为适应性;其次整理了适应性服装相关的设计案例,将现阶段适应性服装设计的发展现状归纳为:基于穿着便利性、基于特定环境及功能需求和基于服装结构适体性的适应性设计;最后从款式结构方面梳理了服装的适应性设计方法,包括调节式、拆卸式和打开式.研究结果表明,未来的适应性服装将围绕延长服装生命周期、适用于多场景穿戴、提升服装便利性、采用功能舒适性服装面料和环保可再生服装面料的方向发展.文章为适应性服装设计提供了一定的理论参考价值.

    适应性服装适应性服装面料设计方法功能服装结构适体性

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