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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

    纺织服装业全球价值链参与率的比较

    陈永康郝淑丽
    67-73页
    查看更多>>摘要:为了测度全球主要经济体在纺织服装业全球价值链的参与程度及分析中国纺织服装业在其中所处的地位,利用亚洲开发银行多区域投入产出表数据,采用基于生产的和基于贸易的全球价值链参与率测度方法对2010-2020 年间的 54 个主要经济体进行测算,并对结果进行国别比较分析.结果表明:中国纺织服装业全球价值链前向参与率排名落后于欧美发达经济体,后向参与率小于多数发展中经济体,但纺织服装业全球价值链前向参与率大于后向参与率,位于全球价值链相对上游位置.文章可为中国纺织服装业相关政策的制定提供参考.

    纺织服装业全球价值链前向参与率后向参与率

    模板机缝制过程的织物压缩滑动力学性能研究

    周寅桂顺马作浩张成俊...
    74-80页
    查看更多>>摘要:针对使用模板机进行服装生产依赖聚氯乙烯(PVC)材质服装模板,不适用于小批量定制服装生产的问题,提出应用于模板机的万向球组代替缝纫模板的通用缝制方法,通过织物与万向球之间的相对滑动实现待缝纫布料的固定,减小自动缝制对模板的依赖,适用于各种类型服装的定制生产.为研究织物在万向球挤压下的自动缝纫性能,选择 20 种不同材料参数与编织工艺的织物进行拉压性能测试,建立缝纫机针穿刺织物缝纫力模型,通过理论分析与实验验证得到满足缝纫要求的织物的压缩率与织物纤维体积含量的关系式,为不同布料进行模板缝纫时的万向球挤压深度提供参考.

    服装缝纫模板机万向球织物压缩

    基于快速鲁棒模糊C有序均值聚类的苗族服饰图像分割算法

    陈阳黄成泉雷欢彭家磊...
    81-89页
    查看更多>>摘要:苗族服饰图像具有绣线纹理复杂、色彩形状多样等特征,针对模糊 C有序均值(Fuzzy C-Ordered-Means,FCOM)聚类算法在进行苗族服饰图像分割时,存在耗时长、分割效果不理想的问题,提出了一种快速鲁棒模糊C有序均值聚类算法.在FCOM算法基础上加入了竞争学习的思想,通过构造新的隶属度约束函数,对像素点进行更加强制清晰的划分,提高图像像素定位的准确性,从而加快算法的收敛速度.结果表明,本文算法在图像分割过程中能有效地降低异常值的影响,获得更加准确的分割结果.该算法在Jaccard相似系数、分割精度、Dice相似系数、模糊划分系数及模糊划分熵等性能方面均优于其他几种模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法,且分割时间与迭代次数也优于FCOM算法.

    苗族图像分割聚类算法模糊C有序均值竞争学习鲁棒性

    基于改进ShuffleNetV2的男西服领型识别与分类模型

    郑攀庹武魏新桥高雅昆...
    90-97页
    查看更多>>摘要:针对男西服领型款式识别分类效果不佳的问题,提出一种基于改进ShuffleNetV2 的识别与分类模型.首先收集男西服样本图像,建立包含 9 类男西服领型的样本库;其次以ShuffleNetV2 模型为基础,引入 CBAM 注意力机制、H-Swish 激活函数来增强模型特征提取能力,有效防止神经元坏死;另外利用迁移学习的方法再次增强模型的特征提取能力,提高模型的识别适应性和识别精度;最后对样本库数据集进行数据增强后开始训练验证.实验结果对比表明,本文的改进模型可以实现对男西服领型的有效识别和分类,平均准确率达到 92.82%.本文为解决男西服领型识别与分类困难等问题提供了有效的解决方案,对服装定制行业的分类识别具有借鉴意义.

    男西服领型ShuffleNetV2CBAMH-Swish迁移学习

    基于Transformer网络特征融合的色纺织物图像检索

    沈佳忱袁理廖海斌王闵...
    98-102页
    查看更多>>摘要:针对单一特征难以准确描述色纺织物图像颜色和纹理的复杂性和各向异性,提出了基于Transformer网络特征融合的色纺织物图像检索算法.首先,利用卷积神经网络模型提取色纺织物图像的高级语义信息;然后,利用Transformer网络融合图像的三阶颜色矩特征,充分利用色纺织物图像的"高级语义信息"和"浅层图像信息"的互补性进行图像检索.采用了 14 种不同类型的色纺织物样本图像进行检索,该系统的平均Top-10 查全率与准确率mAP值分别达到了 98.35%和 89.25%,相较于融合注意力机制的单一网络模型,检索Top-10 的查全率和mAP值均有提升.

    色纺织物图像检索Transformer网络特征融合

    基于改进YOLOv7网络的织物疵点检测

    石玉文林富生宋志峰余联庆...
    103-110页
    查看更多>>摘要:针对传统的目标检测方法不能平衡检测精度、预测速度和轻量级部署模型、实时疵点检测,提出一种改进YOLOv7 网络的轻量化检测模型.首先在主干网络引入轻量级卷积Ghost conv,在保证检测精度的同时降低网络参数量,提高对织物疵点的检测效率;其次添加CBAM注意力机制抑制无用信息,增强特征提取能力;最后在回归损失函数处引入新度量方法α-SIoU替换IoU,加速损失函数的自由度,提高网络模型的精确度.实验表明:该检测模型的准确率P达到 96.27%,平均精度mAP值为 83.84%,模型大小仅为 19.10 MB,有效平衡了疵点检测的准确性、实时性与轻量级部署的问题.

    疵点检测YOLOv7轻量化CBAM注意力机制Ghostconv卷积α-SIoU

    采绒季节对驼绒纤维品质性状的影响

    杜鹏昊刘羽薛梅夏鑫...
    111-116页
    查看更多>>摘要:为了探究季节性因素对驼绒纤维品质性状的影响,对其在春季脱毛时期和秋季新毛长成时期 2 个重要节点进行实验,对 204 峰来自同一牧场、相同饲养条件的周岁棕色母驼进行 2 次采样,获得春季和秋季共 408 袋驼绒样品,测试纤维的长度、直径和强伸性能,分析和比对春秋两季驼绒样品的频率分布情况、表面微观形貌和品质性状.结果发现,驼绒纤维的春季平均纤维长度极显著高于秋季(P<0.001),春季平均纤维直径极显著高于秋季(P<0.001),春季直径变异系数显著高于秋季(P<0.05);驼绒纤维春季断裂强度极显著低于秋季(P<0.001),春季断裂强力极显著低于秋季(P<0.001),春季断裂伸长极显著高于秋季(P<0.001),春季断裂伸长率极显著高于秋季(P<0.001),春季初始模量极显著低于秋季(P<0.001).

    驼绒纤维季节性因素频率分布品质性状表面形貌

    山羊绒与土种绵羊毛底绒及其改性纤维在显微镜下的鉴别

    苏玥侯锋李丽李海波...
    117-123页
    查看更多>>摘要:针对山羊绒和土种绵羊毛底绒都由鳞片层、皮质层组成,在纺织服装中应用较为广泛,且难以辨别的现状,以山羊绒、土种绵羊毛底绒及其改性纤维为研究对象,采用光学显微镜法重点分析了 2 种纤维在显微镜下的纵向形态和鳞片外观.研究结果表明,山羊绒和土种绵羊毛底绒在显微镜下的形态存在一定的交叉区间,改性后的土种绵羊毛底绒形态有明显变化,增大了视觉上的交叉,可能与山羊绒混淆.该研究为在显微镜下更准确地鉴别山羊绒与土种绵羊毛底绒提供图片参考,并总结显微镜下的鉴别纤维经验.

    山羊绒土种绵羊毛底绒光学显微镜法纤维交叉空间

    基于染色示踪法的平面口罩泄漏点检测

    琚钦涵杨森孙启龙龙啸云...
    124-130页
    查看更多>>摘要:针对目前平面口罩密合性检测只能评价其泄漏程度,无法准确标记口罩泄漏点的问题,设计了一种基于染色示踪法的口罩泄漏点检测装置,使用染色示踪剂在口罩内部产生可视化标记,通过单因素变量法探究头模尺寸、颗粒物直径、染料配比、呼吸频率、呼吸流量等因素对检测结果的影响,得出结论:头模尺寸为中号,颗粒物直径为 0.15 μm,染料体积配比(染料∶水)为 6∶4,呼吸频率为 20 次/min,呼吸流量为 550 mL/次,仓内颗粒物质量浓度约为 0.3~0.5 mg/m3 时,口罩泄漏点位置较为明显;超细颗粒物泄漏区域主要集中在鼻梁、脸颊、颧骨以及下巴等处;基于染色示踪法的口罩泄漏点检测可以更为直观、准确地标记出口罩泄漏点位置,为企业对口罩进行优化设计提供参考依据,具有一定的应用推广价值.

    平面口罩密合性染料示踪泄漏点

    纺织品图案数字化生成方法的应用现状分析

    秦晓文肖爱民
    131-142页
    查看更多>>摘要:为探索当前纺织品图案数字化生成方法技术融合与创新的可能性,把握产业发展趋势和未来研究方向,基于CiteSpace可视化知识图谱、文献科学计量、文献阅读、对比实验的研究方法,按照计算机图形学中图形与图像处理的概念,对纺织品图案数字化生成方法进行了分类、梳理及分析;以新疆柯尔克孜族纺织品图案为对象,使用不同的人工智能图像生成系统和大语言模型对生成的纺织图案进行对比分析;整理了目前利用人工智能图像生成技术设计纺织品图案存在的问题和原因.利用图形法、图像法以及人工智能图像生成技术等融合性、创新性生成纺织品图案是目前研究的热点;而人工智能生成图像技术应用于纺织品图案生成及其下游细分领域存在主流大模型无法理解相关领域专业知识、表现差的问题,还有待深入研究.

    纺织品图案数字化生成方法可视化知识图谱文献计量人工智能生成图像技术