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申请/专利权人：南通易阳科技有限公司

摘要：本发明公开了一种纺织面料生产用质检管理系统，涉及纺织面料生产技术领域，该系统包括智能检测模块，所述智能检测模块将量子点传感器技术与人工智能图像识别技术相结合，实现对纺织面料质量的全方位检测，本发明通过融合量子点传感器技术与人工智能图像识别技术，以及针对不同面料设置特定质检配置，显著提高了质检的准确性，减少了误判和漏判，确保产品质量达标，同时实时反馈系统的建立实现了对生产过程的实时控制和优化，能及时调整生产设备参数，保证产品质量稳定，提高生产效率，通过VRAR质检软件的开发提供了沉浸式质检体验，使质检人员能更直观地查看面料瑕疵，软件的自动识别功能还能提供检测标准和处理方法，提高了质检效率和准确性。

主权项：1.一种纺织面料生产用质检管理系统，其特征在于，该系统包括智能检测模块，所述智能检测模块将量子点传感器技术与人工智能图像识别技术相结合，实现对纺织面料质量的全方位检测；所述量子点传感器用于检测纺织面料的微观结构，包括但不限于纤维分子排列和结晶度，设面料样本的量子点传感器检测信号强度为，纤维分子排列参数为和结晶度参数为，则检测结果函数，其中，和的确定方式如下：收集大量不同类型的标准面料样本，通过对这些样本进行量子点传感器检测，得到对应的信号强度，纤维分子排列参数和结晶度参数，然后利用回归分析算法，以实际的面料质量评估结果为目标值，对和进行优化求解，使得函数的输出结果与实际质量评估结果的误差最小化，具体的回归分析算法可以采用最小二乘法，通过最小化误差的平方和来确定最优的参数值；所述人工智能图像识别技术用于分析面料的宏观外观，包括但不限于颜色、纹理和图案，通过深度学习图像识别算法，对输入的面料图像进行特征提取和分类，从而识别出面料的宏观特征，在特征提取过程中，可以使用卷积神经网络（CNN）来自动学习图像的特征，然后通过全连接层进行分类；在智能检测过程中，将量子点传感器的微观检测结果与人工智能图像识别的宏观检测结果进行关联，建立关联模型，其中，为人工智能图像识别结果参数，和的确定方式与和类似，通过收集大量标准面料样本，以综合质量评估结果为目标值，利用回归分析算法进行优化求解，使得关联模型的输出结果能够准确反映面料的实际质量，通过这种方式，实现对纺织面料质量的全面准确检测，并将检测结果实时反馈给生产设备，以便对生产过程进行实时控制和优化。

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