随机须丛影像法纤维长度测量系统的光信号分析理论和基础算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51673036
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0304.通用高分子材料
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

During the “Twelfth Five-Year Plan” period, hundreds of millions of Yuan was spend on importing fiber length measuring instruments, each set of which cost more than one million, and the domestic imitations of these instruments have a higher market share. The applicants have invented an innovative method for measuring the fiber length distribution based on transmission images of the random dual-beards, and any electromechanical device for arranging the fiber ends in sample is not needed in this method but demanded in the common instruments. The new method can reduce the cost and enhance the accuracy and functionality of the measurement. However, there are several issues which need to be solved to promote the practical application of this method. Firstly, the relative mass distribution was calculated from the transmission images of fiber beards by a new built optical model, which is based on the light scattering, reflection and absorption effects of the fiber assemblies. Secondly, the complete length distribution information of the fibers was extracted from the dual-beards, using a special hierarchical model to avoid the differential operation which will magnify the measurement errors. Thirdly, a pioneering parameter, the Floating Fiber Content in the drafting zone, will be predicted in quantity. This parameter is more applicable than the current length distribution curves and parameters, and can optimize the raw material matching and process design. Supported by this project, the new instrument will be developed in the near future, as an economical, rapid and accurate way for fiber length measurement.
“十二五”期间,我国进口纤维长度测试仪耗资数亿元,每套百万元以上,国产仿造仪器的市场份额更大。申请人发明了基于随机须丛透光图像测量纤维长度分布的全新方法,可省去现有仪器制作一端平齐须丛的机电装置,大幅度降低仪器成本,并具有更高精确度和功能,有望成为中国原创的更新换代仪器。本项目研究构建这类新测试系统亟需的纤维透光信号分析理论、长度分布曲线和新增功能纺纱浮游纤维预测的计算方法。国际首次全面考虑并妥善处理了纤维对光线的散射、反射、吸收作用,建立起纤维堆砌材料相对质量分布的光学计算模型。针对双端随机须丛特点提出逐步分离模型,避开放大“噪声”的微分运算求得完整准确的纤维长度分布。国际首次定量预测出所测纤维纺纱时的罗拉握持须丛线密度曲线和浮游纤维含量,可替代试纺优化原料设计和工艺设计,成为纺纱领域比现有测量结果更具应用价值的仪器新功能。本项目成果结合申请团队的原有基础,可迅速实施新测量系统产业化。

结项摘要

项目负责人发明了一种更新换代的纤维长度测试方法——随机须丛影像法,可具备成本低、精度高等优势。为研发使用该方法的新型仪器,本项目主要研究新测试法所需的光信号分析理论和基础算法:(1) 考虑光反射、散射和吸收的须丛质量分布计算方法;(2) 短绒率及长度分布曲线的新算法;(3) 纺纱罗拉握持纤维的须丛曲线和浮游纤维量的预测。.按计划完成了全部研究内容,主要研究论文30余篇,专著一本,会议报告1次,会议论文多篇;发明专利10项,期中7项已获授权;制定中英文国家标准一项;成果技术转移1项。.实现了全部预定研究目标:“本项目成果与申请团队原有研究成果组合,形成一套完善的纤维长度测量新理论和方法体系,包括制造原理、检测信号分析、长度特征曲线与指标计算方法,为我国自主知识产权的全新测量系统的产业化奠定理论基础”。.本项目不但完善了新测试方法的理论体系,而且超预期实现了成果应用:(1)采用本项目成果研制的羊毛长度测试仪被行业认可,正在制定中英文国家标准《毛型纤维长度测量法 随机须丛影像法》的任务, 标准号为20193338-T-424;(2)2020年5月中标获得中国纤维质量监测中心研制“分梳绒长度检测设备”项目(项目编号:20CNIC01-5108;经费66.8万元),有望替代现行国标GB18267-2013(山羊绒)中的手排长度测试法。本项目成果还可推动纺纱工艺和原料混配设计由经验型设计进步到定量的科学设计。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(10)
A novel method and parameters for evaluating thermal sensation of textile
纺织品热感评价的新方法及参数
  • DOI:
    10.1016/j.ijthermalsci.2019.105994
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    International Journal of Thermal Sciences
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Tu Lexi;Hua Shen;Fumei Wang
  • 通讯作者:
    Fumei Wang
纤维层面密度的光学新算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    东华大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴美琴;王府梅
  • 通讯作者:
    王府梅
Measurement of short fiber contents in raw cotton using dual-beard images
利用双须图像测定原棉中短纤维含量
  • DOI:
    10.1177/0040517516673333
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    TEXTILE RESEARCH JOURNAL
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Jin, Jingye;Xu, Bugao;Wang, Fumei
  • 通讯作者:
    Wang, Fumei
Research on planar frequency selective fabrics with Jerusalem-shaped units
耶路撒冷形单元平面选频织物的研究
  • DOI:
    10.1177/0040517516685279
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
    Textile Research Journal
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Fuwang Guan;Fumei Wang
  • 通讯作者:
    Fumei Wang
随机须丛影像法测试羊毛长度的制样方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    毛纺科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈雪飞;王府梅
  • 通讯作者:
    王府梅

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其他文献

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并列型复合纤维的自卷曲结构与弹性力学行为
  • 批准号:
    50973015
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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