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基于近红外光谱和深度学习算法的羊毛混纺废旧纺织品定性分析
被引量:
2
1
作者
邱迅
刘媛媛
+6 位作者
郭晟材
刘冬志
王翀
刘俊
徐淑华
杨莉
龚龑
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023年第1期91-98,共8页
从废旧纺织品中回收羊毛纤维并重新制成羊毛纱线或其他羊毛纺织品是一种经济又环保的废旧纺织品回收方式。为了实现废旧纺织品中羊毛纤维开环或闭环的机械回收,需要使用分拣设备和分类算法对不同羊毛纤维含量的废旧纺织品进行自动分拣...
从废旧纺织品中回收羊毛纤维并重新制成羊毛纱线或其他羊毛纺织品是一种经济又环保的废旧纺织品回收方式。为了实现废旧纺织品中羊毛纤维开环或闭环的机械回收,需要使用分拣设备和分类算法对不同羊毛纤维含量的废旧纺织品进行自动分拣。为了完成自动分拣,使用近红外光谱仪对不同混纺比例的羊毛废旧纺织品进行扫描,获得对应废旧纺织品近红外光谱的数据集。对数据集进行预处理后,采用深度学习算法对数据进行建模,并对获得的模型进行测试,以验证其准确率和效率,结果证明该模型在废旧纺织品的近红外光谱数据集上有良好的准确率。
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关键词
近红外光谱
深度学习
卷积神经网络
废旧纺织品
回收
羊毛
回收
定性分析
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职称材料
离心—双气浮工艺处理洗毛废水
2
作者
方海均
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期31-32,共2页
介绍了用离心—双气浮工艺处理洗毛废水的工程情况及处理结果 ,出水各项指标均达到 GB8978- 1 996三级标准 ,符合绍兴市截污工程进管网要求。通过回收羊毛脂 ,既有效地降低了后续污水处理的难度 ,又实现了变“废”为“宝”,取得了环境...
介绍了用离心—双气浮工艺处理洗毛废水的工程情况及处理结果 ,出水各项指标均达到 GB8978- 1 996三级标准 ,符合绍兴市截污工程进管网要求。通过回收羊毛脂 ,既有效地降低了后续污水处理的难度 ,又实现了变“废”为“宝”,取得了环境效益与经济效益的统一。
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关键词
毛纺
洗毛废水
离心法
双气浮
工艺
羊毛
脂
回收
下载PDF
职称材料
题名
基于近红外光谱和深度学习算法的羊毛混纺废旧纺织品定性分析
被引量:
2
1
作者
邱迅
刘媛媛
郭晟材
刘冬志
王翀
刘俊
徐淑华
杨莉
龚龑
机构
新疆大学纺织与服装学院
北京服装学院材料设计与工程学院
天津九光科技发展责任有限公司
新疆环疆绿源环保科技有限公司
乌鲁木齐海关
新疆如意纺织服装有限公司
新疆如意时尚服装有限公司
塔里木大学机械电气化工程学院
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023年第1期91-98,共8页
基金
新疆维吾尔自治区重大科技计划项目(2020A03002-4)
新疆生产建设兵团科技攻关计划项目(2019AB014)。
文摘
从废旧纺织品中回收羊毛纤维并重新制成羊毛纱线或其他羊毛纺织品是一种经济又环保的废旧纺织品回收方式。为了实现废旧纺织品中羊毛纤维开环或闭环的机械回收,需要使用分拣设备和分类算法对不同羊毛纤维含量的废旧纺织品进行自动分拣。为了完成自动分拣,使用近红外光谱仪对不同混纺比例的羊毛废旧纺织品进行扫描,获得对应废旧纺织品近红外光谱的数据集。对数据集进行预处理后,采用深度学习算法对数据进行建模,并对获得的模型进行测试,以验证其准确率和效率,结果证明该模型在废旧纺织品的近红外光谱数据集上有良好的准确率。
关键词
近红外光谱
深度学习
卷积神经网络
废旧纺织品
回收
羊毛
回收
定性分析
Keywords
near infrared spectroscopy
deep learning
wool recovery
textile waste recycling
qualitative analysis
分类号
TS102.311 [轻工技术与工程—纺织工程]
O657.3 [轻工技术与工程—纺织科学与工程]
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职称材料
题名
离心—双气浮工艺处理洗毛废水
2
作者
方海均
机构
绍兴市环境保护科学设计研究院
出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2000年第6期31-32,共2页
文摘
介绍了用离心—双气浮工艺处理洗毛废水的工程情况及处理结果 ,出水各项指标均达到 GB8978- 1 996三级标准 ,符合绍兴市截污工程进管网要求。通过回收羊毛脂 ,既有效地降低了后续污水处理的难度 ,又实现了变“废”为“宝”,取得了环境效益与经济效益的统一。
关键词
毛纺
洗毛废水
离心法
双气浮
工艺
羊毛
脂
回收
分类号
X79 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近红外光谱和深度学习算法的羊毛混纺废旧纺织品定性分析
邱迅
刘媛媛
郭晟材
刘冬志
王翀
刘俊
徐淑华
杨莉
龚龑
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2023
2
下载PDF
职称材料
2
离心—双气浮工艺处理洗毛废水
方海均
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2000
0
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职称材料
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