Омский государственный технический университет совместно с испанской IT-компанией Senstile (Бильбао) работают над созданием технического решения, позволяющего осуществлять идентификацию и выбор текстильных материалов онлайн по цифровым двойникам. Это стало особенно актуально в период пандемии, когда появились проблемы с пересылкой образцов тканей, были приостановлены международные выставки, ограничены личные контакты.
В состав рабочей группы по реализации проекта «Формирование обучающей выборки для создания цифровых двойников текстильных материалов» вошла основатель компании Senstile Жанна Найманханова. В дальнейшем планируется привлечение к исследованию студентов в рамках дисциплины «Проектная деятельность».
Для исследования требуется разработка комплекса устройств в виде сенсоров, способных «считывать» нужную информацию в виде характеристик или признаков с физических образцов материалов. Устройство должно уметь выбирать и интерпретировать считанные признаки, преобразуя их в формат цифрового двойника материала. Он представляет собой копию материала, которая содержит информацию о его характеристиках — цвете, составе, строении и другом.
Разработчиками проведен предварительный эксперимент, который показал, что сенсор успешно может распознать цвет, рисунок и геометрические характеристики материала, а разработанный алгоритм — построить 3D-модель и провести кластеризацию объектов. Для решения задачи распознавания материала используется машинное обучение, которое позволяет алгоритму научиться распознавать шаблоны, делать прогнозы и многое другое. Для решения этой задачи было отобрано 250 образцов различных текстильных материалов, отличающихся способом получения, сырьевым составом и строением.
«Работа по идентификации, прогнозированию отдельных свойств материалов ведется давно разными научно-исследовательскими коллективами, но полноценного цифрового двойника, содержащего информацию обо всех характеристиках материала, пока не создано. Проведенный нами анализ образцов показал, что практически все свойства текстиля зависят от его вида и сырьевого состава, показателей строения, поэтому мы определили следующие признаки распознавания материала: вид материала, переплетение, поверхностная плотность, толщина, сырьевой состав и вид нити. Полученные данные необходимы для идентификации материала и обучения модели. Идентифицирующие признаки будут использованы и для будущих исследований свойств материалов. Также будет определено, какие конкретно признаки и насколько точно сможет сенсор считывать, как алгоритм проклассифицирует материалы», — говорит заведующая кафедрой «Конструирование и технологии изделий легкой промышленности» ОмГТУ Маргарита Чижик.
Проект инициирован испанской компанией Senstile и поддержан региональным правительством города Бильбао и Европейским комитетом.
Источник: РИА Сибирь