Назад

Цифровой сервис для идентификации и прогнозирования свойств текстильных материалов

Идея или концепция
Искусственный интеллект
Технологии машинного обучения и когнитивные технологии
TechNet
WearNet
Омская область
Омский государственный технический университет
Цифровой профиль команды

Описание проекта

В России к безопасности текстильных материалов (ТМ), особенно используемым для изготовления одежды для детей и подростков, предъявляются достаточно высокие требования, обязательные для всех субъектов, реализующих продукцию на территории стран ЕврАзЭС и установленные в ТР ТС. Веерные исследования, проводимые АНО Роскачество и Роспотребнадзором, выявляют значительный процент изделий несоответствующих требованиям безопасности и имеющих недостоверную маркировку. По качеству изделий также имеются существенные нарекания.

Традиционно для оценки качества и безопасности материалов проводятся трудоемкие, ресурсозатратные экспериментальные исследования. В производственных условиях это практически нереализуемо, требуется время, физические образцы материалов, испытательное оборудование, опытные эксперты. Не во всех даже крупных городах имеются испытательные лаборатории, приходится посылать образцы в другие города, что влечет дополнительные временные и финансовые затраты. Проблема усугубляется слабой развитостью отечественного текстильного рынка, необходимостью покупки материалов в других странах без гарантии качества, переходом и ростом покупок в онлайн формате.

Предлагаемое решение - цифровой онлайн сервис (ЦОС), реализующий оригинальную авторскую методику идентификации характеристик и прогнозирования свойств ТМ и позволяющий:

    - без проведения испытаний и разрушения материала быстро и просто определить вид, характеристики структуры, сырьевой состав ТМ,

    - спрогнозировать значения показателей качества и безопасности;

    - оценить соответствие ТМ нормативным требованиям, установленным в технических регламентах Таможенного союза, ГОСТах;

    - рекомендовать области его применения (условия эксплуатации, возрастная группа потребителя, слой одежды и пр.);

    - создать банк данных исследованных ТМ. 

    Для работы пользователю не потребуется специальных знаний в области текстильного и швейного материаловедения.

    Поиск аналогов и продуктов, решающих схожие задачи показал:

    - в России есть испытательные лаборатории, оказывающие услуги по оценке качества и безопасности физических образцов текстильных материалов и изделий;

    - в мире ведутся разработки по созданию цифровых двойников ТМ, прогнозированию их свойств;

    - готовых и распространяемых цифровых аналогов нет.

    На данный момент:

    • Разработан алгоритм построения цифровой модели ТМ.
    • Подготовлена выборка и идет обучение нейросети по распознаванию характеристик и прогнозированию свойств ТМ.
    • Получен прототип ЦОС, способный прогнозировать значения отдельных показателей ТМ (жесткость, драпируемость, воздухопоницаемость).

    План дальнейшей работы:

    • Продолжить обучение нейросети по идентификации и прогнозированию свойств ТМ.
    • Разработать модуль сопоставления полученных прогнозных показателей с нормативными требованиями и формирования рекомендаций по целевому использованию материалов.
    • Создать базу знаний для хранения накопленного опыта исследований различных ТМ и их подбора для решения целевых задач.
    • Провести серию испытаний совместно с индустриальными партнерами (швейные фабрики, магазины детской одежды и т. д.).
    • Зарегистрировать результаты интеллектуальной деятельности (оригинальная методика и цифровой сервис).
    • Разработать модуль визуализации поведения материала в статике и динамике. 

    Потенциальные пользователи ЦОС:

    - предприятия легкой промышленности: текстильные, швейные, трикотажные производства;
    - предприятия сферы услуг (торговли и бытового обслуживания): ателье по пошиву и ремонту одежды, оптовые и розничные магазины одежды, тканей, маркетплейсы;
    - разработчики программ для 2D и 3D проектирования одежды в виде модуля, учитывающего характеристики и свойства ТМ;

    - покупатели и потребители текстиля и одежды,  ЦС ориентирован не только на отраслевые предприятия, но и на широкие массы населения, например, для оперативного тестирования детской одежды непосредственно во время ее покупки с помощью мобильных устройств.

    Мировые тенденции: локализация известных мировых производителей одежды ближе к месту реализации изделий и цифровизация производства и реализации продукции также способствуют росту востребованности разрабатываемого цифрового онлайн сервиса.

    Вследствие наличия достаточного большого количества потенциальных пользователей, высокой стоимости испытаний физических образцов материалов и изделий, возможности оценки показателей свойств неразрушающим методом и даже онлайн у проекта хорошие перспективы коммерциализации. 

    Онлайн-сервис будет доступен для пользователей в двух вариантах:
    - запуск через браузер на ПК пользователя или мобильном устройстве без скачивания и установки (требуется доступ к сети Интернет);
    - запуск мобильного приложения (требуется предварительное скачивание и установка приложения).
    Планируется продажа подключения к цифровому сервису (с пробным бесплатным периодом) с оплатой либо за определенный период или за количество исследований (пакеты на 1, 5, 10, 100 исследований и т.д.).

    Проект выполняется на базе кафедр ОмГТУ: Конструирование, технология изделий легкой промышленности и Прикладная математика и фундаментальная информатика. Команда проекта располагает следующими ресурсами:

    1. Специалисты с необходимыми компетенциями.
    2. Оборудование и программное обеспечение для разработки цифрового онлайн сервиса.
    3. Испытательное оборудование и средства измерения для исследования ТМ.
    4. Современные ТМ разных производителей, структур, сырьевого состава и т.д. 
    5. Оригинальная авторская методика по идентификации характеристик и прогнозированию свойств ТМ.

Презентации

Достижения

Участник отбора Архипелага 2022 Участник отбора Архипелага 2022
Участник акселератора Архипелага 2022 Участник акселератора Архипелага 2022
Трек: Мода
Участник акселератора ПУТП 2022

Команда

Наставники

Контакты

НАВЕРХ