抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法 |
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| 申请号 | CN202311750309.8 | 申请日 | 2023-12-19 | 公开(公告)号 | CN117684309A | 公开(公告)日 | 2024-03-12 |
| 申请人 | 杭州道贤智能科技有限责任公司; | 发明人 | 陈海建; | ||||
| 摘要 | 本 发明 公开了一种抗菌除 醛 除臭 纺织面料 的生产方法，其包括：S1、 棉 纤维 预先浸泡含有 硅 藻土粉体的 水 溶液，再与 硅藻土 纤维混合以得到混合后棉纤维；S2、将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；S3、将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，S4、将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室。这样，可以确保抗菌除醛除臭纺织面料的 质量 和性能，从而提高产品的品质和一致性。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法，包括：棉纤维预先浸泡含有硅藻土粉体的水溶液，再与硅藻土纤维混合以得到混合后棉纤维；将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室，其特征在于，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，还包括：对所述第二腔室进行智能温度控制的步骤； |
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| 说明书全文 | 抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法技术领域[0001] 本发明涉及智能化纺织面料技术领域，尤其涉及一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法。 背景技术[0003] 专利CN112962196B公开了一种硅藻土家纺面料，其将硅藻土纤维应用到纺织面料上，从而获得功能面料。为了确保面料在干燥过程中的温度控制精确和稳定，在实际进行面料生产的过程中，通常需要设定固定的温度值来控制干燥过程中的温度。但这种温控方式存在一些问题，例如，随着生产的进行，一些参数的变化可能会导致面料的收缩、变形或损坏。固定温度控制无法根据面料的状态实时调整温度，可能造成过热或过冷，从而影响产品的品质。 [0004] 因此，期待一种优化的抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法。 发明内容[0005] 本发明实施例提供一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法，其包括：S1、棉纤维预先浸泡含有硅藻土粉体的水溶液，再与硅藻土纤维混合以得到混合后棉纤维；S2、将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；S3、将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，S4、将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室。这样，可以确保抗菌除醛除臭纺织面料的质量和性能，从而提高产品的品质和一致性。 [0006] 本发明实施例还提供了一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法，其包括：棉纤维预先浸泡含有硅藻土粉体的水溶液，再与硅藻土纤维混合以得到混合后棉纤维；将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室，其特征在于，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，还包括：对所述第二腔室进行智能温度控制的步骤； 其中，对所述第二腔室进行智能温度控制，包括： 获取所述水洗后混纺面料的面料表面状态监控图像； 获取所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值； 提取所述面料表面状态监控图像的表面状态语义特征以得到上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列； 提取所述多个预定时间点的温度值的温度时序特征以得到温度时序特征向量；以及 基于所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量之间的响应性关系，确定当前时间点的温度值的控制策略。 附图说明 [0007] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的流程图。 [0008] 图2为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的系统架构的示意图。 [0009] 图3为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统的框图。 [0010] 图4为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的应用场景图。 具体实施方式[0011] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。 [0012] 除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。 [0013] 在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。 [0014] 需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。 [0015] 硅藻土纤维是一种新型的功能性纤维材料，由硅藻土经过特殊处理制成，硅藻土是一种天然矿物质，主要由硅酸盐和其他微量元素组成，具有良好的吸附性能和化学稳定性。硅藻土纤维在纤维材料的基础上融入了硅藻土的特性，因此具有一系列独特的功能。 [0016] 首先，硅藻土纤维具有除臭功能。由于硅藻土纤维具有优异的吸附性能，能够吸附空气中的有害气体和异味分子，如甲醛、苯等有害物质，从而有效地净化空气，改善室内环境质量。其次，硅藻土纤维具有除甲醛功能。甲醛是一种常见的室内有害气体，会对人体健康产生负面影响，硅藻土纤维通过吸附甲醛分子，将其固定在纤维表面，从而有效降低室内甲醛浓度，减少对人体的危害。此外，硅藻土纤维还具有抗菌功能。硅藻土纤维表面的微细孔隙结构能够提供良好的生长环境，抑制细菌和真菌的繁殖，从而具有抗菌效果，这使得硅藻土纤维在家居用品、纺织品等领域具有广泛的应用前景。 [0017] 在将硅藻土纤维应用于纺织面料生产中，确保干燥过程中的温度控制精确和稳定是非常重要的。在面料生产过程中，通常会使用专门的干燥设备，如烘干机或烘房，这些设备配备了温度控制系统，可以设定和维持固定的温度值，温度控制设备的精确性和稳定性对于确保面料质量和功能的一致性至关重要。 [0018] 在面料生产过程中，根据硅藻土纤维的特性和所需的功能，设定适当的干燥温度。硅藻土纤维可能具有特定的温度要求，以确保其功能性能的最佳表现，这些温度设定通常基于研究和实验，以确定最佳的干燥温度范围。为了确保面料在干燥过程中的温度控制精确和稳定，温度控制设备需要具备高精度的温度传感器和控制系统，这些系统可以实时监测和调整干燥室内的温度，以保持设定的温度值，精确的温度控制有助于确保硅藻土纤维在干燥过程中的性能稳定性和一致性。在面料生产过程中，温度监测是必要的，通过使用温度传感器和监测设备，可以实时监测干燥过程中的温度变化，并根据需要进行调整，这可以通过自动化的温度控制系统实现，以确保温度保持在设定的范围内。 [0019] 然而，在使用固定温度控制方式时，可能会存在一些问题，特别是在面料生产过程中，面料的状态和特性可能会发生变化。硅藻土纤维可能在干燥过程中发生收缩或变形，如果温度过高或干燥时间过长，面料可能会过度收缩或变形。解决方案之一是通过控制温度和干燥时间来避免过度收缩，此外，选择适当的面料结构和纤维配比也可以减少面料的收缩和变形。 [0020] 过高的温度可能导致面料纤维的热损伤或熔化。为了避免这种情况，可以通过降低温度或减少干燥时间来控制热量的作用，另外，使用适当的纺织工艺和面料结构设计，以提高面料的耐热性和抗损伤能力。为了解决固定温度控制方式的局限性，可以考虑使用更先进的温度调节技术。例如，使用传感器监测面料的温度和湿度，并根据实时数据调整干燥设备的温度和湿度，这样可以实现更精确和自适应的温度控制，以适应面料状态的变化。 [0021] 在本发明的一个实施例中，图1为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的流程图。图2为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的系统架构的示意图。如图1和图2所示，根据本发明实施例的抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法，包括：110，棉纤维预先浸泡含有硅藻土粉体的水溶液，再与硅藻土纤维混合以得到混合后棉纤维；120，将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；130，将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，140，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室，其特征在于，将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，还包括：对所述第二腔室进行智能温度控制的步骤；其中，对所述第二腔室进行智能温度控制，包括：141，获取所述水洗后混纺面料的面料表面状态监控图像；142，获取所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值；143，提取所述面料表面状态监控图像的表面状态语义特征以得到上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列；144，提取所述多个预定时间点的温度值的温度时序特征以得到温度时序特征向量；以及，145，基于所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量之间的响应性关系，确定当前时间点的温度值的控制策略。 [0022] 特别地，考虑到通过设定固定的温度值来控制干燥过程中的温度可能导致无法根据面料的状态实时调整温度，从而造成过热和过冷，影响产品的品质。针对上述技术问题，本申请的技术构思为利用图像采集设备和温度传感器来获取面料表面状态监控图像和温度值数据，以实时监测面料的状态和环境条件，同时结合智能化算法从中挖掘面料状态与温度变化时序特征之间的响应性关联关系，并借此来实现对干燥过程中的温度进行实时调节，以确保抗菌除醛除臭纺织面料的质量和性能。 [0023] 基于此，在本申请的技术方案中，首先获取所述水洗后混纺面料的面料表面状态监控图像；同时，获取所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值。这里，考虑到若面料表面产生异常状况，例如收缩、变形、损坏等，会在面料表面状态监控图像得以显现。此外，获取第二腔室的多个预定时间点的温度值可以反映出第二腔室随时间的温度变化趋势，以从中捕捉关于温度的时序变化和波动规律。 [0024] 然后，将所述面料表面状态监控图像进行图像分块处理以得到面料局部表面状态监控图像的序列；并将所述面料局部表面状态监控图像的序列通过基于卷积神经网络模型的面料表面状态特征提取器以得到面料局部表面状态语义特征向量的序列；接着，将所述面料局部表面状态语义特征向量的序列通过基于转换器的面料局部语义上下文编码器以得到上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列。 [0025] 在本申请的一种具体实施例中，提取所述面料表面状态监控图像的表面状态语义特征以得到上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列，包括：对所述面料表面状态监控图像进行图像预处理以得到面料局部表面状态监控图像的序列；利用深度学习网络模型对所述面料局部表面状态监控图像的序列进行特征提取以得到面料局部表面状态语义特征向量的序列；以及，将所述面料局部表面状态语义特征向量的序列通过基于转换器的面料局部语义上下文编码器以得到所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列。 [0026] 其中，对所述面料表面状态监控图像进行图像预处理以得到面料局部表面状态监控图像的序列，包括：将所述面料表面状态监控图像进行图像分块处理以得到所述面料局部表面状态监控图像的序列。 [0027] 其中，图像分块处理可以将整个面料表面状态监控图像划分为若干个较小的图像块，以引导后续模型能够关注到面料表面状态监控图像中不同区域的局部特征信息，捕捉面料表面状态的细微特征。再利用卷积神经网络模型的多层卷积和池化操作来学习各个图像块的空间邻域局部特征分布。例如，纹理、形状和结构等关键特征。并构建基于转换器的面料局部语义上下文编码器来对各个面料局部表面状态特征进行编码和建模，以学习到面料局部特征之间的关系和上下文信息，以表征面料的整体状态。 [0028] 在本申请的一个具体实施例中，所述深度学习网络模型为基于卷积神经网络模型的面料表面状态特征提取器；其中，所述基于卷积神经网络模型的面料表面状态特征提取器，包括：输入层、卷积层、池化层、激活层和输出层。 [0029] 具体地，利用深度学习网络模型对所述面料局部表面状态监控图像的序列进行特征提取以得到面料局部表面状态语义特征向量的序列，包括：将所述面料局部表面状态监控图像的序列通过所述基于卷积神经网络模型的面料表面状态特征提取器以得到所述面料局部表面状态语义特征向量的序列。 [0030] 进一步地，将所述面料局部表面状态语义特征向量的序列通过基于转换器的面料局部语义上下文编码器以得到所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列，包括：将所述面料局部表面状态语义特征向量的序列进行一维排列以得到面料全局表面状态特征向量；计算所述面料全局表面状态特征向量与所述面料局部表面状态语义特征向量的序列中各个面料局部表面状态语义特征向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；以及，分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述面料局部表面状态语义特征向量的序列中各个面料局部表面状态语义特征向量进行加权以得到所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列。 [0031] 更进一步地，将所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值按照时间维度排列为温度时序输入向量后，将所述温度时序输入向量通过基于一维卷积层的温度时序特征提取器以得到温度时序特征向量。也就是，捕捉所述多个预定时间点的温度值的周期性变化模式和时序波动特征分布，以学习面料生产过程中时序温度特征变化。 [0032] 在本申请的一个具体实施例中，提取所述多个预定时间点的温度值的温度时序特征以得到温度时序特征向量，包括：将所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值按照时间维度排列为温度时序输入向量；以及，将所述温度时序输入向量通过基于一维卷积层的温度时序特征提取器以得到所述温度时序特征向量。 [0033] 接着，在本申请的一个实施例中，基于所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量之间的响应性关系，确定当前时间点的温度值的控制策略，包括：计算所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联以得到温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量；对所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量进行特征分布修正以得到修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量；将所述修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的温度值应增大、应减小还是保持不变；以及，将所述分类结果作为所述当前时间点的温度值的控制策略。 [0034] 继而，计算所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联以得到温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量。也就是，捕捉各个面料局部表面状态和温度时序变化之间的相关性和依赖关系。具体来说，在抗菌除醛除臭纺织面料的实际生产过程中，面料的表面状态和温度的变化可能存在一定的关联性。例如，温度的变化可能会导致面料的形变或纹理变化。通过计算各个上下文面料局部表面状态语义特征向量相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联可以更好地理解生产过程中面料的热力学行为和状态变化分布。这些信息对于制定温度值的控制策略具有重要意义。 [0035] 在本申请的一个具体示例中，计算所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联以得到温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量的实现方式为以如下响应性关联公式计算所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联以得到所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量；其中，所述响应性关联公式为： 其中， 是 的矩阵，是所述温度时序特征向量的维度， 是所述温度时序特征向量， 是 的矩阵，是各个所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的维度， 是所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的个数， 是所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列中第 个上下文面料局部表面状态语义特征向量， 是Sigmoid函数， 是所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量， 和 代表1×1卷积核的卷积操作， 是权重值。 [0036] 这里，基于异粒度注意力的响应性关联可以考虑各个上下文面料局部表面状态语义特征向量所表达的面料局部状态表示与温度时序特征向量所表达的全局温度时序特征分布之间的基于不同粒度的自适应关注响应融合，从而更恰当的表征面料表面状态和温度之间的相关性表示。 [0037] 在上述技术方案中，所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列表达所述面料表面状态监控图像的全局图像源语义空间经由图像分块确定的局部图像源语义空间下的图像语义特征的局部图像特征语义空间上下文关联特征，而所述温度时序特征向量表达温度值的基于所述一维卷积层的一维卷积核的局部时序关联特征，由此，所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量在特征模态表示和时序维度局部时序尺度表示上均存在较大差异。 [0038] 这样，在计算所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列相对于所述温度时序特征向量的基于异粒度注意力的响应性关联时，期望抑制由于特征模态表示差异和时序维度局部时序尺度表示差异导致的所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量在高维特征空间内基于与不同几何变换对应的特征分布方向的高维几何变化差异，从而提升关联效果。 [0039] 基于此，本申请的申请人对所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量进一步进行关联校正，以获得校正特征向量，具体为：以如下优化公式对所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量进一步进行关联校正，以获得校正特征向量；其中，所述优化公式为：其中， 是所述上下文面料局部表面状态语 义特征向量的序列级联得到的级联特征向量， 是所述温度时序特征向量， 、 和分别是所述级联特征向量 、所述温度时序特征向量 和所述校正特征向量的特征值， 和 分别是特征向量的1范数和2范数， 是特征向量的长度，且 是权重超参数， 是所述校正特征向量， 表示计算以数值为幂的自然指数函数值；以及，将所述校正特征向量与所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量进行融合以得到修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量。 [0040] 具体地，为了在进行融合时提升特征对不同特征分布对应的空间变换的感知和认知能力，基于所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列的级联特征向量 和所述温度时序特征向量 的距离结构参数来从向量尺度维度进行特征向量的特征分布在不同方向上的旋转控制，以通过相对旋转解缠来保留关联特征的旋转不变性，从而避免在进行基于异粒度注意力的响应性关联时在高维特征空间内的几何变换导致的特征分布的高维几何变化差异。这样，再将所述校正特征向量与所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量进行融合，就可以提升所述温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量的关联表达效果，从而改进其通过分类器得到的分类结果的准确性。 [0041] 进而，将所述修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的温度值应增大、应减小还是保持不变。通过使用分类器对修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量进行分类，可以实现更精确和稳定的温度控制。分类器可以预测面料状态与温度之间的关系，并给出相应的温度调整建议，这样可以避免固定温度控制方式的缺点，提高温度控制的准确性和稳定性。 通过精确的温度控制，可以避免过热或过冷，减少能源的浪费，根据分类结果调整温度可以确保面料在最佳温度范围内干燥，提高能源利用效率，减少生产成本。 [0042] 也就是，将修正后温度特征‑面料状态响应性交互融合特征向量通过分类器进行分类，可以带来实时响应、精确性和稳定性的优势，优化生产过程，并节约能源和资源，这种方法可以提高面料生产过程中温度控制的效果和质量。 [0043] 综上，基于本发明实施例的抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法被阐明，其利用图像采集设备和温度传感器来获取面料表面状态监控图像和温度值数据，以实时监测面料的状态和环境条件，同时结合智能化算法从中挖掘面料状态与温度变化时序特征之间的响应性关联关系，并借此来实现对干燥过程中的温度进行实时调节，以确保抗菌除醛除臭纺织面料的质量和性能。 [0044] 图3为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统的框图。如图3所示，所述抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200，包括：混合后棉纤维生成模块210，用于将棉纤维预先浸泡含有硅藻土粉体的水溶液，再与硅藻土纤维混合以得到混合后棉纤维；混纺面料生成模块220，用于将所述混合后棉纤维依次绕过浸液箱内的第一送料辊、第一导料辊和第二送料辊以得到混纺面料；水洗模块230，用于将所述混纺面料经过水洗槽以得到水洗后混纺面料；以及，干燥模块240，用于将所述水洗后混纺面料经过干燥箱以得到抗菌除醛除臭纺织面料，其中，所述干燥箱包括第一腔室、第二腔室和第三腔室，其特征在于，所述干燥模块，还包括：温度控制模块，用于对所述第二腔室进行智能温度控制；其中，所述温度控制模块，包括：监控图像获取单元241，用于获取所述水洗后混纺面料的面料表面状态监控图像；温度值获取单元242，用于获取所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值；表面状态语义特征提取单元243，用于提取所述面料表面状态监控图像的表面状态语义特征以得到上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列；温度时序特征提取单元244，用于提取所述多个预定时间点的温度值的温度时序特征以得到温度时序特征向量；以及，温度值的控制策略确定单元245，用于基于所述上下文面料局部表面状态语义特征向量的序列和所述温度时序特征向量之间的响应性关系，确定当前时间点的温度值的控制策略。 [0045] 本领域技术人员可以理解，上述抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统中的各个步骤的具体操作已经在上面参考图1到图2的抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。 [0046] 如上所述，根据本发明实施例的抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200可以实现在各种终端设备中，例如用于抗菌除醛除臭纺织面料的生产的服务器等。在一个示例中，根据本发明实施例的抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。 [0047] 替换地，在另一示例中，该抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200与该终端设备也可以是分立的设备，并且该抗菌除醛除臭纺织面料的生产系统200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。 [0048] 图4为本发明实施例中提供的一种抗菌除醛除臭纺织面料的生产方法的应用场景图。如图4所示，在该应用场景中，首先，获取所述水洗后混纺面料的面料表面状态监控图像（例如，如图4中所示意的C1）；以及，获取所述第二腔室在预定时间段内多个预定时间点的温度值（例如，如图4中所示意的C2）；然后，将获取的面料表面状态监控图像和温度值输入至部署有抗菌除醛除臭纺织面料的生产算法的服务器（例如，如图4中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于抗菌除醛除臭纺织面料的生产算法对所述面料表面状态监控图像和所述温度值进行处理，以确定当前时间点的温度值的控制策略。 [0049] 以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 |
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