[发明专利]一种含生物蛋白面料的制备方法及其系统

说明书

本申请涉及智能制备领域，其具体地公开了一种含生物蛋白面料的制备方法及其系统，其通过采用深度学习的神经网络模型挖掘出面料混合材料的状态时序动态变化特征与离心速度值的时序动态变化特征之间的关联性特征分布信息，以此基于实际的面料混合状态情况来进行离心的实时准确控制，从而使得深海蛋白分布于混合材料的表面，以使得深海蛋白能够与人体皮肤直接接触，优化面料性能。

技术领域

本申请涉及智能制备领域，且更为具体地，涉及一种含生物蛋白面料的制备方法及其系统。

背景技术

蓝鲸丝面料是一种含有生物蛋白的功能性纺织品，由化学合成纤维和生物蛋白混合制成。生物蛋白可以是各种具有特定功效的蛋白质，例如胶原蛋白、丝素蛋白等，这些蛋白质能够对皮肤、毛发等方面起到滋润、保护、修复等作用。蓝鲸丝面料具有柔软、光滑、透气、舒适等特点，广泛应用于服装、家居、医疗等行业中。

传统的蓝鲸丝面料的制备过程如下：将含有生物蛋白的溶液或粉末加入化纤材料的原料中，经过混合、均匀分布后形成含有生物蛋白的化纤材料。使用吹丝技术，通过流变学调控和温度控制等手段，使得含有生物蛋白的化纤材料在吹丝过程中形成丝状，并保持一定的拉伸和强度。最终，经过冷却、卷绕等工艺处理，制成蓝鲸丝面料。

但是，在利用传统制备工艺制成的含生物蛋白的面料中，生物蛋白被混入化纤材料中，而当生物蛋白被包裹于化纤材料中时，生物蛋白无法与身体直接接触，进而降低了生物蛋白的功效。

因此，期望一种优化的含生物蛋白面料的制备系统。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种含生物蛋白面料的制备方法及其系统，其通过采用深度学习的神经网络模型挖掘出面料混合材料的状态时序动态变化特征与离心速度值的时序动态变化特征之间的关联性特征分布信息，以此基于实际的面料混合状态情况来进行离心的实时准确控制，从而使得深海蛋白分布于混合材料的表面，以使得深海蛋白能够与人体皮肤直接接触，优化面料性能。

根据本申请的一个方面，提供了一种含生物蛋白面料的制备系统，其包括：数据采集模块，用于获取预定时间段的面料混合材料的状态监控视频，以及，所述预定时间段内多个预定时间点的离心速度值；关键帧提取模块，用于从所述面料混合材料的状态监控视频提取所述多个预定时间点的多个状态监控关键帧；监控图像特征提取模块，用于将所述多个状态监控关键帧分别通过包含深浅特征融合模块的卷积神经网络模型以得到多个状态监控特征图；降维模块，用于将所述多个状态监控特征图展开为多个状态监控特征向量；状态时序变化特征提取模块，用于将所述多个状态监控特征向量排列为一维特征向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到状态时序变化特征向量；离心速度时序变化模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的离心速度值按照时间维度排列为离心速度输入向量后通过包含全连接层和一维卷积层的时序编码器以得到离心速率特征向量；响应性关联模块，用于计算所述状态时序变化特征向量相对于所述离心速率特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；特征优化模块，用于对所述分类特征矩阵进行特征分布优化以得到优化分类特征矩阵；以及离心搅拌控制模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否停止离心搅拌机的运行。

在上述纺织化纤供应链信息防篡改系统中，所述监控图像特征提取模块，用于：从所述卷积神经网络模型的浅层提取浅层特征图；从所述卷积神经网络模型的深层提取深层特征图；以及，融合所述浅层特征图和所述深层特征图以得到所述状态监控特征图；其中，所述深层与所述浅层之间的比值大于等于5且小于等于10。

在上述纺织化纤供应链信息防篡改系统中，所述多尺度邻域特征提取模块，包括：第一卷积层、与所述第一卷积层并行的第二卷积层，以及，与所述第一卷积层和所述第二卷积层连接的多尺度特征融合层，其中，所述第一卷积层使用具有第一长度的一维卷积核，所述第二卷积层使用具有第二长度的一维卷积核。