技术特征：
1.一种绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，包括：通过超声波发生装置对待染整纺织物进行基于超声波的退浆处理以得到退浆织物；以及对所述退浆织物进行超临界二氧化碳染色以得到染整后织物。2.根据权利要求1所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述通过超声波发生装置对待染整纺织物进行基于超声波的退浆处理以得到退浆织物，包括：获取预定时间段的由所述超声波发生装置输出的超声波信号以及由摄像头采集的所述预定时间段的退浆监控视频；从所述预定时间段的退浆监控视频中提取多个退浆监控关键帧；将所述多个退浆监控关键帧中各个退浆监控关键帧分别通过使用空间注意力的第一卷积神经网络模型以得到多个退浆监控特征矩阵；将所述多个退浆监控特征矩阵分别通过线性嵌入层转化为向量后以得到多个退浆监控特征向量；将所述多个退浆监控特征向量通过双向长短期记忆神经网络模型以得到退浆上下文理解特征向量；将所述超声波信号的波形图通过作为特征过滤器的第二卷积神经网络模型以得到超声波特征向量；计算所述超声波特征向量相对于所述退浆上下文理解特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；对所述分类特征矩阵中各个位置的特征值进行特征值校正以得到优化分类特征矩阵；以及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当前时间点的超声波发生装置的功率值应增大或应减小。3.根据权利要求2所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述从所述预定时间段的退浆监控视频中提取多个退浆监控关键帧，包括：以预定采样频率对所述预定时间段的退浆监控视频进行关键帧采样以得到所述多个退浆监控关键帧。4.根据权利要求3所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述将所述多个退浆监控关键帧中各个退浆监控关键帧分别通过使用空间注意力的第一卷积神经网络模型以得到多个退浆监控特征矩阵，包括：所述使用空间注意力的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以生成第一卷积特征图；对所述第一卷积特征图进行池化处理以生成第一池化特征图；对所述第一池化特征图进行非线性激活以生成第一激活特征图；计算所述第一激活特征图的各个位置沿通道维度的均值以生成第一空间特征矩阵；计算所述第一空间特征矩阵中各个位置的类softmax函数值以获得第一空间得分矩阵；以及计算所述第一空间特征矩阵和所述第一空间得分图的按位置点乘以获得第一特征矩阵；
其中，所述使用空间注意力的第一卷积神经网络模型的最后一层输出的所述第一特征矩阵为所述多个退浆监控特征矩阵。5.根据权利要求4所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述将所述多个退浆监控特征矩阵分别通过线性嵌入层转化为向量后以得到多个退浆监控特征向量，包括：使用所述线性嵌入层的可学习嵌入矩阵分别对所述多个退浆监控特征矩阵中各个退浆监控特征矩阵进行线性嵌入编码以得到所述多个退浆监控特征向量。6.根据权利要求5所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述将所述超声波信号的波形图通过作为特征过滤器的第二卷积神经网络模型以得到超声波特征向量，包括：所述作为特征过滤器的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到第二卷积特征图；对所述第二卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到第二池化特征图；以及对所述第二池化特征图进行非线性激活以得到第二激活特征图；其中，所述作为特征过滤器的第二卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述超声波特征向量，所述作为特征过滤器的第二卷积神经网络模型的第一层的输入为所述超声波信号的波形图。7.根据权利要求6所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述计算所述超声波特征向量相对于所述退浆上下文理解特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵，包括：以如下公式计算所述超声波特征向量相对于所述退浆上下文理解特征向量的响应性估计以得到所述分类特征矩阵；其中，所述公式为：其中v1表示所述超声波特征向量，v2表示所述退浆上下文理解特征向量，m表示所述分类特征矩阵，表示矩阵相乘。8.根据权利要求7所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述对所述分类特征矩阵中各个位置的特征值进行特征值校正以得到优化分类特征矩阵，包括：以如下公式对所述分类特征矩阵中各个位置的特征值进行特征值校正以得到所述优化分类特征矩阵；其中，所述公式为：其中m
i,j
是所述分类特征矩阵的第(i,j)位置的特征值,log是以2为底的对数函数。9.根据权利要求8所述的绿色节能智能化染整工艺，其特征在于，所述将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，包括：将所述优化分类特征矩阵按照行向量或列向量展开为分类特征向量；使用所述分类器的全连接层对所述分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；将所述编码分类特征向量输入所述分类器的softmax分类函数以得到所述分类结果。
10.绿色节能智能化染整系统，其特征在于，包括：退浆模块，用于通过超声波发生装置对待染整纺织物进行基于超声波的退浆处理以得到退浆织物；以及染色模块，用于对所述退浆织物进行超临界二氧化碳染色以得到染整后织物。
技术总结
本申请公开了一种绿色节能智能化染整工艺及其系统。其通过超声波发生装置对待染整纺织物进行基于超声波的退浆处理以得到退浆织物；以及，对所述退浆织物进行超临界二氧化碳染色以得到染整后织物。具体地，所述绿色节能智能化染整工艺采用对超声波发生装置的功率自适应控制来保证退浆织物的退浆效果，进而在使用智能化生产控制技术来确保染整后织物的染整效果的同时，提高染整工艺的绿色化节能环保。保。保。
技术研发人员：张立军 陶新元 王海燕 孙旭阳
受保护的技术使用者：浙江宇鑫纺织印染有限公司
技术研发日：2022.10.27
技术公布日：2023/1/6