專家視點：信息技術支持紡織科學研究創新（中）
智能信息處理與計算器仿真
智能信息處理與計算器仿真技術支持紡織技術由實驗性研究發展為理論分析、實驗、計算器仿真相結合的現代紡織科學研究。
面向應用的智能信息處理框架
現代紡織與其它科學技術的發展，要求處理大量復雜的不確定信息，而傳統的信息處理與數學計算不能完全滿足這些迅速出現的需求。人們通過應用發現，智能信息處理是能較好適應這種需求的一種信息處理理論與方法，它能用計算器與“機器”來直接解釋與處理這些信息內容，對研究對象建模。
面向應用的智能信息處理方法框架
方法層是指一些智能信息處理方法或具有非確定性計算特徵的信息處理方法，其中許多信息處理方法是對生物系統、物理系統與現象或思維規律來進行某種簡單抽象、歸納、推演形成的算法，可在計算器上實現使用。
有些智能信息處理方法可結合使用，以獲得更好的應用效能。例如采用進化算法的神經網絡、模糊神經計算，可優化神經計算，更適用不確定信息處理。綜合層是智能信息處理或它與傳統信息處理、數學計算結合面向某類應用的綜合，其中圖像、圖形處理與設計、模式識別等技術在紡織品疵點與形態檢測、色差檢測、整緯測控、織物結構與服裝CAD、三維不接觸人體測量等系統的研究與開發上都有廣泛應用。應用層則是各類具體應用，包括在紡織上的應用。
計算器仿真技術提供新方法
現代紡織研究與開發采用建模與計算器仿真，大致可歸納在分子、纖維、纖維制品等三個層次上。其中分子仿真層次的分子仿真研究是分子紡織理論重要研究方法，包括對納米纖維、高分子纖維、紡織化學等方面中的分子仿真與設計，也包括采用Monte Carlo仿真、分子動力學仿真，從分子的微觀性質推導及預測纖維材料及紡織品化學產品的微觀、宏觀性質。
采用計算器仿真首先要對研究與開發對象建立數學模型，通過對對象的機理分析、實驗及機理分析與實驗相結合等方法建立數學模型，在建立數學模型時，不僅可采用一般的數學方法，也可采用智能信息處理方法。
智能信息處理與計算器仿真技術的應用
智能信息處理與計算器仿真在紡織業中的應用、研究包括：對纖維材料及其制品的物理性能及其特性預測——估測熱測熱致共聚物的理論揚氏模量；根據高分子結構預測纖維材料性能，根據纖維材料性能要求進行高分子結構設計及其纖維材料的研制；了解和預測纖維特性及其影響紡織性能和紡織品質量的關系，根據纖維、紗線與織物結構參數預測織物性能；假捻變形加工過程中的紗線特性，預測紡織品的透氣性等。
紡織圖像的識別、分類與分析——識別纖維種類，識別纖網中的棉結和雜質，通過疵點大小、褪色、成形圖像特徵進行質量分等；識別不同類型織疵，如粗節、棉結、斷頭、斷緯與油污等；基于織物圖像的識別與智能信息處理，預測紗線的不勻率，預測環錠紡紗與轉杯紡紗的毛羽，估計磨損后地毯外觀的變化，對褶皺的回復進行客觀估計；通過捕捉花邊圖像進行在線花邊檢查；對線縫起皺進行客觀評價，進行染疵的識別與分類。
紡織生產過程的在線監測與優化——設計棉纖維的最佳混配，求出以最好性價比紡出所需紗線的工藝條件，因而確定纖維在轉杯或環錠紡紗機上的可紡性；仿真與優化從纖維到紗線的生產過程；了解機械設置與變形紗的最終特性之間的關系；設計所期望的與紗線質量相關的摩擦盤；針對布的品種和所縫套數進行分類，實時改變針的穿透力與縫紉參數。
針織的計算器仿真圖像表達——仿真不同機號、線圈密度、編織結構、花型的針織物設計，可直接在計算器上進行花型設計；仿真所設計的針織物、機織物、印花織物、襪品和附件的設計及圖像顯示，包括皮革和織物制品以及手工工藝品選取不同色彩的效果；仿真任何組配提供正確的織物結構和尺寸效應；以三維形式實時顯示針織服裝設計。
會聚技術孕育大變革
NBIC技術會聚的基本概念
NBIC四個技術領域分別是：納米科技（N）、生物技術（B）、信息技術（I）、認知科學（C，包括認知神經科學）。
NBICM
2001年12 月3~4日美國商務部技術管理局、國家科學技術基金會（NSF）、國家科學技術委員會納米科技分會在華盛頓聯合發起了一次有科學家和政府官員等各界頂級人物參加的圓桌會議，首次提出了“NBIC會聚技術”的概念，這四個領域的技術當前都在迅速發展，每一個領域都潛力巨大，而其中任何技術的兩兩會聚，三項會聚或者四項會聚都將產生難以估量的效能。
在四種技術中，納米技術提供了一種發現和創造的尺度，在這一尺度下的很多研究和制造都產生了前所未有的成就和效果。而生物體，包括生物體基因是人類很長一段時期以來和今后研究開發的主體對象，也是探索最玄妙的神秘自然為人類所用的載體，而納米尺度恰恰是很多生物反應和功能執行的量級，要系統化地對生物過程進行全面的研究和開發，必須在納米尺度空間內實現。
智能信息處理與計算器仿真技術支持紡織技術由實驗性研究發展為理論分析、實驗、計算器仿真相結合的現代紡織科學研究。
面向應用的智能信息處理框架
現代紡織與其它科學技術的發展，要求處理大量復雜的不確定信息，而傳統的信息處理與數學計算不能完全滿足這些迅速出現的需求。人們通過應用發現，智能信息處理是能較好適應這種需求的一種信息處理理論與方法，它能用計算器與“機器”來直接解釋與處理這些信息內容，對研究對象建模。
面向應用的智能信息處理方法框架
方法層是指一些智能信息處理方法或具有非確定性計算特徵的信息處理方法，其中許多信息處理方法是對生物系統、物理系統與現象或思維規律來進行某種簡單抽象、歸納、推演形成的算法，可在計算器上實現使用。
有些智能信息處理方法可結合使用，以獲得更好的應用效能。例如采用進化算法的神經網絡、模糊神經計算，可優化神經計算，更適用不確定信息處理。綜合層是智能信息處理或它與傳統信息處理、數學計算結合面向某類應用的綜合，其中圖像、圖形處理與設計、模式識別等技術在紡織品疵點與形態檢測、色差檢測、整緯測控、織物結構與服裝CAD、三維不接觸人體測量等系統的研究與開發上都有廣泛應用。應用層則是各類具體應用，包括在紡織上的應用。
計算器仿真技術提供新方法
現代紡織研究與開發采用建模與計算器仿真，大致可歸納在分子、纖維、纖維制品等三個層次上。其中分子仿真層次的分子仿真研究是分子紡織理論重要研究方法，包括對納米纖維、高分子纖維、紡織化學等方面中的分子仿真與設計，也包括采用Monte Carlo仿真、分子動力學仿真，從分子的微觀性質推導及預測纖維材料及紡織品化學產品的微觀、宏觀性質。
采用計算器仿真首先要對研究與開發對象建立數學模型，通過對對象的機理分析、實驗及機理分析與實驗相結合等方法建立數學模型，在建立數學模型時，不僅可采用一般的數學方法，也可采用智能信息處理方法。
智能信息處理與計算器仿真技術的應用
智能信息處理與計算器仿真在紡織業中的應用、研究包括：對纖維材料及其制品的物理性能及其特性預測——估測熱測熱致共聚物的理論揚氏模量；根據高分子結構預測纖維材料性能，根據纖維材料性能要求進行高分子結構設計及其纖維材料的研制；了解和預測纖維特性及其影響紡織性能和紡織品質量的關系，根據纖維、紗線與織物結構參數預測織物性能；假捻變形加工過程中的紗線特性，預測紡織品的透氣性等。
紡織圖像的識別、分類與分析——識別纖維種類，識別纖網中的棉結和雜質，通過疵點大小、褪色、成形圖像特徵進行質量分等；識別不同類型織疵，如粗節、棉結、斷頭、斷緯與油污等；基于織物圖像的識別與智能信息處理，預測紗線的不勻率，預測環錠紡紗與轉杯紡紗的毛羽，估計磨損后地毯外觀的變化，對褶皺的回復進行客觀估計；通過捕捉花邊圖像進行在線花邊檢查；對線縫起皺進行客觀評價，進行染疵的識別與分類。
紡織生產過程的在線監測與優化——設計棉纖維的最佳混配，求出以最好性價比紡出所需紗線的工藝條件，因而確定纖維在轉杯或環錠紡紗機上的可紡性；仿真與優化從纖維到紗線的生產過程；了解機械設置與變形紗的最終特性之間的關系；設計所期望的與紗線質量相關的摩擦盤；針對布的品種和所縫套數進行分類，實時改變針的穿透力與縫紉參數。
針織的計算器仿真圖像表達——仿真不同機號、線圈密度、編織結構、花型的針織物設計，可直接在計算器上進行花型設計；仿真所設計的針織物、機織物、印花織物、襪品和附件的設計及圖像顯示，包括皮革和織物制品以及手工工藝品選取不同色彩的效果；仿真任何組配提供正確的織物結構和尺寸效應；以三維形式實時顯示針織服裝設計。
會聚技術孕育大變革
NBIC技術會聚的基本概念
NBIC四個技術領域分別是：納米科技（N）、生物技術（B）、信息技術（I）、認知科學（C，包括認知神經科學）。
NBICM
2001年12 月3~4日美國商務部技術管理局、國家科學技術基金會（NSF）、國家科學技術委員會納米科技分會在華盛頓聯合發起了一次有科學家和政府官員等各界頂級人物參加的圓桌會議，首次提出了“NBIC會聚技術”的概念，這四個領域的技術當前都在迅速發展，每一個領域都潛力巨大，而其中任何技術的兩兩會聚，三項會聚或者四項會聚都將產生難以估量的效能。
在四種技術中，納米技術提供了一種發現和創造的尺度，在這一尺度下的很多研究和制造都產生了前所未有的成就和效果。而生物體，包括生物體基因是人類很長一段時期以來和今后研究開發的主體對象，也是探索最玄妙的神秘自然為人類所用的載體，而納米尺度恰恰是很多生物反應和功能執行的量級，要系統化地對生物過程進行全面的研究和開發，必須在納米尺度空間內實現。
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