THIẾT KẾ DỤNG CỤ SO MÀU DÙNG TRONG NGÀNH MAY
Bibliographic record
Abstract
Tiêu chí đánh giá màu sắc đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm ngành dệt may. Xác định độ lệch màu của vải so với màu vải được duyệt trước khi sản xuất, độ lệch màu vải trước và sau khi giặt, độ đều màu giữa các chi tiết trong sản phẩm là cần thiết. Để thực hiện công việc trên cần những dụng cụ đo chính xác, đắt tiền và thường vượt quá khả năng đầu tư của các doanh nghiệp dệt may vừa và nhỏ. Nghiên cứu này dựa vào cơ sở lý thuyết màu của CIE dùng để đo màu vải sợi thường dùng trong công tác kiểm định chất lượng, qua đó tiến hành thiết kế chế tạo một loại dụng cụ đo màu khách quan. Dụng cụ có cấu tạo đơn giản, sử dụng cảm biến màu RGB và vi điều khiển với phần mềm nhúng tự thiết kế. Kết quả thí nghiệm kiểm tra các dữ liệu đo màu của dụng cụ và của máy quang phổ phản xạ trong phòng thí nghiệm trên các mẫu vải hiện có trên thị trường cho thấy dụng cụ làm việc tương đối tin cậy, độ chính xác có thể chấp nhận được cho các ứng dụng thông thường trong sản xuất ngành may. Dụng cụ có thể dùng trong thí nghiệm thực hành về màu sắc vải sợi và trang phục trong đào tạo, giảng dạy môn Vật liệu dệt may cho sinh viên hệ đại học.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.134 | 0.033 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".