本技术涉及纺织品吸水性能，具体地，涉及一种纺织品吸水性检测系统及检测方法。
背景技术：
1、在纺织工业中，纺织品的吸水性能是衡量其品质与应用范围的重要指标之一。吸水性能不仅直接关系到纺织品的舒适度、透气性及使用耐久性，还对其在医疗、运动、户外服装、家居用品等多个领域的应用产生深远影响。因此，准确、高效地检测纺织品的吸水性能对于产品开发、质量控制及市场定位具有重要意义。
2、传统上，纺织品的吸水性能检测多采用静态浸泡法，通过将纺织品样品完全浸入水中一段时间，然后取出并测量其重量变化来评估吸水性能，但这种方法难以精确判断纺织品何时达到吸水饱和状态，耗时较长，不适用于快速检测或在线质量控制。并且，取出纺织品样品后，其表面水分的去除也难以控制，容易导致检测结果的不准确。
3、因此，期待一种优化的纺织品吸水性检测方法。
技术实现思路
1、提供该
技术实现要素：
部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、第一方面，本技术提供了一种纺织品吸水性检测方法，所述方法包括：
3、提供待检测纺织品样品；
4、使用水滴施加装置在所述待检测纺织品样品的中心滴加预定量的水滴；
5、通过摄像头采集水滴扩散动态视频；
6、基于所述水滴扩散动态视频，确定水滴完全吸收时间；
7、在吸水完成后通过天平测量吸水后的所述待检测纺织品样品的吸水后重量；
8、基于所述吸水后重量和所述待检测纺织品样品的吸水前重量，确定待检测纺织品样品的吸水率。
9、可选地，基于所述水滴扩散动态视频，确定水滴完全吸收时间，包括：提取所述水滴扩散动态视频中各个图像帧的水滴边界特征以得到水滴扩散边界特征图的时间序列；对所述水滴扩散边界特征图的时间序列进行前景显著化处理以得到水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列；对所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征图进行扩散状态变化度量以得到扩散状态变化度量系数的时间序列；基于所述扩散状态变化度量系数的时间序列与预定阈值之间的比较，确定所述水滴完全吸收时间。
10、可选地，提取所述水滴扩散动态视频中各个图像帧的水滴边界特征以得到水滴扩散边界特征图的时间序列，包括：对所述水滴扩散动态视频中的各个图像帧进行灰度处理以得到水滴扩散灰度图的时间序列；对所述水滴扩散灰度图的时间序列中的各个水滴扩散灰度图分别进行边界特征提取以得到所述水滴扩散边界特征图的时间序列。
11、可选地，对所述水滴扩散灰度图的时间序列中的各个水滴扩散灰度图分别进行边界特征提取以得到所述水滴扩散边界特征图的时间序列，包括：将所述水滴扩散灰度图的时间序列中的各个水滴扩散灰度图分别通过基于空洞卷积神经网络模型的水滴边界特征提取器以得到所述水滴扩散边界特征图的时间序列。
12、可选地，对所述水滴扩散边界特征图的时间序列进行前景显著化处理以得到水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列，包括：将所述水滴扩散边界特征图的时间序列输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列。
13、可选地，将所述水滴扩散边界特征图的时间序列输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列，包括：对所述水滴扩散边界特征图进行层归一化处理以得到归一化水滴扩散边界特征图；对所述归一化水滴扩散边界特征图进行基于点卷积的通道扩展和基于空洞卷积层的深度卷积编码以得到水滴扩散边界深度卷积备份语义特征图和水滴扩散边界深度卷积原版语义特征图；将所述水滴扩散边界深度卷积原版语义特征图输入基于gelu函数的前景门控掩码模块以得到水滴扩散边界深度卷积门控掩码权重特征图；计算所述水滴扩散边界深度卷积门控掩码权重特征图和所述水滴扩散边界深度卷积备份语义特征图之间的按位置点乘以得到门控掩码前景凸显水滴扩散边界特征图；对所述门控掩码前景凸显水滴扩散边界特征图进行基于点卷积的通道收缩以得到所述水滴扩散边界前景显著特征图。
14、可选地，对所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征图进行扩散状态变化度量以得到扩散状态变化度量系数的时间序列，包括：对所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征图进行全局均值池化处理以得到水滴扩散边界前景显著特征向量的时间序列；计算所述水滴扩散边界前景显著特征向量的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征向量的扩散状态变化度量系数以得到所述扩散状态变化度量系数的时间序列。
15、可选地，计算所述水滴扩散边界前景显著特征向量的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征向量的扩散状态变化度量系数以得到所述扩散状态变化度量系数的时间序列，包括：计算所述水滴扩散边界前景显著特征向量的时间序列中第i个水滴扩散边界前景显著特征向量的后一个水滴扩散边界前景显著特征向量与所述第i个水滴扩散边界前景显著特征向量的按位置差分以得到扩散状态变化特征向量；计算所述扩散状态变化特征向量与所述第i个水滴扩散边界前景显著特征向量之间的按位置相除以得到标准化扩散状态变化特征向量；将所述标准化扩散状态变化特征向量的特征均值除以所述扩散状态变化表示向量的最大特征值以得到所述第i个水滴扩散边界前景显著特征向量的扩散状态变化度量系数。
16、可选地，基于所述扩散状态变化度量系数的时间序列与预定阈值之间的比较，确定所述水滴完全吸收时间，包括：当所述扩散状态变化度量系数的时间序列的最后一个时间点的扩散状态变化度量系数小于或等于预定阈值时，确定当前时间点为所述水滴完全吸收时间。
17、第二方面，本技术提供了一种纺织品吸水性检测系统，所述系统包括：
18、待检测纺织品样品提供模块，用于提供待检测纺织品样品；
19、水滴施加模块，用于使用水滴施加装置在所述待检测纺织品样品的中心滴加预定量的水滴；
20、水滴扩散动态视频采集模块，用于通过摄像头采集水滴扩散动态视频；
21、水滴完全吸收时间确定模块，用于基于所述水滴扩散动态视频，确定水滴完全吸收时间；
22、重量测量模块，用于在吸水完成后通过天平测量吸水后的所述待检测纺织品样品的吸水后重量；
23、待检测纺织品样品的吸水率确定模块，用于基于所述吸水后重量和所述待检测纺织品样品的吸水前重量，确定待检测纺织品样品的吸水率。
24、采用上述技术方案，通过使用水滴施加装置在纺织品样品的中心滴加预定量的水滴，同时利用摄像头监控水滴扩散过程，并采用基于深度学习的计算机视觉技术对水滴扩散动态视频进行数据分析，挖掘出各个视频图像帧中的水滴扩散边界特征，通过对每相邻两个时间点的水滴扩散状态进行差异度量，确定水滴完全吸收时间，进而在吸水完成后，通过测量吸水前后纺织品样品的重量变化，以确定该纺织品样品的吸水率。这样，能够实现纺织品吸水性能的快速检测，并提供更为精确和全面的吸水性能评估。
25、本技术的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
1.一种纺织品吸水性检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，基于所述水滴扩散动态视频，确定水滴完全吸收时间，包括：
3.根据权利要求2所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，提取所述水滴扩散动态视频中各个图像帧的水滴边界特征以得到水滴扩散边界特征图的时间序列，包括：
4.根据权利要求3所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，对所述水滴扩散灰度图的时间序列中的各个水滴扩散灰度图分别进行边界特征提取以得到所述水滴扩散边界特征图的时间序列，包括：
5.根据权利要求4所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，对所述水滴扩散边界特征图的时间序列进行前景显著化处理以得到水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列，包括：
6.根据权利要求5所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，将所述水滴扩散边界特征图的时间序列输入基于卷积门控前馈机制的特征前景掩码显著器以得到所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列，包括：
7.根据权利要求6所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，对所述水滴扩散边界前景显著特征图的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征图进行扩散状态变化度量以得到扩散状态变化度量系数的时间序列，包括：
8.根据权利要求7所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，计算所述水滴扩散边界前景显著特征向量的时间序列中的各个水滴扩散边界前景显著特征向量的扩散状态变化度量系数以得到所述扩散状态变化度量系数的时间序列，包括：
9.根据权利要求8所述的纺织品吸水性检测方法，其特征在于，基于所述扩散状态变化度量系数的时间序列与预定阈值之间的比较，确定所述水滴完全吸收时间，包括：
10.一种纺织品吸水性检测系统，其特征在于，包括：
