Ученые ОмГТУ участвуют в создании цифровых двойников текстильных материалов

Традиционно выбор и закупка текстильных материалов происходит по образцам, которые продавец или производитель представляет на выставках или отправляет покупателю по запросу. При этом личное присутствие покупателя и непосредственный контакт с материалом является неотъемлемым критерием при выборе текстиля. Однако в период пандемии перестали проводиться ярмарки, появились проблемы с пересылкой образцов и образовались перебои в международной цепочке поставок. Эта проблема стала актуальной для исследователей из Омского государственного технического университета. Совместно с испанской IT-компанией Senstile (Бильбао) они работают над созданием технического решения, позволяющего осуществлять идентификацию и выбор текстильных материалов онлайн по цифровым двойникам.

В состав рабочей группы над проектом «Формирование обучающей выборки для создания цифровых двойников текстильных материалов» вошли: заведующая кафедрой «Конструирование и технология изделий легкой промышленности» ОмГТУ Маргарита Чижик, доценты кафедры «Биотехнология, технология общественного питания и товароведение» Елена Долгова и Тамара Иванцова, а также основатель компании Senstile Жанна Найманханова. В дальнейшем планируется привлечение к исследованию студентов в рамках дисциплины «Проектная деятельность».

Для исследования требуется разработка комплекса устройств в виде сенсоров, способных «считывать» нужную информацию в виде характеристик или признаков с физических образцов материалов. Устройство должно уметь выбирать и интерпретировать считанные признаки, преобразуя их в формат цифрового двойника материала.Он представляет собой копию материала, которая содержит информацию о его характеристиках – цвете, составе, строении и другом.

Разработчиками проведен предварительный эксперимент, который показал, что сенсор успешно может распознать цвет, рисунок и геометрические характеристики материала, а разработанный алгоритм – построить 3D-модель и провести кластеризацию объектов. Для решения задачи распознавания материала используется машинное обучение, которое позволяет алгоритму научиться распознавать шаблоны, делать прогнозы и многое другое. Для решения этой задачи было отобрано 250 образцов различных текстильных материалов, отличающихся способом получения, сырьевым составом и строением.

Маргарита Чижик, заведующая кафедрой «Конструирование и технологии изделий легкой промышленности» ОмГТУ: «Работа по идентификации, прогнозированию отдельных свойств материалов ведется давно разными научно-исследовательскими коллективами, но полноценного цифрового двойника, содержащего информацию обо всех характеристиках материала, пока не создано. Проведенный нами анализ образцов показал, что практически все свойства текстиля зависят от его вида и сырьевого состава, показателей строения, поэтому мы определили следующие признаки распознавания материала: вид материала, переплетение, поверхностная плотность, толщина, сырьевой состав и вид нити. Полученные данные необходимы для идентификации материала и обучения модели. Идентифицирующие признаки будут использованы и для будущих исследований свойств материалов. Также будет определено, какие конкретно признаки и насколько точно сможет сенсор считывать, как алгоритм проклассифицирует материалы».

Отметим, что проект инициирован испанской компанией Senstile и поддержан региональным правительством города Бильбао и Европейским комитетом. В зависимости от результатов исследователи планируют продолжить работу по определению других свойств, «цифровому» конфекционированию (подбору материалов) и прогнозированию. Также возможно решение задач различного характера, перестройка архитектуры алгоритмов на блочную структуру, где каждый блок отвечает за определенные параметры, что позволит использовать алгоритм для различных целей.