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专利名称：一种服装阻燃性能检测方法、系统及电子设备

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410988507.6

专利申请（专利权）人：四川豪尔泰服饰有限公司
权利人地址：四川省宜宾市屏山县屏山镇王场工业园区

专利发明（设计）人：林武周,汤剑平,何伟,刘灵权,王桦,魏玉君,李晓岩

专利摘要：本申请涉及一种服装阻燃性能检测方法、系统及电子设备，涉及服装阻燃测试的技术领域，其方法包括：在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；基于阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；接收测试环境指令；基于测试环境指令匹配环境参数；基于环境参数调整测试仓内的温度及湿度；分别获取待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；以及，基于第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口。

主权利要求：
1.一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，包括：在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；
基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值；
接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度；
在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长；
在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况；
分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；
通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；以及，基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口；
在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数并控制燃烧源燃烧之后，所述方法还包括：通过温度变化模型与湿度变化模型设置多个温度和湿度变化情境以模仿不同阶段的火灾环境；基于设置的温度变化情境和湿度变化情境分别控制测试仓内的温度和湿度；
所述温度变化模型与湿度变化模型的配置方法包括：获取若干历史火灾数据；所述历史火灾数据包括火灾发展各个阶段的温度数据、湿度数据以及对应的时间戳；所述各个阶段包括：初期、发展期、全盛期及衰退期；
对所述若干历史火灾数据进行清洗与整理以去除异常值并填补缺失数据；
识别火灾发展的各个阶段的温度变化曲线和湿度变化曲线；
对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型；
对于各个温度变化模型及湿度变化模型分别加入随机扰动项以模拟环境参数的自然波动；
通过历史数据使用最大似然估计法确定各个温度变化模型及湿度变化模型的参数；
通过交叉验证检验温度变化模型及湿度变化模型的置信度，在置信度均大于预设值时，得到温度变化模型与湿度变化模型；对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型，包括：匹配温度初期变化模型；所述温度初期变化模型为： ;其中， 为初期的初始温度， 为峰值温度, 是增长速度常数； 是当前温度；t是当前阶段经过的时长；
匹配湿度初期变化模型；所述湿度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始湿度； 为峰值湿度；
为湿度上升速度； 为湿度下降速度； 是转折点时刻；H是当前湿度；
匹配温度发展期变化模型；所述温度发展期变化模型为： 为发展期的初始温度； 为比例常数；
匹配湿度发展期变化模型；所述湿度发展期变化模型为： ； 为发展期的初始湿度； 为常数；
匹配温度全盛期变化模型；所述温度全盛期变化模型为： ；其中， 为稳定期温度；
匹配湿度全盛期变化模型；所述湿度全盛期变化模型为： ；其中，为全盛期的初始湿度；n为湿度下降的速度常数；
匹配温度衰退期变化模型；所述温度衰退期变化模型为：；其中， 为火灾结束时的最终温度； 为衰减常数；
匹配湿度衰退期变化模型；所述湿度衰退期变化模型为： ；
其中， 为火灾结束时的最终湿度；a、b为常数。
2.根据权利要求1所述的一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度，包括：获取温度传感器反馈的温度实际值；
基于温度实际值与温度目标值计算得到误差；
通过PID算法计算控制输出并将所述控制输出转为加热部件执行的控制信息。
3.根据权利要求2所述的一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据之后，所述方法还包括：实时监测烟雾浓度值；
当所述烟雾浓度值大于预设安全值时，控制所述燃烧源停止燃烧并启动测试仓中的灭火系统。
4.根据权利要求3所述的一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口，包括：分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的形态变化；所述形态变化包括；熔融、收缩及碳化；
分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下，是否形成连续燃烧面；
基于烟雾数据分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的烟雾浓度峰值时间和浓度；
基于形态变化、火焰传播和烟雾数据，对服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长的阻燃性能进行综合评分。
5.根据权利要求4所述的一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，分别分析服装样本的形态变化，包括：获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；
预处理所述图像序列，包括灰度转换、噪声去除和边缘增强；
采用图像分割技术识别熔融区域，并计算熔融区域的面积和位置；
比较燃烧前后服装样本的尺寸，确定样本的收缩程度；
使用阈值分割或机器学习分类器识别碳化区域；
通过比较连续图像帧之间的差异，估计形态变化的速率；
分析熔融、收缩和碳化现象的时间序列，绘制变化曲线；
统计分析形态变化的程度，包括熔融面积、收缩比例和碳化区域的平均值和标准差；
识别熔融、收缩和碳化现象的位置和程度。
6.根据权利要求5所述的一种服装阻燃性能检测方法，其特征在于，分别分析服装样本是否形成连续燃烧面，包括：获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；
采用图像分割技术，识别视频中每一帧的火焰边界和燃烧区域；
应用追踪算法跟踪火焰在样本上的传播路径，记录火焰传播的速度和方向；
分析火焰传播路径，确定燃烧的起始点和结束点，以及火焰覆盖的总面积以确定是否形成连续燃烧面。
7.一种服装阻燃性能检测系统，其特征在于，包括：第一处理模块，用于：在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；
第二处理模块，用于：基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值；
第三处理模块，用于：接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度；
第四处理模块，用于：在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长；
第五处理模块，用于：在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况；
第六处理模块，用于：分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；
第七处理模块，用于：通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；
第八处理模块，用于：基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口；
在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数并控制燃烧源燃烧之后，还包括：通过温度变化模型与湿度变化模型设置多个温度和湿度变化情境以模仿不同阶段的火灾环境；基于设置的温度变化情境和湿度变化情境分别控制测试仓内的温度和湿度；
所述温度变化模型与湿度变化模型的配置方法包括：获取若干历史火灾数据；所述历史火灾数据包括火灾发展各个阶段的温度数据、湿度数据以及对应的时间戳；所述各个阶段包括：初期、发展期、全盛期及衰退期；
对所述若干历史火灾数据进行清洗与整理以去除异常值并填补缺失数据；
识别火灾发展的各个阶段的温度变化曲线和湿度变化曲线；
对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型；
对于各个温度变化模型及湿度变化模型分别加入随机扰动项以模拟环境参数的自然波动；
通过历史数据使用最大似然估计法确定各个温度变化模型及湿度变化模型的参数；
通过交叉验证检验温度变化模型及湿度变化模型的置信度，在置信度均大于预设值时，得到温度变化模型与湿度变化模型；
对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型，包括：匹配温度初期变化模型；所述温度初期变化模型为： ;其中， 为初期的初始温度， 为峰值温度, 是增长速度常数； 是当前温度；t是当前阶段经过的时长；
匹配湿度初期变化模型；所述湿度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始湿度； 为峰值湿度；
为湿度上升速度； 为湿度下降速度； 是转折点时刻；H是当前湿度；
匹配温度发展期变化模型；所述温度发展期变化模型为： ；
为发展期的初始温度； 为比例常数；
匹配湿度发展期变化模型；所述湿度发展期变化模型为： ； 为发展期的初始湿度； 为常数；
匹配温度全盛期变化模型；所述温度全盛期变化模型为： ；其中， 为稳定期温度；
匹配湿度全盛期变化模型；所述湿度全盛期变化模型为： ；其中，为全盛期的初始湿度；n为湿度下降的速度常数；
匹配温度衰退期变化模型；所述温度衰退期变化模型为：；其中， 为火灾结束时的最终温度； 为衰减常数；
匹配湿度衰退期变化模型；所述湿度衰退期变化模型为：；其中， 为火灾结束时的最终湿度；a、b为常数。
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行的如权利要求1至5中任一方法的计算机程序。 说明书 : 一种服装阻燃性能检测方法、系统及电子设备技术领域[0001] 本申请涉及服装阻燃测试的技术领域，尤其是涉及一种服装阻燃性能检测方法、系统及电子设备。背景技术[0002] 随着材料科学的进步和安全标准的提升，对服装阻燃性能的检测要求越来越严格。传统的阻燃测试方法多为静态测试，难以全面评估材料在实际复杂环境下的阻燃效果。[0003] 如何在多种复杂环境下实现服装阻燃性能的检测是本领域技术人员需要攻克的技术问题。发明内容[0004] 为了至少部门解决上述技术问题，本申请提供了一种服装阻燃性能检测方法、系统及电子设备。[0005] 第一方面，本申请提供的一种服装阻燃性能检测方法采用如下的技术方案。[0006] 一种服装阻燃性能检测方法，包括：[0007] 在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；[0008] 基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值；[0009] 接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度；[0010] 在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长；[0011] 在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况；[0012] 分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；[0013] 通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；以及，[0014] 基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口。[0015] 可选的，在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数并控制燃烧源燃烧之后，所述方法还包括：[0016] 通过温度变化模型与湿度变化模型设置多个温度和湿度变化情境以模仿不同阶段的火灾环境；基于设置的温度变化情境和湿度变化情境分别控制测试仓内的温度和湿度；[0017] 所述温度变化模型与湿度变化模型的配置方法包括：[0018] 获取若干历史火灾数据；所述历史火灾数据包括火灾发展各个阶段的温度数据、湿度数据以及对应的时间戳；所述各个阶段包括：初期、发展期、全盛期及衰退期；[0019] 对所述若干历史火灾数据进行清洗与整理以去除异常值并填补缺失数据；[0020] 识别火灾发展的各个阶段的温度变化曲线和湿度变化曲线；[0021] 对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型；[0022] 对于各个温度变化模型及湿度变化模型分别加入随机扰动项以模拟环境参数的自然波动；[0023] 通过历史数据使用最大似然估计法确定各个温度变化模型及湿度变化模型的参数；[0024] 通过交叉验证检验温度变化模型及湿度变化模型的置信度，在置信度均大于预设值时，得到温度变化模型与湿度变化模型。[0025] 可选的，对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型，包括：[0026] 匹配温度初期变化模型；所述温度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始温度， 为峰值温度, 是增长速度常数； 是当前温度；t是当前阶段经过的时长；[0027] 匹配湿度初期变化模型；所述湿度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始湿度； 为峰值湿度； 为湿度上升速度； 为湿度下降速度； 是转折点时刻；H是当前湿度；[0028] 匹配温度发展期变化模型；所述温度发展期变化模型为： ;为发展期的初始温度； 为比例常数；[0029] 匹配湿度发展期变化模型；所述湿度发展期变化模型为： ； 为发展期的初始湿度； 为常数；[0030] 匹配温度全盛期变化模型；所述温度全盛期变化模型为： ；其中， 为稳定期温度；[0031] 匹配湿度全盛期变化模型；所述湿度全盛期变化模型为： ；其中，为全盛期的初始湿度；n为湿度下降的速度常数；[0032] 匹 配 温 度 衰 退 期 变 化 模 型 ；所 述 温 度 衰 退 期 变 化 模 型 为 ：；其中， 为火灾结束时的最终温度； 为衰减常数；[0033] 匹 配 湿 度 衰 退 期 变 化 模 型 ；所 述 湿 度 衰 退 期 变 化 模 型 为 ：其中， 为火灾结束时的最终湿度；a、b为常数。[0034] 可选的，基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度，包括：[0035] 获取温度传感器反馈的温度实际值；[0036] 基于温度实际值与温度目标值计算得到误差；[0037] 通过PID算法计算控制输出并将所述控制输出转为加热部件执行的控制信息。[0038] 可选的，通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据之后，所述方法还包括：[0039] 实时监测烟雾浓度值；[0040] 当所述烟雾浓度值大于预设安全值时，控制所述燃烧源停止燃烧并启动测试仓中的灭火系统。[0041] 可选的，基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口，包括：[0042] 分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的形态变化；所述形态变化包括；熔融、收缩及碳化；[0043] 分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下，是否形成连续燃烧面；[0044] 基于烟雾数据分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的烟雾浓度峰值时间和浓度；[0045] 基于形态变化、火焰传播和烟雾数据，对服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长的阻燃性能进行综合评分。[0046] 可选的，分别分析服装样本的形态变化，包括：[0047] 获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；[0048] 预处理所述图像序列，包括灰度转换、噪声去除和边缘增强；[0049] 采用图像分割技术识别熔融区域，并计算熔融区域的面积和位置；[0050] 比较燃烧前后服装样本的尺寸，确定样本的收缩程度；[0051] 使用阈值分割或机器学习分类器识别碳化区域；[0052] 通过比较连续图像帧之间的差异，估计形态变化的速率；[0053] 分析熔融、收缩和碳化现象的时间序列，绘制变化曲线；[0054] 统计分析形态变化的程度，包括熔融面积、收缩比例和碳化区域的平均值和标准差；[0055] 识别熔融、收缩和碳化现象的位置和程度。[0056] 可选的，分别分析服装样本是否形成连续燃烧面，包括：获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；[0057] 采用图像分割技术，识别视频中每一帧的火焰边界和燃烧区域；[0058] 应用追踪算法跟踪火焰在样本上的传播路径，记录火焰传播的速度和方向；[0059] 分析火焰传播路径，确定燃烧的起始点和结束点，以及火焰覆盖的总面积以确定是否形成连续燃烧面。[0060] 第二方面，本申请提供的一种服装阻燃性能检测系统采用如下的技术方案。[0061] 一种服装阻燃性能检测系统，包括：[0062] 第一处理模块，用于：在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；[0063] 第二处理模块，用于：基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值；[0064] 第三处理模块，用于：接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度；[0065] 第四处理模块，用于：在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长；[0066] 第五处理模块，用于：在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况；[0067] 第六处理模块，用于：分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；[0068] 第七处理模块，用于：通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；[0069] 第八处理模块，用于：基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口。[0070] 第三方面，本申请公开一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有被处理器加载并执行上述的任一方法的计算机程序。[0071] 第四方面，本申请公开一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述的任一方法的计算机程序。附图说明[0072] 图1是本申请实施例一种服装阻燃性能检测方法的流程图；[0073] 图2是本申请实施例一种服装阻燃性能检测方法的系统框图；[0074] 图中，201、第一处理模块；202、第二处理模块；203、第三处理模块；204、第四处理模块；205、第五处理模块；206、第六处理模块;207、第七处理模块；208、第八处理模块。具体实施方式[0075] 下面结合附图1?2和具体实施例对本申请作进一步说明：[0076] 首先，这里需要说明的是：在本申请的描述中，如出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等方位词，其所指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制；此外，如出现术语“第一”、“第二”、“第三”等数字量词仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。另外，在本申请中，除非另有明确的规定和限定，如出现术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接、过盈配合、过渡配合等限位连接，或一体连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连；因此对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。[0077] 本申请实施例公开一种服装阻燃性能检测方法。参照图1，作为一种服装阻燃性能检测方法的一种实施方式，一种服装阻燃性能检测方法包括以下步骤：[0078] 步骤S101、在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息。[0079] 步骤S102、基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值。[0080] 步骤S103、接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度。[0081] 步骤S104、在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长。[0082] 步骤S105、在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况。[0083] 步骤S106、分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据。[0084] 步骤S107、通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据。[0085] 步骤S108、基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口。[0086] 具体地，通过用户输入的阻燃等级信息，系统自动获取相应的阻燃值范围；通过匹配测试环境指令，系统能够精确调整测试仓内的温度和湿度，模拟目标环境条件，确保阻燃性能测试的环境一致性，从而提高结果的可靠性；基于阻燃值调整火势等级、火源距离和燃烧时长，不仅模拟了不同火源情况，还通过伺服电机控制燃烧速度和方向，增加了测试的灵活性，能够评估材料在各种火灾场景下的表现；通过设置第一和第二燃烧时长，分别对应阻燃值的下限和上限，能够全面评估材料在轻微到严重火灾条件下的阻燃性能；利用预先训练的燃烧分析模型处理燃烧过程中的图像，能够客观、快速地提取形态变化和火焰传播数据，减少了人工判读的主观性，提高了分析效率和准确性；通过烟雾传感器监测烟雾数据，结合形态变化和火焰传播数据，提供了多维度的阻燃性能评估，增强了开云优惠体育网页版入口的全面性和深度。[0087] 作为一种服装阻燃性能检测方法的一种具体实施方式，在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数并控制燃烧源燃烧之后，所述方法还包括：[0088] 通过温度变化模型与湿度变化模型设置多个温度和湿度变化情境以模仿不同阶段的火灾环境；基于设置的温度变化情境和湿度变化情境分别控制测试仓内的温度和湿度；[0089] 所述温度变化模型与湿度变化模型的配置方法包括：[0090] 获取若干历史火灾数据；所述历史火灾数据包括火灾发展各个阶段的温度数据、湿度数据以及对应的时间戳；所述各个阶段包括：初期、发展期、全盛期及衰退期；[0091] 对所述若干历史火灾数据进行清洗与整理以去除异常值并填补缺失数据；[0092] 识别火灾发展的各个阶段的温度变化曲线和湿度变化曲线；[0093] 对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型；[0094] 对于各个温度变化模型及湿度变化模型分别加入随机扰动项以模拟环境参数的自然波动；[0095] 通过历史数据使用最大似然估计法确定各个温度变化模型及湿度变化模型的参数；[0096] 通过交叉验证检验温度变化模型及湿度变化模型的置信度，在置信度均大于预设值时，得到温度变化模型与湿度变化模型。[0097] 具体地，通过对历史火灾数据的清洗、整理与分析，识别出火灾发展各阶段的温度和湿度变化规律；使用最大似然估计法确定模型参数，并通过交叉验证检验模型的置信度；在模型中加入随机扰动项，模拟环境参数的自然波动；通过设置多个温度和湿度变化情境，模拟不同火灾发展阶段的环境条件，能够从初期到衰退期全面评估服装的阻燃性能，避免单一条件下的测试局限性。基于建立的温度变化模型与湿度变化模型，自动控制测试仓内的温度和湿度。[0098] 本具体实施方式通过构建并应用基于历史火灾数据的温度变化模型与湿度变化模型，实现了对火灾环境的精准模拟，显著提升了服装阻燃性能检测的全面性。[0099] 作为一种服装阻燃性能检测方法的一种具体实施方式，对于各个阶段的温度变化曲线分别匹配对应的温度变化模型以及对各个阶段的湿度变化曲线分别匹配对应的湿度变化模型，包括：[0100] 匹配温度初期变化模型；所述温度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始温度， 为峰值温度, 是增长速度常数；是当前温度；t是当前阶段经过的时长；[0101] 匹配湿度初期变化模型；所述湿度初期变化模型为：;其中， 为初期的初始湿度； 为峰值湿度；为湿度上升速度； 为湿度下降速度； 是转折点时刻；H是当前湿度；[0102] 匹配温度发展期变化模型；所述温度发展期变化模型为： ;为发展期的初始温度； 为比例常数；[0103] 匹配湿度发展期变化模型；所述湿度发展期变化模型为： ； 为发展期的初始湿度； 为常数；[0104] 匹配温度全盛期变化模型；所述温度全盛期变化模型为： ；其中， 为稳定期温度；[0105] 匹配湿度全盛期变化模型；所述湿度全盛期变化模型为： ；其中，为全盛期的初始湿度；n为湿度下降的速度常数；[0106] 匹 配 温 度 衰 退 期 变 化 模 型 ；所 述 温 度 衰 退 期 变 化 模 型 为 ：；其中， 为火灾结束时的最终温度； 为衰减常数；[0107] 匹 配 湿 度 衰 退 期 变 化 模 型 ；所 述 湿 度 衰 退 期 变 化 模 型 为 ：；其中， 为火灾结束时的最终湿度；a、b为常数。[0108] 具体地，温度初期变化模型和湿度初期变化模型，能够准确捕捉火灾初期温度和湿度的快速变化特征，尤其是温度的指数增长和湿度的先升后降。温度发展期变化模型和湿度发展期变化模型通过对数和指数函数的运用，反映了火灾发展中温度渐进上升和湿度逐渐下降的趋势。温度全盛期变化模型和湿度全盛期变化模型，能够模拟火灾达到最高强度时的温度稳定和湿度快速下降的特性。温度衰退期变化模型和湿度衰退期变化模型，通过指数衰减和二次增长函数，准确描绘了火灾结束后温度和湿度的恢复过程。[0109] 通过在不同火灾发展阶段的温度和湿度变化环境下进行测试，能够从初期反应、发展适应、全盛期抵抗和衰退期恢复等多个维度评估服装的阻燃性能。[0110] 作为一种服装阻燃性能检测方法的一种具体实施方式，基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度，包括：[0111] 获取温度传感器反馈的温度实际值；[0112] 基于温度实际值与温度目标值计算得到误差；[0113] 通过PID算法计算控制输出并将所述控制输出转为加热部件执行的控制信息。[0114] 作为一种服装阻燃性能检测方法的其中一种实施方式，通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据之后，所述方法还包括：[0115] 实时监测烟雾浓度值；[0116] 当所述烟雾浓度值大于预设安全值时，控制所述燃烧源停止燃烧并启动测试仓中的灭火系统。[0117] 作为一种服装阻燃性能检测方法的其中一种实施方式，基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口，包括：[0118] 分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的形态变化；所述形态变化包括；熔融、收缩及碳化；[0119] 分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下，是否形成连续燃烧面；[0120] 基于烟雾数据分别分析服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长下的烟雾浓度峰值时间和浓度；[0121] 基于形态变化、火焰传播和烟雾数据，对服装样本在第一燃烧时长和第二燃烧时长的阻燃性能进行综合评分。[0122] 作为一种服装阻燃性能检测方法的其中一种实施方式，分别分析服装样本的形态变化，包括：[0123] 获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；[0124] 预处理所述图像序列，包括灰度转换、噪声去除和边缘增强；[0125] 采用图像分割技术识别熔融区域，并计算熔融区域的面积和位置；[0126] 比较燃烧前后服装样本的尺寸，确定样本的收缩程度；[0127] 使用阈值分割或机器学习分类器识别碳化区域；[0128] 通过比较连续图像帧之间的差异，估计形态变化的速率；[0129] 分析熔融、收缩和碳化现象的时间序列，绘制变化曲线；[0130] 统计分析形态变化的程度，包括熔融面积、收缩比例和碳化区域的平均值和标准差；[0131] 识别熔融、收缩和碳化现象的位置和程度。[0132] 具体地，通过对燃烧过程的全程监控并获取图像序列，结合灰度转换、噪声去除和边缘增强等预处理手段消除环境光干扰、减少图像噪声，同时增强关键特征的对比度。采用图像分割技术自动识别熔融区域，计算其面积和位置，能够精确测量材料受热后的熔融程度。通过比较燃烧前后服装样本的尺寸，可以准确测定样本的收缩程度，使用阈值分割或机器学习分类器识别碳化区域，提升了检测效率。通过比较连续图像帧之间的差异，可以估计形态变化的速率。分析熔融、收缩和碳化现象的时间序列，绘制变化曲线，可以直观展示材料在燃烧过程中的状态演化。实现服装样本在燃烧过程中形态变化的高精度识别与量化分析。[0133] 作为一种服装阻燃性能检测方法的其中一种实施方式，分别分析服装样本是否形成连续燃烧面，包括：获取服装样本在燃烧过程中的图像序列；[0134] 采用图像分割技术，识别视频中每一帧的火焰边界和燃烧区域；[0135] 应用追踪算法跟踪火焰在样本上的传播路径，记录火焰传播的速度和方向；[0136] 分析火焰传播路径，确定燃烧的起始点和结束点，以及火焰覆盖的总面积以确定是否形成连续燃烧面。[0137] 本申请还提供了一种服装阻燃性能检测系统，包括：[0138] 第一处理模块201，用于：在待测试服装样本放置于测试仓之后，接收用户输入的阻燃等级信息；[0139] 第二处理模块202，用于：基于所述阻燃等级信息得到第一阻燃值及第二阻燃值；所述第一阻燃值为所述阻燃等级信息的下限值；所述第二阻燃值为所述阻燃等级信息的上限值；[0140] 第三处理模块203，用于：接收测试环境指令；基于所述测试环境指令匹配环境参数；基于所述环境参数调整所述测试仓内的温度及湿度；[0141] 第四处理模块204，用于：在所述测试仓的温度及湿度均达到所述环境参数时，控制燃烧源燃烧；基于所述第一阻燃值控制所述燃烧源调整第一火势等级及第一火源距离并匹配第一燃烧时长；基于所述第二阻燃值控制所述燃烧源调整第二火势等级及第二火源距离并匹配第二燃烧时长；[0142] 第五处理模块205，用于：在第一燃烧时长内及第二燃烧时长内分别通过控制燃烧源连接的伺服电机移动调整燃烧速度和燃烧方向以模拟不同火源情况；[0143] 第六处理模块206，用于：分别获取所述待测试服装样本在第一燃烧时长及第二燃烧时长燃烧时的图像；将所述图像输入至预先训练好的燃烧分析模型以得到燃烧过程中的形态变化数据及火焰传播数据；[0144] 第七处理模块207，用于：通过烟雾传感器监测第一燃烧时长及第二燃烧时长的烟雾数据；[0145] 第八处理模块208，用于：基于所述第一燃烧时长及第二燃烧时长的形态变化数据、火焰传播数据及烟雾数据输出阻燃性能开云优惠体育网页版入口。[0146] 本申请实施例还公开一种电子设备。[0147] 具体来说，该设备包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述任意一种服装阻燃性能检测方法的计算机程序。[0148] 本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质。具体来说，该计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述任意一种服装阻燃性能检测方法的计算机程序，该计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（Read?OnlyMemory，ROM）、随机存取存储器（RandomAccessMemory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0149] 需要说明的是：以上实施例仅用于说明本申请而并非限制本申请所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的实施例对本申请已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，所属技术领域的技术人员仍然可以对本申请进行修改或者等同替换，而一切不脱离本申请的精神和范围的技术方案及其改进，均应涵盖在本申请的权利要求范围内。

专利地区：四川

专利申请日期：2024-07-23

专利公开日期：2024-09-24

专利公告号：2024-09-24