MTMSnet:自动纺织结构识别
2025-08-29 · 1 min read
本项目采用无线设备，建立了包含精细结构参数的织物图像数据集，并提出了一个多任务多尺度卷积神经网络（MTMSnet）来识别织物密度和织造图案，误差分别达到2%和10%以下。
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AI-Fiber：AI辅助静电纺丝开发
2025-08-29 · 4 min read
AI-Fiber用一个统一、智能的入口，将这些复杂的工具整合起来，让研究人员只通过最自然的语言对话，就能完成从图像分析到性能预测的全过程
SAM-Fiber：视觉大模型“解构”复杂纳米纤维网络
2025-08-28 · 3 min read
本项目设计并实现了 SAM-Fiber (Segment Anything Model for Fiber) 框架。它并非简单地应用通用模型，而是通过一系列创新，将强大的视觉基础模型（SAM2）“改造”成一个专业的纤维分析工具。
从“看见”到“度量”：AI辅助定量一切
2025-08-28 · 5 min read
本项目的核心是一个端到端的智能系统，它由两部分组成：一个用于自动提取比例尺信息的 YOLO-OCR模型，以及一个集成了该信息、并由 MicroSAM 驱动的交互式测量前端。
SpinSci-Ex：用领域大模型自动“阅读”海量科研文献
2025-08-28 · 5 min read
面对静电纺丝领域科研文献数量的爆炸式增长，手动提取关键实验数据已成为制约材料创新的瓶颈 。为解决此问题，本项目展示了一个名为SpinSci-Ex 的深度学习框架，旨在自动从科学文献中提取结构化的制造参数、形貌特征及功能属性 。SpinSci-Ex 框架表现出色，NER 和 RE 任务的 F1 分数分别达到了 0.920 和 0.870 。为加速知识整合与数据驱动的材料研发提供了有力工具。