DOSP-VHR-001464 | Beoordeling en optimalisatie van kledingcomfort door thermografie en kunstmatige intelligentie

De behoefte aan bescherming en prestaties in verschillende werk- en sportomgevingen heeft de ontwikkeling van de ontwikkeling van functioneel textiel en kleding met complexe ontwerpen. Comfort is een belangrijk aspect voor hoogwaardige sportkleding en persoonlijke beschermingsmiddelen (PBM's) omdat het de gezondheid sportprestaties en de werkefficiëntie van atleten en werknemers. Helaas is het comfort van deze kleding, die bestaat uit complexe structuren en speciale materialen, slecht. In veel gevallen zijn de klanten tevreden over de functionaliteit (bijv. bescherming tegen regen, kou, etc.) maar teleurgesteld over het slechte comfort.
Probleem en innovatiedoel: geen van de bestaande geavanceerde comforttestmethoden is ideaal. Ze vereisen meestal talrijke fysieke prototypes, gespecialiseerde testapparatuur, langdurige en dure draagproeven, enz. Fysiologische parameters, zoals de huidtemperatuur (Tsk) is gekoppeld aan thermische sensaties en het comfort van de proefpersoon en kan nauwkeurig worden beoordeeld met infraroodthermografie (IR) thermografie. Comfort is een complexe aangelegenheid die wordt beïnvloed door de intensiteit van de activiteit, klimatologische omstandigheden, eigenschappen van textielmateriaal, kledingontwerp en pasvorm. Kunstmatige intelligentie, in het bijzonder Deep Leren (DL), kan worden gebruikt om om te gaan met deze talrijke parameters die het comfort beïnvloeden.
Doel en doelstellingen: ComforTex-AI zal helpen om deze comfortproblemen op te lossen en heeft als doel om algoritmen te ontwikkelen die zullen resulteren in een betaalbare, snelle en gebruiksvriendelijke methodologie om het en het comfort van kledingstukken te optimaliseren. Comfortkenmerken van de stof (Ret/Rct), fysiologische parameters (d.w.z. Tsk), omgevingsfactoren (d.w.z. luchttemperatuur/luchtvochtigheid), werkintensiteit en de pasvorm van het kledingstuk zullen worden gebruikt als input voor de AI Neurale Netwerken (NN) die comfortpercepties zullen voorspellen.
Het belangrijkste verwachte resultaat is een nieuwe algoritmegedreven methodologie in de vorm van een gebruiksvriendelijke tool voor bedrijven om te helpen bij het ontwerpen van comfortabele functionele kleding. Verdere resultaten omvatten onder andere: (1) Grote bibliotheek met kwantitatieve gegevens (bijv. Tsk, stofeigenschappen Ret/Rct,) getest met geavanceerde apparatuur en kwalitatieve gegevens (d.w.z. comfortsensaties van menselijke proefpersonen) verzameld in verschillende draagscenario's; (2) AI-algoritme om kledingcomfort te beoordelen en optimaliseren (op een schaal van 5 punten); (3) op gegevens gebaseerde productclassificatie voor specifieke gebruiksomstandigheden; (4) gevalideerde cases voor sportkleding, werkkleding en PBM's voor specifieke doeleinden.
Economische impact: de implementatie van de nieuwe methodologie zal de bedrijven helpen bij het maken van geoptimaliseerde materiaal- en kledingontwerpkeuzes te maken tijdens de ontwikkelingsfase. Dit zal resulteren in een stijging van hun omzet als gevolg van (1) kortere en goedkopere ontwikkelingskosten door minder minder fysieke prototypes en tests, (2) lagere productiekosten door efficiënter materiaalgebruik en (3) merchandising van kwalitatieve en comfortabele kleding die voldoet aan de behoeften van de drager. Deze zal bovendien de vroegtijdige ontlading, overproductie en overconsumptie beperken, die momenteel grote zorgen baren in de textiel- en kledingsector. momenteel grote zorgen baren in de textiel- en kledingsector.
Dankzij het sterke multidisciplinaire karakter van ComforTex-AI kunnen nieuwe vaardigheden en kennis worden opgedaan en kan de marktpositie van de textiel- en kledingsector worden versterkt. en kennis opdoen en de marktpositie van de bedrijven in de sector versterken. De specifieke doelgroep groep bestaat uit fabrikanten van werkkleding, PBM's en sportkleding (20 tot 25 bedrijven in België en 30 bedrijven in Duitsland) en ook producenten van stoffen (11 weverijen en 21 breierijen in
België en 15 breierijen in Duitsland). Het projectconsortium bestaat uit twee sectorverenigingen (FKT als globale coördinator en CREAMODA) en vier RTO's met complementaire expertise in materialen en kledingcomfort (HOGENT en Hohenstein Instituut), IR-thermografie en AI-technieken (UAntwerpen en FITT / htw Saar). Het gebruikerscomité (UC) bestaat uit Belgische en Duitse bedrijven die alle segmenten van de waardeketen vertegenwoordigen.