智能信息处理与计算器仿真
智能信息处理与计算器仿真技术支持纺织技术由实验性研究发展为理论分析、实验、计算器仿真相结合的现代纺织科学研究。
面向应用的智能信息处理框架
现代纺织与其它科学技术的发展，要求处理大量复杂的不确定信息，而传统的信息处理与数学计算不能完全满足这些迅速出现的需求。人们通过应用发现，智能信息处理是能较好适应这种需求的一种信息处理理论与方法，它能用计算器与“机器”来直接解释与处理这些信息内容，对研究对象建模。
面向应用的智能信息处理方法框架
方法层是指一些智能信息处理方法或具有非确定性计算特徵的信息处理方法，其中许多信息处理方法是对生物系统、物理系统与现象或思维规律来进行某种简单抽象、归纳、推演形成的算法，可在计算器上实现使用。
有些智能信息处理方法可结合使用，以获得更好的应用效能。例如采用进化算法的神经网络、模糊神经计算，可优化神经计算，更适用不确定信息处理。综合层是智能信息处理或它与传统信息处理、数学计算结合面向某类应用的综合，其中图像、图形处理与设计、模式识别等技术在纺织品疵点与形态检测、色差检测、整纬测控、织物结构与服装CAD、三维不接触人体测量等系统的研究与开发上都有广泛应用。应用层则是各类具体应用，包括在纺织上的应用。
计算器仿真技术提供新方法
现代纺织研究与开发采用建模与计算器仿真，大致可归纳在分子、纤维、纤维制品等三个层次上。其中分子仿真层次的分子仿真研究是分子纺织理论重要研究方法，包括对纳米纤维、高分子纤维、纺织化学等方面中的分子仿真与设计，也包括采用Monte Carlo仿真、分子动力学仿真，从分子的微观性质推导及预测纤维材料及纺织品化学产品的微观、宏观性质。
采用计算器仿真首先要对研究与开发对象建立数学模型，通过对对象的机理分析、实验及机理分析与实验相结合等方法建立数学模型，在建立数学模型时，不仅可采用一般的数学方法，也可采用智能信息处理方法。
智能信息处理与计算器仿真技术的应用
智能信息处理与计算器仿真在纺织业中的应用、研究包括：对纤维材料及其制品的物理性能及其特性预测——估测热测热致共聚物的理论扬氏模量；根据高分子结构预测纤维材料性能，根据纤维材料性能要求进行高分子结构设计及其纤维材料的研制；了解和预测纤维特性及其影响纺织性能和纺织品质量的关系，根据纤维、纱线与织物结构参数预测织物性能；假捻变形加工过程中的纱线特性，预测纺织品的透气性等。
纺织图像的识别、分类与分析——识别纤维种类，识别纤网中的棉结和杂质，通过疵点大小、褪色、成形图像特徵进行质量分等；识别不同类型织疵，如粗节、棉结、断头、断纬与油污等；基于织物图像的识别与智能信息处理，预测纱线的不匀率，预测环锭纺纱与转杯纺纱的毛羽，估计磨损后地毯外观的变化，对褶皱的回复进行客观估计；通过捕捉花边图像进行在线花边检查；对线缝起皱进行客观评价，进行染疵的识别与分类。
纺织生产过程的在线监测与优化——设计棉纤维的最佳混配，求出以最好性价比纺出所需纱线的工艺条件，因而确定纤维在转杯或环锭纺纱机上的可纺性；仿真与优化从纤维到纱线的生产过程；了解机械设置与变形纱的最终特性之间的关系；设计所期望的与纱线质量相关的摩擦盘；针对布的品种和所缝套数进行分类，实时改变针的穿透力与缝纫参数。
针织的计算器仿真图像表达——仿真不同机号、线圈密度、编织结构、花型的针织物设计，可直接在计算器上进行花型设计；仿真所设计的针织物、机织物、印花织物、袜品和附件的设计及图像显示，包括皮革和织物制品以及手工工艺品选取不同色彩的效果；仿真任何组配提供正确的织物结构和尺寸效应；以三维形式实时显示针织服装设计。
会聚技术孕育大变革
NBIC技术会聚的基本概念
NBIC四个技术领域分别是：纳米科技（N）、生物技术（B）、信息技术（I）、认知科学（C，包括认知神经科学）。
NBICM
2001年12 月3~4日美国商务部技术管理局、国家科学技术基金会（NSF）、国家科学技术委员会纳米科技分会在华盛顿联合发起了一次有科学家和政府官员等各界顶级人物参加的圆桌会议，首次提出了“NBIC会聚技术”的概念，这四个领域的技术当前都在迅速发展，每一个领域都潜力巨大，而其中任何技术的两两会聚，三项会聚或者四项会聚都将产生难以估量的效能。
在四种技术中，纳米技术提供了一种发现和创造的尺度，在这一尺度下的很多研究和制造都产生了前所未有的成就和效果。而生物体，包括生物体基因是人类很长一段时期以来和今后研究开发的主体对象，也是探索最玄妙的神秘自然为人类所用的载体，而纳米尺度恰恰是很多生物反应和功能执行的量级，要系统化地对生物过程进行全面的研究和开发，必须在纳米尺度空间内实现。