基于BP神经网络的缝纫工序状态识别

为了在缝纫过程中对产品进行监测识别,提高缝纫产品质量,课题组提出了一种基于BP神经网络的缝纫工序状态识别方法.首先采集正常工况下缝纫机伺服电机驱动电流信号,将采集到的信号进行时域、频域分析,从中提取出缝纫工序状态相关性较好的几个特征量,将其组成敏感特征向量;然后搭建BP神经网络进行训练学习来识别多种未知工序状态.实验表...     

基于卷积神经网络的织物缝纫平整度客观评价

针对大多数评价织物缝纫平整度等级方法对实验条件均有较高的要求,且织物种类及环境等因素对实验结果均有较大影响的现状,提出利用卷积神经网络分析织物缝纫平整度等级的方法,以提高等级分类的准确率和效率。设计了一个基于残差卷积神经网络的织物缝纫平整度客观评价模型,该模型以1000个普通织物的缝纫图像作为训练样本输入,得到缝纫平整度的分类结果,所选织物包含10种常见服装面料品类(塔夫绸、塔斯隆、雪纺、顺纡绉、尼丝纺、麂皮绒、天丝斜纹、真丝缎面、平布、交织绸)。研究结果表明:经200个测试集样本的验证,该模型的评价准确率达96%,与智能化评价以及建立预测模型方法相比,利用卷积神经网络分析织物缝纫平整度等级的方法,具有较好的准确率,且具备获取样本图像流程简单、效率高的优势。     

基于模糊识别模型的缝纫外观质量评价

在典型面料缝纫实验的基础上,选用平均移位量、缝缩率、缝纫平整度和线迹顺直度作为评价指标,分析确立了缝纫外观质量的分级标准,并借助模糊模式识别方法建立了面料缝纫质量的评价模型,经过实例验证,该模型可以有效判别缝纫样本的外观质量等级.     

羽绒服装钻绒机制及其改善措施

针对羽绒服装钻绒的问题,探讨了羽绒服装的钻绒机制,从羽绒纤维形态结构分析其对羽绒服装钻绒性能的影响。研究结果表明:羽绒服装的钻绒情况受面料、羽绒、缝纫质量(缝纫机针、缝纫线、缝纫工艺、缝纫设备)等因素的影响;对影响羽绒服装钻绒问题的因素进行分析,从面料结构设计、羽绒选择、缝纫质量控制(缝纫机针选择、缝纫线搭配、缝纫工艺设计、缝纫设备调整)等方面提出了羽绒服装防钻绒的措施,为指导企业生产符合国家标准规定要求的羽绒服装提供技术支持。     

面向服装面料自动缝合的缝纫工艺参数建模

为了解决缝纫中面料性能与缝纫加工工艺参数仅依靠技术工的经验完成匹配的问题，通过建立面料在缝纫过程中的多力场耦合模型智能选择缝纫加工工艺参数。以纬编织物为例，首先建立了织物单元的三维结构模型；其次分析了穿刺过程中织物组织与纱线间的抱合力对缝纫针的影响，并对面料在缝纫过程中的运动进行分析，创新性地建立了缝纫过程中基于面料力学性能的多力场耦合模型；然后建立了织物的有限元模型和缝纫针的几何模型，分析面料在缝纫过程中应力、应变的分布情况，得到面料在缝纫过程中因受外力作用而发生的形变并验证模型的正确性；最后搭建了协同自动缝纫实验平台进行实验验证数学多力场耦合模型的正确性。结果表明，该方法相比于工人凭借着经验完成缝纫可减少面料的形变和皱缩率，提高服装缝纫质量，为下一步服装面料自动缝合提供工艺参数，并为服装智能制造提供理论及技术参考。     

汽车内饰纬编针织面料缝纫断纱问题及改进

在汽车座椅面套的缝制过程中,针织纬编面料因组织结构经常出现缝纫断纱现象,在面套表面形成扎毛、破洞等外观疵点,严重影响产品质量。文章从缝纫机针、纬编针织面料生产工艺、缝制加工环境等方面分析缝纫断纱的主要原因,并详细阐述改进措施,包括选择合适的缝纫机针针尖形状及针号、提高针织面料的柔软顺滑性、控制缝制车间环境温湿度等,以降低纱线之间以及缝纫机针与纱线之间的摩擦阻力,从而有效降低缝纫断纱率。     

基于灰色模型的服装面料缝纫皱缩预测

对影响缝纫质量的重要指标——缝纫皱缩的预测方法进行探讨。选择16种典型面料,在FAST织物风格实验基础上,运用主成分分析法将面料的各项力学性能指标综合为3个主成分分量。通过缝纫实验,运用主客观方法评价织物缝纫后的外观质量,并借助于灰色模型研究以面料性能主成分分量为相关因素序列的缝纫皱缩预测模型,经检验,模型具有较好的精度。     

面料性能对服装缝纫质量的影响分析

测试了15种典型面料的主要力学性能指标,并按照不同角度进行了缝纫实验,获得了接缝强度、缝缩率、移位率3个缝纫质量评价指标.运用灰色关联分析研究了面料性能对缝纫质量影响的相关程度,并按照缝纫质量评价指标对各类面料进行了聚类分析.这一研究可以为服装企业选择面料和制定缝纫工艺提供数据依据,避免加工中可能出现的失误和浪费.     

服装缝纫平整度的研究进展

为有效评价服装缝纫外观质量,对国内外服装外观评价标准以及相关研究进行了梳理,分别从织物性能与缝纫条件2个方面归纳了表征服装外观质量级别的接缝外观平整度的影响因素,探讨了缝纫平整度的主观、客观评价方法,从多因子角度综合分析缝纫工艺因素对平整度的影响。认为需提高织物物理力学性能与织物缝纫褶皱等级之间的数学模型的精度,改进基于面料物理性能指标的平整度预测模型,开展曲线接缝服装部件的平整度研究,并建立服装外观质量智能评价新模型。同时从服装生产制作角度对服装缝纫平整度的研究方向进行展望。     

基于基本规格参数的织物缝纫平整度的研究

以毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度作为变量,应用主成分分析法探讨这些变量对服装缝纫平整度的影响,并利用这些变量建立BP神经网络模型,预测织物的各向缝纫平整度.实验结果表明:织物的丝绺角度与织物中羊毛纤维的含量对缝纫平整度的影响较为显著;利用毛精纺织物的基本规格参数及织物丝绺角度建立的BP神经网络模型能够快速、准确地预测毛精纺织物的各向缝纫平整度,从而为毛精纺织物缝纫平整度的客观评价提供了一条便捷、实用、高效的途径.     

A new approach for prediction of sewing performance of fabrics in apparel manufacturing using artificial neural networks

Abstract

This paper investigates the use of extended normalized radial basis function (ENRBF) neural networks to predict the sewing performance of fabrics in apparel manufacturing. In order to evaluate the performance of the ENRBF neural networks that could be emulated as human decision in the prediction of sewing performance of fabrics more effectively, it could be compared with the traditional back-propagation (BP) neural networks in terms of prediction errors. There are 109 data sets cover fabric properties measured by using a computerized measuring system, and the sewing performance of each fabric's specimen assessed by the domain experts. Of these 109 input—output data pairs, 94 were used to train the proposed ENRBF and BP neural networks for the prediction of the unknown sewing performance of a given fabric, and 15 were used to test the proposed ENRBF and BP neural networks, respectively. After 10,000 iterations of training of the ENRBF and BP neural networks, both of them converged to the minimum error level. A comparison was made between actual fabric performances during sewing, the experts' advices, and the results of predicting fabric performances during sewing for both networks. It was found that the ENRBF and BP neural networks indicate similar error levels, but the prediction made by the ENRBF neural network is better than the prediction made by the BP neural network in some areas. Both the systems provided better advice than the experts in some areas, when compared to actual sewing performance.     

针织服装拉链缝制工艺

用对比实验的分析方法对针织服装拉链缝制工艺进行了研究,初步探讨了造成拉链凸凹不平、鼓包等不良现象的各种因素,提出面料比拉链的增量大小以及左右两边增量的差异值大小是影响针织服装拉链缝制效果的主要因素,而这2个值的大小与缝纫技术水平有很大关系。为针织服装拉链缝制工艺的设计提供了理论参考,对企业实际生产有指导作用。     

碳纤维层叠布用缝纫机的改进设计与三维仿真

为有效减少碳纤维层叠布缝纫过程中的断线问题,改进了用于碳纤维层叠布缝制的缝纫机。改进的理论依据是执行构件叉与圆周期性地挑动缝纫线使缝纫线放松,配合缝纫针完成缝纫工作,减少缝纫线在缝纫时的切应力,减少缝纫过程中断线,保持缝纫的连贯性。基于 Pro/Enhineer 软件对改进机构进行三维建模、装配,参数化设计了改进机构中的齿轮、凸轮、拨线叉、拨线杆等关键构件,利用其机构模块对改进机构中的执行构件拨线叉与拨线杆进行位移、速度、加速度分析。结果表明,改进机构运行平稳,满足预期设计要求。改进后机构可降低断线率,提高生产效率。     

基于图像处理的织物缝纫平整度客观评价

织物的缝纫平整度是决定服装外观的重要因素,但肉眼评价存在一定的主观性,且常用的AATCC Test Method 88B-2006标准样照仅分5个等级,限制了评价的精度。利用图像处理技术探讨了客观评价织物缝纫平整度的方法。试验对5种常见织物采用不同的抽褶量进行车缝,以产生不同的平整度外观,进行平整度主观评价后,再借助MATLAB图像处理技术,提取缝纫图像的多个统计参数与小波特征,对客观参数与主观评价结果进行相关分析,得到与主观评价结果相关性较好的客观参数。研究结果表明:小波分解5层时的水平细节系数标准差,即SH5与主观评价具有良好的一致性,可以作为取代主观评价的客观指标。     

棉针织物缝纫针洞的形成及解决途径探讨

棉针织物在缝纫过程中经常出现针洞现象，文章分析了缝纫针洞产生的主要原因，并从四个方面阐述了解决的途径：选用合适的机针针尖形状及针号；调整缝纫机零部件；提高面料的柔软性；控制坯布回潮率及车间温湿度。     

一种低成本直驱工业平缝机控制系统

为降低直驱工业平缝机控制系统的生产成本,对系统的硬件和软件进行优化设计,同时选用成熟可靠且价格低廉的器件。工业平缝机控制系统是一个滞后、时变、非线性的控制系统,传统的双闭环PID控制是建立在对受控对象精确建模的基础上,参数不能随着受控对象的变化而调整,因此难以对系统进行有效控制。针对这一缺陷,设计了一种Fuzzy-PID复合控制器。实验证明,该控制系统能满足工业平缝机制动/启动快,鲁棒性好,定位精确的要求。这一方案现已应用在工业平缝机上,效果令人满意。     

缝纫机器人对织物张力与位置的模糊阻抗控制

为解决缝纫机器人末端执行器在按压织物滑动前行和按压织物缝纫时需要保证织物不起褶皱且缝纫轨迹针脚均匀的问题,采用模糊阻抗控制方法对机器人末端位置以及机器人末端与织物接触力的同时控制。建立缝纫机器人实际缝纫系统模型,采取将机器人末端按压织物的力与按压位置进行力/位阻抗控制的策略,并根据模糊规则选取了缝纫系统最优阻抗参数。实验结果表明:模糊阻抗控制方法能够实现机器人操作织物的位置和机器人末端按压织物操作力之间的动态平衡,能够在保证机器人各关节平稳运动的基础上实现缝纫时接触力和位置的同时控制要求。     

服装缝制工序中设备利用率的研究

针对影响缝制流水线效率的设备利用问题,研究了根据设备技术特点合理设置缝制工序、合理安排设备工作地,以尽可能提高设备利用率,从而提高缝制效率.从工程角度出发,以实际工业生产为研究对象,着重探讨了按产品工艺流程形式组织的缝制生产流水线中设备的利用率问题.并以女衬衫生产过程中缝制工序的安排为例,分析调研了企业设备利用存在的问...