Недавние достижения в области робототехники и машинного обучения позволили автоматизировать множество реальных задач, включая различные производственные и промышленные процессы. Среди других приложений, роботизированные системы и системы искусственного интеллекта (ИИ) успешно использовались для автоматизации некоторых этапов производства одежды.
Исследователи из Университета Лаурентиана в Канаде недавно приступили к изучению возможности полной автоматизации вязания одежды.
Для этого они разработали модель для преобразования изображений ткани в подробные инструкции, которые вязальные роботы могли бы читать и выполнять.
Их модель, изложенная в статье, опубликованной в журнале Electronics, успешно реализует шаблоны для создания одно- и многониточных трикотажных изделий одежды.
«В нашей статье рассматривается проблема автоматизации вязания путем преобразования изображений ткани в машиночитаемые инструкции», — рассказали изданию Tech Xplore соавторы статьи Синюй Чжэн и Мэнчэн Лау.
«Традиционные методы требуют ручной маркировки, что является трудоемким процессом и ограничивает масштабируемость.
Вдохновленные этим пробелом, мы поставили себе цель разработать систему глубокого обучения, которая осуществляет обратную разработку трикотажных полотен по изображениям, обеспечивая большую кастомизацию и масштабируемость в текстильном производстве».
Разработанный Чжэном, Лау и их коллегами подход на основе глубокого обучения решает проблему создания инструкций по вязанию, выполняя два основных шага.
Первый был назван «фазой генерации», а второй — «фазой вывода». «На этапе генерации модель ИИ преобразует реальные изображения ткани в четкие синтетические представления, а затем интерпретирует эти синтетические изображения для прогнозирования упрощенных инструкций по вязанию, известных как передние этикетки», — говорят Хаолян Шэн и Сунпу Цай, соавторы статьи.
«На этапе вывода другая модель использует передние этикетки для вывода полных, готовых к машинному вязанию инструкций».
Новая модель создания узоров ткани, представленная исследователями, имеет несколько ценных особенностей и преимуществ.
Наиболее примечательно то, что она может производить как одно-, так и многониточные узоры для вязания, точно включать редкие стежки и легко применяться к новым стилям ткани.
Исследователи протестировали свою предложенную систему в серии тестов, используя ее для создания шаблонов для около 5000 образцов текстиля, которые должны были быть сделаны как из натуральных, так и из синтетических тканей.
Они обнаружили, что она показала себя замечательно, создав точные инструкции по вязанию для большинства этих изделий.
«Наша модель достигла точности более 97% при преобразовании изображений в инструкции по вязанию, что значительно превзошло существующие методы», — заявили Шэн и Цай.
«Наша система также эффективно справлялась со сложностью разноцветных нитей и редких типов стежков, что было серьезным ограничением в более ранних подходах.
С точки зрения применения наш метод позволяет полностью автоматизировать текстильное производство, сокращая время и трудозатраты».
Новая модель, разработанная Лау, Чжэном, Шэном и Каем, вскоре может быть протестирована и улучшена. В конечном итоге ее можно будет внедрить в реальных условиях, потенциально поддерживая автоматизированное массовое производство индивидуальной трикотажной одежды.
При использовании с вязальными роботизированными системами модель также может позволить дизайнерам быстро создавать прототипы своих проектов или тестировать новые модели без ручного создания машиночитаемых моделей.
«В дальнейшем мы планируем устранить дисбаланс в наборах данных, особенно для редких стежков, с помощью передовых методов аугментации», — добавили Лау и Чжэн.
«Мы также стремимся внедрить распознавание цвета для улучшения как структурной, так и визуальной точности.
Расширение системы для обработки переменных входных и выходных размеров — еще одна цель, позволяющая ей динамически адаптироваться к различным тканям.
Наконец, мы намерены расширить наш конвейер до сложных 3D-трикотажных изделий и исследовать кросс-доменные приложения, такие как ткачество и вышивка».
Рубрика: Наука и Hi-Tech. Читать весь текст на android-robot.com.