教機器人從圖片中學習如何編織

AI 系統(tǒng)將織物圖片轉(zhuǎn)化為機器人編織衣服的指令，有助于使紡織品生產(chǎn)更快、更輕松、更可定制。

數(shù)據(jù)處理工作流程。學分：電子學 （2025）。DOI： 10.3390/electronics14081605

今天，許多現(xiàn)實世界的任務（如工廠中的任務）現(xiàn)在可以由機器完成，包括制作衣服的某些部分。加拿大勞倫森大學的研究人員想看看機器是否可以自己編織衣服。他們創(chuàng)建了一個計算機程序，該程序可以查看織物圖片，并將其轉(zhuǎn)化為針織機器人可以遵循的分步說明。他們的程序運行良好，能夠幫助機器人使用一種或多種紗線編織衣服。

新引入的 Fabric 模式創(chuàng)建模型提供了幾個顯著的功能和優(yōu)勢。它能夠生成單紗和多紗針織圖案，準確處理稀有針跡，并易于適應新的織物樣式。

擬議的系統(tǒng)通過一系列測試進行評估，在此期間，它用于為大約 5,000 個由天然和合成織物組成的紡織品樣品生成圖案。結(jié)果顯示，該系統(tǒng)的性能非常出色，成功地為大多數(shù)樣品生成了準確的編織指令。

該模型在將圖像轉(zhuǎn)換為編織指令方面實現(xiàn)了超過 97% 的準確率，明顯優(yōu)于現(xiàn)有方法。它還展示了管理多色紗線和稀有針跡類型復雜性的能力，而以前的方法在這些領域具有明顯的局限性。這一進步使全自動紡織品生產(chǎn)成為可能，從而減少了時間和勞動力成本。

預計新開發(fā)的模型將進行進一步的測試和改進。未來，它可以部署在現(xiàn)實世界的制造環(huán)境中，有可能實現(xiàn)定制針織服裝的大規(guī)模自動化生產(chǎn)。當與針織機器人集成時，該系統(tǒng)可能允許設計師快速原型或測試新圖案，而無需手動生成機器可讀指令。

未來的開發(fā)計劃包括通過先進的數(shù)據(jù)增強技術解決數(shù)據(jù)集不平衡問題，特別是對于不常見的針跡類型。其他目標包括整合顏色識別以提高結(jié)構(gòu)和視覺準確性，使系統(tǒng)能夠處理可變的輸入和輸出尺寸，以及擴展工作流程以支持創(chuàng)建復雜的 3D 針織服裝。在編織和刺繡等相關領域的更廣泛應用也正在探索中。