面向智能裁床的位置约束二维不规则排样策略研究
作者单位:江苏大学
学位级别:硕士
导师姓名:袁浩
授予年度:2022年
学科分类:0821[工学-纺织科学与工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 082104[工学-服装设计与工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
摘 要:二维不规则排样问题应用于钣金、服装、皮革、板材等制造业中,合理的排样布局可以有效减少原材料的浪费。目前,国内企业大多采用人工排样,成本高、效率低,对操作人员的技术水平和经验要求较高;实际生产中存在一定的约束条件,这也对排样提出了更高的要求,进而提高排样难度,降低人工排样效率。本文围绕智能裁床的排样问题,根据母版上图案的位置排布规律,将其归类为具有规则位置约束和具有不规则位置约束的两类二维不规则排样问题。本文改进了排样策略,并结合图像处理算法研究适用于两类位置约束排样问题的排样策略,具体研究内容如下:(1)针对两种类型的母版,分析其特性和约束条件,并确定相应的图像处理算法。人工布料的背景简单,图案位置分布规则,采用常规的图像处理流程获取母版相关数据信息后,构建虚拟母版以供后续排样使用。天然皮革表面纹理复杂,又因多种因素导致表面缺陷随机分布。本文采用基于主成分分析的多层感知器网络进行缺陷检测,与图像增强算法和图像后处理算法结合,分析天然皮革图像,以带有缺陷的天然皮革的矢量图作为输出。对天然皮革母版的图像处理算法进行实验验证,实验结果表明,该图像处理算法能够在短时间内提取母版瑕疵,多种图像处理算法的组合在处理天然皮革图像时具有很强的实用性。(2)针对两类位置约束排样问题,分析不同约束条件的影响,建立不同的数学模型,从几何图形表示、重叠检测、摆放策略和优化算法几个方面研究相应的排样策略。对于具有规则位置约束的二维不规则排样问题,本文改进最低水平线算法得到基于关键点定位策略的最左水平线算法,与遗传算法结合求解。对于具有不规则位置约束的二维不规则排样问题,本文改进中心膨胀摆放策略和粒子群优化算法,结合两者进行求解。(3)基于图像处理算法和排样策略的研究,开发了用于智能裁床的位置约束二维不规则排样软件。对本文提出的两类位置约束排样问题的排样策略加以实验验证,实验结果表明,具有规则位置约束的二维不规则排样问题的排样策略能够获得80%以上的利用率;与其他文献算法的最优结果相比,在求解常规二维不规则排样问题上具有较强的竞争力。具有不规则位置约束的二维不规则排样问题的排样策略也获得了80%以上的利用率;与其他文献算法的最优结果相比,执行时间和利用率都有较强竞争力。