服装裁片自动抓取技术及其布局方法的研究进展

为促进服装裁片自动化运输的发展,推动服装加工端完成产业升级,即“机器代人”,实现服装智能制造,综述了目前国内外服装裁片智能抓取技术及其布局方法的研究现状。具体分析了空压吸附式抓取,静电式抓取,针刺式抓取,机械手抓取和软体手指抓取的原理和特点,阐述了各抓取方式所适用的面料范围,将其在面料表面的布局方式总结为3类:盲式布局抓取、单点布局抓取和多点协同抓取。研究认为软体手指抓取技术具有更广阔的应用前景,并展望了服装裁片智能抓取技术的未来发展趋势,指出提高抓取准确率,提高抓取头的重复定位精度,研发便捷、高效、经济的布局方式,以及研发结合机器视觉技术等人工智能技术的智能抓取方式为未来的重要研究方向。

软体机器人在服装领域的应用进展

软体机器人由可变形材料制成,具有柔顺性高、适应性强等优势,现已成为机器人领域的研究热点,并在加速服装智能化进程中发挥重要作用。为促进软体机器人技术与服装领域的融合发展,根据当前软体机器人的研究进展,聚焦于软体机器人关键技术,总结其在制作材料、制作方法、驱动方式及控制与建模4个方面的研究现状;对软体机器人在纺织面料抓取与转移、上肢辅助及下肢辅助服装上的应用情况进行综述。研究认为:可利用智能软材料和微加工技术实现控制元件微型化;结合织物性能特点提高面料自动抓取与落料精度;可穿戴软体机器人在优化设备技术性能的同时,要对整个人机系统进行持续评估和迭代开发,提高人机交互便捷性,以促进软体机器人行业与服装领域的深度融合。

采用神经网络算法的多指机械手织物抓取规划

针对纺织服装行业织物自主抓取环节依靠人工操作而导致的生产效率低的问题,利用机械手进行织物抓取。设计了多指机械手,通过描述手指各连杆之间的变换关系对其进行运动学分析;采用RBF(径向基函数)神经网络方法对其抓取模式进行规划,通过识别织物的几何特征并根据抓取的任务要求进行自主抓取;在抓取运动过程中,采用关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划相结合的方式,保证机械手各手指能够稳定和准确地到达抓取点;最后利用Mat Lab/Robotics Toolbox对多指机械手和抓取规划进行建模仿真。结果表明,所设计的机械手各个关节参数设置合理,机械手织物抓取规划满足要求。

服装面料静电吸附抓取转移电极板优化设计

为提高服装定制化生产过程中机器人的使用效果,解决机器人末端执行器在加工过程中抓取转移面料吸附力不稳定问题,针对静电极板设计的关键因素,电极板的形状布置和结构参数进行了分析优化。通过构建针织纬编织物的模型,对当前4种电极分布形式进行仿真对比分析,得到最适合服装面料的电极板的形状布置:梳状电极。然后以单位面积吸附力最大为优化目标,对电极板的形状布置及结构参数进行了优化设计,并对优化设计结果进行仿真验证。结果表明:采用梳状形状布置、结构参数优化后的电极,能够很好地吸附服装面料,满足服装自动化使用要求。