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闻力生教授深度剖析人工智能在服装智能制造中的应用


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 文章摘要 

在“人工智能+服装产业”范式下,扼要论述人工智能的形成与发展、人工智能领域主要技术内容、人工智能产业链的技术与计算层面应用、人工智能在服装企业智能制造的应用全覆盖。以人工智能动态自适应智能制造为平台端,打造模块式智能制造单元为制造端,与客户需求端实现动态交互,实现真正意义上的服装智能制造。



2015年5月我国发布的“中国制造2025”战略目标是要用三个十年使我国由世界制造大国转型于世界制造强国。2016年工信部在解读“中国制造2025”时其中说到,要实现制造强国必须在中国制造业实现智能制造生产方式,因为智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。这里所说的新型生产方式要具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等“5个自”功能技术主要说的就是人工智能技术。


      紧接着2017年国务院发布了“新一代人工智能发展规划”,在规划中明确提出我国人工智能产业规模在2020年、2025年、2030年要分别达到1万亿、5万亿和10万亿;同时为了更好地使我国制造业的智能制造尽快落地,2019年又发布了“5G商业化应用规划”,规划了在2020年“5G商用初期”产业规模要达到4500亿, 2025年“5G商用中期”产业规模要达到1.4万亿, 2030年“5G商用后期”产业规模要达到2.6万亿,5G商业化应用使我国的网络通信在大连接、大宽带、低延时环境下运行,大大加速了“中国制造2025”目标的实现、大大加速了我国智能制造的实现。


       在智能制造实践过程中,人工智能技术不仅是核心技术,同样也是应用最多最广的应用技术,所以在一定程度上可以说智能制造就是人工智能化制造,服装企业智能制造也是如此。那么什么是人工智能呢?所谓人工智能AI(Artificial Intelligence)(后文人工智能直接用AI代表),它是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从1950年著名的图灵试验算起到现在已经有近70年的历史,这70年的发展可以分为三个阶段,见图一。


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图一  AI发展阶段


第一阶段是人工智能诞生时期,是从上世纪五十年代到八十年代,在这三十多年中值得称赞的首先是1950年英国数学家阿兰.图灵(ALAN.TURING)做了有名的“图灵测试”,证明了计算机有思维能力;其次是模拟人的思维初步研究了神经元模型;第三是为了能给机器能思维有力的理论支撑,1956年有人工智能之父之称的麦卡锡(JOHN  MCCARTHY)在美国达特茅斯学院召开了会议,参加会议的有哈佛大学、麻省理工学院、IBM公司、贝尔实验室等地的研究人员,会上正式提出“人工智能”这一术语。第二阶段是人工智能步入产业化时期,是从上世纪八十年代到20世纪末,这个时期由于计算资源的不足,大多研究只限于专家经验、模糊识别等浅层知识的研究,人工智能没有取得突破性的发展。第三阶段是人工智能步入爆发性发展期,这是从本世纪初到现在这段时间,说它是爆发性发展期主要是指2015年以来到现在,由于在这段时间内有了大数据、云计算、深度学习以及计算能力的提高才有了人工智能的爆发性发展。当然,人工智能的爆发性发展也是由于各国都把它当为竞争的核心技术, 现在世界各个国家都意识到人工智能是未来开启智能世界的密钥,是未来科技发展的战略制高点,谁掌握了人工智能,谁就将成为未来核心技术的掌控者,因此美、欧、俄、日等发达国家都纷纷制订发展规划,不惜投入重金,谋划抢占这新一轮科技变革的先机。


我国在面对人工智能的爆发性发展时期,早在2016年我国政府工作报告中和2019年的党的十九大工作报告中都纷纷提出要大众创新、万众创业,要推动“互联网+”深入发展,促进数字经济加速成长,让企业广泛受益,百姓普遍受惠;要打造好工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。这里说的“智能+”就是指的“人工智能+”, 而"人工智能+X"说的是人工智能技术应用范式,它现在已日趋成熟,人工智能(AI)向各行各业快速渗透融合,进而重塑整个智能社会发展,这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。见图二。


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图二  AI与各行各业融合


AI与各行各业融合当然包括与服装智能制造相融合,那么什么样的AI技术能在服装智能制造中应用呢? AI技术在我国短短几年的发展中,已形成较完善的人工智能产业链,见图三。从图中可见,在AI的应用层面、技术层面和基础层面中的智能机器人、无人机、自动驾驶汽车、智能芯片、传感器、图像识别、计算机视觉、语音识别、文字识别、自然语言处理、知识图谱、机器学习、深度学习等等均是AI技术研究领域,,它们都和服装智能制造相关。而其中智能机器人、图像识别、计算机视觉、语音识别、文字识别、机器学习、深度学习等AI技术在服装智能制造中应用最为相关。


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图三  AI产业链


众所周知,过去机器为了执行任务,总是要手动编码带有特定指令设定的软件程序来完成某个特殊任务,现在有了AI技术就用不着再编码写程序了, 而是用机器学习来解决问题了。所谓机器学习(ML—Machine Learning)就是让机器具有类似人类的学习能力,能够自主的获取知识,也就是运用算法来分析数据、从中学习、测定、预测现实世界某些事。使用大量的数据和算法来「训练」机器,赋予它学习如何执行任务的能力,这就是AI技术所要做的事。

 

机器学习的算法通常可分为三类,即分类相关算法、回归相关算法和聚类相关算法,这些都是源于“统计学习”的理论基础。其中最为著名的算法是深度学习(DL—Deep Learning), 它是一种高级机器学习方法, 也是一个现代的人工神经网络ANN (Artificial neural network)方法的升级版,就是通常说的深度神经网络(DNN—Deep neural netwook),见图四,图中最左为信息输入层,最右边为信息输出层,中间为神经元组成的隐藏层。利用深度神经网络(DNN)算法可构建复杂的非线性关系,就能让机器感知周围的世界。


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图四  深度神经网络(DNN)


AI能否成功落地要靠深度学习(DL),而深度学习能否顺利进行需要海量大数据的支撑、先进算法模型和超大的计算机计算能力的技术支撑,见图五。


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图五  深度学习的支撑技术


虽然说由机器学习到深度学习是一大进展,但终究围绕机器学习研究的算法多而复杂,最近一些AI公司研究了自动机器学习AutoML(Automatic Machine Learning),这项研究目的旨在没有专业知识的情况下使用的低门槛甚至零门槛的机器学习算法,摆脱对机器学习专家的依赖,该技术正在成为机器学习赋能行业AI落地的关键。目前美国谷歌公司发布的 Cloud AutoML,我国第四范式公司的 AutoML 技术均已投入实际工业应用,见图六。


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图六  自动机器学习(AutoML)


我们通常说AI与制造业融合,主要从三个大方面来说的,一是对制造产品注入AI,使产品成为智能产品;二是向服务注入AI,使服务成为智能制造服务;三是向生产制造注入AI,使生产制造成为智能制造。在2019年美国Gartner公司发布的“2019人工智能发展报告”中说到人工智能技术对企业各个业务层面的影响度,见图七。


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图七  AI对企业的重大影响



由图可见现在的AI技术已经在企业的产品和服务、生产制造和服务达到40%以上的影响度,相信随着AI技术不断成熟、AI技术在企业

其影响度会不断增加。同样,现在AI技术在服装企业各项业务的应用也已经全覆盖,这为今后实现服装企业智能制造打下了扎实的基础。


 AI在服装服饰产品智能化中的应用


目前构成服装服饰产品智能化主要依靠服装织物技术、电子信息技术、网络通信技术、人工智能技术和计算机技术,因为有了这些技术集成于能够穿带的服装服饰产品,才有了市场上出现的各式各样的智能服装服饰产品,见图八和图九。


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图八  智能服装与文胸


图八是深圳智裳科技公司推出的智能瘦身衣,它由自主研发的柔性传感新材料具有生物电、压力等传感功能,通过释放EMS( Electronic Muscle Simulator--电子肌肉模拟器)脉冲波,模拟大脑神经中枢电信号,就可以达到刺激肌肉自主高效运动效果,从而达到瘦身; 图八右是他们推出的带有监测系统的智能文胸,它通过对胸部测量建立乳房周围温度场,茯得温度场大数据,然后通过监测,作出正常与异常大数据对比分析,及时监测用户的乳腺异常情况。


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图九  智能运动鞋

图九是智能运动鞋袜, 袜子由导电纤维制成,跑步时由传感器和导电纤维把数据传给脚环, 脚环再与智能手机对接,就能读出跑步数及运动情况。


 AI应用于服装流行趋势预测


英国每年有30万吨过时的旧服装浪费,如何减少浪费也成了一个研究课题,英国Fashion Pocket股份有限公司认为正确把握服装流行趋势可以减少服装浪费,因此他们收集了超过2500万的服装图像数据,用人工智能机器学习算法分析、预测了全球服装服饰的走向,并协助算出和预测本国或全球市场服装产品流行动向,见图十。


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图十  AI分析服装潮流趋势

 AI应用于智能服装设计


2019年麻省理工学院利用AI技术中的GAN模型进行服装设计, 所谓GAN是一种深度学习模型,全称是“ Generative Adversarial Networks”,中文为“生成式对抗网络”。GAN 设计出两个神经网络,通过一个生成、一个判断进行博弈。例如在连衣裙的设计上,研究人员收集了大约 5000张过去的连衣裙时装样式的图片数据,一个为GAN的生成模型,一个为GAN的相对抗的判断模型,然后进行几天训练,就可以得到新设计的连衣裙时装样式 ,见图十一,图中左侧为过时的服装图像数据,右侧为AI技术生成的新款时装。



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图十一   用GAN制作服装


 AI与服装仿真技术结合,其效果更好、更真实


众所周知,所谓仿真(Simulation)也称模拟,就是对现有或未来系统及产品进行建模并进行实验研究的一个过程。在服装制造业中我们进行服装虚拟3D设计、3D试衣、3D走秀及服装色彩、款式、面料等仿真,其最重要的目的就是要让设计者与服装客户端通过真实的效果观看,对服装作品的作出修改与调整,从而对服装产品和各个系统达到一致的肯定。这一仿真过程现在和AI技术相结合,因为AI技术中的机器视觉技术、图像识别技术的精准度已远远大于人的视觉和识别能力,所以加上AI技术的仿真效果更好更真实。



AI技术应用于对服装面辅料及成衣质量的检验

2019年我国深圳创新奇智公司以AI的机器视觉技术为切入点,自研ManuVision工业视觉平台,建设包含光学成像、机械自动化、电气自动化和软件算法的全技术栈。在该技术栈的基础上,推出支持定位、检测、测量、识别等四大功能的工业视觉一体机,目前已应用于纺织服装、家居板材、无损探伤、磁性材料等行业。图十二是他们公司推出的纺织服装行业应用的工业视觉一体机(见图十二左下角),主要对面料和成衣进行质量检测,检测内容包括色差、疵点识别、尺寸大小等等方面。



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图十二  服装面料与成衣质检


 AI用于对服装缝制加工工艺参数调优

                                       以获得高质量成衣产品


服装在对各种面料进行缝制加工时首先要进行缝制参数设置,例如缝纫机车速、缝线张力、线迹形式、线迹大小等等,这些参数设置不好,往往会影响缝制质量,因此在缝制过程中,可以利用AI技术中的机器视觉技术、机器学习和深度学习技术来选择最优缝制参数,使缝制质量达到最好。


 AI+服装缝制设备和AI+机器人

       才能使它们成为智能缝制设备和智能机器人

2019年我国台州市箭马缝纫机公司推出的JM-998S视觉识别自动送扣缝纫机, 在行业内率先将视觉图像识别技术运用在送扣机上,使之成为智能自动送扣缝纫机,借助这一技术可以让钮扣在缝制时,完全按照自己设定的方向有序排列进行送扣缝制,见图十三。



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图十三  JM-998S智能自动送扣缝纫机


2018年美国Softwear公司推出的带视觉的自动缝纫机器人,见图十四。它也是利用机器视觉技术,其相机和缝纫系统均装在机器人手臂上,於是机器人便成了人工智能的载体,成为智能机器人。由于它的传感相机用的是具有1000帧/秒的高速摄影机,因此它捕捉缝纫轨迹,精度能够达到0.2~0.5mm之间。

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图十四  智能缝纫机器人


AI技术和缝制设备与机器人

                         组成协同智能缝制单元或系统


上海富山公司推出的HSAT-K2 T恤自动开口下摆包缝无人工作站系统就是一个典型的模块式智能协同缝制加工单元,该单元采用和解决了多种前沿技术,如工业机器人抓取和传送技术、AI技术中的机器视觉技术、自动缝纫技术、机械手自动输送技术、自动收料技术等等。见图十五。


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图十五  HSAT-K2T恤自动开口下摆包缝无人工作室


山东珞石机器人公司与西安标准股份公司联合推出了XB7机器人协同智能缝制系统,该系统采用一台六轴工业机器人吸附衣片,通过视觉识别系统,机器人进行精准传送,控制缝制设备完成包缝与平缝的加工,见图十六。珞石机器人公司自主研发的AutoGen视觉识别系统,可通过辨识衣片轮廓与角度自动生成缝制线迹与机器人运行轨迹,此项技术攻克了机器人与缝纫机速度协同控制难题,填补了机器人与缝制设备协同自动化加工技术的空白。


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图十六  XB7机器人智能协同缝纫系统


同样,上海威士公司推出的WS-8000衬衫克夫烫、缝、锁、钉机器人协同缝制系统,见图十七。该系统由珞石六轴机器人、克夫定型机、克夫辑明线缝纫机、平头锁眼机、钉扣机及相机传感器等组成,在机器人及图像识别系统技术条件下,形成了当今智能化技术最先进的模块式的智能协同加工单元,它为服装企业实现智能制造作出了最直接的贡献。


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图十七  衬衫克夫机器人协同缝制系统


 AI的应用将打破现今服装生产制造方式

                 实现智能模块式的制造方式


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图十八 服装智能模块化制造


模块化生产是在上个世纪60年代刚性生产制造系统、 80年代柔性生产制造系统和90年代计算机集成制造系统(CIMS)基础上发展起来的,主要是为了适应服装市场消费需求的变化和服装个性批量定制的要求, 因此它是21世纪生产的主要方式。模块化生产系统包括产品模块化、产品生产过程模块化和产品供应模块化。生产过程模块化是指服装加工流程中工位的加工设备模块化,各模块化之间由机器人负责衣料的传送,因此这种加工方式可以打造无人加工生产线,实现服装智能制造工厂。图十八中说的服装加工过程所用的各种设备经过近几年的自动化智能化创新,都已形成了具有模块式、协同式、智能单元式的系统了,这些模块协同智能缝制系统串连在一起,那就有了智能产线、智能车间和智能工厂的实现。我国杭州凌笛数码公司推出的STYLER3D设计与管理服务智能模块,从3D出发较好地解决了服装设计制版及后续生产问题,见图十八中<A>;浙江宁波经纬公司推出的智能裁剪系统模块,较好地解决了从面料到衣片的全自动化,见图十八中<B>;上海上工申贝、上海威士、上海富山、西安标准、浙江杰克、浙江中捷等公司相继推出的类似的机器人智能协同缝制系统模块, 较好地解决了服装自动化缝制,见图十八中<C>;上海威士公司推出的智能整烫模块, 较好地解决了服装自动化整烫,见图十八中<D>;宁波圣端斯公司推出的成衣自动输送、折叠包装、分拣入库, 较好地解决了服装智能仓储物流系统,见图十八中<F><G>,以上这些设备有效集成,便是我们实现服装智能制造的所需。


所以可以预计到2025年,将有97%的企业应用人工智能。按企业应用人工智能角度来分,未来企业只有人工智能企业、应用人工智能企业和被人工智能淘汰企业这三种。

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