鄭小虎, 劉正好, 陳 峰, 張 潔, 汪俊亮

(1. 東華大學(xué) 人工智能研究院, 上海 201620; 2. 上海工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心, 上海 201620; 3. 東華大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院, 上海 201620; 4. 經(jīng)緯紡織機(jī)械股份有限公司, 北京 100176)

現(xiàn)階段我國紡織強(qiáng)國目標(biāo)基本實(shí)現(xiàn),紡織產(chǎn)業(yè)的規(guī)模、完整性、制造水平均處國際領(lǐng)先水平,隨著中國紡織工業(yè)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的開始,紡織產(chǎn)業(yè)步入高質(zhì)量發(fā)展新階段,紡織工業(yè)智能制造從概念普及全面進(jìn)入實(shí)踐生根階段。

《紡織行業(yè)“十四五”發(fā)展綱要》給出了今后一段時(shí)期行業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)方向,智能制造成為紡織行業(yè)五大重點(diǎn)發(fā)展工程之一[1]。在疫情、成本等多重因素的影響下,復(fù)雜的發(fā)展形勢(shì)對(duì)紡織智能制造也提出了新的要求[2]。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的人口紅利逐漸下降,全行業(yè)正逐步邁向數(shù)字、網(wǎng)絡(luò)、智能紅利時(shí)代,協(xié)同全產(chǎn)業(yè)鏈、動(dòng)態(tài)調(diào)整資源,建設(shè)高質(zhì)量的紡織智能制造體系,自主掌握核心技術(shù)成為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流方向。

本文基于國內(nèi)外紡織工業(yè)智能發(fā)展現(xiàn)狀,就目前智能化發(fā)展領(lǐng)域的工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、紡織工業(yè)機(jī)器人、機(jī)器視覺、智能排產(chǎn)調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行綜述,闡述了紡織領(lǐng)域全流程智能生產(chǎn)線、智能運(yùn)維、智能檢測(cè)等典型應(yīng)用案例,提出了發(fā)展自主智能紡織智能制造系統(tǒng)、打造全產(chǎn)業(yè)鏈融合智能生態(tài)的思考建議,為推動(dòng)紡織行業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型升級(jí)和高質(zhì)量發(fā)展提供案例參考和技術(shù)指引。

1 紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀

從產(chǎn)業(yè)規(guī)?？?2021年我國紡織業(yè)占比已超全球50%,化纖產(chǎn)量占世界70%,貿(mào)易占全球三分之一[1];從產(chǎn)業(yè)完整性看,我國產(chǎn)業(yè)鏈最完整,產(chǎn)品品種最齊全;從制造水平看,我國纖維原料、紗線與織物、服裝與家紡用品的工藝制造和裝備水平大都已處在國際先進(jìn)水平?！笆濉逼陂g紡織工業(yè)智能制造就緒率達(dá)10.4%,近十年我國貢獻(xiàn)了全球智能紡機(jī)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)總量的80%以上[3]。

現(xiàn)階段我國紡織工業(yè)智能制造處于數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展并存的關(guān)鍵時(shí)期,智能穿戴、高性能工業(yè)用紡織品技術(shù)快速興起,面向航空航天、國防軍工等領(lǐng)域的戰(zhàn)略新材料需求逐步增長。智能紡織品設(shè)計(jì)、控制,特種織物復(fù)雜構(gòu)件自動(dòng)成型、智能工廠等技術(shù)發(fā)展為紡織智能制造開辟了新的領(lǐng)域。紡織生產(chǎn)過程自動(dòng)化程度不斷提升,企業(yè)信息管理系統(tǒng)集中部署,融合工業(yè)大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新一代人工智能技術(shù)的紡織智能制造技術(shù)進(jìn)一步落地應(yīng)用,引領(lǐng)中國紡織工業(yè)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。圖1示出紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀。

圖1 紡織工業(yè)智能化發(fā)展現(xiàn)狀Fig. 1 Status quo of intelligent development of textile industry

1)數(shù)字化水平基礎(chǔ)扎實(shí)。國產(chǎn)紡織裝備生產(chǎn)過程基本實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,關(guān)鍵工序?qū)崿F(xiàn)數(shù)控化,大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等先進(jìn)技術(shù)逐步在紡織行業(yè)落地應(yīng)用。2022年我國紡織行業(yè)裝備數(shù)字化率達(dá)55.6%,數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率達(dá)49%。服裝計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)、 企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)等信息系統(tǒng)集中部署于紡織企業(yè)[4]。

2)網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)迅速推廣。大量紡織企業(yè)構(gòu)建了基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化制造車間并建立了相應(yīng)的管理模式。工業(yè)云平臺(tái)、工業(yè)電子商務(wù)賦能企業(yè)管理,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化管理、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制[5]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析二級(jí)服務(wù)節(jié)點(diǎn)和應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)快速建設(shè),結(jié)合5G技術(shù),通過“數(shù)據(jù)+裝備”賦能紡織智能生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)外部供應(yīng)鏈和內(nèi)部生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化對(duì)接。

3)智能化制造水平提升。紡織生產(chǎn)工序間的自動(dòng)連接、生產(chǎn)車間與工廠的智能化、生產(chǎn)與服務(wù)的智能化是紡織工業(yè)智能化改造的主要方向。機(jī)器視覺技術(shù)與紡織品檢測(cè)、紡織生產(chǎn)自動(dòng)化領(lǐng)域相結(jié)合,智能接頭、智能縫紉、柔性機(jī)器人等紡織工業(yè)機(jī)器人得到廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的紡織裝備智能運(yùn)維技術(shù)快速發(fā)展。

目前,我國紡織工業(yè)在裝備數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和車間智能化方面取得突破,在提質(zhì)增效和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化上取得了長足的進(jìn)展,但面向紡織行業(yè)的智能制造系列標(biāo)準(zhǔn)體系尚待建立。以棉紡領(lǐng)域?yàn)槔?全流程自動(dòng)化生產(chǎn)仍然存在斷點(diǎn),產(chǎn)品生產(chǎn)全過程質(zhì)量追溯有待加強(qiáng),數(shù)據(jù)處理等軟件大多選用信息技術(shù)研發(fā)商開發(fā)的通用軟件,難以滿足紡紗企業(yè)精準(zhǔn)化的專業(yè)需求。紡織領(lǐng)域的核心裝備和工業(yè)軟件的技術(shù)支撐能力尚未形成,距離真正意義上的“智能化”尚有較大差距[6],全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)亟需建立。

2 紡織工業(yè)智能化的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 面向紡織生產(chǎn)全流程的大數(shù)據(jù)技術(shù)

隨著傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置等具備感知能力的智能設(shè)備快速應(yīng)用,紡織制造數(shù)據(jù)具備了體量大、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、多樣性廣的大數(shù)據(jù)特點(diǎn)。數(shù)據(jù)融合處理、關(guān)聯(lián)分析、性能預(yù)測(cè)和優(yōu)化決策等核心技術(shù)的不斷應(yīng)用,使大數(shù)據(jù)在紡織行業(yè)的價(jià)值得以體現(xiàn),有效提升了各類信息的綜合利用率,幫助紡織企業(yè)實(shí)現(xiàn)透明、精益、高效、智能化生產(chǎn)。

1)生產(chǎn)透明化。在物理層面對(duì)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,結(jié)合大數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)進(jìn)行多級(jí)過濾清洗和分類建模;在信息層面借助大數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)運(yùn)行規(guī)律的透明化管控。2)生產(chǎn)精益化。全面監(jiān)控和管理生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù),針對(duì)其復(fù)雜耦合特性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,挖掘影響生產(chǎn)性能指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù),實(shí)現(xiàn)精益化生產(chǎn)管控。3)生產(chǎn)智能化。以紡織裝備信息化為基礎(chǔ),通過性能預(yù)測(cè)方法分析生產(chǎn)動(dòng)態(tài)特性與運(yùn)行趨勢(shì),挖掘預(yù)測(cè)制造參數(shù)與紡織車間性能的演化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)紡織品制造過程中的生產(chǎn)性能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)[7]。4)生產(chǎn)高效化。在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)、工藝智能規(guī)劃、產(chǎn)品質(zhì)量追溯、智能運(yùn)維服務(wù)等場(chǎng)景,結(jié)合生產(chǎn)運(yùn)行決策方法對(duì)關(guān)鍵制造性能進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,降低擾動(dòng)條件的影響,實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化決策[8]。

紡織大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用模式如圖2所示。紡織裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)結(jié)合工藝互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析、相關(guān)應(yīng)用開發(fā)和工業(yè)數(shù)據(jù)分析決策。紡織全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)字主線、數(shù)據(jù)倉庫、分析算法、人工智能(AI)組件形成紡織工業(yè)大數(shù)據(jù)空間。大量數(shù)據(jù)經(jīng)過組織,為智能排產(chǎn)、產(chǎn)品性能相關(guān)性分析(DoE)、 紡織品質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析等提供支撐,實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同化生產(chǎn)。

圖2 紡織大數(shù)據(jù)應(yīng)用模式Fig. 2 Textile big data application mode

行業(yè)內(nèi)涌現(xiàn)出了大量關(guān)注紡織行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的團(tuán)隊(duì),張潔等提出了包括一個(gè)基礎(chǔ)、一個(gè)核心和三大集成的紡織智能制造平臺(tái)體系架構(gòu),闡述了橫向集成、縱向集成與端到端集成智能制造工作,并對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了詳細(xì)闡述[9]。杭州阿里云、北京用友軟件、杭州優(yōu)時(shí)等公司為紡織企業(yè)提供了企業(yè)云和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、企業(yè)平臺(tái)體系和服務(wù)建設(shè)、企業(yè)智能系統(tǒng)和應(yīng)用建設(shè)以及工藝、能源優(yōu)化提升建設(shè)。作者所在團(tuán)隊(duì)開發(fā)的環(huán)錠紡紗大數(shù)據(jù)平臺(tái)采用“邊緣層-數(shù)據(jù)層-應(yīng)用層”架構(gòu),邊緣層實(shí)現(xiàn)紡紗車間數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)對(duì)齊與抽取,應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的紡紗業(yè)務(wù)應(yīng)用[10]。

由于大量紡織企業(yè)規(guī)模體量受限,目前普遍存在缺乏充分應(yīng)用信息技術(shù)的問題,造成產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通,形成數(shù)據(jù)孤島,大數(shù)據(jù)技術(shù)難以落地,因此認(rèn)為,大數(shù)據(jù)技術(shù)的有效運(yùn)用需要以全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)為基礎(chǔ),利用行業(yè)內(nèi)海量信息支持解決企業(yè)共性問題。

2.2 紡織工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)作為推動(dòng)數(shù)字化、智能化升級(jí)的重要方式,已廣泛應(yīng)用于智慧城市、智能制造和智能駕駛等領(lǐng)域。在紡織領(lǐng)域,信息物理系統(tǒng)(CPS)、數(shù)字孿生技術(shù)在紡織智能工廠快速融合,賦能產(chǎn)品、裝備優(yōu)化設(shè)計(jì)和工廠生產(chǎn)全流程。

2.2.1 基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能服裝設(shè)計(jì)

由圖3所示的基于數(shù)字孿生的服裝設(shè)計(jì)技術(shù)可以看出智能服裝設(shè)計(jì)技術(shù)快速發(fā)展。數(shù)字化服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)結(jié)合高精度三維人體模型,基于逆向設(shè)計(jì)技術(shù)融入服裝定制生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)可視化三維服裝造型與二維平面的互相轉(zhuǎn)化,改變了傳統(tǒng)的服裝設(shè)計(jì)方式[11]。智能服裝設(shè)計(jì)系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成虛擬三維服裝模型,再將服裝曲面展開得到二維紙樣;或先設(shè)計(jì)二維設(shè)計(jì)樣板,再對(duì)布片進(jìn)行縫合得到樣衣,最后進(jìn)行紙樣調(diào)整,同時(shí)針對(duì)服裝設(shè)計(jì)參數(shù)和三維造型建立關(guān)系模型,為服裝設(shè)計(jì)提供改進(jìn)設(shè)計(jì)參考[12-13]。

圖3 基于數(shù)字孿生的服裝設(shè)計(jì)技術(shù)Fig. 3 Clothing design technology based on digital-twins

虛擬試衣實(shí)現(xiàn)了服裝的在線便捷試穿,基于三維可視化技術(shù)的立體試穿是目前發(fā)展的主要方向。針對(duì)此類問題,現(xiàn)有研究中:一是借助體感攝像設(shè)備,結(jié)合人體動(dòng)態(tài)特征建立三維服裝骨骼點(diǎn)分層模型實(shí)現(xiàn)虛擬試穿[14];二是基于模塊化設(shè)計(jì),通過對(duì)服裝平面設(shè)計(jì)樣板的轉(zhuǎn)化,實(shí)現(xiàn)二維平面向三維空間重構(gòu)的虛擬試衣[15-16];三是將逆向技術(shù)與三維可視化技術(shù)相結(jié)合,基于高精度數(shù)據(jù)建模的人體模型,實(shí)現(xiàn)虛擬試衣[17]。

數(shù)字化服裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)技術(shù)在極大程度上提升設(shè)計(jì)效率的同時(shí),滿足了快速個(gè)性化定制的需求;虛擬試衣技術(shù)解決了傳統(tǒng)紡織品線上銷售無法試穿的困境,為紡織品銷售帶來了新的機(jī)遇,因此,推進(jìn)輕量、高效的三維人體測(cè)量技術(shù)和裝備的研發(fā)與應(yīng)用,加強(qiáng)服裝三維可視化及模擬技術(shù)的精準(zhǔn)性和實(shí)用化,進(jìn)一步降低技術(shù)成本是智能服裝設(shè)計(jì)技術(shù)未來的發(fā)展方向。

2.2.2 基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能紡織工廠

基于CPS構(gòu)建的智能裝備的數(shù)字孿生體,匯聚形成了在虛擬空間中在線運(yùn)行的紡織工廠,有效提升企業(yè)信息化水平和工廠管理效率[18-19]。針對(duì)各類紡織品,全生命周期仿真預(yù)測(cè)是重點(diǎn);針對(duì)紡織裝備,建立設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷和預(yù)防性維護(hù)模型是重點(diǎn);針對(duì)紡織車間運(yùn)維管理,集成數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(Scada)、ERP、高級(jí)計(jì)劃與排程系統(tǒng)(APS)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)等工業(yè)軟件實(shí)現(xiàn)制造過程監(jiān)控、資源管理、計(jì)劃調(diào)度、節(jié)能降耗是重點(diǎn)[20]。

針對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)在紡織領(lǐng)域的具體應(yīng)用,作者所在團(tuán)隊(duì)提出了基于數(shù)字孿生技術(shù)的紡紗智能工廠參考模型(見圖4)、裝備互聯(lián)互通信息模型、工藝流程信息模型及智能紡紗單元架構(gòu)[21]。針對(duì)紗線紡制過程,武臣等提出將數(shù)字孿生技術(shù)與數(shù)控紗線技術(shù)相結(jié)合,對(duì)紡紗過程進(jìn)行虛擬仿真,提出數(shù)據(jù)融合模式,實(shí)現(xiàn)柔性智能紡紗[22]。徐慧等構(gòu)建了一種基于數(shù)字孿生的化纖長絲落卷作業(yè)優(yōu)化系統(tǒng),建立實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的落卷作業(yè)數(shù)字孿生模型,實(shí)現(xiàn)車間三維可視化精準(zhǔn)管控[23]。亞東(常州)科技有限公司在2021年建設(shè)了全國首家紡織行業(yè)數(shù)字孿生工廠,有效解決企業(yè)全生產(chǎn)流程因數(shù)據(jù)孤立造成的成本高、能耗高現(xiàn)象。

圖4 基于數(shù)字孿生技術(shù)的紡紗智能工廠參考模型Fig. 4 Spinning smart factory reference model based on digital-twin technology

數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)了紡織企業(yè)從智能化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)到可視化運(yùn)維的能效提升。但由于紡織細(xì)分領(lǐng)域種類龐雜,同時(shí)缺乏相關(guān)行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),絕大多數(shù)紡織企業(yè)仍處在應(yīng)用通用工業(yè)軟件的階段,距離數(shù)字孿生與紡織生產(chǎn)全流程的融合仍有差距。作者認(rèn)為在實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生與紡織智能工廠的深度融合進(jìn)程中,針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景中的每個(gè)環(huán)節(jié)建立高保真度的物理模型是難點(diǎn),基于5G技術(shù)實(shí)現(xiàn)高實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)交互是重點(diǎn)。

2.3 紡織工業(yè)機(jī)器人技術(shù)

結(jié)合紡織行業(yè)生產(chǎn)多工序、連續(xù)化、多機(jī)臺(tái)、專業(yè)化、協(xié)作化的特點(diǎn),面向紡織產(chǎn)業(yè)的工業(yè)機(jī)器人快速落地。以紡紗領(lǐng)域?yàn)槔?工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)全過程智能化自動(dòng)流水作業(yè),紡紗物料轉(zhuǎn)運(yùn)機(jī)器人、全數(shù)控粗紗機(jī)提升前紡工序智能化水平;細(xì)紗自動(dòng)落紗機(jī)器人取代傳統(tǒng)的人工拔管、插管工作,優(yōu)化細(xì)紗集體落紗裝置;絡(luò)筒機(jī)智能投紗系統(tǒng)、筒紗自動(dòng)包裝系統(tǒng)有效提高了生產(chǎn)線后道工序的自動(dòng)化水平;紗線整理打包入庫機(jī)器人生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)整套產(chǎn)品流水線無人作業(yè)[24-25]。

在印染、化纖、針織、服裝等領(lǐng)域,智能印花機(jī)器人實(shí)現(xiàn)印花網(wǎng)版選擇、色漿舀取、刮印、余料回收等一系列作業(yè)流程智能控制;化纖飄絲智能巡檢機(jī)器人結(jié)合5G技術(shù),實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)檢測(cè);智能自動(dòng)縫紉機(jī)器人、三維全成形無縫編織機(jī)器人已運(yùn)用于衣物和鞋類的縫紉生產(chǎn)。美國SoftWear公司研發(fā)的Sewbot自動(dòng)縫紉機(jī)器人基于高校準(zhǔn)精度的機(jī)器視覺和實(shí)時(shí)分析技術(shù)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人調(diào)整織物位置,引導(dǎo)布料精準(zhǔn)穿過縫紉機(jī),精準(zhǔn)度達(dá)到亞毫米等級(jí),完成裁縫移動(dòng)和處理織物操作。

適配紡織柔性體制造的工業(yè)機(jī)器人相關(guān)技術(shù)成為研究熱點(diǎn),以柔性夾具、治具為核心的軟體機(jī)器人解決了紡織品在自動(dòng)化上下料過程中面臨的易損、抓取困難的問題[26-27];SRT軟體機(jī)器人的末端執(zhí)行器采用硅膠材質(zhì),柔性夾爪使用氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)[28];面料取放機(jī)器人利用多軸機(jī)器人和柔性夾爪裝置,實(shí)現(xiàn)從橢圓印花機(jī)臺(tái)板取布至烘箱鏈床自動(dòng)化生產(chǎn),應(yīng)用于棉紡、化纖等生產(chǎn)的自動(dòng)化上下料[29]。

行業(yè)內(nèi)眾多企業(yè)以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),集成面向紡織行業(yè)的工業(yè)機(jī)器人,打造擁有全套數(shù)字化智能化紡織裝備的智能工廠[30-31]。以浙江新鳳鳴集團(tuán)股份有限公司、武漢裕大華集團(tuán)股份有限公司、山東康平納集團(tuán)有限公司、中國恒天集團(tuán)有限公司為代表的紡織企業(yè)突破了多機(jī)器人協(xié)同控制、生產(chǎn)線集成管控等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),在紡紗、印染、服裝、化纖工業(yè)領(lǐng)域建成了一大批具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的紡織服裝機(jī)器人與智能裝備系統(tǒng),帶動(dòng)數(shù)字制造發(fā)展[32-35]。

紡織工業(yè)機(jī)器人作為替代人工完成典型紡織加工的自動(dòng)化裝備,成為智能生產(chǎn)的重要環(huán)節(jié)?，F(xiàn)階段下,應(yīng)用于工序間的物料搬運(yùn)環(huán)節(jié)的運(yùn)輸機(jī)器人占紡織生產(chǎn)相當(dāng)數(shù)量,針對(duì)環(huán)錠紡棉條接頭、細(xì)紗接頭等特定工序的關(guān)鍵技術(shù)仍待進(jìn)一步發(fā)展,應(yīng)用成本仍需下降。作者認(rèn)為實(shí)現(xiàn)紡織機(jī)器人機(jī)械結(jié)構(gòu)模塊化配置,發(fā)展多傳感器融合的紡織工藝機(jī)器人系統(tǒng),進(jìn)一步提升紡織機(jī)器人自主能力和生產(chǎn)效率成為發(fā)展趨勢(shì)。

2.4 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺技術(shù)

隨著新一代人工智能技術(shù)在視覺領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)算法的機(jī)器視覺技術(shù)在紡織設(shè)備智能化控制、紡織品質(zhì)量智能檢測(cè)場(chǎng)景發(fā)揮作用(見圖5)[36]。機(jī)器視覺技術(shù)運(yùn)用于棉花異纖清除機(jī),高速采集棉花圖像,結(jié)合相關(guān)異纖識(shí)別模塊提升識(shí)別、清除率;以絡(luò)筒機(jī)智能投紗系統(tǒng)為例,機(jī)器人視覺定位方法實(shí)現(xiàn)管紗入庫后自動(dòng)識(shí)別并整理大小頭、自動(dòng)找頭、識(shí)別多品種[24]。筒紗自動(dòng)打包機(jī)器人在裝袋工序?qū)ν布嗊M(jìn)行自動(dòng)識(shí)別定位,避免紗線損傷。

圖5 機(jī)器視覺技術(shù)在紡織領(lǐng)域的應(yīng)用Fig. 5 Application of machine vision in textile sector

紡織品質(zhì)量檢測(cè)方面,國內(nèi)外基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的紡織品缺陷檢測(cè)、纖維種類鑒別、纖維含量分析等技術(shù)快速發(fā)展,并運(yùn)用于織物疵點(diǎn)檢測(cè)、染色色差檢測(cè)、化纖飄絲檢測(cè)、筒紗絲餅外觀檢測(cè)等實(shí)際生產(chǎn)環(huán)節(jié)[37]。

國內(nèi)外企業(yè)和學(xué)者針對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)與紡織工業(yè)的融合進(jìn)行了大量的研究。瑞士烏斯特公司研發(fā)了包括織物質(zhì)量監(jiān)控、保證系統(tǒng)、織物色差優(yōu)化系統(tǒng)在內(nèi)的一系列機(jī)下驗(yàn)布技術(shù)[38];ZHAO等提出了一種基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)織物疵點(diǎn)檢測(cè)方法[39];JING等提出基于改進(jìn)的多分辨率馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRMRF)分割算法實(shí)現(xiàn)對(duì)紗線毛羽的精確分割[40];晏琳等采用Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)與Res-Net101卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)坯布生產(chǎn)過程中的疵點(diǎn)檢測(cè)[41];張緩緩等提出了一種基于改進(jìn)的加權(quán)中值濾波與K-means聚類算法相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)方格、點(diǎn)型等紋理織物的疵點(diǎn)快速檢測(cè)[42]。

未來機(jī)器視覺技術(shù)將成為賦能裝備自主決策運(yùn)行的重要手段。在紡織品檢測(cè)領(lǐng)域,現(xiàn)有的線下檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量數(shù)據(jù)的反饋和質(zhì)量追溯,而在設(shè)備生產(chǎn)過程中完成實(shí)時(shí)檢測(cè)并實(shí)時(shí)反饋的機(jī)上智能檢測(cè)技術(shù)有較大發(fā)展空間。

2.5 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能排產(chǎn)調(diào)度技術(shù)

紡織品生產(chǎn)具有工藝流程長、裝備數(shù)量眾多、車間布局復(fù)雜、混線生產(chǎn)的特點(diǎn)。以織造車間為例,調(diào)度規(guī)模普遍在300臺(tái)織機(jī)、1 000個(gè)織軸以上;高端環(huán)錠紡紗工藝則需要同時(shí)考慮加工設(shè)備資源與自動(dòng)引導(dǎo)運(yùn)輸車(AGV)的協(xié)同調(diào)度問題,數(shù)據(jù)規(guī)模繁雜,求解空間極大,傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法已然不再適用[43]?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的智能排產(chǎn)調(diào)度技術(shù)將有效提升紡織企業(yè)的生產(chǎn)效率。

紡紗領(lǐng)域,周亞勤等針對(duì)針織面料生產(chǎn)智能管控需求,建立了生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度通用數(shù)據(jù)模型[44];作者所在團(tuán)隊(duì)基于模擬退火算法,提出了紡紗車間協(xié)同調(diào)度模型及調(diào)度方案[45];織造領(lǐng)域,蔡飛飛采用改進(jìn)遺傳算法,提出了經(jīng)編車間生產(chǎn)調(diào)度方法[46];沈春婭等基于改進(jìn)型NSGAⅡ 算法,提出了織造車間多目標(biāo)大規(guī)模動(dòng)態(tài)調(diào)度方案[47];杜利珍等基于改進(jìn)模擬退火算法,提出了針織生產(chǎn)線的協(xié)同調(diào)度方案[48];印染領(lǐng)域,胡小榮等面向全自動(dòng)筒子紗印染線天軌機(jī)器人調(diào)度問題,基于蟻群算法提出了調(diào)度優(yōu)化策略[49];賀俊杰等基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí),提出了一種紡織面料染色車間動(dòng)態(tài)調(diào)度方法[50]。

隨著紡織行業(yè)數(shù)字化、智能化程度的不斷發(fā)展,作者認(rèn)為基于數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)車間全生產(chǎn)要素的全息建模,結(jié)合射頻識(shí)別技術(shù)(RFID),驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)化、可視化的智能調(diào)度,賦能APS系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)是未來的發(fā)展方向。

3 紡織工業(yè)智能化應(yīng)用典型案例

3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高速卷繞機(jī)智能運(yùn)維系統(tǒng)

面向化纖裝備智能運(yùn)維領(lǐng)域的相關(guān)需求,作者所在團(tuán)隊(duì)開發(fā)的高速卷繞機(jī)智能運(yùn)維系統(tǒng)借助云邊端技術(shù),完成卷繞機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和存儲(chǔ)分析,實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的設(shè)備智能故障診斷和剩余壽命預(yù)測(cè),有效提高了企業(yè)連續(xù)生產(chǎn)的能力。在云端部署的診斷和壽命預(yù)測(cè)模型通過設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù),分析當(dāng)前設(shè)備故障情況以及剩余壽命,并將結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),在系統(tǒng)的前端顯示界面顯示車間運(yùn)行狀態(tài),其中包括各臺(tái)設(shè)備的當(dāng)前轉(zhuǎn)速、剩余加工時(shí)間、故障情況、剩余壽命預(yù)測(cè)結(jié)果和維修信息[51-52]。

3.2 “邊緣-云”協(xié)同面料疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)

作者所在團(tuán)隊(duì)開發(fā)的基于機(jī)器視覺的面料疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)(見圖6),針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下的檢測(cè)模型的自適應(yīng)要求,設(shè)計(jì)缺陷檢測(cè)模型遷移學(xué)習(xí)方法,通過“邊緣-云”協(xié)同模型優(yōu)化復(fù)雜產(chǎn)品疵點(diǎn)檢測(cè)效率與準(zhǔn)確性,面料疵點(diǎn)檢測(cè)APP上云部署,實(shí)現(xiàn)對(duì)素色坯布、規(guī)律格紋面料、復(fù)雜背景面料破洞、缺經(jīng)、污漬等缺陷的檢測(cè)識(shí)別[53-54]。

圖6 基于機(jī)器視覺的面料疵點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)Fig. 6 Fabric defect detection system based on machine vision

3.3 新鳳鳴集團(tuán)生產(chǎn)線5G智能化升級(jí)

在紡織智能工廠建設(shè)方面,以新鳳鳴集團(tuán)聯(lián)合中國移動(dòng)建設(shè)的滌綸長絲生產(chǎn)車間5G智能化升級(jí)為例(見圖7),基于5G、產(chǎn)品標(biāo)識(shí)解析技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全鏈條的智能化。基于5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)化、智能診斷等功能;基于5G網(wǎng)絡(luò)控制的IGV(智能導(dǎo)引運(yùn)輸車)小車結(jié)合自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)了超低延遲、靈活調(diào)度的智能作業(yè);同時(shí)提升了聯(lián)網(wǎng)工業(yè)機(jī)器人數(shù)量,實(shí)現(xiàn)5G+8K高清實(shí)時(shí)場(chǎng)地巡檢監(jiān)控;5G智能巡檢機(jī)器人采用激光SLAM算法、輔助視覺分析算法,自主規(guī)劃路線,高清攝像頭快速采集數(shù)據(jù),后臺(tái)智能分析算法定位絲線飄絲、飄雜問題引起的產(chǎn)品缺陷,提升優(yōu)品率。

圖7 新鳳鳴集團(tuán)5G智能化生產(chǎn)方案Fig. 7 Xin Fengming group 5G intelligent monitoring robot

3.4 武漢裕大華10萬錠智能紡紗生產(chǎn)線

武漢裕大華10萬錠全流程智能紡紗生產(chǎn)示范線是國內(nèi)第1條實(shí)現(xiàn)清梳聯(lián)到粗細(xì)絡(luò)聯(lián)全流程自動(dòng)化的紡紗生產(chǎn)線,解決了環(huán)錠紡紗部分工序間不連續(xù)問題,自動(dòng)化率達(dá)95%以上。首次實(shí)際應(yīng)用國產(chǎn)化最新成套智能紡紗裝備、配棉排包機(jī)器人、精梳機(jī)自動(dòng)喂棉卷機(jī)器人、AGV/軌道式物流輸送系統(tǒng)、智能回花/回絲收付系統(tǒng),升級(jí)了數(shù)字化生產(chǎn)運(yùn)營管控系統(tǒng),建成了集智能物流、智能回花收付、倉儲(chǔ)管理以及企業(yè)資源管理系統(tǒng)于一體的智能紡紗生產(chǎn)運(yùn)營管控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)與工藝裝備、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的緊密集成。圖8示出 裕大華集團(tuán)智能紡紗管理系統(tǒng)。

圖8 裕大華集團(tuán)智能紡紗管理系統(tǒng)Fig. 8 Yu Dahua Group intelligent spinning management system

裕大華智能紡紗管理系統(tǒng)以設(shè)備生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)智能化分析,通過圖形化方式實(shí)時(shí)顯示機(jī)臺(tái)運(yùn)行狀態(tài)、紗線狀態(tài)及報(bào)警信息,全面掌握工廠運(yùn)行情況。系統(tǒng)以物流、調(diào)度、質(zhì)量追溯為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)協(xié)同化生產(chǎn),基于ERP管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析,對(duì)物資采購、訂單需求、企業(yè)能耗進(jìn)行監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)排產(chǎn)及邊緣計(jì)算[55]。

4 紡織工業(yè)智能化展望

我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出到2030年人工智能理論、技術(shù)應(yīng)用達(dá)到世界領(lǐng)先水平[56]。目前,我國部分紡織智能制造關(guān)鍵技術(shù)仍未掌握,核心裝備和核心工業(yè)軟件仍待攻關(guān),紡織智能制造人才培養(yǎng)和公共研發(fā)平臺(tái)需要進(jìn)一步加強(qiáng),擺脫對(duì)國外技術(shù)的依賴。

4.1 發(fā)展新一代紡織智能制造系統(tǒng)

建設(shè)自主智能紡織制造系統(tǒng)、走獨(dú)立自主的智能紡織道路是今后的發(fā)展趨勢(shì)。圖9示出對(duì)紡織工業(yè)智能化發(fā)展方向的構(gòu)想。

圖9 紡織工業(yè)智能化發(fā)展展望Fig. 9 Prospects for intelligent development of textile industry

1)以突破紡織智能工藝為基礎(chǔ),發(fā)展紡織行業(yè)個(gè)性化定制技術(shù)及解決方案,加快中小企業(yè)的智能升級(jí);開展紡織智能制造共性技術(shù)研發(fā),發(fā)展適配紡織柔性體制造的工業(yè)機(jī)器人技術(shù);建立紡織生產(chǎn)人機(jī)協(xié)同智能工藝軟件和綠色工藝系統(tǒng)。

2)以紡織智能裝備為發(fā)展重點(diǎn),發(fā)展紡織設(shè)備預(yù)防性維護(hù)技術(shù),優(yōu)化生產(chǎn)線周期維護(hù)策略;發(fā)展紡織裝備運(yùn)行自主決策和智能優(yōu)化技術(shù),驅(qū)動(dòng)紡織工藝參數(shù)在原料、溫濕度環(huán)境、裝備性能等參數(shù)動(dòng)態(tài)變化下的自主調(diào)控。

3)以實(shí)現(xiàn)裝備智能協(xié)同為核心,發(fā)展紡織智能裝備、AGV系統(tǒng)等多智能體間的協(xié)同,實(shí)現(xiàn)多工序間的群體智能優(yōu)化;形成充分考慮各設(shè)備協(xié)同的自主綜合調(diào)度模式,解決紡織制造中所面臨的多產(chǎn)品混線生產(chǎn)問題。

4.2 打造全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài)

美日等發(fā)達(dá)國家探索建立了以美國制造業(yè)拓展伙伴計(jì)劃(MEP)為代表的全國產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同模式,在紡織領(lǐng)域,我國亟需打造全產(chǎn)業(yè)鏈融合的智能生態(tài)。

1)建設(shè)紡織智能工廠示范生產(chǎn)模式,形成智能工廠從智能設(shè)備、互聯(lián)互通、信息融合、制造執(zhí)行到運(yùn)營分析的縱向集成和全生命周期橫向集成,提升智能化水平。

2)發(fā)展紡織工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù),以行業(yè)龍頭企業(yè)為核心,構(gòu)建全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)空間,發(fā)展定制化協(xié)同設(shè)計(jì)、資源協(xié)同配置、生產(chǎn)協(xié)同管理的協(xié)同制造系統(tǒng),帶動(dòng)中小企業(yè)智能化改造,將智能工廠內(nèi)涵外延并逐步發(fā)展為智慧產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。

3)構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同快速響應(yīng)服務(wù)體系,以計(jì)劃訂單信息為基礎(chǔ),構(gòu)建貫穿紡織上下游供應(yīng)鏈體系,實(shí)現(xiàn)集聚區(qū)企業(yè)間的協(xié)同制造,實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)-產(chǎn)-供-銷一體化,提高快速響應(yīng)服務(wù)能力,實(shí)現(xiàn)紡織行業(yè)多集群協(xié)同發(fā)展。

5 結(jié)束語

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域?qū)徔椘沸枨蟮脑黾?紡織行業(yè)快速發(fā)展,生產(chǎn)規(guī)模逐步擴(kuò)大,智能制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)是紡織行業(yè)可持續(xù)性發(fā)展的必然要求。紡織制造關(guān)鍵技術(shù)突破傳統(tǒng)限制,典型實(shí)例不斷涌現(xiàn),數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平快速提升。未來,在紡織行業(yè)“十四五”發(fā)展過程中,要重點(diǎn)建設(shè)智能運(yùn)維和傳感相集成的紡織工業(yè)制造系統(tǒng),打造全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的紡織智能生態(tài),推動(dòng)高質(zhì)量紡織制造體系建設(shè)邁上新臺(tái)階。