一种缝制机械设备AI自动计件系统技术方案

本发明专利技术提供了一种缝制机械设备AI自动计件系统，包括数据管理模块：用于对输入数据进行多维度管理，获取管理数据；缝纫工序模块：用于根据所述管理数据进行工序分析，确定缝纫工序，获取工序信息；计件模块：用于根据所述工序信息，生成计件策略，根据所述计件策略，进行缝纫机计件，并获取计件信息；仿真模块：用于根据所述计件信息，构建计件模型，并进行计件检测，生成计件结果；通过对数据、工序、计件、仿真模型的逻辑化管理，极大提高了缝纫机工作精准性和管理精细程度，通过仿真模块实现了对计件和工序的联合优化，并对计件服务进行了迭代，提高了工序速度和计件效率。高了工序速度和计件效率。高了工序速度和计件效率。

【技术实现步骤摘要】
一种缝制机械设备AI自动计件系统


[0001]本专利技术涉及互联网与云计算
，特别涉及一种缝制机械设 备AI自动计件系统。

技术介绍

[0002]针对缝纫机计件来说，缝纫机计件是制造行业必不可少的组成部 分，并且与人们的生活息息相关，其广阔的市场和广泛的应用场景， 使得对其的科技发展有了更高的要求；在申请号为
ꢀ“
202010166955.X”的专利“基于缝纫机工艺文件下发的控制系统 及控制方法”中，利用机器识别缝纫机的设备号，设备类型和工艺 匹配关系，通过对这些信息的分析，下发工艺文件，当缝纫机接收 到下发的工艺文件后，系统结束，在对缝纫机进行工艺规划和具体 操作方面，其具有很深的局限性，同时其应用于缝纫机与工艺文件 的关系也更待协调；通过对缝纫机进行科技优化升级，既可以提升 缝纫机智能化生产水平，也可以锻炼相关从事人才，提升信息化研 发、带动创新发展，从而进一步提升缝纫机整体信息化水平。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种缝制机械设备AI自动计件系统，用以解决缝纫 机工作过程中，缺少多维度数据支撑，工艺识别与计件无法有效结合， 同时不能提高缝纫机效率和安全性的情况。
[0004]本专利技术提供了一种缝制机械设备AI自动计件系统，包括：
[0005]数据管理模块：用于对输入数据进行多维度管理，获取管理数据；
[0006]缝纫工序模块：用于根据所述管理数据进行工序分析，确定缝纫 工序，获取工序信息；
[0007]计件模块：用于根据所述工序信息，生成计件策略，根据所述计 件策略，进行缝纫机计件，并获取计件信息；
[0008]仿真模块：用于根据所述计件信息，构建计件模型，并进行计件 检测，生成计件结果。
[0009]作为本技术方案的一种实施例，在于所述数据管理模块包括：
[0010]输入识别单元：用于对输入数据进行有效识别，获取有效输入数 据；其中，
[0011]所述有效输入数据包括：布料数据、电控数据、辅助数据；其中，
[0012]所述电控数据包括：针数、剪线数、缝纫机控制信号、控制时间；
[0013]管理单元：用于根据预设的数据作用，对所述有效输入数据进行 分类管理，生成管理数据。
[0014]作为本技术方案的一种实施例，在于所述缝纫工序模块包括：
[0015]工序分析单元：用于根据预设的工序对照表，对管理数据进行数 据提取，生成工序特征数据；其中，
[0016]所述工序特征数据包括：工序分布数据、工序时间；
[0017]根据所述工序特征数据和预设的特征数据库，进行对照分析，确 定缝纫工序，并获取所述缝纫工序的工序信息；其中，
[0018]所述缝纫工序信息包括：缝纫工序类别、缝纫工序控制时间、缝 纫工序操作信息；其中，
[0019]所述缝纫工序类别包括：加急缝纫类别、正常缝纫类别。
[0020]作为本技术方案的一种实施例，在于所述计件模块包括：
[0021]计件策略单元：用于对工序信息进行策略识别，获取策略信息； 其中，
[0022]所述策略识别通过将工序信息进行关键类别筛选，获取关键信息， 对所述关键信息进行策略特征筛选，获取策略信息；其中，
[0023]所述关键信息包括：指令信息、材料信息；
[0024]根据所述策略信息进行计件策略分析，生成计件策略；其中，
[0025]所述计件策略包括：计件执行策略、计件监测策略；
[0026]计件控制单元：用于根据所述计件策略进行计件控制，获取控制 信息；其中，
[0027]所述计件控制包括：工序控制、统计控制；其中，
[0028]所述统计控制包括：布料数据统计、电控数据统计；
[0029]所述控制信息包括：控制信号信息、控制时间、控制状态信息；
[0030]根据所述控制信息进行缝纫机计件，并获取计件信息；其中，
[0031]所述计件信息包括：数量信息、参数变化信息、数据统计信息。
[0032]作为本技术方案的一种实施例，在于所述仿真模块包括：
[0033]模型构建单元：用于根据模型预设条件对计件信息进行信息提取， 获取模型基础数据；其中，
[0034]所述模型基础数据包括：材料数据、工序数据、计件控制数据；
[0035]根据所述模型基础数据，分析模型搭建类型，生成模型主体，根 据所述模型主体，构建计件模型；其中，
[0036]所述模型搭建类型为：逻辑模型、数字模型。
[0037]作为本技术方案的一种实施例，在于所述仿真模块还包括：
[0038]检测单元：用于对计件模型进行计件仿真训练，生成训练结果， 并对所述训练结果进行类型筛选，获取第一计件数据；
[0039]通过预设的计件方法，对缝纫机计件主体进行对照计件处理，获 取第二计件数据，将所述第一计件数据和第二计件数据进行偏差计算， 生成偏差值，并进行判断，确定判断结果；其中，
[0040]当所述偏差值小于等于预设的标准偏差值时，则计件成功；
[0041]当所述偏差值大于预设的标准偏差值时，则计件失败，进行计件 核实处理。
[0042]作为本技术方案的一种实施例，在于所述缝纫工序模块还包括：
[0043]工序检测单元：用于对缝纫工序进行识别检测，获取工序检测信 息，生成工序检测结果；其中，
[0044]所述识别检测包括以下步骤：
[0045]步骤S01：通过对缝纫工序进行节点捕捉，获取工序节点信息； 其中，
[0046]所述节点信息包括：操作节点信息、分类节点信息、时间节点信 息、节点逻辑序号；
[0047]步骤S02：根据所述工序节点信息，进行工序识别，生成工序识 别信息；其中，
[0048]所述工序识别信息包括：工序执行类别、工序节点信息；其中，
[0049]所述工序执行类别包括：单工序执行、多工序执行；
[0050]步骤S03：通过对所述工序识别信息进行检测，获取工序检测信 息；其中，
[0051]所述工序检测信息包括：工序流程数据、工序执行数据、工序时 间分布数据；
[0052]步骤S04：根据所述工序检测信息计算工序对比度，并进行判断， 生成判断结果；其中，
[0053]所述计算工序对比度通过预设工序数据库中的标准工序信息和 所述工序检测信息进行对比计算，确定工序对比度
[0054]当所述工序对比度在预设的阈值范围内时，则为常规工序；
[0055]当所述工序对比度不在预设的阈值范围内时，则根据所述对比度， 进行工序切换判断；其中，
[0056]当所述对比度在预设的切换阈值范围内时，则进行工序切换；
[0057]当所述对比度不在预设的切换阈值范围内时，则进行工序筛查处 理。
[0058]作为本技术方案的一种实施例，在于所述计件控制单元包括以下 步骤：
[0059]步骤一：通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缝制机械设备AI自动计件系统，包括：数据管理模块：用于对输入数据进行多维度管理，获取管理数据；缝纫工序模块：用于根据所述管理数据进行工序分析，确定缝纫工序，获取工序信息；计件模块：用于根据所述工序信息，生成计件策略，根据所述计件策略，进行缝纫机计件，并获取计件信息；仿真模块：用于根据所述计件信息，构建计件模型，并进行计件检测，生成计件结果。2.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述数据管理模块包括：输入识别单元：用于对输入数据进行有效识别，获取有效输入数据；其中，所述有效输入数据包括：布料数据、电控数据、辅助数据；其中，所述电控数据包括：针数、剪线数、缝纫机控制信号、控制时间；管理单元：用于根据预设的数据作用，对所述有效输入数据进行分类管理，生成管理数据。3.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述缝纫工序模块包括：工序分析单元：用于根据预设的工序对照表，对管理数据进行数据提取，生成工序特征数据；其中，所述工序特征数据包括：工序分布数据、工序时间；根据所述工序特征数据和预设的特征数据库，进行对照分析，确定缝纫工序，并获取所述缝纫工序的工序信息；其中，所述缝纫工序信息包括：缝纫工序类别、缝纫工序控制时间、缝纫工序操作信息；其中，所述缝纫工序类别包括：加急缝纫类别、正常缝纫类别。4.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述计件模块包括：计件策略单元：用于对工序信息进行策略识别，获取策略信息；其中，所述策略识别通过将工序信息进行关键类别筛选，获取关键信息，对所述关键信息进行策略特征筛选，获取策略信息；其中，所述关键信息包括：指令信息、材料信息；根据所述策略信息进行计件策略分析，生成计件策略；其中，所述计件策略包括：计件执行策略、计件监测策略；计件控制单元：用于根据所述计件策略进行计件控制，获取控制信息；其中，所述计件控制包括：工序控制、统计控制；其中，所述统计控制包括：布料数据统计、电控数据统计；所述控制信息包括：控制信号信息、控制时间、控制状态信息；根据所述控制信息进行缝纫机计件，并获取计件信息；其中，所述计件信息包括：数量信息、参数变化信息、数据统计信息。5.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述仿真模块包括：模型构建单元：用于根据模型预设条件对计件信息进行信息提取，获取模型基础数据；
其中，所述模型基础数据包括：材料数据、工序数据、计件控制数据；根据所述模型基础数据，分析模型搭建类型，生成模型主体，根据所述模型主体，构建计件模型；其中，所述模型搭建类型为：逻辑模型、数字模型。6.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述仿真模块还包括：检测单元：用于对计件模型进行计件仿真训练，生成训练结果，并对所述训练结果进行类型筛选，获取第一计件数据；通过预设的计件方法，对缝纫机计件主体进行对照计件处理，获取第二计件数据，将所述第一计件数据和第二计件数据进行偏差计算，生成偏差值，并进行判断，确定判断结果；其中，当所述偏差值小于等于预设的标准偏差值时，则计件成功；当所述偏差值大于预设的标准偏差值时，则计件失败，进行计件核实处理。7.如权利要求1所述的一种缝制机械设备AI自动计件系统，其特征在于，所述缝纫工序模块还包括：工序检测单元：用于对缝纫工序进行识别检测，获取工序检测信息，生成工序检测结果；其中，所述识别检测包括以下步骤：步骤S01：通过对缝纫工序进行节点捕捉...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志鹏，张金浩，苗子实，李晓旭，金棋标，
申请(专利权)人：北京宜通华瑞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：