चित्रों से बुनना करने के लिए रोबोट सिखाना

आज, कई वास्तविक दुनिया के कार्य-जैसे कारखानों में-अब मशीनों द्वारा किए जा सकते हैं, जिसमें कपड़े बनाने के कुछ हिस्से भी शामिल हैं।कनाडा में लॉरेंटियन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या मशीनें खुद से कपड़े बुन सकते हैं।उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम बनाया जो कपड़े की तस्वीरों को देखता है और उन्हें चरण-दर-चरण निर्देशों में बदल देता है जो बुनाई रोबोट का अनुसरण कर सकते हैं।उनके कार्यक्रम ने अच्छी तरह से काम किया और एक या अधिक यार्न का उपयोग करके रोबोट बुनना कपड़े बुनने में मदद करने में सक्षम था।

नए पेश किए गए फैब्रिक पैटर्न क्रिएशन मॉडल कई उल्लेखनीय विशेषताएं और फायदे प्रदान करते हैं।यह एकल और बहु-यार्न बुनाई पैटर्न दोनों को उत्पन्न करने में सक्षम है, दुर्लभ टांके को सटीक रूप से संभालने और नए कपड़े शैलियों के लिए आसानी से अनुकूलित करने में सक्षम है।

प्रस्तावित प्रणाली का मूल्यांकन परीक्षणों की एक श्रृंखला के माध्यम से किया गया था, जिसके दौरान इसका उपयोग प्राकृतिक और सिंथेटिक दोनों कपड़ों से बने लगभग 5,000 कपड़ा नमूनों के लिए पैटर्न उत्पन्न करने के लिए किया गया था।परिणामों ने मजबूत प्रदर्शन का प्रदर्शन किया, सिस्टम ने नमूनों के बहुमत के लिए सफलतापूर्वक सटीक बुनाई निर्देशों का उत्पादन किया।

मॉडल ने सटीकता दर को बुनाई के निर्देशों में छवियों का अनुवाद करने में 97% से अधिक की सटीकता हासिल की, मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया।इसने बहु-रंगीन यार्न और दुर्लभ सिलाई प्रकारों की जटिलता को प्रबंधित करने की क्षमता का भी प्रदर्शन किया-जहां पिछले दृष्टिकोणों की उल्लेखनीय सीमाएं थीं।यह उन्नति पूरी तरह से स्वचालित कपड़ा उत्पादन की संभावना को सक्षम करती है, समय और श्रम लागत दोनों में कटौती की पेशकश करती है।

नए विकसित मॉडल से आगे के परीक्षण और शोधन से गुजरने की उम्मीद है।भविष्य में, इसे वास्तविक दुनिया के विनिर्माण वातावरण में तैनात किया जा सकता है, संभावित रूप से बड़े पैमाने पर, अनुकूलित बुना हुआ कपड़ों के स्वचालित उत्पादन को सक्षम किया जा सकता है।जब रोबोटिक्स बुनाई के साथ एकीकृत किया जाता है, तो सिस्टम डिजाइनरों को मशीन-पठनीय निर्देशों की मैनुअल पीढ़ी की आवश्यकता के बिना तेजी से प्रोटोटाइप या नए पैटर्न का परीक्षण करने की अनुमति दे सकता है।

भविष्य की विकास योजनाओं में डेटासेट असंतुलन को संबोधित करना शामिल है - विशेष रूप से उन्नत स्टिच प्रकारों के लिए - उन्नत डेटा वृद्धि तकनीकों के माध्यम से।अतिरिक्त लक्ष्यों में संरचनात्मक और दृश्य सटीकता दोनों को बढ़ाने के लिए रंग मान्यता को शामिल करना शामिल है, जो सिस्टम को चर इनपुट और आउटपुट आकार को संभालने के लिए सक्षम करता है, और जटिल 3 डी बुना हुआ कपड़ों के निर्माण का समर्थन करने के लिए वर्कफ़्लो का विस्तार करता है।संबंधित डोमेन में व्यापक अनुप्रयोग जैसे कि बुनाई और कढ़ाई भी अन्वेषण के अधीन हैं।