王雅芝，傅菊芬，孫 雷

(1.蘇州大學(xué)a.紡織與服裝學(xué)院；b.應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,江蘇蘇州215123；2.蘇州吉森智能科技有限公司,江蘇蘇州215000)

基于男士西服用機(jī)織物性能的自動裁剪工藝參數(shù)

王雅芝1a，傅菊芬1b，孫 雷2

(1.蘇州大學(xué)a.紡織與服裝學(xué)院；b.應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,江蘇蘇州215123；2.蘇州吉森智能科技有限公司,江蘇蘇州215000)

針對目前國內(nèi)服裝企業(yè)自動裁剪工藝參數(shù)主觀性、模糊性設(shè)定的問題，研究自動裁剪工藝參數(shù)的設(shè)定方法。以20種企業(yè)常用的男士西服面輔料為研究對象，基于織物基本性能將其分成5類，并采用Bayes判別分析法建立了與織物基本性能相關(guān)的5類織物的判別模型；選取振動速度、裁剪速度、真空吸力進(jìn)行正交試驗(yàn)，得到5類織物自動裁剪工藝參數(shù)的最佳組合。未來，利用所建立的判別模型可預(yù)測織物的類別，并選擇相應(yīng)類別的自動裁剪工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對初次加工織物的自動裁剪工藝參數(shù)的快速設(shè)定，可有效提高服裝企業(yè)自動裁剪工藝質(zhì)量和效率。

機(jī)織物性能；織物聚類；判別模型；自動裁剪工藝參數(shù)；正交試驗(yàn)

目前服裝企業(yè)自動裁床的裁剪工藝參數(shù)都是操作工人依據(jù)裁剪經(jīng)驗(yàn)設(shè)定,并根據(jù)裁剪質(zhì)量反復(fù)修正裁剪工藝參數(shù),容易導(dǎo)致裁剪失誤并造成浪費(fèi)。因此,研究自動裁剪工藝參數(shù)的設(shè)定方法,是非常有必要的。

國內(nèi)外學(xué)者針對自動裁床開展了大量研究。早期的研究重點(diǎn)是自動裁床軟件的開發(fā)與硬件的優(yōu)化設(shè)計(jì)[1-2],隨著裁剪設(shè)備智能化的發(fā)展,學(xué)者開始關(guān)注自動裁剪工藝。V.K.Kothari[3]、趙燕偉等[4]發(fā)現(xiàn)影響裁刀切割力的主要因素是織物類別及性能。Rozalijia Blekac等[5]提出應(yīng)變、彎曲、剪切、剛度、透氣等織物性能,以及裁剪速度、振動速度、切割角等裁剪工藝參數(shù)對裁剪質(zhì)量有很大的影響。周詳?shù)萚6]得到織物厚度、經(jīng)密和緯密是影響裁剪工藝參數(shù)的主要因素。綜上可知,裁剪工藝參數(shù)與織物性能顯著影響了自動裁剪工藝,然而基于織物性能的自動裁剪工藝參數(shù)設(shè)定方法的研究鮮有報(bào)道。

本文從企業(yè)常用的男士西服面輔料中選擇了20種機(jī)織物,通過測試織物的基本性能進(jìn)行織物聚類分析。采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、專家評價的方法,得到每種織物使用不同裁剪工藝參數(shù)進(jìn)行裁剪的質(zhì)量評分,以找到織物最佳的自動裁剪工藝參數(shù)組合,為服裝企業(yè)合理選擇自動裁剪工藝參數(shù)提供參考。

1 基于織物性能的聚類分析

聚類分析是研究“物以類聚”的一種科學(xué)有效的方法。本文以20種機(jī)織物為研究對象,包括天然纖維織物、化學(xué)纖維織物及混紡織物,其組織主要是平紋、斜紋,織物平方米質(zhì)量集中在37～277 g/m2,織物的規(guī)格參數(shù)見表1。對織物進(jìn)行多項(xiàng)性能測試,得到的數(shù)據(jù)具有無規(guī)律性及復(fù)雜性,進(jìn)而通過聚類分析使數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一定的分類特征,以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度[7]。

1.1 織物性能測試

本文針對織物基礎(chǔ)性能的測試,包括撕破強(qiáng)力測試、透氣性測試、KES測試及DSC測試等；其中,利用KES測試織物在低應(yīng)力下的拉伸、剪切、彎曲、壓縮、表面特性、質(zhì)量和厚度等16項(xiàng)性能,并將織物放入男士冬季西服面料試樣群中,利用川端基本風(fēng)格計(jì)算式計(jì)算、評價其基本風(fēng)格[8],得到織物的硬挺度、豐滿度及滑糯度等手感值；并按裁剪過程中發(fā)生熔著的難易程度將織物易熔性分為易熔1、較易熔2、難熔3三個等級。在此基礎(chǔ)上對織物進(jìn)行科學(xué)的分類,測試結(jié)果如表2所示。

表1 織物規(guī)格參數(shù)Tab.1 Fabric specification parameters

表2 織物性能測試結(jié)果Tab.2 Testing result of fabric performance

續(xù)表2

1.2 織物聚類

1.2.1 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對兩個或多個具備相關(guān)性的變量進(jìn)行分析,從而衡量兩個變量的相關(guān)密切程度[9]。利用相關(guān)性分析結(jié)果,剔除顯著相關(guān)的部分變量；結(jié)合企業(yè)調(diào)研,選擇能夠作為分類指標(biāo)的變量對織物進(jìn)行聚類分析。

對所測得的8項(xiàng)織物性能參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析可以看出(表3),織物經(jīng)向撕破強(qiáng)力、緯向撕破強(qiáng)力及厚度呈顯著相關(guān),硬挺度、豐滿度及滑糯度呈顯著相關(guān)。結(jié)合企業(yè)調(diào)研結(jié)果,選取織物厚度、透氣率、硬挺度及易熔性4項(xiàng)織物性能作為分類指標(biāo),參與織物分類。

表3 織物分類指標(biāo)的相關(guān)性分析Tab.3 Correlation analysis of fabric classification indicators

1.2.2 聚類分析

層次聚類分析是根據(jù)變量之間的親疏程度,以逐次聚合的方式,將最相似的對象結(jié)合在一起[9]。Q型聚類屬于層次聚類分析方法的一種,是綜合利用多個變量的信息對樣本進(jìn)行分類,使具有共同特點(diǎn)的樣本聚齊在一起,其結(jié)果比傳統(tǒng)分類方法更細(xì)致、全面。

根據(jù)以上試驗(yàn)結(jié)果對織物進(jìn)行Q型聚類分析,經(jīng)過SPSS軟件聚類分析檢驗(yàn),略做調(diào)整?？蓪?0種機(jī)織物分為5類,分類結(jié)果如表4所示。

表4 織物分類結(jié)果Tab.4 Fabric classification results

各類織物的力學(xué)及物理性能特點(diǎn)如下:Y1類織物厚度大、透氣性好、硬挺度小、易熔；Y2類織物厚度小、透氣性一般、硬挺度大、易熔；Y3類織物厚度一般、透氣性好、硬挺度大、難熔；Y4類織物厚度大、透氣性一般、硬挺度一般、難熔；Y5類織物厚度小、透氣性差、硬挺度小、較易熔。

1.3 判別分析

判別分析是對以往判別經(jīng)驗(yàn)的數(shù)學(xué)歸納,根據(jù)原分類信息建立判別函數(shù),并利用該函數(shù)判斷新樣本歸屬哪一類。本文的判別分析步驟如下:將已知類別的20種樣本分為兩份,取其中的15種織物作為訓(xùn)練樣本建立判別函數(shù),其他5種織物作為待判樣本；將待判樣本的變量,織物厚度x1、透氣率x2、硬挺度x3及易熔性x4,代入判別函數(shù)中,若Yi＝Y(jié)max(Y1,Y2,Y3,Y4,Y5),則該樣本屬于第i類[10]。

通過判別分析分別可以得到5類織物的判別函數(shù)式,如下式所示:

對該函數(shù)的判別效果進(jìn)行分析,得出訓(xùn)練樣本中93.3%的分類結(jié)果顯示正確；得到對訓(xùn)練樣本中的93.3%進(jìn)行了正確分類；利用待判樣本進(jìn)行檢驗(yàn),由表5可知,判別正確率達(dá)100%。因此,建立的織物判別函數(shù)準(zhǔn)確率高達(dá)93%,說明該判別函數(shù)十分有效,可以用于判斷新樣本類別。

表5 待判樣本的判別與檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Discrimination and test results of samples

2 試驗(yàn)準(zhǔn)備

根據(jù)文獻(xiàn)研究及企業(yè)調(diào)研得到,當(dāng)鋪料層數(shù)增加或減少10層以內(nèi)時,鋪料層數(shù)的改變對裁剪效果的影響均不大。本文針對鋪料層數(shù)為50層時的織物裁剪工藝參數(shù)進(jìn)行研究分析。

2.1 裁剪質(zhì)量指標(biāo)的選取

本文選擇刀盤抖動、布料拖動、裁邊平整度、裁片熔著度及裁片精度作為裁剪質(zhì)量指標(biāo)。由三位裁床操作經(jīng)驗(yàn)豐富者采用5級心理學(xué)標(biāo)尺[11]及客觀測量等方式對每個裁剪質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行評分,裁剪效果最好為5分、最差為1分,結(jié)果取三者平均值。

2.2 正交試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

將試驗(yàn)方案確定為三因素三水平的正交試驗(yàn)[12],正交試驗(yàn)各因素水平如表6所示,正交試驗(yàn)如表7所示。

表6 正交試驗(yàn)各因素水平Tab.6 Factors and levels of orthogonal experiment

表7 刀盤抖動評分結(jié)果與極差分析Tab.7 Result and range analysis of the cutter

3 結(jié)果與分析

運(yùn)用SPSS軟件對專家評分結(jié)果進(jìn)行分析,首先,運(yùn)用方差分析判斷各因素對試驗(yàn)結(jié)果是否有顯著性的影響；其次,運(yùn)用極差分析判斷裁剪工藝參數(shù)最佳的水平組合。

3.1 方差分析

以織物1刀盤抖動評分的方差分析為例,如表8所示。從表8可以看出,因素A振動速度、因素B裁剪速度P值均小于0.05,說明因素A、B對織物1的刀盤抖動有顯著影響；因素C真空吸力對其影響并不顯著。

結(jié)合布料拖動、裁邊平整度、裁片熔著度及裁片精度等裁剪質(zhì)量指標(biāo)評分的方差分析得到,對于織物1,振動速度、裁剪速度顯著影響了刀盤抖動、布料拖動、熔著度、裁片精度；真空吸力顯著影響了織物裁邊平整度、裁片精度。

表8 織物1刀盤抖動評分的方差分析Tab.8 Variance analysis of cutter shaking score of fabric 1

注：F值為組間均方與組內(nèi)均方的比值；P值為顯著性概率值,當(dāng)P≤0.01時,各處理間差異極顯著,0.01＜P≤0.05時,各處理間差異顯著,P＞0.05時,各處理間差異不顯著[12]。

3.2 極差分析

以織物1刀盤抖動評分的極差分析為例,如表7所示。極差R越大,表示該因素的水平變化對試驗(yàn)的影響越大[11]。由表7可以看出,R1＞R2＞R3,即三個因素對織物1的刀盤抖動評分影響順序?yàn)锳、B、C。 對于A因素列,K2＝K3＞K1；B因素列,K2＝K3＞K1；C因素列,K1＞K2＝K3。 因此,以刀盤抖動得分最高為原則,織物1在鋪料層數(shù)為50層時裁剪工藝參數(shù)的最佳組合A23B23C1。

同理,對于織物1,以布料拖動得分最高為原則選擇A23B23C1；以裁邊平整度得分最高為原則選擇A1B2C12；以熔著度得分最高為原則選擇A2B3C1；以裁片精度得分最高為原則選擇A2B3C2。

結(jié)合方差分析,對于振動速度、裁剪速度的設(shè)定,綜合考慮刀盤抖動、布料拖動、熔著度、裁片精度,可得到A選2水平,B選3水平。對于真空吸力的設(shè)定,綜合考慮裁邊平整度、裁片精度,可得到C選2水平。綜上,織物1自動裁剪工藝參數(shù)的最佳組合為 A2B3C2。

3.3 自動裁剪工藝參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

與織物1的裁剪試驗(yàn)及分析方法同理,可以得到5類織物自動裁剪工藝參數(shù)的最佳組合,如表9所示。

表9 自動裁剪工藝參數(shù)的最佳組合Tab.9 Optimum automatic cutting parameters of fabrics___

3.4 結(jié)果驗(yàn)證

另從企業(yè)常用的男士西服面輔料中選取7種機(jī)織物,并測試織物厚度、透氣率、硬挺度及易熔性,試樣規(guī)格及性能測試結(jié)果見表10。

表10 試樣規(guī)格及性能測試結(jié)果Tab.10 Sample specification and testing results

將織物的性能測試結(jié)果代入判別函數(shù)式中,得到7種織物的所屬類別,判別結(jié)果見表11；根據(jù)表9選取相應(yīng)類別的自動裁剪工藝參數(shù),評價其裁剪質(zhì)量,評分結(jié)果見表12。分析可知,織物的裁剪質(zhì)量評分均大于4.0,即給出的裁剪工藝參數(shù)能保證每類織物有較好的裁剪效果。

表11 織物判別結(jié)果Tab.11 Result of fabric discrimination

表12 裁剪質(zhì)量評分Tab.12 Scores of cutting quality

4 結(jié) 論

本文從企業(yè)常用的男士西服面輔料中選用20種機(jī)織物,研究自動裁剪工藝參數(shù)的設(shè)定方法。對織物進(jìn)行撕破強(qiáng)力、透氣性、KES及DSC等性能測試,并利用相關(guān)性分析提取了織物厚度、透氣率、硬挺度及易熔性等性能作為分類指標(biāo)；利用分類指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,將織物分為5類；通過判別分析,得到5類織物的判別函數(shù)。

通過裁剪試驗(yàn)及結(jié)果分析得到,鋪料層數(shù)為50層時,5類織物的裁剪工藝參數(shù)。各類織物的基本性能特點(diǎn)及其對應(yīng)的自動裁剪工藝參數(shù)如下:1)織物厚度大、透氣性好、硬挺度小、易熔的織物,振動速度為2 400 r/min、裁剪速度為12 m/min、真空吸力為-16 KPa；2)織物厚度小、透氣性一般、硬挺度大、易熔的織物,振動速度為2400 r/min、裁剪速度為9 m/min、真空吸力為-12 KPa；3)織物厚度一般、透氣性好、硬挺度大、難熔的織物,振動速度為3 000 r/min、裁剪速度為6 m/min、真空吸力為-12 KPa；4)織物厚度大、透氣性一般、硬挺度一般、難熔的織物,振動速度為3 000 r/min、裁剪速度為12 m/min、真空吸力為-16 KPa；5)織物厚度小、透氣性差、硬挺度小、較易熔的織物,振動速度為1 800 r/min裁剪速度為9 m/min,真空吸力選擇-20 KPa。

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Research on automatic cutting parameters based on properties of woven fabrics for men's suit

WANG Yazhi1a,FU Jufen1b,SUN Lei2
(1a.College of Textile and Clothing Engineering； 1b.Applied Technical School,Soochow University,Suzhou 215123,China；2.Suzhou Ginsontech Co.,Ltd.,Suzhou 215000,China)

The automatic cutting parameters are set subjectively and ambiguously in domestic apparel enterprises.For this problem,the method to set the automatic cutting parameters was studied.20 woven fabrics that are frequently used for men's suit were chosen as the object of study,and then these fabrics were classified into 5 categories.Besides,Bayes discriminant analysis was applied to establish the discriminant model based on the fabric properties.The velocity of vibration,velocity of cutting and vacuum power were chosen as cutting parameters for the orthogonal cutting experiment to get optimum automatic cutting parameters of 5 categories of fabrics finally.In the future,the category of a fabric can be predicted by the discriminant model.The corresponding automatic cutting parameters may be chosen to achieve fast setting of automatic cutting parameters.This can effectively improve the quality and efficiency of automatic cutting process.

properties of woven fabric； fabric classification； discrimination model； automatic cutting parameters；orthogonal experiment

TS941.631

A

1001-7003(2017)11-0019-06 引用頁碼：111104

2016-12-26；

2017-09-26

王雅芝(1992-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)榉b生產(chǎn)與工藝。通信作者:傅菊芬,教授,454653588＠qq.com。

10.3969/j.issn.1001-7003.2017.11.004