基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縫紉工序狀態(tài)識(shí)別

張守京， 郭文飛*， 張榮川

(1.西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 陜西 西安 710048；2.西安工程大學(xué) 西安市現(xiàn)代智能紡織裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西 西安 710048)

服裝生產(chǎn)過程中由于工作環(huán)境不同，平縫機(jī)(平縫機(jī)是服裝加工中最常見的加工設(shè)備之一)的性能不同，縫紉工人的熟練程度和習(xí)慣不同，造成產(chǎn)品出現(xiàn)的質(zhì)量問題不同[1-2]。目前，縫紉后產(chǎn)品的質(zhì)量檢驗(yàn)一般采用人工質(zhì)檢[3]，檢驗(yàn)服裝縫紉線跡是否漂亮、柔軟、穩(wěn)定，以及面料縫合表面是否有縫紉皺縮、縫跡形態(tài)不良、縫線張力不良、斷線、脫縫和跳針等現(xiàn)象。此類問題直接影響到產(chǎn)品的品質(zhì)。由于服裝生產(chǎn)是大批量流水線生產(chǎn)，因此質(zhì)量評(píng)定對(duì)于質(zhì)檢技術(shù)人員是一項(xiàng)繁雜辛苦的工作。為解決服裝生產(chǎn)縫制產(chǎn)品質(zhì)量問題，眾多研究學(xué)者提出了多種優(yōu)化服裝生產(chǎn)管理的思想[4-5]。在服裝生產(chǎn)過程中，90%的工作量集中在縫制加工，所以研究的重點(diǎn)是縫制工藝生產(chǎn)線上出現(xiàn)的相關(guān)問題[6-7]。為了更好地解決這些問題，產(chǎn)品的工藝過程被拆分成若干和階段工序時(shí)，要求產(chǎn)品品質(zhì)和工藝結(jié)構(gòu)需相對(duì)穩(wěn)定，同時(shí)滿足一定的量產(chǎn)；這些條件保證了流水生產(chǎn)方式具有較高的效率和最終產(chǎn)品的質(zhì)量[8]。

近年來，電流信號(hào)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)狀態(tài)在制造業(yè)中已有廣泛的應(yīng)用：文獻(xiàn)[9]建立刀具電機(jī)電流與切削力、銑削力間的模型, 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)機(jī)床刀具的工況狀態(tài)，為機(jī)床結(jié)構(gòu)優(yōu)化和加工工藝參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行了支持性的改進(jìn)；文獻(xiàn)[10]結(jié)合切削力與主軸電流的聯(lián)系,提出了基于主軸切削電流系數(shù)的銑刀磨損狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法，能有效地識(shí)別新刀、正常和嚴(yán)重磨損3種狀態(tài)；文獻(xiàn)[11]選擇電機(jī)的三相電流信號(hào)作為故障診斷的采集信號(hào)，選擇小波包分解信號(hào)，對(duì)軸承故障進(jìn)行有效的識(shí)別；文獻(xiàn)[12]以Visual C++6.0為開發(fā)環(huán)境設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)處理的濾波、積分、矯正和計(jì)算電流有效值，通過對(duì)電阻點(diǎn)焊過程中的電流參數(shù)進(jìn)行焊接質(zhì)量的可靠監(jiān)測(cè)；文獻(xiàn)[13]基于配電避雷器全電流監(jiān)測(cè)研究了系統(tǒng)過電壓警告方案,實(shí)現(xiàn)了全電流監(jiān)測(cè)的避雷器過電壓預(yù)警。紡織行業(yè)中，文獻(xiàn)[14]提出縫紉工廠智能化，將智能傳感技術(shù)應(yīng)用到縫紉機(jī)上，來輔助縫紉機(jī)的智能縫紉，實(shí)現(xiàn)縫紉過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[15]介紹了一種用于電能和能量的計(jì)算機(jī)測(cè)量設(shè)備，研究服裝縫紉操作的工藝參數(shù)，使電能消耗與縫紉工藝相聯(lián)系，從而達(dá)到監(jiān)測(cè)效果。課題組將服裝生產(chǎn)中各個(gè)工序再進(jìn)行深度分解，并提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縫紉工序狀態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別方法，提取平縫機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)電機(jī)中電流特征信號(hào)，構(gòu)建縫紉工序狀態(tài)識(shí)別模型，為實(shí)現(xiàn)縫紉過程中工序狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和識(shí)別提供實(shí)際有效的方法。該方法使用電流監(jiān)控克服了容易出錯(cuò)的人為測(cè)量問題，并用數(shù)字的標(biāo)準(zhǔn)來代替專家的經(jīng)驗(yàn)，保證了最終服裝產(chǎn)品的質(zhì)量，同時(shí)也降低了質(zhì)檢人員的工作強(qiáng)度，降低了產(chǎn)品質(zhì)檢成本。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)采用西安某有限公司生產(chǎn)的GC6730系列電腦直驅(qū)自動(dòng)切線平縫機(jī)，最高縫紉轉(zhuǎn)速5 000 r/min，最大針距7 mm。電流傳感器采用CT9691鉗形AD/AC傳感器，可測(cè)量導(dǎo)體直徑φ35 mm，額定輸入100 A，測(cè)試范圍0.00～20.00 A, 精度≤0.1%。將電流鉗夾于縫紉機(jī)伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)電流電線上，測(cè)量伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)電流，使用NI LabVIEW數(shù)據(jù)采集與分析軟件將信號(hào)傳輸至上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析?？p紉工序狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)如圖1所示。

圖1 縫紉工序狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)Figure 1 Sewing process status identification system test bench

2 縫紉過程的電流信號(hào)提取

為實(shí)現(xiàn)對(duì)縫紉工序狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和識(shí)別，建立不同縫紉工序狀態(tài)與特征信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)樣本庫。在縫紉制作中提取特征信號(hào)，選取啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4種不同工序狀態(tài)的伺服驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)進(jìn)行測(cè)試。

2.1 信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)

在縫紉機(jī)正常工況下，實(shí)驗(yàn)人員對(duì)服裝進(jìn)行縫紉，獲得轉(zhuǎn)速為2 000 r/min時(shí)的啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線工序狀態(tài)的電流信號(hào)。完整縫紉的電流信號(hào)如圖2所示。

圖2 完整縫紉的電流信號(hào)Figure 2 Complete sewing current signal

2.2 不同縫紉工序狀態(tài)的特征信號(hào)

在縫紉過程中，2名工作人員分別對(duì)不同縫紉工序進(jìn)行了操作，獲取了對(duì)應(yīng)工序的電流信號(hào)Ⅰ和電流信號(hào)Ⅱ。4道工序電流信號(hào)如圖3～6所示。

2.3 多縫紉工序狀態(tài)信號(hào)特征樣本庫

由圖3～6可看到：①啟動(dòng)加固及結(jié)束加固的特征信號(hào)峰值遠(yuǎn)大于平穩(wěn)縫制；②平穩(wěn)縫制時(shí)信號(hào)波動(dòng)較小；③剪線時(shí)信號(hào)存在信號(hào)躍遷。提取4種縫紉工序狀態(tài)電流，每組10個(gè)樣本，共40個(gè)樣本。特征信號(hào)的平均值、峰值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度和均方根建立特征信號(hào)的樣本數(shù)據(jù)庫，如表1所示。

圖3 啟動(dòng)加固時(shí)的電流信號(hào)Figure 3 Current signal of starting reinforcement

圖4 平穩(wěn)縫制的電流信號(hào)Figure 4 Current signal of smooth sewing

圖5 結(jié)束加固的電流信號(hào)Figure 5 Current signal of finished reinforcement

圖6 縫紉剪線的電流信號(hào)Figure 6 Current signal of cutting thread

表1 縫紉各工序狀態(tài)特征信號(hào)樣本值

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縫紉工序狀態(tài)識(shí)別模型

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋模擬人腦神經(jīng)元工作的智能學(xué)習(xí)算法，包含輸入層、隱含層和輸出層[16]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞,誤差反向傳遞， Robert Hecht-Nielsen證明對(duì)于任何閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)f，都可以用含有一個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)來貼近，所以含有輸入層、隱含層、輸出層3層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)縫紉工序狀態(tài)識(shí)別。圖7所示為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

圖7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Figure 7 BP neural network structure diagram

為了減少輸入層的維數(shù)，減少BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間，所以分別選擇啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4種電流信號(hào)的平均值、峰值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度和均方根數(shù)據(jù)作為特征量組成節(jié)點(diǎn)數(shù)為6個(gè)的輸入層，輸出層為啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4種縫紉工序狀態(tài)。

隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的估算方法如下：

1) 根據(jù)Kolmogorov定理，為使該網(wǎng)絡(luò)能高效運(yùn)行、快速收斂，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為k=2x+1=13。

所以隱含層神經(jīng)元數(shù)目為13個(gè)。

2) 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的估算方法為

(1)

式中：k為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；x為6個(gè)神經(jīng)元的輸入層；y為4個(gè)神經(jīng)元的輸出層；a為區(qū)間1至10的常數(shù)。

故隱含層神經(jīng)元最大數(shù)目為13個(gè)。

3) 運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行擬合，得到函數(shù)公式為

(2)

式中：k為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；x為6個(gè)神經(jīng)元輸入層；y為4個(gè)神經(jīng)元輸出層，得出隱含層神經(jīng)元數(shù)目為7個(gè)。

使用軟件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過多次觀察，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)精度達(dá)到0.001時(shí)，訓(xùn)練次數(shù)對(duì)于同節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化如表2所示。由表2可知，節(jié)點(diǎn)數(shù)為13時(shí)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練步數(shù)最少。最后確定出輸入層為6個(gè)單元，隱含層為13個(gè)單元，輸出層為啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4個(gè)工序狀態(tài)組成的4個(gè)單元。

表2 隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)確定

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入向量為Xs=(x1,x2,…,xs)，理想輸出向量為Oq=(o1,o2,…,oq)。中間層單元的輸入向量為Gp=(g1,g2,…,gp),中間層單元的輸出向量為Hp=(h1,h2,…，hp)。輸出層輸入神經(jīng)元的輸入向量為Mq=(m1,m2,…，mq),輸出層單元實(shí)際輸出向量為Yq=(y1,y2,…，yq)。

輸入層至中間連接層連接權(quán)為{Wij}，中間層至輸出層連接權(quán)為{Vjt}，中間層各單元輸出閾值為{θj}，輸出層各單元輸出閾值為{γt}，選取響應(yīng)函數(shù)

(3)

(4)

hj=f(gj)。

(5)

利用中間輸入{hj}、連接權(quán)值{Vjt}和閾值{γt}計(jì)算輸出層各單元輸入{Mj}，然后用{Mj}通過S函數(shù)計(jì)算輸出層各單元的響應(yīng){Yt}:

(6)

Yt=f(Mt)。

(7)

(8)

先對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理然后輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

(9)

式中:x為輸入向量，y為輸出向量；xmax為輸出向量最大值，xmin為輸出向量最小值。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及驗(yàn)證分析

進(jìn)一步對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真:

y=sim(n,x)

(10)

式中：sim為模擬仿真函數(shù)，n為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

x=[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T為輸入變量，其中x1,x2,x3,x4,x5,x6分別為操作工人操作時(shí)電流信號(hào)的平均值、峰值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、峭度和均方根。y1,y2,y3,y4為縫紉過程中啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4種縫紉工序狀態(tài)的識(shí)別結(jié)果。當(dāng)輸出值為[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]時(shí)，分別對(duì)應(yīng)識(shí)別結(jié)果為啟動(dòng)加固、平穩(wěn)縫制、結(jié)束加固和剪線4種工序狀態(tài)。圖8為工序狀態(tài)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征信號(hào)融合模型。

圖8 工序狀態(tài)識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征信號(hào)融合模型Figure 8 Process state recognition neural network feature signal fusion model

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用Sigmoid函數(shù)激活隱含層和輸出層神經(jīng)元，將輸出值限定在[0,1]區(qū)間內(nèi)，使其接近輸出目標(biāo)0或1，從而對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行判斷。使用MATLAB工具箱進(jìn)行BP神網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建，選用tansig函數(shù)、logsig函數(shù)作為隱含層和輸出層的傳遞函數(shù)。設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，網(wǎng)絡(luò)權(quán)值系數(shù)在區(qū)間[0，1],訓(xùn)練步長(zhǎng)為1，訓(xùn)練步數(shù)為2 000，誤差為0.001，經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練的函數(shù)運(yùn)行后，訓(xùn)練次數(shù)為55次時(shí)可以滿足預(yù)期的學(xué)習(xí)誤差0.001。

4 實(shí)驗(yàn)仿真

為驗(yàn)證基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)縫紉過程中工序狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)和識(shí)別的精確性與可靠性，對(duì)已知縫紉工序操作人員進(jìn)行縫紉實(shí)驗(yàn)，隨機(jī)從4種縫紉工序狀態(tài)各取2組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，輸入已經(jīng)訓(xùn)練完畢的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行工序狀態(tài)的識(shí)別，結(jié)果如表3所示。

表3 縫紉工序狀態(tài)識(shí)別驗(yàn)證結(jié)果

表3中序號(hào)1和2的測(cè)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出趨近于網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)[1,0,0,0]，可以識(shí)別出工序狀態(tài)為啟動(dòng)加固；3和4組實(shí)驗(yàn)測(cè)試出網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出趨近于網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)[0,1,0,0]，可以識(shí)別出工序狀態(tài)為平穩(wěn)縫制；同樣5和6組及7和8組識(shí)別出結(jié)果分別為結(jié)束加固和剪線狀態(tài)，測(cè)試結(jié)果證明了本網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確地識(shí)別分類出縫紉工序狀態(tài)。

5 結(jié)語

課題組提出使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來監(jiān)測(cè)識(shí)別縫紉產(chǎn)品的質(zhì)量，將服裝生產(chǎn)中各道工序分解為基礎(chǔ)的各個(gè)工序狀態(tài)，采用縫紉機(jī)伺服驅(qū)動(dòng)電流作為監(jiān)測(cè)識(shí)別的輸入數(shù)據(jù)，基于數(shù)字的標(biāo)準(zhǔn)來代替專家的經(jīng)驗(yàn)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)識(shí)別結(jié)果可以表明：新方法能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出縫紉的各個(gè)工序狀態(tài)，算法易于工程實(shí)現(xiàn)，最低識(shí)別率超過95%，平均識(shí)別率超過98%；在縫紉過程中提供了工序狀態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別實(shí)際有效的方法，克服了測(cè)量時(shí)人為出錯(cuò)問題，可以保證服裝產(chǎn)品的質(zhì)量，同時(shí)也降低了質(zhì)檢人員的工作強(qiáng)度。