AI 系統將織物圖片轉化為機器人編織衣服的指令，有助于使紡織品生產更快、更輕松、更可定制。

數據處理工作流程。學分：電子學 （2025）。DOI： 10.3390/electronics14081605

今天，許多現實世界的任務（如工廠中的任務）現在可以由機器完成，包括制作衣服的某些部分。加拿大勞倫森大學的研究人員想看看機器是否可以自己編織衣服。他們創建了一個計算機程序，該程序可以查看織物圖片，并將其轉化為針織機器人可以遵循的分步說明。他們的程序運行良好，能夠幫助機器人使用一種或多種紗線編織衣服。

新引入的 Fabric 模式創建模型提供了幾個顯著的功能和優勢。它能夠生成單紗和多紗針織圖案，準確處理稀有針跡，并易于適應新的織物樣式。

擬議的系統通過一系列測試進行評估，在此期間，它用于為大約 5,000 個由天然和合成織物組成的紡織品樣品生成圖案。結果顯示，該系統的性能非常出色，成功地為大多數樣品生成了準確的編織指令。

該模型在將圖像轉換為編織指令方面實現了超過 97% 的準確率，明顯優于現有方法。它還展示了管理多色紗線和稀有針跡類型復雜性的能力，而以前的方法在這些領域具有明顯的局限性。這一進步使全自動紡織品生產成為可能，從而減少了時間和勞動力成本。

預計新開發的模型將進行進一步的測試和改進。未來，它可以部署在現實世界的制造環境中，有可能實現定制針織服裝的大規模自動化生產。當與針織機器人集成時，該系統可能允許設計師快速原型或測試新圖案，而無需手動生成機器可讀指令。

未來的開發計劃包括通過先進的數據增強技術解決數據集不平衡問題，特別是對于不常見的針跡類型。其他目標包括整合顏色識別以提高結構和視覺準確性，使系統能夠處理可變的輸入和輸出尺寸，以及擴展工作流程以支持創建復雜的 3D 針織服裝。在編織和刺繡等相關領域的更廣泛應用也正在探索中。