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公开(公告)号：CN109214657A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810916569.0
申请日：2018-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于遗传结合最小二乘混合算法的多色服装裁剪分床方法，采用遗传算法(GA)搜索多色分床的配比解，相较于搜索层数来说降低了问题的复杂度；通过最小二乘法解耦合，找到各个配比矩阵对应的最好的层数矩阵，使算法朝最好的方向搜索；利用二进制编码将解限定在整数范围，符合实际生产的要求；不用根据人工经验计算多的分床的裁床范围，只需输入一个较大的床数初始值并在适应度计算中加入一个床数的权重项自动优化床数。本发明可以快速对多色服装订单设计一个生产误差小、高效率的生产方案，很好的弥补了人工计算对多色分床的局限性，使服装厂不再为复杂多色订单的生产方案设计所困扰。
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公开(公告)号：CN109843033A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910067009.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种贴片机的供料方法，包括以下步骤：1)将74HC595芯片使能，并将要准备输入的位数据移入74HC595数据输入端上；2)将位数据逐位移入芯片中，位控制器在芯片数据输入管脚，先送低位后送高位，产生上升沿后将串行数据输入管脚SDI上的数据移入74HC595移位寄存器中，如若存在级联进行串行输入；3)并行输出数据，位控制器给芯片的输出存储器锁存管脚上升沿信号，将串行数据输入管脚SDI上的数据送入输出锁存器，4)数据送入后，给芯片使能管脚OE输入高电平，使得输出管脚处于高阻态，禁止输出数据。以及提供一种贴片机的供料系统。本发明在有效的简化了贴片机物料仓控制电路，节省了贴片机微控制器的控制管脚。
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公开(公告)号：CN109214657B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810916569.0
申请日：2018-08-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于遗传结合最小二乘混合算法的多色服装裁剪分床方法，采用遗传算法(GA)搜索多色分床的配比解，相较于搜索层数来说降低了问题的复杂度；通过最小二乘法解耦合，找到各个配比矩阵对应的最好的层数矩阵，使算法朝最好的方向搜索；利用二进制编码将解限定在整数范围，符合实际生产的要求；不用根据人工经验计算多的分床的裁床范围，只需输入一个较大的床数初始值并在适应度计算中加入一个床数的权重项自动优化床数。本发明可以快速对多色服装订单设计一个生产误差小、高效率的生产方案，很好的弥补了人工计算对多色分床的局限性，使服装厂不再为复杂多色订单的生产方案设计所困扰。
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公开(公告)号：CN109359313A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201810888669.7
申请日：2018-08-07
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种基于试凑粒子群混合算法的服装裁剪分床方法，旨在通过分析并建立服装剪裁生产过程的数学模型，以剪裁过程中生产误差最小为优化目标函数，利用混合算法对它进行不断寻优，确定在一定床数下的最优参数组合。基于相对固定的短区间整数配比问题，用试凑法快速选择最优配比，再结合粒子群算法使各粒子快速搜索到理想的裁剪层数和套排配比组合方案。该混合算法利用粒子群算法的快速收敛性，增强算法的全局收敛性，收敛于标准粒子群的全局最优解。再使用最小二乘法对全局最优解进行优化，减小实验误差，进而快速获得服装剪裁分床方法中的最优参数组合。本发明提供了一种能实现快速分床、有效提高精度、有效处理不同服装订单的智能服装裁剪分床方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110020657A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910035429.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种裁床的位图轮廓坐标提取方法，包括如下步骤：1)将设计位图灰度化；2)灰度图像二值化；3)将二值图像去噪,保证轮廓信息的正确性，避免噪音的干扰；4)使用Canny算子将去噪后的图像提取轮廓，得到切割轮廓的所有节点；5)初步剔除掉得到的轮廓中不需要进行切割的轮廓，并将确定为闭合轮廓的非闭合轮廓拼接起来；6)剔除掉轮廓中处在同一条直线上的冗余节点，在不影响切割效果的情况下提高了切割速度，重复步骤6)，直至剔除掉所有的冗余节点；7)去除掉内轮廓中包含的轮廓，去除掉得到的所有轮廓中不需要切割的轮廓。本发明在极大程度上还原了原图的轮廓信息，保证了切割精度，并提高了切割的工作效率。
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公开(公告)号：CN109300158A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810860575.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于Mark点定位功能切割PVC板的方法，将工业相机安装到雕铣机主轴附近的位置，通过相机偏置对刀的功能计算出相机与主轴的相对偏移；雕铣机根据切割程序文件制定寻找Mark点的策略；通过寻找Mark点策略，通过工业相机分别得到4对Mark点中心坐标以及控制板找到Mark点时反馈的当前主轴坐标，将当前相机坐标系的坐标根据佛滚石转换到切割程序文件的坐标系当中；将转换好后的4个Mark点坐标与切割程序文件坐标系中的Mark点中心坐标进行比较，如果没有发生偏移说明PVC材料位置正常，如果存在偏移，则对PVC材料进行位置的校正。本发明方法可以提高了机器的运行效率。
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公开(公告)号：CN108629478A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810217179.4
申请日：2018-03-15
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于模拟退火粒子群混合算法的服装剪裁分床方法，旨在通过分析并建立服装剪裁生产过程的数学模型，以剪裁过程中布料利用率最高为优化目标函数，利用混合算法对它进行不断寻优，确定在一定床数下的最优参数组合。把模拟退火算法的思想引入到粒子群算法中，可使各粒子并行搜索可行解，在模拟退火过程中可按照Metroplis规则有选择性地接受或拒绝各粒子的新状态,并利用模拟退火算法的概率突跳特性跳出局部最优，同时又利用粒子群算法的快速收敛性，增强算法的全局收敛性，最终收敛于优于标准粒子群的全局最优解。本发明能快速获得服装剪裁分床方法中的最优参数组合。
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公开(公告)号：CN109359313B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201810888669.7
申请日：2018-08-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于试凑粒子群混合算法的服装裁剪分床方法，旨在通过分析并建立服装剪裁生产过程的数学模型，以剪裁过程中生产误差最小为优化目标函数，利用混合算法对它进行不断寻优，确定在一定床数下的最优参数组合。基于相对固定的短区间整数配比问题，用试凑法快速选择最优配比，再结合粒子群算法使各粒子快速搜索到理想的裁剪层数和套排配比组合方案。该混合算法利用粒子群算法的快速收敛性，增强算法的全局收敛性，收敛于标准粒子群的全局最优解。再使用最小二乘法对全局最优解进行优化，减小实验误差，进而快速获得服装剪裁分床方法中的最优参数组合。本发明提供了一种能实现快速分床、有效提高精度、有效处理不同服装订单的智能服装裁剪分床方法。
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公开(公告)号：CN109300158B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810860575.9
申请日：2018-08-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于Mark点定位功能切割PVC板的方法，将工业相机安装到雕铣机主轴附近的位置，通过相机偏置对刀的功能计算出相机与主轴的相对偏移；雕铣机根据切割程序文件制定寻找Mark点的策略；通过寻找Mark点策略，通过工业相机分别得到4对Mark点中心坐标以及控制板找到Mark点时反馈的当前主轴坐标，将当前相机坐标系的坐标根据佛滚石转换到切割程序文件的坐标系当中；将转换好后的4个Mark点坐标与切割程序文件坐标系中的Mark点中心坐标进行比较，如果没有发生偏移说明PVC材料位置正常，如果存在偏移，则对PVC材料进行位置的校正。本发明方法可以提高了机器的运行效率。
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