基于男士西服用机织物性能的自动裁剪工艺参数

王雅芝，傅菊芬，孙 雷

(1.苏州大学a.纺织与服装学院；b.应用技术学院,江苏苏州215123；2.苏州吉森智能科技有限公司,江苏苏州215000)

基于男士西服用机织物性能的自动裁剪工艺参数

王雅芝1a，傅菊芬1b，孙 雷2

(1.苏州大学a.纺织与服装学院；b.应用技术学院,江苏苏州215123；2.苏州吉森智能科技有限公司,江苏苏州215000)

针对目前国内服装企业自动裁剪工艺参数主观性、模糊性设定的问题，研究自动裁剪工艺参数的设定方法。以20种企业常用的男士西服面辅料为研究对象，基于织物基本性能将其分成5类，并采用Bayes判别分析法建立了与织物基本性能相关的5类织物的判别模型；选取振动速度、裁剪速度、真空吸力进行正交试验，得到5类织物自动裁剪工艺参数的最佳组合。未来，利用所建立的判别模型可预测织物的类别，并选择相应类别的自动裁剪工艺参数，实现对初次加工织物的自动裁剪工艺参数的快速设定，可有效提高服装企业自动裁剪工艺质量和效率。

机织物性能；织物聚类；判别模型；自动裁剪工艺参数；正交试验

目前服装企业自动裁床的裁剪工艺参数都是操作工人依据裁剪经验设定,并根据裁剪质量反复修正裁剪工艺参数,容易导致裁剪失误并造成浪费。因此,研究自动裁剪工艺参数的设定方法,是非常有必要的。

国内外学者针对自动裁床开展了大量研究。早期的研究重点是自动裁床软件的开发与硬件的优化设计[1-2],随着裁剪设备智能化的发展,学者开始关注自动裁剪工艺。V.K.Kothari[3]、赵燕伟等[4]发现影响裁刀切割力的主要因素是织物类别及性能。Rozalijia Blekac等[5]提出应变、弯曲、剪切、刚度、透气等织物性能,以及裁剪速度、振动速度、切割角等裁剪工艺参数对裁剪质量有很大的影响。周详等[6]得到织物厚度、经密和纬密是影响裁剪工艺参数的主要因素。综上可知,裁剪工艺参数与织物性能显著影响了自动裁剪工艺,然而基于织物性能的自动裁剪工艺参数设定方法的研究鲜有报道。

本文从企业常用的男士西服面辅料中选择了20种机织物,通过测试织物的基本性能进行织物聚类分析。采用正交试验设计、专家评价的方法,得到每种织物使用不同裁剪工艺参数进行裁剪的质量评分,以找到织物最佳的自动裁剪工艺参数组合,为服装企业合理选择自动裁剪工艺参数提供参考。

1 基于织物性能的聚类分析

聚类分析是研究“物以类聚”的一种科学有效的方法。本文以20种机织物为研究对象,包括天然纤维织物、化学纤维织物及混纺织物,其组织主要是平纹、斜纹,织物平方米质量集中在37～277 g/m2,织物的规格参数见表1。对织物进行多项性能测试,得到的数据具有无规律性及复杂性,进而通过聚类分析使数据呈现出一定的分类特征,以降低数据的复杂程度[7]。

1.1 织物性能测试

本文针对织物基础性能的测试,包括撕破强力测试、透气性测试、KES测试及DSC测试等；其中,利用KES测试织物在低应力下的拉伸、剪切、弯曲、压缩、表面特性、质量和厚度等16项性能,并将织物放入男士冬季西服面料试样群中,利用川端基本风格计算式计算、评价其基本风格[8],得到织物的硬挺度、丰满度及滑糯度等手感值；并按裁剪过程中发生熔着的难易程度将织物易熔性分为易熔1、较易熔2、难熔3三个等级。在此基础上对织物进行科学的分类,测试结果如表2所示。

表1 织物规格参数Tab.1 Fabric specification parameters

表2 织物性能测试结果Tab.2 Testing result of fabric performance

续表2

1.2 织物聚类

1.2.1 相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量进行分析,从而衡量两个变量的相关密切程度[9]。利用相关性分析结果,剔除显著相关的部分变量；结合企业调研,选择能够作为分类指标的变量对织物进行聚类分析。

对所测得的8项织物性能参数进行相关性分析可以看出(表3),织物经向撕破强力、纬向撕破强力及厚度呈显著相关,硬挺度、丰满度及滑糯度呈显著相关。结合企业调研结果,选取织物厚度、透气率、硬挺度及易熔性4项织物性能作为分类指标,参与织物分类。

表3 织物分类指标的相关性分析Tab.3 Correlation analysis of fabric classification indicators

1.2.2 聚类分析

层次聚类分析是根据变量之间的亲疏程度,以逐次聚合的方式,将最相似的对象结合在一起[9]。Q型聚类属于层次聚类分析方法的一种,是综合利用多个变量的信息对样本进行分类,使具有共同特点的样本聚齐在一起,其结果比传统分类方法更细致、全面。

根据以上试验结果对织物进行Q型聚类分析,经过SPSS软件聚类分析检验,略做调整。可将20种机织物分为5类,分类结果如表4所示。

表4 织物分类结果Tab.4 Fabric classification results

各类织物的力学及物理性能特点如下:Y1类织物厚度大、透气性好、硬挺度小、易熔；Y2类织物厚度小、透气性一般、硬挺度大、易熔；Y3类织物厚度一般、透气性好、硬挺度大、难熔；Y4类织物厚度大、透气性一般、硬挺度一般、难熔；Y5类织物厚度小、透气性差、硬挺度小、较易熔。

1.3 判别分析

判别分析是对以往判别经验的数学归纳,根据原分类信息建立判别函数,并利用该函数判断新样本归属哪一类。本文的判别分析步骤如下:将已知类别的20种样本分为两份,取其中的15种织物作为训练样本建立判别函数,其他5种织物作为待判样本；将待判样本的变量,织物厚度x1、透气率x2、硬挺度x3及易熔性x4,代入判别函数中,若Yi＝Ymax(Y1,Y2,Y3,Y4,Y5),则该样本属于第i类[10]。

通过判别分析分别可以得到5类织物的判别函数式,如下式所示:

对该函数的判别效果进行分析,得出训练样本中93.3%的分类结果显示正确；得到对训练样本中的93.3%进行了正确分类；利用待判样本进行检验,由表5可知,判别正确率达100%。因此,建立的织物判别函数准确率高达93%,说明该判别函数十分有效,可以用于判断新样本类别。

表5 待判样本的判别与检验结果Tab.5 Discrimination and test results of samples

2 试验准备

根据文献研究及企业调研得到,当铺料层数增加或减少10层以内时,铺料层数的改变对裁剪效果的影响均不大。本文针对铺料层数为50层时的织物裁剪工艺参数进行研究分析。

2.1 裁剪质量指标的选取

本文选择刀盘抖动、布料拖动、裁边平整度、裁片熔着度及裁片精度作为裁剪质量指标。由三位裁床操作经验丰富者采用5级心理学标尺[11]及客观测量等方式对每个裁剪质量指标进行评分,裁剪效果最好为5分、最差为1分,结果取三者平均值。

2.2 正交试验方案设计

将试验方案确定为三因素三水平的正交试验[12],正交试验各因素水平如表6所示,正交试验如表7所示。

表6 正交试验各因素水平Tab.6 Factors and levels of orthogonal experiment

表7 刀盘抖动评分结果与极差分析Tab.7 Result and range analysis of the cutter

3 结果与分析

运用SPSS软件对专家评分结果进行分析,首先,运用方差分析判断各因素对试验结果是否有显著性的影响；其次,运用极差分析判断裁剪工艺参数最佳的水平组合。

3.1 方差分析

以织物1刀盘抖动评分的方差分析为例,如表8所示。从表8可以看出,因素A振动速度、因素B裁剪速度P值均小于0.05,说明因素A、B对织物1的刀盘抖动有显著影响；因素C真空吸力对其影响并不显著。

结合布料拖动、裁边平整度、裁片熔着度及裁片精度等裁剪质量指标评分的方差分析得到,对于织物1,振动速度、裁剪速度显著影响了刀盘抖动、布料拖动、熔着度、裁片精度；真空吸力显著影响了织物裁边平整度、裁片精度。

表8 织物1刀盘抖动评分的方差分析Tab.8 Variance analysis of cutter shaking score of fabric 1

注：F值为组间均方与组内均方的比值；P值为显著性概率值,当P≤0.01时,各处理间差异极显著,0.01＜P≤0.05时,各处理间差异显著,P＞0.05时,各处理间差异不显著[12]。

3.2 极差分析

以织物1刀盘抖动评分的极差分析为例,如表7所示。极差R越大,表示该因素的水平变化对试验的影响越大[11]。由表7可以看出,R1＞R2＞R3,即三个因素对织物1的刀盘抖动评分影响顺序为A、B、C。 对于A因素列,K2＝K3＞K1；B因素列,K2＝K3＞K1；C因素列,K1＞K2＝K3。 因此,以刀盘抖动得分最高为原则,织物1在铺料层数为50层时裁剪工艺参数的最佳组合A23B23C1。

同理,对于织物1,以布料拖动得分最高为原则选择A23B23C1；以裁边平整度得分最高为原则选择A1B2C12；以熔着度得分最高为原则选择A2B3C1；以裁片精度得分最高为原则选择A2B3C2。

结合方差分析,对于振动速度、裁剪速度的设定,综合考虑刀盘抖动、布料拖动、熔着度、裁片精度,可得到A选2水平,B选3水平。对于真空吸力的设定,综合考虑裁边平整度、裁片精度,可得到C选2水平。综上,织物1自动裁剪工艺参数的最佳组合为 A2B3C2。

3.3 自动裁剪工艺参数优化结果

与织物1的裁剪试验及分析方法同理,可以得到5类织物自动裁剪工艺参数的最佳组合,如表9所示。

表9 自动裁剪工艺参数的最佳组合Tab.9 Optimum automatic cutting parameters of fabrics___

3.4 结果验证

另从企业常用的男士西服面辅料中选取7种机织物,并测试织物厚度、透气率、硬挺度及易熔性,试样规格及性能测试结果见表10。

表10 试样规格及性能测试结果Tab.10 Sample specification and testing results

将织物的性能测试结果代入判别函数式中,得到7种织物的所属类别,判别结果见表11；根据表9选取相应类别的自动裁剪工艺参数,评价其裁剪质量,评分结果见表12。分析可知,织物的裁剪质量评分均大于4.0,即给出的裁剪工艺参数能保证每类织物有较好的裁剪效果。

表11 织物判别结果Tab.11 Result of fabric discrimination

表12 裁剪质量评分Tab.12 Scores of cutting quality

4 结 论

本文从企业常用的男士西服面辅料中选用20种机织物,研究自动裁剪工艺参数的设定方法。对织物进行撕破强力、透气性、KES及DSC等性能测试,并利用相关性分析提取了织物厚度、透气率、硬挺度及易熔性等性能作为分类指标；利用分类指标进行聚类分析,将织物分为5类；通过判别分析,得到5类织物的判别函数。

通过裁剪试验及结果分析得到,铺料层数为50层时,5类织物的裁剪工艺参数。各类织物的基本性能特点及其对应的自动裁剪工艺参数如下:1)织物厚度大、透气性好、硬挺度小、易熔的织物,振动速度为2 400 r/min、裁剪速度为12 m/min、真空吸力为-16 KPa；2)织物厚度小、透气性一般、硬挺度大、易熔的织物,振动速度为2400 r/min、裁剪速度为9 m/min、真空吸力为-12 KPa；3)织物厚度一般、透气性好、硬挺度大、难熔的织物,振动速度为3 000 r/min、裁剪速度为6 m/min、真空吸力为-12 KPa；4)织物厚度大、透气性一般、硬挺度一般、难熔的织物,振动速度为3 000 r/min、裁剪速度为12 m/min、真空吸力为-16 KPa；5)织物厚度小、透气性差、硬挺度小、较易熔的织物,振动速度为1 800 r/min裁剪速度为9 m/min,真空吸力选择-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 引用页码：111104

2016-12-26；

2017-09-26

王雅芝(1992-),女,硕士研究生,研究方向为服装生产与工艺。通信作者:傅菊芬,教授,454653588＠qq.com。

10.3969/j.issn.1001-7003.2017.11.004