基于BP神经网络的缝纫工序状态识别

张守京， 郭文飞*， 张荣川

(1.西安工程大学 机电工程学院， 陕西 西安 710048；2.西安工程大学 西安市现代智能纺织装备重点实验室， 陕西 西安 710048)

服装生产过程中由于工作环境不同，平缝机(平缝机是服装加工中最常见的加工设备之一)的性能不同，缝纫工人的熟练程度和习惯不同，造成产品出现的质量问题不同[1-2]。目前，缝纫后产品的质量检验一般采用人工质检[3]，检验服装缝纫线迹是否漂亮、柔软、稳定，以及面料缝合表面是否有缝纫皱缩、缝迹形态不良、缝线张力不良、断线、脱缝和跳针等现象。此类问题直接影响到产品的品质。由于服装生产是大批量流水线生产，因此质量评定对于质检技术人员是一项繁杂辛苦的工作。为解决服装生产缝制产品质量问题，众多研究学者提出了多种优化服装生产管理的思想[4-5]。在服装生产过程中，90%的工作量集中在缝制加工，所以研究的重点是缝制工艺生产线上出现的相关问题[6-7]。为了更好地解决这些问题，产品的工艺过程被拆分成若干和阶段工序时，要求产品品质和工艺结构需相对稳定，同时满足一定的量产；这些条件保证了流水生产方式具有较高的效率和最终产品的质量[8]。

近年来，电流信号监测生产状态在制造业中已有广泛的应用：文献[9]建立刀具电机电流与切削力、铣削力间的模型, 实时监测机床刀具的工况状态，为机床结构优化和加工工艺参数优化进行了支持性的改进；文献[10]结合切削力与主轴电流的联系,提出了基于主轴切削电流系数的铣刀磨损状态监测方法，能有效地识别新刀、正常和严重磨损3种状态；文献[11]选择电机的三相电流信号作为故障诊断的采集信号，选择小波包分解信号，对轴承故障进行有效的识别；文献[12]以Visual C++6.0为开发环境设计了数据处理的滤波、积分、矫正和计算电流有效值，通过对电阻点焊过程中的电流参数进行焊接质量的可靠监测；文献[13]基于配电避雷器全电流监测研究了系统过电压警告方案,实现了全电流监测的避雷器过电压预警。纺织行业中，文献[14]提出缝纫工厂智能化，将智能传感技术应用到缝纫机上，来辅助缝纫机的智能缝纫，实现缝纫过程的实时监测。文献[15]介绍了一种用于电能和能量的计算机测量设备，研究服装缝纫操作的工艺参数，使电能消耗与缝纫工艺相联系，从而达到监测效果。课题组将服装生产中各个工序再进行深度分解，并提出一种基于BP神经网络的缝纫工序状态监测和识别方法，提取平缝机伺服驱动电机中电流特征信号，构建缝纫工序状态识别模型，为实现缝纫过程中工序状态的监测和识别提供实际有效的方法。该方法使用电流监控克服了容易出错的人为测量问题，并用数字的标准来代替专家的经验，保证了最终服装产品的质量，同时也降低了质检人员的工作强度，降低了产品质检成本。

1 实验设计

实验采用西安某有限公司生产的GC6730系列电脑直驱自动切线平缝机，最高缝纫转速5 000 r/min，最大针距7 mm。电流传感器采用CT9691钳形AD/AC传感器，可测量导体直径φ35 mm，额定输入100 A，测试范围0.00～20.00 A, 精度≤0.1%。将电流钳夹于缝纫机伺服电机的驱动电流电线上，测量伺服电机的驱动电流，使用NI LabVIEW数据采集与分析软件将信号传输至上位机进行数据存储和分析。缝纫工序状态识别系统实验台如图1所示。

图1 缝纫工序状态识别系统实验台Figure 1 Sewing process status identification system test bench

2 缝纫过程的电流信号提取

为实现对缝纫工序状态的监测和识别，建立不同缝纫工序状态与特征信号之间的关联样本库。在缝纫制作中提取特征信号，选取启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4种不同工序状态的伺服驱动电流信号进行测试。

2.1 信号采集实验

在缝纫机正常工况下，实验人员对服装进行缝纫，获得转速为2 000 r/min时的启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线工序状态的电流信号。完整缝纫的电流信号如图2所示。

图2 完整缝纫的电流信号Figure 2 Complete sewing current signal

2.2 不同缝纫工序状态的特征信号

在缝纫过程中，2名工作人员分别对不同缝纫工序进行了操作，获取了对应工序的电流信号Ⅰ和电流信号Ⅱ。4道工序电流信号如图3～6所示。

2.3 多缝纫工序状态信号特征样本库

由图3～6可看到：①启动加固及结束加固的特征信号峰值远大于平稳缝制；②平稳缝制时信号波动较小；③剪线时信号存在信号跃迁。提取4种缝纫工序状态电流，每组10个样本，共40个样本。特征信号的平均值、峰值、方差、标准差、峭度和均方根建立特征信号的样本数据库，如表1所示。

图3 启动加固时的电流信号Figure 3 Current signal of starting reinforcement

图4 平稳缝制的电流信号Figure 4 Current signal of smooth sewing

图5 结束加固的电流信号Figure 5 Current signal of finished reinforcement

图6 缝纫剪线的电流信号Figure 6 Current signal of cutting thread

表1 缝纫各工序状态特征信号样本值

3 基于BP神经网络的缝纫工序状态识别模型

3.1 BP神经网络

BP神经网络是一种多层前馈模拟人脑神经元工作的智能学习算法，包含输入层、隐含层和输出层[16]。BP神经网络的具体特点是信号前向传递,误差反向传递， Robert Hecht-Nielsen证明对于任何闭区间内的一个连续函数f，都可以用含有一个隐含层的BP网络来贴近，所以含有输入层、隐含层、输出层3层的神经网络可实现缝纫工序状态识别。图7所示为BP神经网络结构图。

图7 BP神经网络结构图Figure 7 BP neural network structure diagram

为了减少输入层的维数，减少BP网络的学习训练时间，所以分别选择启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4种电流信号的平均值、峰值、方差、标准差、峭度和均方根数据作为特征量组成节点数为6个的输入层，输出层为启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4种缝纫工序状态。

隐含层节点数的估算方法如下：

1) 根据Kolmogorov定理，为使该网络能高效运行、快速收敛，隐含层节点数为k=2x+1=13。

所以隐含层神经元数目为13个。

2) 隐含层节点数的估算方法为

(1)

式中：k为隐含层节点数；x为6个神经元的输入层；y为4个神经元的输出层；a为区间1至10的常数。

故隐含层神经元最大数目为13个。

3) 运用最小二乘法进行拟合，得到函数公式为

(2)

式中：k为隐含层节点数；x为6个神经元输入层；y为4个神经元输出层，得出隐含层神经元数目为7个。

使用软件进行实验验证，通过多次观察，发现数据精度达到0.001时，训练次数对于同节点数的变化如表2所示。由表2可知，节点数为13时对应的训练步数最少。最后确定出输入层为6个单元，隐含层为13个单元，输出层为启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4个工序状态组成的4个单元。

表2 隐藏节点数确定

3.2 BP神经网络学习算法

神经网络中输入向量为Xs=(x1,x2,…,xs)，理想输出向量为Oq=(o1,o2,…,oq)。中间层单元的输入向量为Gp=(g1,g2,…,gp),中间层单元的输出向量为Hp=(h1,h2,…，hp)。输出层输入神经元的输入向量为Mq=(m1,m2,…，mq),输出层单元实际输出向量为Yq=(y1,y2,…，yq)。

输入层至中间连接层连接权为{Wij}，中间层至输出层连接权为{Vjt}，中间层各单元输出阈值为{θj}，输出层各单元输出阈值为{γt}，选取响应函数

(3)

(4)

hj=f(gj)。

(5)

利用中间输入{hj}、连接权值{Vjt}和阈值{γt}计算输出层各单元输入{Mj}，然后用{Mj}通过S函数计算输出层各单元的响应{Yt}:

(6)

Yt=f(Mt)。

(7)

(8)

先对实验数据进行归一化处理然后输入BP神经网络：

(9)

式中:x为输入向量，y为输出向量；xmax为输出向量最大值，xmin为输出向量最小值。

3.3 神经网络训练及验证分析

进一步对BP神经网络进行实验仿真:

y=sim(n,x)

(10)

式中：sim为模拟仿真函数，n为BP神经网络。

x=[x1,x2,x3,x4,x5,x6]T为输入变量，其中x1,x2,x3,x4,x5,x6分别为操作工人操作时电流信号的平均值、峰值、方差、标准差、峭度和均方根。y1,y2,y3,y4为缝纫过程中启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4种缝纫工序状态的识别结果。当输出值为[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]时，分别对应识别结果为启动加固、平稳缝制、结束加固和剪线4种工序状态。图8为工序状态识别神经网络特征信号融合模型。

图8 工序状态识别神经网络特征信号融合模型Figure 8 Process state recognition neural network feature signal fusion model

神经网络中使用Sigmoid函数激活隐含层和输出层神经元，将输出值限定在[0,1]区间内，使其接近输出目标0或1，从而对输出结果进行判断。使用MATLAB工具箱进行BP神网络模型构建，选用tansig函数、logsig函数作为隐含层和输出层的传递函数。设置BP神经网络参数，网络权值系数在区间[0，1],训练步长为1，训练步数为2 000，误差为0.001，经过学习训练的函数运行后，训练次数为55次时可以满足预期的学习误差0.001。

4 实验仿真

为验证基于BP神经网络缝纫过程中工序状态在线监测和识别的精确性与可靠性，对已知缝纫工序操作人员进行缝纫实验，随机从4种缝纫工序状态各取2组进行实验验证，输入已经训练完毕的BP神经网络进行工序状态的识别，结果如表3所示。

表3 缝纫工序状态识别验证结果

表3中序号1和2的测验网络实际输出趋近于网络目标[1,0,0,0]，可以识别出工序状态为启动加固；3和4组实验测试出网络实际输出趋近于网络目标[0,1,0,0]，可以识别出工序状态为平稳缝制；同样5和6组及7和8组识别出结果分别为结束加固和剪线状态，测试结果证明了本网络可以准确地识别分类出缝纫工序状态。

5 结语

课题组提出使用BP神经网络来监测识别缝纫产品的质量，将服装生产中各道工序分解为基础的各个工序状态，采用缝纫机伺服驱动电流作为监测识别的输入数据，基于数字的标准来代替专家的经验。根据实验识别结果可以表明：新方法能够准确地识别出缝纫的各个工序状态，算法易于工程实现，最低识别率超过95%，平均识别率超过98%；在缝纫过程中提供了工序状态监测和识别实际有效的方法，克服了测量时人为出错问题，可以保证服装产品的质量，同时也降低了质检人员的工作强度。