基于人工智能的紡織技術(shù)開發(fā)措施

楊發(fā)軍

[魯中中等專業(yè)學(xué)校（魯中高級技工學(xué)校），山東濱州 256600]

1 人工智能技術(shù)在紡織行業(yè)的應(yīng)用分析

1.1 專家系統(tǒng)

人工智能技術(shù)是計算機(jī)科學(xué)當(dāng)中的一個分支，包含的技術(shù)種類較多，專家系統(tǒng)就是其中之一。專家系統(tǒng)在人工智能當(dāng)中的應(yīng)用主要是讓機(jī)器人具備邏輯思維能力和判斷能力，人工智能技術(shù)與其它智能科技明顯的不同就是人工智能可以根據(jù)環(huán)境進(jìn)行自主判斷需要進(jìn)行的動作和任務(wù)，模擬人類智慧行為，通過邏輯推理做出準(zhǔn)確的行為操作。

首先，專家系統(tǒng)當(dāng)中包含知識庫和推理庫，知識庫當(dāng)中包含應(yīng)用領(lǐng)域當(dāng)中的專業(yè)理論知識內(nèi)容，當(dāng)人工智能使用用戶發(fā)送任務(wù)時，人工智能可以根據(jù)知識庫當(dāng)中相關(guān)的知識內(nèi)容進(jìn)行專業(yè)的操作。推理庫的作用是讓人工智能技術(shù)根據(jù)實際的任務(wù)情況進(jìn)行推理，準(zhǔn)確地判斷問題解決的方式，為用戶提供專家建議。

其次，在紡織行業(yè)當(dāng)中，專家系統(tǒng)的應(yīng)用較為廣泛，在紡織產(chǎn)品生產(chǎn)的過程中，生產(chǎn)工藝、加工工藝、制造工藝等專業(yè)的知識內(nèi)容在專家系統(tǒng)中都有涵蓋。專家系統(tǒng)當(dāng)中，功能模塊運(yùn)行的獨立性較強(qiáng)，可以全面提高紡織產(chǎn)品生產(chǎn)工藝設(shè)計的準(zhǔn)確性和便捷性。

1.2 遺傳算法

遺傳算法主要就是對生物進(jìn)化過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的計算。將生物進(jìn)化的過程轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)的形式，并根據(jù)數(shù)據(jù)建立成數(shù)學(xué)模型，然后找到其中的問題，根據(jù)問題所在，計算出解決問題的辦法。遺傳算法在人工智能當(dāng)中也是不可或缺的一部分。在紡織行業(yè)當(dāng)中，遺傳算法可以對紡織產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，建立數(shù)學(xué)模型，對紡織產(chǎn)品的瑕疵點進(jìn)行定位和分類。在計算的過程中，會將紡織產(chǎn)品瑕疵的部位生成清晰的圖像，便于對紡織品進(jìn)行重新修改和加工。遺傳算法可以準(zhǔn)確地將瑕疵點進(jìn)行分類，識別的效率和準(zhǔn)確性很高，相對于傳統(tǒng)的識別技術(shù)，應(yīng)用效果較好。

1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬大腦結(jié)構(gòu)，利用計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立的。在人工智能技術(shù)當(dāng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模較大，可以對主要的信息進(jìn)行組織整理，對信息進(jìn)行推理，找到解決問題的辦法。同時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)能力較強(qiáng)，可以對各種信息類型進(jìn)行綜合整理。在紡織行業(yè)當(dāng)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對紡織品使用的棉布種類和色澤進(jìn)行確定和分類。

1.4 綜合技術(shù)應(yīng)用

人工智能綜合技術(shù)的應(yīng)用可以促進(jìn)紡織生產(chǎn)作業(yè)質(zhì)量和效率大幅度的提升。在紡織產(chǎn)品染色配色的過程中就有應(yīng)用遺傳計算技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[1]。首先，利用遺傳計算技術(shù)對紡織產(chǎn)品配色染色進(jìn)行計算，模擬配色染色的成果。然后，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對配色染色的方案數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和挑選，從而確定最佳的配色染色方案。用遺傳計算確定其規(guī)律，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對配色效果進(jìn)行評判，從而提高紡織產(chǎn)品配色染色的效果。綜合技術(shù)在紡織產(chǎn)品生產(chǎn)、加工當(dāng)中的應(yīng)用對紡織產(chǎn)品的質(zhì)量提升有很大的幫助。

2 基于人工智能的紡織技術(shù)開發(fā)措施分析

2.1 開發(fā)智能紡織CAD

將CAD技術(shù)是應(yīng)用于紡織產(chǎn)品的設(shè)計中，利用CAD技術(shù)進(jìn)行模擬計算，模擬設(shè)計產(chǎn)品的成果圖，來幫助紡織產(chǎn)品設(shè)計師對設(shè)計品進(jìn)行優(yōu)化和改良，提高紡織產(chǎn)品的質(zhì)量。CAD技術(shù)對紡織產(chǎn)品的設(shè)計有重要的作用，人工智能技術(shù)的開發(fā)要從CAD技術(shù)入手，將人工智能技術(shù)與CAD技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，生成智能紡織CAD技術(shù)。將專家系統(tǒng)、知識工程技術(shù)與CAD技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，在進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計時，可以獲取更多的專家建議和專業(yè)知識的輔助，提升紡織產(chǎn)品設(shè)計的效果。使紡織產(chǎn)品設(shè)計更加符合紡織產(chǎn)品市場的需求，有效地解決設(shè)計當(dāng)中存在的問題。因而,人工智能紡織CAD技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用將會為紡織行業(yè)帶來新的發(fā)展[2]。

2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流行趨勢的結(jié)合

紡織企業(yè)市場競爭逐漸變得劇烈，紡織產(chǎn)品的設(shè)計效果與企業(yè)市場競爭力的提升有直接的關(guān)聯(lián)。在紡織產(chǎn)品質(zhì)量的設(shè)計過程中，要掌握紡織品市場的流向趨勢，而流行趨勢的調(diào)查與了解是一項難度較大的工作，對流行趨勢的預(yù)測準(zhǔn)確性也有待提高。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與流行趨勢預(yù)測進(jìn)行結(jié)合是優(yōu)化流行趨勢的有效途徑，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息組織能力，可以對當(dāng)前紡織產(chǎn)品的元素進(jìn)行組織，提出有效的解決辦法，為紡織產(chǎn)品提供更多的創(chuàng)新元素，從而提高紡織產(chǎn)品設(shè)計的創(chuàng)新性，打造流行的紡織產(chǎn)品。

2.3 計算機(jī)視覺技術(shù)的開發(fā)

人們對紡織產(chǎn)品的要求逐漸有了變化，除了紡織產(chǎn)品的質(zhì)量以外，對紡織產(chǎn)品的視覺效果的美觀性也有一定的要求。如今，紡織企業(yè)為了更好地迎合消費者的需求，對紡織產(chǎn)品的外觀進(jìn)行設(shè)計，產(chǎn)品花紋、圖案的種類形式都更加多樣化和豐富化。計算機(jī)視覺技術(shù)是利用數(shù)字化的紡織技術(shù)將更多美觀的圖案、印花與紡織產(chǎn)品相結(jié)合，提高了紡織產(chǎn)品的美觀性和藝術(shù)性，強(qiáng)化了消費者的使用體驗。計算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用也促進(jìn)了紡織產(chǎn)品創(chuàng)新性的提高。

2.4 對人工智能專家系統(tǒng)的深入開發(fā)

在紡織領(lǐng)域當(dāng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，其中不可或缺的重要內(nèi)容就是利用專家系統(tǒng)的研發(fā)。解決紡織技術(shù)問題需要技術(shù)人員的工作經(jīng)驗，解決實際問題的過程中也需要利用工作經(jīng)驗進(jìn)行分析和研究，需要由技術(shù)人員進(jìn)行實際推理，利用專家系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)人工智能推理。例如，在分析織物病疵時，在很多情況下，單純依靠豐富經(jīng)驗就可以解決問題，而輔助設(shè)備發(fā)揮的作用并不大。在知識庫當(dāng)中輸入專家經(jīng)驗，用戶向?qū)＜蚁到y(tǒng)描述病疵的具體現(xiàn)象，就可以獲得問題答案。

2.5 模擬退火算法

這種技術(shù)的基礎(chǔ)就是固體退火原理，屬于一種新型的隨機(jī)搜索方法。對于傳統(tǒng)的近似算法，模擬退火算法的描述更加簡單，實用起來也更加靈活，并且具備很高的運(yùn)行效率，初始條件對于模擬退火算法的影響并不是很大。在很多的紡織印染企業(yè)當(dāng)中，主要的生產(chǎn)模式就是多品種和小批量，訂單的調(diào)整非常頻繁，現(xiàn)場生產(chǎn)計算就會存在很多變數(shù)，在調(diào)度編制方面就會變得更加困難。因此，模擬退火算法在大規(guī)模組合優(yōu)化等問題上更加適用。