用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质.pdf

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1、(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202310497785.7(22)申请日 2023.04.28(71)申请人 杰克科技股份有限公司地址 318014 浙江省台州市椒江区三甲东海大道东段1008号(72)发明人 李志强卢明安王昊旭(74)专利代理机构 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109专利代理师 邱顺富(51)Int.Cl.D05B 19/02(2006.01)(54)发明名称一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质(57)摘要本发明公开了一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质，涉及机械设备技术领域。

2、，包括以下步骤：根据模板数据的来源设置标志位后对模板数据进行分类存储；云平台调取存储的模板数据；基于数据标志位分别对模板数据进行数据处理；根据数据处理结果生成计件算法模板，将计件算法模板进行分类存储；本发明在计件算法进行计件之前进行算法模板的获取，为计件算法提供基础，提高计件算法的效率以及准确度，获取多种不同的算法模板，可以更好的应用到多种不同的工况，提高算法模板使用的普适性。权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 116497529 A2023.07.28CN 116497529 A1.一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，包括以下步骤：根据模板数据的来源设置标志位后对模板数据。

3、进行分类存储；云平台调取存储的模板数据；基于数据标志位分别对模板数据进行数据处理；根据数据处理结果生成计件算法模板，将计件算法模板进行分类存储。2.根据权利要求1所述的一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，所述模板数据的来源包括缝纫机、指令输入端的至少一项。3.根据权利要求2所述的一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，所述对模板数据进行分类存储的具体方法为：当识别模板数据的来源为缝纫机时，将模板数据存储到缝纫机子集中；当识别模板数据的来源为指令输入端时，将模板数据存储到指令输入端子集中。4.根据权利要求2所述的一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，当所述模板。

4、数据来自缝纫机时所述模板数据包括：缝纫机起始信号、若干个缝纫机动作信号以及缝纫机完成信号。5.根据权利要求2所述的一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，当所述模板数据来自指令输入端时所述模板数据包括：服装设计图以及基于所述服装设计图的缝纫机动作信号。6.根据权利要求4或5所述的一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，其特征在于，所述缝纫机动作信号包括：缝纫机缝制服装过程中的针数、剪线次数。7.一种用于缝纫机计件的算法模板获取系统，采用如权利要求16任一项所述的方法，其特征在于，包括：采集模块，用于获取模板数据并根据模板数据的来源设置标志位；算法服务器，根据设置的标志位进行模板数据分类。

5、存储，基于标志位分别对模板数据进行数据处理并根据数据处理结果生成计件算法模板。8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令运行时执行如权利要求16任一项所述的方法。权利要求书1/1 页2CN 116497529 A2一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质技术领域0001本发明涉及机械设备技术领域，尤其涉及一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质。背景技术0002目前物联网缝制设备已经基本替代了普通缝纫机，并且工厂都从工人手动计件转变为使用工票软件、吊挂系统、计件算法等自动计件的方法。为了满足计件算法的设计，需要使用大量缝纫机的动作数据(例如针。

6、数、剪线次数等)进行算法模型的建立以及优化，不同的算法模板导致计件算法的准确度相差较大。目前市面上的大部分算法都需要对工人缝制过程中产生的数据进行标注(至少需要标注完成前三件缝制的数据)来获取数据匹配的模板，基于此设计的计件算法准确度较差，因此通过技术手段来更方便准确地获取模板是计件算法设计急需解决的问题。0003例如，中国专利CN104018300A中提供的“一种缝纫机自动计件的方法”，在缝纫机外部增加与其信号相连的计件器，并且该计件器通过中继器与计算机相连从而最终实现缝纫机的自动计件功能。该方法在计件过程中仍然需要进行数据模板匹配，存在一定的延时且容易出现计件误差，另外在于该方法的计件算法。

7、模板过于单一，难以满足不同工况的要求。发明内容0004本发明主要解决上述现有技术中存在的问题；提供一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法、系统及存储介质，设置多种不同的计件算法模板，使得计件算法在计件过程不需要进行模板数据获取，提高计件效率和准确度。0005本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，包括以下步骤：根据模板数据的来源设置标志位后对模板数据进行分类存储；云平台调取存储的模板数据；基于数据标志位分别对模板数据进行数据处理；根据数据处理结果生成计件算法模板，将计件算法模板进行分类存储。0006作为优选，所述的模板数据的来源包括缝纫机、指令。

8、输入端的至少一项。0007作为优选，所述对模板数据进行分类存储的具体方法为：当识别模板数据的来源为缝纫机时，将模板数据存储到缝纫机子集中；当识别模板数据的来源为指令输入端时，将模板数据存储到指令输入端子集中。0008作为优选，当所述模板数据来自缝纫机时所述模板数据包括：缝纫机起始信号、若干个缝纫机动作信号以及缝纫机完成信号。0009作为优选，当所述模板数据来自指令输入端时所述模板数据包括：服装设计图以及基于所述服装设计图的缝纫机动作信号。说明书1/4 页3CN 116497529 A30010作为优选，所述的缝纫机动作信号包括：缝纫机缝制服装过程中的针数、剪线次数。0011本发明还提供一种用于。

9、缝纫机计件的算法模板获取系统，包括：采集模块，用于获取模板数据并根据模板数据的来源设置标志位；算法服务器，根据设置的标志位进行模板数据分类存储，基于标志位分别对模板数据进行数据处理并根据数据处理结果生成计件算法模板。0012本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，所述程序指令运行时执行上述方法。0013本发明的有益效果是：1、在计件算法进行计件之前进行算法模板的获取，为计件算法提供基础，提高计件算法的效率以及准确度。00142、获取多种不同的算法模板，可以更好的应用到多种不同的工况，提高算法模板使用的普适性。附图说明0015图1是本发明实施例的计件算法模板获取的方法流程图。001。

10、6图2是本发明实施例的从缝纫机获取的模板数据图。具体实施方式0017为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本发明实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定发明。0018实施例：一种用于缝纫机计件的算法模板获取方法，如图1所示，包括以下步骤：S1：根据模板数据的来源设置标志位后对模板数据进行分类存储；在模板数据的数据报头显示有数据来源标识，根据数据来源标识进行标记，并设置标志位后进行分类存储，模板数据的来源包括缝纫机、指令输入端的至少一项，当模板数据从缝纫机提供时，模板数据经过网关设备传递到云平台，算法。

11、服务器设置在云平台内，云平台内设置存储设备进行数据存储，算法服务器可以快速调用存储设备内的模板数据。0019当所述模板数据来自缝纫机时所述模板数据包括：缝纫机起始信号、若干个缝纫机动作信号以及缝纫机完成信号。从缝纫机获取模板数据的具体方法为：利用缝纫机先对每一款的服装进行缝制，通过缝纫机起始信号、若干个缝纫机动作信号以及缝纫机完成信号作为每件服装的缝制模板数据，通过网关设备发送给云平台的算法服务器。0020本发明提到的缝纫机动作信号包括缝纫机缝制服装过程中的针数、剪线次数，剪线次数与缝制工序对应，一次剪线标志着一道工序完成，针数与每道工序的缝线长度对应，根据针数和剪线次数设置匹配模板时，剪线次。

12、数设置明确的数值，针数设置阈值区间，当剪线次数与设置数值相同且针数处于阈值区间时，完成一次计件，否则，舍弃计件并进行报错。0021例如，车间主任先对一款服装进行缝纫，获得如图2的左侧所示的模板数据，图2的说明书2/4 页4CN 116497529 A4中部和右侧数据皆为工人缝制数据，从图中可以看出，中间列数据的工人只是电机启动一次拆分成了电机启动两次，针数和模板仅差1针(11+13)，算法记为完成一件，而右侧列数据针数为54与模板差很多，则舍弃。以此法通过标准的模板对工人的数据进行匹配计件(这里只是用针数和做了简单示例，实际计算会采用更多的特征)。0022当识别模板数据的来源为指令输入端时，将。

13、模板数据存储到指令输入端子集中，当所述模板数据来自指令输入端时所述模板数据包括：服装设计图以及基于所述服装设计图的缝纫机动作信号。从指令输入端获取模板数据的具体方法为：在服装出厂时获取服装厂的服装设计图，服装设计图包括服装结构图以及服装尺寸，根据服装不同边角的尺寸大小计算当前边沿或拐角所需的缝制针数、剪线次数，将服装结构图以及服装尺寸以及服装对应位置所需的缝制针数、剪线次数存储到云平台。0023例如，导入一款服装的设计图，包括缝制领口、缝制肩膀边缘、缝袖口三道工序，完成这三道工序则记为一件。从设计图上可知领口是圆形且长度为20英寸(虚拟的数据，用于示例)，肩膀边缘是直线且长度为10英寸，袖口是。

14、圆形且长度为10英寸。那么就可以通过这些已知条件(缝纫机的针距也是已知条件，在数据库中存有记录)得出缝纫机的动作序列以及针数。工人在缝制圆形的时候无法一次缝完会电机启停多次，所以会得到2323232323236这种动作序列，假设针距为1英寸，那么需要20针。同理袖口也为232323236的序列，需要10针。而缝制肩膀会是23236或236一次或两次就完成了，需要10针。通过设计图能够清晰的得出缝纫时的特征，即工人的动作和缝制的针数。根据这些条件得到算法模板用于计件。0024指令输入端计件算法模板加入了服装设计图，弥补了缝纫机计件算法模板的缺陷，同样不需要工人进行工序标注，但是由于服装设计图的存。

15、在，可以通过服装设计图进行工序标注，既减少了人工参与导致可能产生的误差，又保证了计件工序的完整性，使得计件更加准确。0025对模板数据进行分类存储的具体方法为：当识别模板数据的来源为缝纫机时，将模板数据存储到缝纫机子集中；当识别模板数据的来源为指令输入端时，将模板数据存储到指令输入端子集中，将缝纫机子集以及指令输入端子集存储到存储设备内。0026进一步的，本发明提到的缝纫机动作信号还包括抬压脚数以及针数间隔时间和剪线间隔时间。通过针数和剪线次数判断当前的缝线是否缝制完整，通过针数间隔时间和剪线间隔时间判断当前的缝纫是否流畅以及是否出现缝制故障，通过抬压脚数与针数进行比对提高算法模板的计件准确性。

16、。0027S2：云平台调取存储的模板数据；云平台向存储设备发送查询指令，查询存储设备中是否存储有模板数据，当存储设备中存在模板数据时反馈相应的信号给云平台，云平台对模板数据进行调取，当存在多个模板数据时，根据模板时间携带的时间信息对模板数据进行先后调取。0028S3：基于数据标志位分别对模板数据进行数据处理；进行数据处理的具体方法包括对缝纫机子集数据的处理以及指令输入端子集数据的处理。0029其中，缝纫机子集数据的处理方法为：算法服务器直接调用存储设备内的缝纫机子集数据作为算法模板，缝纫过程与缝纫机子集数据匹配相同，则表示一件服装缝制完成，进行一次计件。0030指令输入端子集数据的处理方法为：。

17、根据服装设计图和服装尺寸进行工序拆分，说明书3/4 页5CN 116497529 A5获取每个工序所需的缝制针数、剪线次数，对每个工序进行针数、剪线次数匹配，完全相同时表示一件服装缝制完成，进行一次计件。0031S4：根据数据处理结果生成计件算法模板，将计件算法模板进行分类存储。生成的计件算法模板有2种，包括缝纫机计件算法模板以及指令输入端计件算法模板，其中缝纫机计件算法模板取消了工人参与的因素，直接获取缝纫机工作信号，不需要进行工序标注，减少了人工参与导致可能产生的误差，但是缝纫机起始信号、缝纫机动作信号以及缝纫机完成信号在整个缝纫过程中是存在重复性的，因此，通过缝纫机动作信号难以直接判断工。

18、序的完成性以及完整性，因此，有可能会产生计件误差。0032本发明还提供一种用于缝纫机计件的算法模板获取系统，包括：采集模块，用于获取模板数据并根据模板数据的来源设置标志位；算法服务器，根据设置的标志位进行模板数据分类存储，基于标志位分别对模板数据进行数据处理并根据数据处理结果生成计件算法模板。本发明的算法服务器设置在云平台内，云平台设置存储设备，存储设备用于存储采集模块采集的数据信息，算法服务器从存储设备调取数据并将生成的计件算法模板存到存储设备中共计件服务器调取进行缝纫机计件。0033本发明还提供一种存储介质，存储介质存储有程序指令，所述程序指令运行时执行上述方法。0034本发明在计件算法进行计件之前进行算法模板的获取，为计件算法提供基础，提高计件算法的效率以及准确度；通过获取多种不同的算法模板，可以更好的应用到多种不同的工况，提高算法模板使用的普适性。0035以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。说明书4/4 页6CN 116497529 A6图1图2说明书附图1/1 页7CN 116497529 A7。