論文の概要: Knitting Robots: A Deep Learning Approach for Reverse-Engineering Fabric Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14007v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 18:00:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 05:54:25.66064
• Title: Knitting Robots: A Deep Learning Approach for Reverse-Engineering Fabric Patterns
• Title（参考訳）: 編みロボット:リバースエンジニアリング・ファブリック・パターンの深層学習アプローチ
• Authors: Haoliang Sheng, Songpu Cai, Xingyu Zheng, Meng Cheng Lau,
• Abstract要約: この研究は、繊維生産とロボット自動化のギャップを埋めるために、逆編みのための新しいディープラーニングベースのパイプラインを提案する。 このパイプラインは2段階のアーキテクチャを採用しており、ロボットはまず、完全なラベルを推測する前にフロントラベルを識別することができる。 この研究は、完全に自動化されたロボット編み物のシステムの基礎を確立し、カスタマイズ可能で柔軟な生産プロセスを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knitting, a cornerstone of textile manufacturing, is uniquely challenging to automate, particularly in terms of converting fabric designs into precise, machine-readable instructions. This research bridges the gap between textile production and robotic automation by proposing a novel deep learning-based pipeline for reverse knitting to integrate vision-based robotic systems into textile manufacturing. The pipeline employs a two-stage architecture, enabling robots to first identify front labels before inferring complete labels, ensuring accurate, scalable pattern generation. By incorporating diverse yarn structures, including single-yarn (sj) and multi-yarn (mj) patterns, this study demonstrates how our system can adapt to varying material complexities. Critical challenges in robotic textile manipulation, such as label imbalance, underrepresented stitch types, and the need for fine-grained control, are addressed by leveraging specialized deep-learning architectures. This work establishes a foundation for fully automated robotic knitting systems, enabling customizable, flexible production processes that integrate perception, planning, and actuation, thereby advancing textile manufacturing through intelligent robotic automation.
• Abstract（参考訳）: 編み物製造の土台である編み物は、特にファブリックデザインを精密で機械可読な指示に変換するという点で、自動化が独特に難しい。 この研究は、繊維製造とロボット自動化のギャップを埋めるために、視覚ベースのロボットシステムを繊維製造に統合する逆編み機のための、新しいディープラーニングベースのパイプラインを提案する。 このパイプラインは2段階のアーキテクチャを採用しており、ロボットはまず、完全なラベルを推測する前にフロントラベルを識別し、正確でスケーラブルなパターン生成を保証する。 シングルアーン(sj)やマルチアーン(mj)パターンを含む多種多様な糸構造を組み込むことにより、我々のシステムが様々な物質複合体にどのように適応できるかを実証する。 ラベルの不均衡、表現不足、きめ細かな制御の必要性など、ロボット織物の操作における重要な課題は、専門的なディープラーニングアーキテクチャを活用することで解決される。 この研究は、完全に自動化されたロボット編み物のシステムの基礎を確立し、認識、計画、動作を統合するカスタマイズ可能で柔軟な生産プロセスを可能にし、インテリジェントなロボット自動化を通じて繊維製造を前進させる。

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