Recherche
Le système transforme les images de tissu en instructions complètes pour le tricotage à machine.
Des avancées récentes en robotique et en intelligence artificielle permettent d’automatiser des processus industriels, y compris la fabrication de vêtements.
Des chercheurs de l’Université Laurentiens au Canada ont mis au point un modèle capable de convertir des images de tissus en instructions lisibles par des robots de tricot.
Leur recherche, publiée dans la revue Électronique, montre que ce système peut générer des motifs de tricot précis pour une variété de tissus, améliorant ainsi l’automatisation de la production textile.
Le modèle utilise une approche basée sur l’apprentissage profond, divisée en deux phases : génération et inférence.
Au cours de la phase de génération, des images réelles sont converties en représentations synthétiques qui prédisent des instructions de tricot.
Les tests ont révélé une précision surpassant 97 %, même pour des filés multicolores et des motifs complexes.
L’application de ce système pourrait réduire considérablement les coûts de production et faciliter la création de prototypes par les designers, tout en ouvrant la voie à des innovations futures dans la fabrication textile automatisée.