АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДБОРА РИСУНКА ТКАНИ В УЗОРНОМ ТКАЧЕСТВЕ
Ключевые слова:
узорчатые текстильные изделия, автоматизированное проектирование,, глубокое обучение, GAN, национальные узоры, атлас, адрас, умный текстильАннотация
В статье предлагается система автоматического подбора дизайна ткани (раппорта, цветового сочетания, размещения рисунка) при производстве узорчатых текстильных изделий. Система состоит из сверточных нейронных сетей (CNN), генеративно-состязательных сетей (GAN) и многокритериальных алгоритмов принятия решений. Модель, обученная на специальном наборе данных из 42 000 изображений, созданных на основе узоров узбекского национального атласа и адраса, предлагает дизайн, отвечающий эстетическим требованиям заказчика с точностью 94,7%. В ходе производственных испытаний время подбора дизайна сократилось с 45 минут до 38 секунд, а количество возвратов заказов по причине совместимости цвета и рисунка уменьшилось на 82%.
Библиографические ссылки
Sobirova N.R. va b. (2024). O‘zbek milliy naqshlari tasnifi va raqamlashtirish. To‘qimachilik jurnali, 3(48), 12–25.
Karras T. et al. (2021). Alias-Free Generative Adversarial Networks (StyleGAN3). NeurIPS.
Zhang R. et al. (2023). ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models. ICCV.
O‘zR Standarti 3278-2022. Milliy atlas va adras matolari – texnik talablar.
Xo‘jayev D.A. (2025). To‘qimachilikda sun’iy intellekt qo‘llanilishi. Monografiya, TATU nashriyoti.
Зулунов Р. Абдурасулова Д. Автоматизированная система подбора дизайнов тканей с учетом возможностей оборудования при производстве узорчатых тканей. Al-Farg'oniy avlodlari, 2025, 1(1), 83-86.
R.Zulunov, D.Abdurasulova. Ignali to‘quv dastgohining ishlash algoritmi: tuzilishi va jarayoni. Scientific-technical journal (STJ NamITI, NamTSI ITJ, НТЖ НамИТП, 2025, № 1), 19-2.
R.Zulunov, B.Soliyev, A.Kayumov, M.Asraev, Kh.Musayev, D.Abdurasulova. Detecting mobile objects with ai using edge detection and background subtraction techniques. E3S Web of Conferences, 508, 03004 (2024).
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Dilnoza Abdurasulova; Ravshan Zulunov

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
