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
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Dilnoza Abdurasulova; Ravshan Zulunov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
