【ZiDongHua 之“方案应用场”标注关键词：印染定形数字化智慧系统 智能制造 物联网 】
　　
　　印染定形数字化智慧系统关键技术及产业化
　　
　　进入21世纪，智能制造已成为新一轮工业革命的核心驱动力，是推动制造业高质量发展、培育新质生产力的关键支撑。从自动化生产线到智能机器人，从大数据分析到物联网赋能，从机器学习到人工智能深度应用，智能制造正迈向更智能、高效、可持续的全新发展阶段。
　　
　　2017年以来，中国科协智能制造学会联合体（IMAC）持续遴选发布90项“中国智能制造科技进展”优秀成果，覆盖高端装备、航空航天、能源、轨道交通、汽车、电子信息等重点领域，涵盖工业物联网平台、人工智能工厂应用、柔性智能制造产线、智能检测装备等关键方向，集中展现了我国智能制造前沿创新与典型实践，是行业学习借鉴的重要财富。
　　
　　近期，我们将开展智能制造科技进展深度展示，分享技术亮点、创新思路与应用成效，推动全员学习借鉴、凝聚合力，促进智能制造技术落地应用与迭代升级。
　　
　　印染定形数字化智慧系统关键技术及产业化
　　
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　　纺织工业是我国民生、国防、医疗、航空航天等领域的重要基础产业，我国印染面料加工规模高居全球首位，占世界总量半数以上，在这一背景下，产业智能化提升迫在眉睫。
　　
　　定形是印染的核心工序，对织物产品质量起关键作用。当前，现有定形机智能化程度偏低，对织物质量指标缺乏直接有效的检测与控制手段，主要工艺参数长期依赖人工经验调节。由此引发的产品质量波动大、能源消耗增加、织物浪费严重等问题，已成为制约印染行业实现数字化转型与绿色智能制造发展的瓶颈，亟待突破。
　　
　　针对行业痛点，常州宏大智慧科技有限公司研发集感知、控制、预测与优化于一体的织物定形智慧系统，核心在于突破织物克重在线检测及闭环控制技术，实现定形全过程的实时感知、智能判断与动态调节，从而显著提升产品质量与生产效率，从源头降低能耗与浪费，为印染行业高质量发展提供坚实支撑。
　　
　　
　　
　　项目围绕三大核心方向开展技术攻关，构建起全方位的技术创新体系。
　　
　　1.印染定形过程的多模态智能感知与识别技术。针对织物定形过程中工艺状态检测的难题，提出基于多模态智能感知与识别的创新性解决方案，突破传统测量技术在精度和适应性上的局限。具体而言，通过研究织物克重高精度感应部件及解耦测量模型，实现高精度、大幅面的织物克重动态检测，有效解决传统方法精度低、适应性差的问题；提出基于智能纹理识别的织物密度自适应检测算法，采用“先识别，后检测”的自适应策略，结合AI鲁棒识别技术，提升复杂环境中密度检测的准确性和鲁棒性；研发基于视觉与方向感知机制的纬弯纬斜检测算法，突破传统整纬设备对复杂纹理、图案适应性差的瓶颈；同时，开发基于模板候选区域与周期结构感知的花型变形检测技术，可精确定位同纬线花型，有效应对花型漂移与方向扰动。
　　
　　2.织物定形工艺参数智能在线调控方法与系统。提出多项具备自主知识产权的调控方法，研发了涵盖克重、密度、含水率、花型等多维工艺参数的定性质量在线调控系统。其中，基于Smith预估算法的织物超喂-克重智能控制算法，实现“克重-超喂”的稳定、快速闭环控制，解决传统控制的滞后与不稳定问题；基于粒子群优化的BP神经网络PID的织物含水率控制策略，显著提升含水率控制精度与动态响应性；基于支持向量回归及模型预测算法的自适应整纬方法，实现纬弯纬斜量的实时精确调控。
　　
　　3.面向印染定形全流程的智能协同优化与决策平台。围绕设备运行、工艺调控与质量保障的深度融合问题，开展基于数字孪生的多领域集成建模与嵌入式智能控制策略研究，突破跨尺度物理建模、虚实映射建构、智能预测控制的核心技术瓶颈。通过提出“设备-工艺-控制-质量”全链路融合建模方法，实现织物定形工艺的多维建模与虚实映射；同时构建基于MPC的多层协同控制框架，引入图神经网络与物理引导神经网络融合机制，实现可迁移、高精度、物理一致性的过程预测与控制。
　　
　　印染定形数字化智慧系统关键技术成果显著，已获专利授权多项，充分体现了项目突出的创新能力与技术成果水平。项目成果多次荣获国家级、省级政府和行业协会奖项，包括工信部“2023年度工业和信息化质量提升典型案例”、中国纺织工业联合会科学技术奖一等奖等，并主导制定多项国家标准、行业标准及团体标准。同时，项目承担国家重点研发计划相关项目，为纺织行业绿色化、数字化升级提供体系化支撑。
　　
　　印染定形数字化智慧系统关键技术及产业化已成为纺织印染行业智能化与绿色化升级的核心技术支撑，系统成功应用于国内外百余家印染骨干企业，完成大量设备的安装调试。定形智慧系统的应用，可有效帮助印染企业提升生产效率与产能，显著提高产品一次成功率和优等品率，同时降低综合能源消耗，为印染行业实现高质量发展提供有力支撑。