The Future of Soft Material Assembly: An Intelligent System for Autonomous Sewing Process in Industries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Manipulating soft materials remains one of the most challenging tasks in robotics due to their highly nonlinear mechanical behavior. This complexity has significantly hindered automation in industries reliant on soft material manipulation, such as textile manufacturing. In the particular case of cycling garment, production requires precise handling of elastic fabrics and foam pads, which has traditionally relied on skilled manual labor. This paper presents an autonomous robotic system designed to automate these tasks, enhancing efficiency and consistency. The proposed robotic cell integrates needle-based grippers mounted on robotic manipulators to flatten fabrics and handle foam pads, while a Cartesian robot ensures precise material positioning beneath the sewing machine needle. Developed in collaboration with Decathlon, the system is designed to seamlessly integrate into existing production lines, complementing manual workstations rather than replacing them. Experimental results demonstrate that the robotic cell achieves product quality and manufacturing times comparable to those of skilled human operators. Furthermore, the modular architecture of the system allows easy adaptation to various fabric types, garment designs, and production requirements. This work represents a significant step toward the automation of complex textile manufacturing processes, increasing productivity while at the same time reducing physical strain on workers and improving overall working conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».