Ngô Quốc Vinh , Phạm Thành Tâm , Phạm Phương Tùng Nguyễn Quốc Chí *

* Tác giả liên hệ (nqchi@hcmut.edu.vn)

Abstract

The garment manufacturing industry has recently contributed significantly to Vietnam's export turnover. However, most of the production stages are manual or semi-automation. Automating production processes is essential to improve the quality and quantity of garment products. This paper introduces a budget design of an automatic fabric-cutting machine system. The machine consists of a gantry system and an oscillating knife. A testbed was constructed to verify the designed system. In fabric-cutting machines, the placement of the parts on a sheet such that the material used is minimal, known as the nesting problem, is a matter of concern. In this study, the designed fabric-cutting machine system uses an open-source tool called Deepnest, developed based on the No Fit Polygon and the genetic algorithms to deal with the nesting problem.

Keywords: Deepnest software, fabric-cutting machine, nesting problem

Tóm tắt

Hiện nay, ngành sản xuất các sản phẩm may mặc đóng góp một phần không nhỏ vào kim ngạch xuất khẩu Việt Nam. Tuy nhiên, phần lớn các công đoạn sản xuất ở nước ta hiện nay đều được thực hiện thủ công. Để nâng cao chất lượng và sản lượng các sản phẩm may mặc, việc tự động hóa các quy trình sản xuất là vấn đề cấp thiết. Bài báo này giới thiệu một thiết kế của hệ thống máy cắt vải tự động. Máy được thiết kế bao gồm một bàn máy ba bậc tự do và một hệ thống dao cắt rung, được dẫn động bởi hệ thống các động cơ AC servo. Một mô hình thực nghiệm được xây dựng để kiểm tra hệ thống bàn máy được thiết kế. Trong các hệ thống cắt vải, việc bố trí các mảnh cần cắt lên trên một tấm vật liệu để giảm thiểu vật liệu hao phí, được gọi là bài toán giác sơ đồ, là một vấn đề rất đáng được quan tâm. Trong nghiên cứu nay, hệ thống máy cắt vải sử dụng công cụ mã nguồn mở Deepnest, dựa trên thuật toán No Fit Polygon và giải thuật di truyền được, để xây dựng sơ đồ cắt tối ưu cho hệ thống. Kết quả nghiên cứu cho thấy thiết kế máy cắt vải được đề xuất trong bài báo này có thể đạt được hiệu năng cao với chi phí đầu tư thấp.

Từ khóa: Giác sơ đồ, máy cắt vải, phần mềm Deepnest

Article Details

Tài liệu tham khảo

Burke, E. K., Hellier, R., Kendall, G., & Whitwell, G. (2007). Complete and robust nofit polygon generation for the irregular stock cutting problem. European Journal of Operational Research, 179(1), 27–49. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.03.011

Cosson-Coche, Q., Cahuc, O., Darnis, P., Laheurte, R., Teissandier, D., & Chabirand, D. (2017). Experimental study on cutting flexible sheet materials using an oscillating knife. International Journal of Clothing Science and Technology, 29(3), 349-365.
https://doi.org/10.1108/IJCST-05-2016-0058

El-Shishtawy, N., Sinha, P., & Bennell, J. A. (2022). A comparative review of zero-waste fashion design thinking and operational research on cutting and packing optimisation. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, 15(2), 187-199. https://doi.org/10.1080/17543266.2021.1990416

Gahm, C., Uzunoglu, A., Wahl, S., Ganschinietz, C., & Tuma, A. (2022) Applying machine learning for the anticipation of complex nesting solutions in hierarchical production planning. European Journal of Operational Research, 296(3), 819-836.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.04.006

Hopper, E., & Turton, B. C. (2001). A review of the application of meta-heuristic algorithms to 2D strip packing problems. Artificial Intelligence Review, 16(4), 257-300. https://doi.org/10.1023/A:1012590107280

Bennell, J. A., & Song, X. (2008). “A comprehensive and robust procedure for obtaining the nofit polygon using Minkowski sums,” Computers & Operations Research, 35(1), 267–281. doi: 10.1016/j.cor.2006.02.026.

Kendall, G. (2000). Applying meta-heuristic algorithms to the nesting problem utilizing the no fit polygon PhD Thesis. Nottingham: University of Nottingham.

López-Camacho, E., Ochoa, G., Terashima-Marín, H., & Burke, E. K. (2013). An effective heuristic for the two-dimensional irregular bin packing problem. Annals of Operations Research, 206, 241-264.
https://doi.org/10.1007/s10479-013-1341-4

Luo, Q., & Rao, Y. (2022). Improved sliding algorithm for generating no-fit polygon in the 2D irregular packing problem. Mathematics, 10(16), 2941.
https://doi.org/10.3390/math10162941

Phakphonhamin, V., & Chudokmai, M. (2018, May). Optimizing the performance of the LECTRA automatic fabric cutting machine. In 2018 5th International Conference on Business and Industrial Research (ICBIR) (pp. 282-287). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICBIR.2018.8391207

Qiao, J., “Deepnest - open source nesting software,” deepnest.io, 2018. https://deepnest.io/

Qin, X., Jin, L., & Zheng, H. (2021). 2D Irregular Optimization Nesting Method based on Adaptive Probabilistic Genetic Simulated Annealing Algorithm. Computer-Aided Design & Applications, 18, 242-257. https://doi.org/10.14733/cadaps.2021.242-257

Terashima-Marín, H., Ross, P., Farías-Zárate, C. J., López-Camacho, E., & ValenzuelaRendón, M. (2010). Generalized hyper-heuristics for solving 2D regular and irregular packing problems. Annals of Operations Research, 179(1), 369–392.
https://doi.org/10.1007/s10479-008-0475-2

Vilumsone-Nemes, I. (2018). Industrial cutting of textile materials. Woodhead Publishing. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102122-4.00007-X

Wong, W. K. (2003). A fuzzy capacity-allocation model for computerised fabric-cutting systems. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 21(9), 699-711. https://doi.org/10.1007/s00170-002-1386-z