環錠紡紗全流程機器人自動化生產關鍵技術

鄭小虎， 劉正好， 陳 峰， 劉志峰， 汪俊亮， 侯 曦， 丁司懿

1. 東華大學 人工智能研究院， 上海 201620； 2. 上海工業大數據與智能系統工程技術研究中心， 上海 201620；3. 東華大學 機械工程學院， 上海 201620； 4. 經緯紡織機械股份有限公司， 北京 100176；5. 中國紡織機械協會， 北京 100028)

環錠紡紗作為用量最大、最通用的紡紗生產工藝，具有生產流程長、工序多、多批次、設備布局復雜的特點。隨著紡紗生產逐漸從勞動密集型向技術密集型的轉變，對于環錠紡紗生產工藝的自動化、智能化要求也逐漸提升，亟需以精準解決技術痛點為目標的可移植、可參考性強的環錠紡紗全流程自動化生產新模式[1-2]。

國外紡紗行業近年來研究重點是提升紡紗工藝各工序的自動化、智能化程度。以細紗工序為例，瑞士立達集團研發的細紗自動接頭機器人(ROBOspin)實現了機器運行、落紗過程中斷頭的自動處理；意大利薩維奧公司研發的轉杯紡紗機(HelioS氣流紡紗機)使用獨立的全自動落紗機構和自動接頭小車，實現了多臺細紗機與絡筒機的定制直連。針對紗線質量控制，Haleem等[3]開發了一種均勻度檢測系統，基于機器視覺技術實現紗線在線質量控制;牟新剛等[4]開發了一種筒子紗缺陷在線檢測系統。但目前國內主要紡紗企業的配棉排包、條并卷與精梳工序間的連接等關鍵生產工序仍為人工完成，紗線成品缺陷自動檢測技術的工業化程度較低。同時，由于各紡機企業信息接口與通信協議不一致，存在數字化信息與物理化裝備脫節、高端紡紗裝備低效運轉的問題。

針對紡紗生產線布局設計及生產線調度問題，Xu等[5]提出了一種基于可編程邏輯控制器(PLC)的工業紡紗生產線精確控制系統；文獻[6-8]基于模擬退火遺傳算法，建立了紡紗車間多自動導引運輸車(AGV)調度仿真模型。針對紡紗企業生產管控技術，萬由順等[9]提出了以制造執行系統(MES)管控為核心，以企業資源計劃(ERP)大數據分析為擴展的全流程智能紡紗管理系統；殷士勇等[10-12]提出“纖維流-數據流-控制流”融合的環錠紡紗信息物理生產系統建模方法，研究了基于區塊鏈的工藝參數和數據指令傳輸技術，提出了智能車間溫度閉環精準控制方法和基于深度強化學習的紗線質量控制方法；鄭小虎等[13]基于數字孿生技術，提出了紡紗智能工廠參考模型。目前，紡紗生產管控的研究成果實際轉化較為困難，相關工業軟件大都選用信息技術研發商的通用軟件，多系統業務集成下的管理自動化程度低。

國內外針對環錠紡紗機器人自動化生產技術的研究相對分散，相關成果難以有效提升生產線整體自動化率。現有的針對紗線柔性特點的紡紗專用機器人及其末端執行器，難以保證生產線的全流程連續自動化生產，環錠紡紗全流程生產自動化、全流程管控運維智能化的技術能力尚未形成。本文圍繞環錠紡紗全流程機器人自動化生產技術，提出了以填補生產線斷點為核心的生產線布局設計，研究了生產線多批次任務調度方法，重點針對解決工序間自動連接問題的關鍵工藝機器人展開研究，形成了以信息集成管控技術為核心的環錠紡紗生產線全流程管控模式。

1 生產線布局設計

面向紡紗行業機器人自動化全流程生產要求，以建立具備生產全過程故障檢測與診斷、流程信息化、數據可追溯功能的高端環錠紡紗生產線為目標，展開紡紗全流程自動化生產工藝與工業機器人深度集成研究，實現紡織柔性體專用夾持末端技術在紡紗生產中的系統應用和工序自動化連接；設計智能物流輸送系統，實現機器人和紡紗單機設備集成及紡紗全流程高度自動化生產；基于工業通信網絡及現場總線，建立紡紗裝備間的互聯互通模型，實現生產智能管控；引入面向設備運行狀態分類需求的大數據分析算法，實現設備狀態預警功能，保障長時間無故障生產。

環錠紡紗全流程生產線布局配置如圖1所示。環錠紡紗全流程機器人生產線以紡紗工藝單機設備為基礎，根據全流程的自動化需求優化紡紗工藝路線，設計工序間連接輸送機構與生產線物流輸送設備，配置實現配棉排包、精梳機自動喂棉卷等工序的自動化機器人，實現紡紗工藝單機設備、工序機器人之間的互通互聯、協同運作，實現自動化生產線建設目標。

圖1 環錠紡紗全流程生產線布局配置

1.1 智能化主機設備

智能化主機設備包含：清梳聯合機(含清花設備、異性纖維分揀機以及梳棉機)→預并并條機→條并卷聯合機→精梳機→末并并條機→自動落紗粗紗機→集體落紗環錠細紗機→細絡聯型自動絡筒機。

1.2 環錠紡紗關鍵工藝機器人

目前，環錠紡紗部分環節尚未實現連續自動化生產，部分關鍵工序仍依靠人工完成。一是配棉排包，工人要完成取包、割帶、擺放等工作，費時費力；二是精梳機喂棉卷，人工形式無法實現非接觸式操作，無法保證棉卷和精梳質量的穩定性；三是筒紗成品質量檢測，傳統手段主要依賴人工檢測與自動化檢測設備相結合，而大多數檢測設備難以實現二次開發，缺陷檢測取決于工人的受訓練程度，準確率不穩定。同時，行業內專門針對紡織品柔性特點的紡紗工藝末端執行器存在技術空白。

針對上述問題，基于直角坐標系機器人、關節機器人及AGV等機器人本體，開發自動配棉排包、精梳機自動喂棉卷、筒紗缺陷自動檢測機器人等關鍵紡紗工藝機器人，研究尾紗自動清除、自動接頭等末端執行器技術，填補紡紗工藝斷點，提升生產效率。

1.3 智能物流系統

如圖1所示，在智能化自動紡紗生產線上，結合傳感器、射頻識別(RFID)、工業智能機器人、作業路徑智能規劃和數據庫等技術,實現全自動智能紡紗輸送系統，減少人工使用，無縫銜接全流程工序，突破生產物料輸送存在斷點的技術瓶頸。

1)配棉和上包系統對應抓包工序，通過配棉排包機器人自動確定配棉方案，自動輸送棉包。

2)條筒輸送和存儲系統對應梳棉至粗紗間的數個工序，基于AGV與輸送軌道，實現條筒自動運輸、自動分列換筒和空滿筒自動輸送。

3)全自動棉卷輸送系統對應條并卷至精梳工序，喂棉卷機器人實現棉卷、空滿管自動輸送。

4)粗細絡聯自動輸送系統對應粗紗、細紗和絡筒工序，基于尾紗清除、粗紗空滿管、絡筒接頭、自動落紗末端執行器和輸送軌道，實現空滿管自動交換、粗紗尾紗自動清除、絡筒自動接頭、粗紗自動落紗和管紗自動輸送。

5)筒紗自動包裝輸送系統通過筒紗輸送上下料、碼垛、包裝和質檢機器人，基于倉儲智能管理系統實現筒紗自動抓取擺放、自動包裝配重噴碼、自動分類碼垛和筒紗外觀質量檢測。

2 生產線多批次任務調度方法

紡紗車間內的多道工序間存在并行機，且不同設備所需原材料的數量不同，工藝設備在某個加工批次中會生產多種半成品，需構建多批次紡紗任務調度模型來提供適用于當前紡紗任務的科學決策。本文所在團隊重點研究了AGV在多階段紡紗作業中的路徑規劃和決策問題，重點對比了傳統遺傳算法和模擬退火算法[6]，通過構建改進遺傳算法(GA)框架對并條車間內多AGV路徑的路線規劃問題進行優化[7]，解決了混合流車間協同調度問題，顯著提高了物料配送效率[8]。

2.1 技術路線

多批次任務調度方法技術路線如圖2所示。其將各生產工序進行細化，研究在多級工序下多道產品線的AGV調度方法，建立起結合唯一性、設備生產批次、時間約束等條件的多AGV調度數學模型；同時，設置包括時間相關、時間無關變量的決策變量，將調度問題分為2步進行決策，設計多AGV調度遺傳算法；最后，根據調度數學模型、調度遺傳算法和實際生產數據，分別基于跨區域共享資源池、跨區域獨立資源池調度策略，進而研究AGV數量變化與調度優化目標之間的關系。

圖2 多批次任務調度方法技術路線

2.2 變量定義

2.2.1 加工設備定義

處于同一級的并行工序代表不同的產品生產線，而同一條產品生產線則又由多個連續的工序組成，因此，定義生產車間內共有I級工序，第i級工序中又有Zi條產品生產線，用Piz表示第i級工序中第z條產品生產線的串行工序數量。同時，定義每級工序下同時作業的加工設備為Kpiz臺，用kpiz表示進行工序piz的第k臺加工設備。針對每臺加工設備，定義單位產品的加工時間、加工原材料的類型及數量、生產的批次、各批次的總產量、各批次加工起始時間點和結束時間點等6個設備屬性。加工時間、加工原材料的類型及數量、各批次的總產量等3個變量為模型的輸入量，其余3個變量為決策量。

2.2.2 原材料及產品定義

2.2.3 AGV定義

定義并條車間內共有V臺相同的AGV，同時每臺AGV可在任意2臺加工設備間完成物料運輸。物料運輸時間則由加工設備之間的實際距離和路線狀況所決定。

定義AGV存在2種運行狀態：一種為空載狀態，即處于空閑狀態的小車在接到物料運輸任務信號后，在不裝載貨物的情況下，從所在位置行駛至加工設備的運行過程，同時定義當小車在流水線的初始位置時，空載距離為0；另一種為負載，即小車在空載狀態結束后，裝載物料運行至目標加工設備的距離。同時定義AGV在空載狀態下的起始、結束時間節點和運輸起始位置，AGV在負載狀態的起始、結束時間節點，AGV運輸任務的負載路線及AGV運載的指定原材料等7個屬性。

2.2.4 總體變量定義

表1 符號定義

表2 決策變量定義

2.3 模型假設

針對加工設備及工序進行假設，即每臺加工設備只生產同種產品,相同工序下的各加工設備性能一致，最后一級工序之后無需AGV參與；針對AGV及運輸路線進行假設，即各臺小車的運輸效率一致，各臺小車僅能運輸單位數量的原材料，小車的運輸時間包括裝卸料過程，不考慮小車之間的避讓、故障情況。

2.4 多AGV調度模型

2.4.1 目標函數

考慮紡紗工藝特點、設備加工特點、設備及AGV屬性，進行加工設備及工序假設、AGV及運輸路線假設，構造協同調度數學模型。建立唯一性、原材料與產/成品數量約束和時間約束,構造完工時間最小化目標函數：

(1)

2.4.2 唯一性約束

1)加工原材料唯一性約束。每種加工原材料都與工藝、批次和加工設備相對應，在這一情況下，決策AGV所運物料即可確定小車的運輸行進路線；同時，規定同種工序下的同種批次只能由同一臺加工設備負責。

?i∈[1,I],z∈[1,Zi],p∈[1,Piz],l∈[1,Lpiz]

(2)

p=1,p′=Pi′z′,i′=i-1,

?i∈[1,I],z∈[1,Zi],z′∈[1,Zi′]

(3)

p>1,p′=piz-1,i′=i,z′=z,

?i∈[1,I],z∈[1,Zi],p∈(1,Piz]

(4)

?i∈[1,I],z∈[1,Zi],p∈[1,Piz],j∈[1,Jpiz]

(5)

式(2)定義了指定工序的輸入原材料，同時只能由該工序下的同一批次負責加工；式(3)對每級生產線的首個工序中，原材料所屬批次問題進行了約束；式(4)對每級生產線的其他工序中，原材料所屬批次問題進行了約束；式(5)規定，指定工序的產品只能由該工序下的同一批次進行生產。

2)AGV 唯一性約束。原材料j僅在一臺小車的單次任務中被運輸；如式(6)、(7)所示，同時對各級生產線中的首道工序和其他工序進行分類討論。

(6)

p>1,p′=piz-1,i′=i,z′=z,?i∈[1,I],

z∈[1,Zi],p∈(1,Piz],j∈[1,Jpizp′i′z′]

(7)

3)生產設備唯一性約束。規定每臺設備單次加工只加工1個原材料。如式(8)、(9)所示，同時考慮了車間內不同工序加工設備的屬性。當p=1時，加工設備所需的材料可能來自不同的生產線；當p>1時，加工設備所需的材料來自相同的生產線。此外，規定每臺設備單次加工只能產出1個產品，處于相同工序的加工設備的單次產量相同，處于不同工序的加工設備的單次產量不一定相同，如式(10)所示。

p=1,p′=Pi′z′,i′=i-1,?i∈[1,I],

z∈[1,Zi],z′∈[1,Zi′],l∈[1,Lpiz]

(8)

p>1,p′=piz-1,i′=i,z′=z,?i∈[1,I],

z∈[1,Zi],p∈(1,Piz],l∈[1,Lpiz]

(9)

?i∈[1,I],z∈[1,Zi],p∈(1,Piz],l∈[1,Lpiz]

(10)

2.5 遺傳算法設計

基于對數學模型的分析，提出跨區域共享資源池策略、跨區域獨立資源池策略，即對問題進行集中決策和分散決策。同時基于數學模型、決策變量特征，將協同調度問題分2步決策。一是決策非時間類變量，匹配決策AGV小車與運輸任務；二是決策時間類變量，進行AGV 小車運輸任務集合調度。結合實驗數據結果，分析不同加工設備選擇策略下的調度模型特征，對比使用2類資源策略后的調度系統效率，認為當AGV小車資源短缺時，跨區域共享資源池策略顯著提升了AGV的利用率和系統生產效率；而當AGV小車資源充足時，跨區域獨立資源池策略實現了快速響應調度。

3 環錠紡紗關鍵工藝機器人設計

3.1 配棉排包機器人

3.1.1 系統組成

配棉排包系統架構如圖3所示。傳統上棉包排放由人工完成，工人要完成取包、割帶、擺放等工作，費時費力。針對這一問題，根據紡紗車間網絡總線和接口信息，建立信息互聯互通，開發基于AGV的智能機器人及控制系統；根據生產工藝開發末端執行系統，建立激光導航系統,設置安全防護系統，實現自動取料、自動配棉、準確定位、精準行走、智能放置等功能；結合上層MES系統，開發倉庫管理和調度系統，及時下達訂單和反饋實時信息，實現配棉機器人與倉儲管理系統、紡紗產線數據融合分析，形成的配棉排包物流系統實現了單次配棉小于53 s。

圖3 配棉排包系統架構

3.1.2 激光導航系統

配棉排包機器人在行駛過程中，通過激光掃描器發射激光束，同時采集部署在行駛路徑上的反射板反饋的動態信號，來確定機器人的實時位置及航向，結合高精度幾何路徑規劃算法實現機器人自動駕駛及誤差動態校正，重復定位精度≤±10 mm；導航系統除反射板外，無需其他輔助定位裝置，以降低后期設備部署更新對生產帶來的影響；AGV采用無線局域網的通信方式，提升通信系統抗干擾能力及通信道容量；車載控制器采用模塊化結構，方便調試維修及重組擴容。

3.1.3 倉庫管理和調度系統

配棉排包機器人調度系統可根據生產訂單需求，自動完成現場規劃、任務調度和實時路線決策，同時實現對機器人任務狀態的實時監控。

倉庫管理和調度系統架構如圖4所示。無人倉庫管理系統在通信網絡、現場總線的基礎上建立通用信息模型，實現信息互聯互通和紡紗裝備集成，完成對工藝、計劃、質量、設備及物流的智能管控。系統集成訂單監控、任務監控、故障異常監控和棉包出入庫管理功能為一體，實現倉庫、產線數據融合分析。

圖4 倉庫管理和調度系統

3.2 精梳機自動喂棉卷機器人

3.2.1 自動喂棉卷機器人系統組成

精梳機自動喂棉卷機器人單元布局如圖5所示。精梳機自動喂棉卷機器人通過自動運輸系統和高架行車，將棉卷從精梳準備機輸送至精梳機的承軸架上，將空管自動送回供條并卷機。缺卷精梳機接收棉卷到位信號后，結合全自動精梳機，實現自動換卷、自動接頭、自動開車，機器人作業過程為非接觸式操作，保證棉卷和精梳質量的穩定性。同時重點針對精梳機的鉗板傳動系統展開優化，攻克了穩壓穩流控制、牽伸防堵、棉卷找頭及分離技術，結合三自動功能保障質量一致性，可實現單次運輸8個棉卷，單次喂棉卷時間小于50 s，減少用工5人。

3.2.2 自動退管與換卷技術

自動退空管工作原理如圖6所示。當光電開關檢測到棉卷補充信號時，接頭羅拉加壓皮輥壓緊接頭羅拉，形成1個鉗持點；拉筒管氣缸向前翻轉，壓緊筒管；伺服電動機驅動承卷羅拉反向旋轉，切斷棉網實現自動棉網留頭。系統控制余棉風管吸取筒管殘余棉網，待檢測到所有余棉退繞完成后，程序控制機械手將空管拉回到筒管架，實現空管自動移位。

1—拉桿機構; 2—筒管。

3.2.3 棉條自動接頭技術

1)自動接頭原理。棉條自動接頭原理如圖7所示。

圖7 棉條自動接頭原理

應用伺服電動機驅動棉卷反向旋轉至指定位置，實現棉網自動找頭；程序控制機械手上抬并開啟，棉卷正向旋轉，棉網頭被抓取，到達設定值時機械手閉合夾緊棉網并下降，棉卷反向旋轉將8個眼的棉網同時扯斷，實現棉網頭扯齊。同時，針對關鍵工藝展開優化，計算機模擬接頭皮輥四連桿機構、吹風板四連桿機構，分析皮輥加壓時羅拉受力的最佳區域，在即將換卷和換卷后保證皮輥和羅拉夾持棉層，并保持棉網張力，防止意外牽伸。優化吹風板出氣角度及高低位置，保證棉層順利剝離。

2)牽伸區防堵裝置。牽伸區防堵結構如圖8所示。為有效防止棉網自動接頭后棉條的堵花概率，精梳機牽伸區應用喇叭口結構, 將輸棉導管由彎管改為直管，降低加工難度，開車時生頭更加容易；與以往精梳機相比增加了1對壓花輥，從喇叭口輸送出的棉條經過2個壓花輥的鉗口區，牽引傳送到輸送輥的皮帶上，減少了高速時喇叭口堵花次數，自動接頭效率大幅提高。

1—扁風盒; 2—輸棉導管; 3—喇叭口; 4—喇叭口座; 5—壓花輥A; 6—壓花輥B; 7—輸送輥; 8—緊定螺釘。

3.3 筒紗外觀檢測系統

3.3.1 圖像識別系統

筒紗檢測系統結構如圖9所示。筒紗外觀檢測機器人實現對一般筒紗成品的檢測。筒紗產品由皮帶機輸送至工業相機底端，觸發光源和工業相機圖像采集指令，工業相機拍攝筒紗頂、側面圖像，筒紗瑕疵檢測系統自動處理圖像，判斷筒紗缺陷的種類，同時不合格的筒紗將被剔除機構取出。

圖9 筒紗檢測系統結構

筒紗缺陷檢測圖像如圖10所示。筒紗檢測系統主要針對產品質量影響最大的幾種缺陷進行識別，包括網紗缺陷、油污紗缺陷和多源紗缺陷檢測，可實現在筒紗傳送速度為20 m/s的情況下，單個筒紗檢測時間小于10 s，同時檢測3類缺陷紗品種。

圖10 主要筒紗缺陷檢測圖像

3.3.2 筒紗檢測算法設計

1)圖像預處理設計。預處理部分主要包括圖像分塊、灰度化、消除光照不均及圖像去噪4個環節，降低圖像采集過程中的外部干擾。首先將筒紗圖像分成若干128像素×128像素大小的子圖像塊，提升處理效率；隨后采用加權平均值法，對彩色圖像進行灰度化處理，提升處理速度；然后采用同態濾波算法，增強圖像對比度、壓縮亮度范圍，消除光照不均影響；最后采用自適應中值濾波方法，去除圖像噪聲，有效保留圖像細節，實現圖像降噪處理。

2)缺陷檢測算法設計。筒紗缺陷檢測算法流程如圖11所示。

圖11 筒紗缺陷檢測算法流程圖

圖像識別系統在圖像預處理的基礎上,采用基于多尺度多方向的Gabor 與小波融合的絲餅缺陷檢測算法，對預處理圖像進行融合，之后進行閾值分割，并根據門限值對筒紗圖像是否存在缺陷進行判別。同時，為減小產品型號識別的虛警率和誤警率，使用條碼識別產品的型號。

4 全流程生產線集成管控

4.1 信息集成管控技術

紡紗生產工藝流程長、設備種類繁多，且大量引入數字化機器人以及物流設備，因此，紡紗裝備間因接口和通信協議不一致所導致的數據孤島問題亟待解決。信息互聯互通原理如圖12所示。在工業通信網絡以及現場總線的基礎上，實現機器人與其他數字化紡紗設備、機器人之間、機器人與中控系統進行數據交互；構建面向生產的裝備間通用信息模型與面向車間的裝備間通用信息模型，實現紡紗裝備集成；研究紡紗生產線集成管控技術，實現工藝、計劃、質量、設備及物流的智能管控。

圖12 信息互聯互通原理

4.2 紡紗質量追溯技術

紡紗質量追溯技術拓撲結構如圖13所示。

質量管理系統通過安裝在粗紗和空管輸送鏈上的RFID讀取設備,實現紡制品種、產量等信息的采集，當單臺紡紗裝備工序結束時，數據通過換紗機械手處安裝的讀卡器上傳至主控中心進行統一調配，實現紡紗全流程質量追溯。

1)數據采集硬件設計。安裝在每臺粗紗機粗紗和空管交換處的RFID采集設備在接到落紗信號后，通過CAN總線控制方式接受統一管理，同時通過RS485接口將采集數據上傳至管理軟件內。

2)質量追溯軟件設計。紡織質量管理追溯軟件采用B/S架構開發數據統計分析功能,集成生產任務管理，結合生產任務詳細信息、數據采集時間、粗紗機編號、采集錠位等紗管RFID標簽數據，對系統內生產任務進行匹配綁定，形成全流程生產位置信息數據鏈，實現單管質量精準追溯。

3)質量問題統計分析。系統根據質量追溯記錄問題，對數據進行統計分析，包括紗線質量問題、問題成因、落后錠子和機器問題次數，為管控紗線產量、解決落后錠子、提高工作效率提供大數據支持。

4.3 智能管理系統

全流程智能紡紗工廠管理系統構造如圖14所示。智能紡紗管理系統與成套設備和物流系統深度融合，通過生產數據的采集和生產信息的追溯，信息流、物流協同管控，實現紡紗車間的智能管理。將全流程工藝參數在線設置、智能調度、智能傳感、網絡控制、在線檢測、質量追溯、故障維護、遠程運維技術高度集成，實現以生產運行、產品質量實時狀態為核心的智能化分析，以智能物流、智能調度和自動配棉為核心的協同化新型生產制造系統。

1)智能生產信息管控。生產管控系統實時監測車間全流程設備的開停情況、品種分布情況、生產進度情況和環境情況，實時掌握各工序、各設備的生產情況。同時，員工通過與可視化車間看板、平板電腦及手機的實時交互，實現車間在線管理，提高生產效率。

2)智能質量管理。工藝-配棉-質量管理系統與ERP系統中的原棉數據高度集成，實現工藝路線和歷史工藝在線查詢、配棉設計和歷史配棉在線查詢。同時，采用RFID技術實現質量全流程可追溯，通過絡筒問題、錠子的錠號對配棉單號進行追溯。

3)智能訂單排產。根據設備產能、生產線配置情況、產品相關屬性、訂單交期等關鍵因素實現智能訂單排產。

本文提出的管理系統結合智能化成套設備已在武漢裕大華集團股份有限公司等企業展開實際應用，其生產線自動化率提升至97.5%，可持續無故障運行10 000 h以上，綜合生產效率提升22.65%，產品不良品率降低55%，萬錠用工降低71.70%，運營成本降低40%，單位產值能耗降低14.12%，產品升級周期縮短30%。

5 結束語

本文面向紡紗行業機器人自動化全流程生產要求，針對環錠紡紗全流程自動化生產工藝與工業機器人的深度集成問題展開研究，為紡紗行業的智能化轉型路徑提供有益的補充案例，具有一定的借鑒價值。

1)針對環錠紡紗生產線多批次任務調度問題，采用最優化自動引導運輸車(AGV)與原材料的匹配決策和多任務之間的集合調度策略，從任務層面提升紡紗企業的生產效率。所使用的任務調度方法有效提升了作業車間內AGV及相關工序的生產效率，降低車間運輸用工，為紡紗車間的AGV協同調度問題提供案例參考。

2)針對環錠紡紗生產物流優化與機器人自動化集成問題，基于機器人本體及控制、機器人定位及地圖匹配、智能路徑規劃等技術，實現棉包自動配料輸送；基于穩壓穩流、牽伸防堵、棉卷找頭及分離技術，實現機器自動喂棉卷時的質量一致性；基于圖像預處理、缺陷檢測算法，研發基于視覺的筒紗外觀檢測系統，實現筒紗成品常見缺陷在線監測。設計的紡紗工藝機器人均已上線穩定運行，填補了全流程自動化生產斷點。

3)針對環錠紡紗生產線集成管控問題，基于以信息互聯互通技術為核心的集成管控策略，通過生產數據信息的動態采集、實時追溯，實現以生產線運行、紗線質量實時狀態為核心的質量追溯；基于以智能化倉儲物流和服務化調度為基礎的協同化控制，實現機器人和紡紗單機設備集成和紡紗全流程高度自動化集中管控。全流程生產線集成管控策略可顯著提升綜合生產效率，為紡紗工廠實現物流、環境、成本管控與生產運行相集成的智能化管理提供參考。

近年來，隨著紡紗行業的轉型升級，亟需相關共性技術的突破，提升紡紗生產的連續化和智能化水平，進而改善產品品質，減少萬錠用工，降低生產過程中的損耗。本文認為，以填補全流程自動化生產斷點為基礎，以實現紡紗生產線信息物理生產系統精準閉環控制為核心，打造新一代紡紗智能制造系統是今后的發展趨勢。