Η βιομηχανία παραγωγής ρούχων, ακόμα και σήμερα, αποτελεί ένα βιομηχανικό κλάδο όπου η αυτοματοποίηση είναι εν μέρει σχεδόν ανύπαρκτη και εν γένει σε εμβρυικό στάδιο. Ένα μεγάλο τμήμα της γραμμής παραγωγής αποτελεί το τμήμα κατά το οποίο κομμάτια υφάσματος ράβονται σε μία ραπτομηχανή. Το στάδιο της ραφής, παρόλο που είναι το μεγαλύτερο σε χρονική διάρκεια και το σημαντικότερο στην τελική ποιότητα, παραμένει σχεδόν εξολοκλήρου μία χειρονακτική εργασία. Οι ιδιαιτερότητες των υφασμάτων όπως: η πολύ μικρή αντίστασή τους σε κάμψη, οι μεγάλες παραμορφώσεις τους, η απρόβλεπτη στατική/δυναμική συμπεριφορά τους, η ανισότροπη και μη-γραμμική φύση τους και η ανομοιογένειά τους είναι οι κύριοι παράγοντες των έντονων δυσκολιών κατά τον χειρισμό τους. Η ρομποτική ραφή είναι ένα σχετικά νέο ερευνητικό πεδίο αλλά και εξαιρετικά πολύπλοκο πρόβλημα, όπου ελάχιστοι ερευνητές έχουν προσπαθήσει να προσεγγίσουν. Αυτή τη στιγμή, από όσο είναι δυνατόν να είναι γνωστόν, μόνο τρία ερευνητικά κέντρα ασχολούνται, σε διεθνή επίπεδο, ενώ το ένα από αυτά είναι η Ομάδα Ρομποτικής του Πανεπιστημίου Πατρών. Στόχος της διατριβής είναι η ανάπτυξη ενός ευέλικτου συστήματος το οποίο ενσωματώνει όλα εκείνα τα ευφυή χαρακτηριστικά ώστε να συμβάλει στη ρομποτική αυτοματοποίηση της ραφής υφασμάτων. Η επίτευξη αυτού του στόχου στηρίζεται σε μεθόδους υπολογιστικής νοημοσύνης, σε τακτικές εμπνευσμένες από τον τρόπο εργασίας του ίδιου του ανθρώπου και στην ποιοτική διαχείριση της γνώσης/δεδομένων που εμπεριέχουν ασάφεια. Ταυτόχρονα, επιτυγχάνεται ο έλεγχος της ραφής χωρίς τη χρήση αναλυτικών μοντέλων τόσο των υφασμάτων όσο και της διαδικασίας. Ο συντονισμός όλων των προηγουμένων επιτυγχάνεται από ένα ευέλικτο ευφυές ιεραρχικό σύστημα ελέγχου της διαδικασίας της ραφής. Στην παρούσα διατριβή αναπτύχθηκε ένα σύνολο νέων μεθόδων για την αυτοματοποιημένη ραφή υφασμάτων με ένα βιομηχανικό ρομπότ εφοδιασμένο με έναν αισθητήρα δύναμης και μία κλασσικού τύπου ραπτομηχανή. Η πρωτότυπη προσέγγιση που αποτελεί το πλαίσιο της διατριβής αποτελείται από ένα ιεραρχικό σύστημα εκτιμήσεων, αποφάσεων και ελέγχου της διαδικασίας ραφής. Γίνεται μία συστηματική μελέτη, καταγραφή και αξιολόγηση όλων των χειρισμών του υφάσματος, πριν και κατά τη διάρκεια της ραφής, ως προς τις απαιτήσεις τους σε συστήματα αισθητήρων αλλά και στρατηγικών ελέγχου. Αναπτύσσεται μία πρωτότυπη βάση δεδομένων και ένα έμπειρο σύστημα που ενσωματώνουν όλη αυτή την προγενέστερη γνώση και εμπειρία. Παρουσιάζεται η ιδέα της εφαρμογής μεθόδων υπολογιστικής νοημοσύνης στο επιστημονικό πεδίο της ραφής υφασμάτων και εφαρμογής μεθόδων ευφυούς ελέγχου, για την τάνυση των υφασμάτων, βασισμένες σε νευρωνικά δίκτυα οι οποίες, για πρώτη φορά, χρησιμοποιούν ποιοτικές εκτιμήσεις των ιδιοτήτων και των χαρακτηριστικών των υφασμάτων. Έτσι, εισάγεται η έννοια των λεκτικών μεταβλητών για την ποιοτική περιγραφή των ιδιοτήτων των υφασμάτων. Στο πλαίσιο αυτό, εκφράζεται για πρώτη φορά, ποιοτικά σαν ποσοστό, η έννοια της “εκτατότητας” (extensibility) των υφασμάτων, που είναι μία βασική και καθοριστική ιδιότητά τους κατά την εργασία της ραφής τους. Επίσης περιγράφεται η ανάπτυξη μιας νέας μεθόδου αυτοματοποιημένου πειραματικού προσδιορισμού της “εκτατότητας” των υφασμάτων. Η πρωτότυπη αυτή προσέγγιση εφαρμόστηκε σε μονά και διπλά υφάσματα ενώ τα πειράματα εφελκυσμού ενσωματώθηκαν “έξυπνα” στην ίδια τη ραπτομηχανή και λίγο πριν τη διαδικασία της ραφής. Παρουσιάζεται ένα ασαφές σύστημα εξαγωγής της επιθυμητής τάνυσης, κατά τη ραφή του κάθε υφάσματος, το οποίο βασίζεται στην ποιοτική εκτίμηση της “εκτατότητας” του υφάσματος και διαμορφώθηκε από την εμπειρία του έμπειρου χειριστή και την ασαφή συνεπαγωγή που κάνει αυτός ανάμεσα στην “εκτατότητα” και την επιθυμητή τάνυση. Αναπτύχθηκε μία νέα μέθοδος ελέγχου της τάνυσης του υφάσματος κατά τη ραφή του. Σε αυτή χρησιμοποιήθηκε ένας νευρωνικός ελεγκτής ευθείας τροφοδότησης για τον έλεγχο του ρομποτικού άκρου εργασίας με σκοπό τη διατήρηση της τάνυσης του υφάσματος σύμφωνα με την εκάστοτε επιθυμητή. Επιπροσθέτως, παρουσιάζεται η επέκταση της προτεινόμενης προσέγγισης, του νευρωνικού ελέγχου της τάνυσης, η οποία έδειξε τη δυνατότητα γενίκευσής της και σε άλλες παραπλήσιες εργασίες. Επίσης, καταγράφονται τα νέα ερευνητικά πεδία που ανοίγουν στο χώρο της συνεργασίας ανθρώπου-ρομπότ για τον χειρισμό υπερ-εύκαμπτων και εύκαμπτων αντικειμένων. Τελικά, παρουσιάζεται μία συστηματική εργαστηριακή εκτέλεση ραφών, σε μία μεγάλη ποικιλία τόσο μονών όσο και διπλών υφασμάτων, με ρομπότ ενώ συγκρίθηκαν αυτές με ραφές από έμπειρους. Μέσα από τις πειραματικές ραφές αναδεικνύεται, η αναζητούμενη ευελιξία του συστήματος και η ικανοποιητική απόκρισή του σε μία μεγάλη ποικιλομορφία υφασμάτων. / The clothing industry, even today, is an industry where automation is partly almost nonexistent and generally in their infancy stages. A large part of the production line is the part in which pieces of fabrics are sewn using a sewing machine. The sewing process, while being the largest in duration and the most important to the final quality of the cloths, remains almost entirely one handiwork. The specifics of fabrics like: their very little bending resistance, their large deformations, their unpredictable static / dynamic behavior, their anisotropic and non-linear nature and heterogeneity are the main factors of acute difficulties in their handling. The robotized sewing of fabrics is a relatively new research field but it is also an extremely complex problem, where few researchers have tried to investigate it. Right now, as far as can be known, only three research centers in international level are involved this field, while one of them is the Robotics Group of the University of Patras. The aim of this thesis is to develop a flexible system which incorporates all those intelligent features in order to help automate robotic sewing of fabrics. This objective is based on computational intelligence methods, in approaches inspired by the way a human works and finally in the qualitative management of the knowledge/data that involve uncertainties. Simultaneously, the sewing control is achieved without using analytical models of both the fabrics and process. The coordination, of all of the previous mentioned, is achieved by a flexible hierarchical intelligent control system of the sewing process. This thesis developed a set of new set of methods for automated sewing of fabrics using an industrial robot, equipped with a force sensor, and a conventional sewing machine. The novel approach, which composes the main framework of this thesis, consists of a hierarchical system of estimations, decisions and process control of the sewing task. It is a systematic study, of recording and evaluating all the fabric handling tasks before and during the sewing process, according to the necessary requirements in sensor systems and control strategies. An original database and an expert system incorporating all this prior knowledge and experience is developed. The idea of applying methods of computational intelligence to the scientific field of sewing fabrics is presented. Also, the application of intelligent control methods, for stretching the fabrics during the sewing, which is based on neural networks while using qualitative assessment of the properties and characteristics of fabrics, is presented. Therefore, the concept of using linguistic variables for the qualitative description of the properties of fabrics, is introduced. In this context, it is the first time where the concept of the "extensibility" of a fabric is expressed quantitatively as a percentage. This is an essential and determining property of a fabric that should be taken into account during the sewing process. Also, the development of a new method for the automated experimental determination of "extensibility" of fabrics is described. This original approach has been applied to single and double layers of fabrics, while the tensile experiments are ‘intelligently’ incorporated into the same sewing machine and just before the sewing process. A fuzzy system for determining the desired tension for each of the fabrics is presented. This system is based on a qualitative assessment of "extensibility" of each fabric and it is initialized by the experience of the experts and the fuzzy implication they make between "extensibility" and desired tension. A new method to control the tension of the fabric during the sewing is developed. A feedforward neural controller, to control the robotic gripper to maintain the tension of the fabric according to the respective desired, has been used. Additionally, an expansion of the proposed approach is presented, for the case of the neuro-control of the tension, which showed the controller’s ability of generalization to other similar tasks. Also, new research areas that have been opened in the field of human-robot cooperation for handling non-rigid and very flexible objects are stated. Finally, there is presented a systematic experimental robotic execution of seams in a wide variety of both single and double layers of fabrics, while the, produced by the robot, seams are compared with the seams produced by the experts. Through experimental phase and the results of the stitched fabrics it is highlighted the desired flexibility of the system and its satisfactory response in a wide variety of fabrics.