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浙江理工大学硕十学位论文 服装生产中信息化处理技术研究 摘要 现代服装工业要求高度信息化和自动化已是必然趋势。然而，传统服装工业一直延续 着大量的手工操作，严重阻碍着服装工业的发展。本文的目的是将计算机视觉及人工智能 技术应用于服装生产中，以提高服装生产过程的信息化、自动化程度。且主要针对服装结 构设计和服装成衣尺寸测量这两个服装生产的主要环节展开研究。 论文的主要内容如下： 首先，简要概述了服装工业生产的现状，提出急需改进的两个工序即：服装结构设计 ，1 与服装尺寸测量，以及研究意义和本文研究的主要内容。 其次，针对传统服装结构设计方法的弊端，提出了一种智能的服装结构设计方法，并 且基于人工神经网络技术。分别采用了前馈神经网络b p 算法以及经模拟退火算法优化后 的b p 算法，用来学习样板师进行服装结构设计的经验，以实现从人体净体尺寸到成衣尺 寸间精确自动的映射。实验结果反映了该方法的有效性。 、 再次，在得到成衣尺寸的基础上，提出了。1 + 种服装纸样图形自动生成的方法，以完善 本文提出的智能服装结构设计方法。通过分析服装纸样图形的结构，设计b e z i e r 曲线以及 参数样条曲线以拟合服装纸样中的自由曲线，、最后得到可直接用于服装生产的服装纸样。 最后，针对传统服装成衣尺寸手工测量方法效率低下、出错率高等问题，基于计算机 视觉技术提出了一种有效的服装尺寸自动测量方法。设计了相应的测量系统及可行性分 析，并且提出了采用图像测量方法进行服装图像尺寸测量的有效方法，克服了由于服装柔 软且易变形而难以测量的缺点。实验结果表明测量精度满足服装工业测量要求，反映了该 方法的有效性以及良好的应用前景。 关键字：服装结构设计；人工神经网络；服装尺寸测量：计算机视觉测量；角点检测 堑坚垄三奎堂堡主堂堡堡壅 r e s e a r c h e so ni n f o r m a t i o np r o c e s s i n gt e c h n o l o g yi na p p a r e l m a n u f a c t u r i n g a b s t r a c t h i 曲i n f o r m a t i z a t i o na n da u t o m a t i z a t i o na r et h ec e r t a i nt r e n do fm o d e r ng a r m e n ti n d u s t r y h o w e v e r , m a n u a lp r o c e s s e se x i s t e di nt r a d i t i o n a lg a r m e n ti n d u s t r ya r em a i no b s t a c l e st ot h e d e v e l o p m e n to ft h eg a r m e n ti n d u s t r y t h ep u r p o s eo ft h i sp a p e ri st oi m p r o v et h el e v e lo f i n f o r m a t i z a t i o na n da u t o m a t i z a t i o no fg a r m e n ti n d u s t r yb y u s i n gt h ec o m p u t e rv i s i o na n d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et e c h n i q u e s a n do u rr e s e a r c hw i l lf o c u so ng a r m e n tp a t t e r nd e s i g na n d m e a s u r e m e n to fg a r m e n td i m e n s i o n sw h i c ha r et h et w om a i np r o c e d u r e so ft h eg a r m e n ti n d u s t r y t h em a i nc o n t e n to ft h i sp a p e ri sa sf o l l o w s ： f i r s t l y , t h ec u r r e n ts t a g eo ft h eg a r m e n ti n d u s t r yi si n t r o d u c e d g a r m e n tp a t t e r nd e s i g na n d m e a s u r e m e n to fg a r m e n td i m e n s i o n sw h i c ha r et h et w om a i np r o c e d u r e so ft h eg a r m e n ti n d u s t r y a r ed i s c u s s e d t h em e a n i n ga n dt h ec o n t e n to ft h i sr e s e a r c hi sa l s op r e s e n t e d s e c o n d l y ，a ui n t e l l i g e n tg a r m e n tp a t t e r nd e s i g nm e t h o db a s e do na r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ki s p r o p o s e di nv i e wo ft h ep r o b l e m se x i s t e di nt r a d i t i o n a lg a r m e n tp a t t e r nd e s i g n i nt h i sm e t h o d ，a b p l e a r n i n ga l g o r i t h ma n d ab pl e a r n i n ga l g o r i t h mi m p r o v e db ys i m u l a t e da n n e a l i n ga l ea d o p t e d r e s p e c t i v e l y , i no r d e rt os i m u l a t et h ep a t t e r nm a s t e r s e x p e r t i s ea n dp r e s e n ta u t o m a t i cm a p p i n go f d i m e n s i o n so fg a r m e n tf r o mt h es i z e so f b a r eb o d y , a n dh a v eh j i g hm a p p i n ga c c u r a c y e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h ef e a s i b i l i t yo ft h ep r o p o s e dm e t h o d s t h i r d l y , am e t h o do fa u t o m a t i cc r e a t i o no fa p p a r e lp a t t e r ng r a p h i ci sp r o p o s e do nt h eb a s i s o fo b t a i n i n gt h ed i m e n s i o n so fg a r m e n t i nt m sm e t h o d ，b e z i e rc u l v ea n dp a r a m e t r i cs p l i n e c u r v e sa r ed e s i g n e dt os i m u l a t et h ef r e ec u r v e so fa p p a r e lp a t t e r no nt h eb a s i so fa n a l y z i n gt h e s t r u c t u r eo fa p p a r e lp a t t e r ng r a p h i c ，a n df i n a l l yt h ea p p a r e lp a t t e r ng r a p h i ci sg a i n e dw h i c hc a n b ea p p l i e dt ot h eg a r m e n ti n d u s t r y f i n a l l y , a ne f f i c i e n tm e t h o df o ra u t o m a t i cm e a s u r e m e n to fg a r m e n td i m e n s i o n sb a s e do n c o m p u t e rv i s i o ni sp r o p o s e di nv i e wo ft h ep r o b l e m ss u c ha sl o we f f i c i e n c y , h i i g hr a t i oo fm a k i n g m i s t a k ee x i s t e di nt h em e t h o df o rm e a s u r e m e n to fg a r m e n td i m e n s i o n sb ym a n u a l a m e a s u r e m e n ts y s t e mi sd e s i g n e da n di t sf e a s i b i l i t yi sa l s oa n a l y z e di nt h i sp a p e ea n de f f i c i e n t “ 浙江理工大学硕士学位论文 m e t h o d sb a s e do ni m a g em e a s u r i n gm e t h o df o rm e a s u r e m e n to fg a r m e n ti m a g ew e r ep r o p o s e d ， a n dt h ep r o b l e mt h a tt h ed i m e n s i o n sh a r dt ob em e a s u r e da st h eg a r m e n ti sf l e x i b l ew a s o v e r c o m e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a ti t sm e a s u r e m e n ta c c u r a c yc a nm e e ta c t u a la p p a r e l i n d u s t r i a lm e a s u r e m e n tr e q u i r e m e n t ，a n ds h o wt h ef e a s i b i l i t ya n dg o o da p p l i c a t i o np r o s p e c to f t h ep r o p o s e dm e t h o d k e yw o r d s ：g a r m e n tp a t t e md e s i g n ；a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ；m e a s u r e m e n to fg a r m e n t d i m e n s i o n s ；c o m p u t e rv i s i o nm e a s u r i n g ；c o m e rd e t e c t i o n 浙江理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是 本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和 引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及 成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名鼓君研 h 期：硝年3 月尹h 浙江理工大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。 本人授权浙江理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口 ， 本学位论文属于 不保密吖 学位论文作者签名：瓿踊 b 期：驯年；月，日 在年解密后适用本版权书。 o 确 粕 一目瑚 缸 年 一 例 艚 嗍 一 塑江堡三查堂堡主兰篁堡壅 第一章绪论 1 1 引言 随着计算机技术的发展。计算机视觉和人工智能技术在短短的三十几年里得到了迅速 的发展，并且成为了计算机科学的重要研究领域之一。计算机视觉和人工智能技术不仅在 自身的理论上得到了长足发展，更重要的是其在实践中得到了全面而广泛的应用，在军事、 农业、工业生产等领域得到了成功的应用。以人工神经网络等技术为代表的人工智能技术 的发展，使得社会生产的各个领域逐步开始真正实现智能化，使得计算机从一定程度上具 备了一定人脑才具有的功能，从而代替人类完成部分工作，并且从一定程度上促进了生产 的工业化和自动化的发展。同样以图像处理、信号分析、模式识别等技术为重要组成部分 的计算机视觉技术的发展，使得计算机能够更好地模拟人类的视觉，更重要的是其在实践 中的应用在一些领域不但突破了人类自身能力、能量的局限性，而且代替人类完成了一部 分任务，例如在工业生产过程和工业检测中，大大提高了生产的效率和连贯性，降低了生 产成本【l l a 和其他传统工业一样，服装工业作为我国的传统工业之一，也是劳动密集型产业之， 也开始慢慢步入信息化和自动化阶段。“十五”期间，要以信息化带动工业化，以信息数 字化技术应用为重点，实现传统服装产业的生产过程集成化、快速反应化、控制智能化和 企业管理信息化，以提高传统服装产业的生产效率、产品质量和品牌市场竞争能力。所以 实现服装工业生产的信息化、智能化和自动化将是未来几年服装工业所要迫切解决的问 题。因此采用什么样的技术和方式提高服装工业生产的信息化、自动化和智能化是本文所 要研究的主题。 1 2 本课题的研究背景与意义 服装具有物质和精神的双重特征，服装的演化变迁是人类文明进步的重要内容和鲜明 写照。浙江省是一个服装大省，是我国服装制造业的重要基地。截止2 0 0 4 年末，全省服 装行业国有及销售收入5 0 0 万元以上企业计2 4 2 3 家，从业人员5 8 5 8 万人。2 0 0 4 年完成 服装生产总量2 4 6 6 亿件，占全国同行业生产总量的2 0 8 5 。产量继续保持全国第二位； 实现利润4 7 9 3 亿元占全国同行业利润总额的3 1 ，4 3 ；上缴税金”2 6 亿元占全国同行、监 的2 5 7 3 。然而，服装行业是一个劳动密集型行业，其生产过程需要大量的人为干预，无 浙江理t 大学硕士学位论文 论是浙江省还是我国，服装的生产直延续着大量落后的手工劳动，严重影响着服装行业 的发展，也影晌着我省乃至我国服装业在世界服装业中的竞争力。 服装生产过程主要可以归纳为如下过程： r 一一一、一一 r r l 服装结构设计f 叫服装制作 叫 服装的检测 l ，、j l j 【。j 图1 1 服装生产过程中的重要上序 随着服装行业信息化、自动化步伐的加快，新的模式( 例如大批量定制模式) 的出现， 使得原有的服装生产技术及模式有所不适应，主要体现在： ( 1 ) 在服装结构设计方面 在对服装的要求上，随着生活水平的提高，人们对服装的要求已不仅停留在保暖御寒 上，而是成为了人们外型的一部分，成为了人们借以展现个人特点和品味的重要工具，于 是原来大规模的生产方式悄悄退出历史舞台，取而代之的是小批量、多品种的生产方式， 甚至是更个性化的量身定制生产方式，正是顺应这种潮流，大规模定制模式( m a s s c u s t o m i z a t i o n ) 1 2 】彳导以迅速发展壮大。m c 模式下将识别并实现个性化客户的需求作为重 点，同时不牺牲效率、效力和低成本。这必然会给传统的大规模生产方式带来巨大的冲击， 主要体现在服装结构设计上，因为服装结构设计的质量直接影响到成衣的质量，是客户个 性化要求的体现。服装结构设计的效率也直接影响到整个服装生产的周期与效率。 现有的服装结构设计之所以会与新的生产模式有所不适应主要原因有两个，即落后的 人体测量方式和传统的服装结构设计方法，主要根源是传统的服装结构设计方法。由于传 统技术的束缚，传统服装结构设计对人体的认识仅仅在于几个关键部位，且由于测量手段 落后使得测量精度不高。然而现代非接触式测量技术可以让我们更客观、准确的认知人体， 并获取精确人体数据，例如， t c 2 、t e l m a t 、w i c k s a n d 、w i l s o n 等公司的产品都适用于 服装业的人体测量 3 1 1 4 1 。而且其硬件的精度一般都可达到l m m ，摄像精度可达到0 1 m m 。虽 然在我国其应用较少，但在技术上一定程度地解决了这个瓶颈。而在服装结构设计方法上， 在传统的技术下主要依赖于技术工人的主观经验，样板师通常要通过多年的反复实践才能 获得宝贵的结构设计的经验。并且目前结构设计只以人体少数几个核心尺寸作为依据，使 得成衣无法很好的符合人体。目前流行的平面制板法，依靠公式或原形作为依据，便于学 习，较好掌握和运用【5 j 。但公式和原型不等于直观人体，它研究包容的只是部分人体。所 以要想表现好各种不同特征的人体，需要许多实践经验和技巧来补充。 从中不难看出，这种过分依赖样板师主观经验的结构设计方法已经不再适应服装业信 浙江理t 大学硕士学位论文 息化、智能自动化发展需要。传统的结构设计方法需要样板师过多的干预，使得打板速度 较慢和效率较低，且容易受样板师的疲劳等主观因素影响，使得样板的质量不稳定，这对 于m c 模式下即要求个性化、高质量的服装，又要求较短的生产周期是极不相适应的。再 者，服装业工作艰苦，人才比较难留，大大增加了生产成本。所以，在对人体进行探究的 基础上，开发一种更加智能，更加自动、更加有效的服装结构设计方法，并有效的运用到 服装生产中去己成为服装业发展的必然趋势【7 】。 ( 2 ) 在服装的制作方面 通过服装结构设计得到成衣纸样后，就是进入车间进行排料和缝制的过程。目前，在 这个环节采用的是一种半自动化的方式，也得到了普遍的认可，就生产方式的改进而言， 在生产工艺及工序优化方面是目前的主要改进目标 6 】，我们暂时认为在服装制作工序方面 是可以被现有的生产模式所接受和认可的。 ( 3 ) 在服装的检测方面 服装检测是服装生产过程中又一重要的工序，是服装成衣出货前以及外贸服装出口前 必须进行的一道工序。在服装检测中最为重要也是最为烦琐的是服装尺寸的测量及检测， 服装尺寸是否准确对于服装质量的好坏起着十分重要的作用，因为合体性依然是消费者对 个性化服装最基本的要求，并且要求越来越苛刻，这就要求服装在进入市场前进行严格的 尺寸检测，以避免服装由于在生产过程中的差错导致的尺寸的变化。其次，服装尺寸在服 装工业其他许多场合都是非常需要的，例如在服装缩水性能测试以及拉伸性能测试中服装 尺寸的变化多少是一个关键的评判标准，在衣服的防缩水性特性测试和拉伸性能测试中， 都需要对反复洗涤和反复拉伸后的衣服进行尺寸测量，以得到衣服的相关特性。并且，衣 服的防缩水性能和拉伸性能在外贸服装检测中也是非常重要的一些指标。 目前，在服装生产过程中，多数企业一点延续着手工测量衣服尺寸这种方式。然而， 手工测量方法主要是依靠检测人员的目测和软尺等一些工具的测量，使得测量的精度不 高。并且，在成衣的尺寸检测中由于衣服的制造量往往很大，将不可避免地面临检测人员 的疲劳度高、检测速度慢的缺陷。其次，通常在进行衣服测量时，测量过程与尺寸的记录 过程是同步进行的，且通常采用的是笔录的方式，这样容易出现混乱从而导致错误的发生。 从经济角度来看，手工检测耗费了大量的入力，且受检测人员的熟练程度影响，使得检测 的成本往往很高，给企业带来了一定的经济压力。所以，寻求一种服装尺寸自动测量的方 法，是服装工业一直迫切需要解决的问题。 综上所述，对于服装结构设计，若能实现服装结构设计的智能自动化，即能够通过学 3 浙江理工大学硕士学位论文 习样板师的经验，并进行再现，从而使服装结构设计能够尽可能多的摆脱样板师的干预， 实现服装结构设计的智能化，这将会极大地促进服装生产的自动化、信息化程度的发展， 并且大大缩短生产周期，提高生产效率，同时很好地满足大规模定制模式的需要。对于服 装尺寸测量，若能寻求一种服装尺寸自动测量方法，也将会大大降低检测人员的疲劳、提 高检测的精度、效率和连贯性，同时降低检测成本，为服装生产中的成衣检测和服装缩水 性特性和拉伸等特性的研究工作提供一种全新、高效的工具。从而，促进服装生产工业化、 自动化程度整体上的进一步提高。 1 3 本课题的研究现状 服装的智能化结构设计 服装的智能化结构设计以及相应c a d 系统的开发作为服装工业未来的一个发展方向， 近几年来慢慢地得到了重视，国外已有好几家公司开始致力于这一研究，且主要采用专家 系统方法，并取得了初步成效。 g e r b e r 公司的智能化系统能自动观察服装公司最好的样板师打板并且把他的操作过 程储存下来。制作茄克衫的衬里时只要把茄克衫调出来，系统便会按照茄克的打样操作过 程，自动生成衬里的样板。g c c u m a r k 度身打板系统能自动按照顾客的需要修改样板。在这 个系统中，专家的裁剪和打样的经验知识被数字化以后存入数据库，按照生产厂家的需要， 建立约定的规则。法国l e c - t r a 的m o d a r i sf i t n e t 系统能在几秒之内按照客户的尺寸自 动完成样板的修改。这是在最接近的尺寸的样板上自动进行修改的。a s s y s t 公司的度身打 板系统a $ s y m t m 可以管理顾客的详细数据，对样板进行自动修改或告诉制板人员要调整的 这个样板的尺寸与标准样板的尺寸差异在哪里。 由此可见，国外在服装结构设计智能化研究的领域中已经迈出了第一步，并且开始应 用于服装的生产实践。国内在这方面的研究工作起步较晚，并未有成功的系统应用于实践。 天津纺织工学院和北京服装学院等少数院校开始这方面的研究，但成果较小，不少企业也 开始尝试这方面的方法研究和系统开发，广州樵夫系统已经具备了自动生成的功能，但它 所建立的知识库比较小，发挥不出专家系统的作用，但毕竟有了一个开端，并且引起了服 装工程技术，计算机技术等方面专家的重视。 服装尺寸的自动测量 对于物体尺寸自动测量的研究开展的比较早，目前存在着多种有效的方法，例如采用 多传感器融合技术方法、采用激光的光学测量方法、计算机视觉测量方法等。其中计算机 视觉测量方法近些年来获得了较为广泛和成功的应用。与计算机视觉侧重研究视觉模式识 浙江理工大学硕士学位论文 别、视觉理解等内容不同，计算机视觉测量技术重点研究物体的几何尺寸及物体的位置测 量，并广泛应用于在线测量【8 1 | 9 1 、实时测量过程【1 0 l 。计算机视觉测量技术在国外发展很快， 早在2 0 世纪8 0 年代美国国家标准局就预计，检测任务的9 0 将由视觉测试系统来完成。 到目前为止，国外已经有多种视觉测量系统的成熟产品，其中比较典型的有美国的 v - s t a r s 系统、德国的g o m 系统等。 在工业制造中，计算机视觉测量技术正在广泛地代替人的视觉，并用于目标物体的测 量与分类，相对其他自动检测方法其具有以下优点： ( 1 ) 成本低：与激光等非接触式测量相比，计算机视觉测量方法的成本相对低。 ( 2 ) 复杂形状测量：通过多种图像处理技术的结合可以测量一些复杂形状的物体。 ( 3 ) 高精度：可以采用亚象素测量技术，精度一般可以达到微米级甚至更高。 服装尺寸是服装工业在制衣过程中所要考虑的一个重要参数指标，在成衣的检测和服 装出口检测防缩水性特性测试和拉伸性能测试等过程中都是一个必须的指标。服装的尺寸 测量赢延续着传统的手工测量方法，目前国内外大多企业仍然使用着这种低效的手段。 服装工业虽然从诞生之际，就提出了对尺寸自动测量技术的要求，但由于服装既不规则而 且很柔软，是一种非冈8 性物体，而计算机视觉在工业上现有的大部分应用都是用来检测具 有规则几何形状且剐性的物体，再加上服装这个劳动密集型行业的特殊性，使得目前服装 工业中服装尺寸自动测量应用仍很少。无论是国内还是国外，对服装尺寸自动测量的研究 都比较少，是一个全新的应用点。文献【1 1 】中提出了用计算机视觉与图像处理方法应用于 服装尺寸测量的设想，并做了一些尝试，尽管成果微小，但使我们看到计算机视觉测量方 法在服装尺寸自动测量上的应用前景。 1 4 本论文内容概述 1 4 1 本论文的主要工作 本论文主要研究如何采用人工智能及计算机视觉方法提升服装生产过程的信息化、智 能化和自动化过程。论文工作主要成果包括以下几部分： 服装结构设计智能化方法设计 在本文中我们研究的目的之一是实现服装结构设计智能化方法的设计，其需要实现的 功能是首先对人体特征( 本文以下体分析为例) 进行分析，提取对体现人体贡献较大以及 结构设计所需要的人体净体特征，然后通过三维测量仪获取这些人体净体特征值作为服装 结构设计的输入数据；其次，通过本文设计的方法实现输入净体尺寸到成衣尺寸的自动映 射，从而代替样板师的主观经验进行结构设计；最后根据生成的成衣尺寸实现成衣纸样的 浙江理工大学硕士学位论文 别、视觉理解等内容不同，计算机视觉测量技术重点研究物体的几何尺寸及物体的位置测 量，并广泛应用于在线测量【8 j 【9 】i 、实时测量过程【l o i 。计算机视觉测量技术在国外发展很快， 早在2 0 世纪8 0 年代美国国家标准局就预讣，检测任务的9 0 将 如视觉测试系统来完成。 到目前为止，国外己经有多种视觉测量系统的成熟产品，其中比较典型的有美圈的 v - s t a r s 系统、德国的g o m 系统等。 在工业制造中，计算机视觉测量技术正存j “泛地代替人的视觉，并用于目标物体的测 量与分类，相对其他自动检测方法其具有以下优点： ( 1 ) 成本低：与激光等非接触式测量相比，计算机视觉测量方法的成本相对低。 ( 2 ) 复杂形状测量：通过多种图像处理技术的结合可以测量一些复杂形状的物体。 ( 3 ) 高精度：可以采用弧象素测量技术，精度一般可以达到微米级甚至更高。 服装尺寸是服装工业在制衣过程中所要考虑的一个重要参数指标，在成衣的检测和服 装出口检测防缩水性特性测试和拉伸性能测试等过程中都是一个必须的指标。服装的尺寸 测量一直延续着传统的手工测量方法，目前国内外大多企业仍然使用着这种低效的手段。 服装工业虽然从诞生之际，就提出了对尺寸自动测量技术的要求，f 且由于服装既不规则而 且很柔软，是一种非刚性物体，i 酊计算机视觉在工业上现有的大部分应用都是用柬检测具 有规则几何形状且刚性的物体，再加上服装这个劳动密集型行业的特殊性，使得目前服装 工业中服装尺寸自动测量应用仍很少。无论是国内还是国外，对服装尺寸自动测量的研究 都比较少，是一个全新的应用点。文献【1 1 】中提出了用计算机视觉与图像处理方法应用于 服装尺寸测量的设想，并做了一些尝试，尽管成果微小，但使我们看到计算机视觉测量方 法在月k 装尺寸自动测量上的应用前景。 1 4 木论文内容概述 1 4 1 本论文的主要工作 本论文主要研究如何采用人工智能及计算机视觉方法提升服装生产过程的信息化、智 能化和自动化过程。论文工作主要成果包括以下几部分： 服装结构设计智能化方法设计 在本文中我们研究的目的之一是实现服装结构设计智能化方法的设计，其需要实现的 功能是首先对人体特征( 本文以f 体分析为例) 进行分析，提取对体现人体贡献较大以及 结构设计所需要的人体净体特征，然后通过三维测量仪获取这些人体净体特征值作为服装 结构设计的输入数据；其次，通过本文设计的方法实现输入净体尺寸到成衣尺q 的自动映 射，从而代替样扳师的主观经验进行结构设计；最后根据生成的成衣尺寸实现成衣纸样的 射，从而代替样板师的丰观经验进行结构设计；最后根据生成的成衣尺寸实现成衣纸样的 浙江理工大学硕士学位论文 别、视觉理解等内容不同，计算机视觉测量技术重点研究物体的几何尺寸及物体的位置测 量，并广泛应用于在线测量【8 1 | 9 1 、实时测量过程【1 0 l 。计算机视觉测量技术在国外发展很快， 早在2 0 世纪8 0 年代美国国家标准局就预计，检测任务的9 0 将由视觉测试系统来完成。 到目前为止，国外已经有多种视觉测量系统的成熟产品，其中比较典型的有美国的 v - s t a r s 系统、德国的g o m 系统等。 在工业制造中，计算机视觉测量技术正在广泛地代替人的视觉，并用于目标物体的测 量与分类，相对其他自动检测方法其具有以下优点： ( 1 ) 成本低：与激光等非接触式测量相比，计算机视觉测量方法的成本相对低。 ( 2 ) 复杂形状测量：通过多种图像处理技术的结合可以测量一些复杂形状的物体。 ( 3 ) 高精度：可以采用亚象素测量技术，精度一般可以达到微米级甚至更高。 服装尺寸是服装工业在制衣过程中所要考虑的一个重要参数指标，在成衣的检测和服 装出口检测防缩水性特性测试和拉伸性能测试等过程中都是一个必须的指标。服装的尺寸 测量赢延续着传统的手工测量方法，目前国内外大多企业仍然使用着这种低效的手段。 服装工业虽然从诞生之际，就提出了对尺寸自动测量技术的要求，但由于服装既不规则而 且很柔软，是一种非冈8 性物体，而计算机视觉在工业上现有的大部分应用都是用来检测具 有规则几何形状且剐性的物体，再加上服装这个劳动密集型行业的特殊性，使得目前服装 工业中服装尺寸自动测量应用仍很少。无论是国内还是国外，对服装尺寸自动测量的研究 都比较少，是一个全新的应用点。文献【1 1 】中提出了用计算机视觉与图像处理方法应用于 服装尺寸测量的设想，并做了一些尝试，尽管成果微小，但使我们看到计算机视觉测量方 法在服装尺寸自动测量上的应用前景。 1 4 本论文内容概述 1 4 1 本论文的主要工作 本论文主要研究如何采用人工智能及计算机视觉方法提升服装生产过程的信息化、智 能化和自动化过程。论文工作主要成果包括以下几部分： 服装结构设计智能化方法设计 在本文中我们研究的目的之一是实现服装结构设计智能化方法的设计，其需要实现的 功能是首先对人体特征( 本文以下体分析为例) 进行分析，提取对体现人体贡献较大以及 结构设计所需要的人体净体特征，然后通过三维测量仪获取这些人体净体特征值作为服装 结构设计的输入数据；其次，通过本文设计的方法实现输入净体尺寸到成衣尺寸的自动映 射，从而代替样板师的主观经验进行结构设计；最后根据生成的成衣尺寸实现成衣纸样的 浙江理工大学硕士学位论文 自动绘制，最后得到可以直接用于服装生产的成衣纸样。其主要流程如下图所示： 成挺尺 寸 图1 ，2 服装智能化结构设计流程圈 服装尺寸自动测量系统及方法设计 在本文中提出了一种进行服装尺寸自动测量的有效方法。首先我们基于计算机视觉检 测技术设计了服装尺寸自动测量系统的组成，并且对该系统需要解决的关键技术及可行性 进行了分析；其次，通过计算机视觉系统获取服装的平面图像信息，对图像进行分析包括 设计相应的图像预处理方法，并且分别基于改进的f r e e m a n 方法、s u s a n 角点检测算子进 行服装图像的角点检测，以获取控制衣服尺寸的各关键节点。最后，在获得各关键节点的 基础上，采用有效的方法进行尺寸的计算和分析，并进行误差分柝。从而实现服装尺寸的 自动测量，通过实验证明本文设计的方法的有效性。 1 4 2 本论文的组织结构 本论文下面各章的组织安排如下： 第二章首先分析了现有传统的服装结构设计方法，在此基础上将人工神经网络技术引 入到服装结构设计中，形成一种智能的服装结构设计方法，从而实现从净体尺寸到成 衣尺寸的自动精确映射。对本文的方法，进行相应的实验，对实验结果进行了分析。 第三章首先对相应服装纸样结构进行分析，在第二章得到成衣尺寸的基础上，主要运 用参数样条曲线和b e z i e r 曲线等计算机图形学方法，实现服装纸样的自动生成以完善 整个服装的智能结构设计过程。对本文的方法，同样进行相应的实验，对实验结果进 行了分析。 第四章首先设计了服装尺寸自动测量系统的组成，并分析了该系统需要解决的关键技 术及可行性分析。提出用计算机视觉检测的方法用于服装尺寸的自动测量，并且设计 了用于实现尺寸测量的有效方法。对本文的方法，进行相应的实验，对实验结果进行 了分析。 第五章对本文的主要内容进行了总结，提出了本文研究课题所需要进一步解决的问题 和未来的努力方向。 浙江理工大学硕士学位论文 第二章基于人工神经网络技术的服装结构设计方法 2 1 引言 服装结构设计( 即服装纸样设计) 是服装生产过程的起始工序，也是服装生产过程中 最为重要的一道工序。所谓服装纸样( 也称服装样板) ，简单地说它是服装各部件裁片以 纸片存在的形式，它是制作成衣的模板，有了纸样就可以直接进行服装的大批量生产。所 谓服装结构设计，是将服装立体造型进行平面展开的过程，它以人体的生理结构及运动机 能为基础，结合特定的服装款式进行纸样设计的过程。由于纸样是服装的原形，纸样绘制 的好坏直接影响着服装成衣的最终造型，所以服装结构设计是服装生产过程中相对最为重 要的一道工序，通常由具有丰富经验的样板师专门负责这道工序。 服装结构设计的主要内容有两个：一是根据人体相应部位净体尺寸获得纸样设计所需 要的成衣尺寸值。二是根据成衣尺寸和纸样制图的一些特定技巧绘制构成纸样的线条。根 据成衣尺寸的获得方式不同，可以定义不同纸样的设计方法。目前流行的多种纸样的设计 方法，过多依赖的是服装样板师的经验【1 2 1 ，且开始不再适应目前新的服装生产模式已是不 争的事实。因此使计算机能够学习到样板师打板的经验和技巧，从而使计算机能够从一定 程度上代替样板师进行服装结构设计，以满足大批量定制的需要便成了服装企业所追求的 目标。本章对实现服装结构设计自动化和智能化的方法进行研究。本文提出用人工神经网 络技术学习优秀样板师进行服装结构设计的经验和技术，通过输入人体净体尺寸自动生成 打板所需的成衣尺寸值，从而代替传统打样方法通过样板师大量技术性的劳动获得成衣尺 寸值的方法。并且本文对人体结构和纸样结构进行了进一步的探究，并且借助美国i x c 2 三维人体测量仪，在传统所需测量的人体净体尺寸数和成衣尺寸数的基础上，增加了人体 净体尺寸数量和成衣尺寸数量，使得制作纸样过程更加容易，设计的纸样能够更好地反映 人体的特征。通过对服装结构设计中较为复杂的女性裤装设计进行了实验( 选用款式是女 西裤) ，实验结果验证了本文设计的方法的正确性。 2 2 传统服装结构设计方法 2 ，2 1 传统服装结构设计方法简介 服装结构设计和其他自然科学一样是在人类认识自然、改造自然的过程中产生和发展起 来的。服装结构设计从1 9 世纪术产生以来已经经历了1 0 0 多年的发展历史，服装结构设 计也从简单的依靠经验逐步进入到数学推理的规范化阶段。我国现在正在使用的服装结构 7 浙江理工大学硕士学位论文 设计方法多种多样，有从国外引进的，也有根据自身情况新创的，主要分为平面剪裁和立 体剪裁两类，而又以平面剪裁为主。 平面剪裁方法，主要分为间接法和直接法：间接法采用根据标准人体形成的基础纸样 为过渡媒介体，在其基础上再根据实际人体情况及款式信息通过加放、缩减等技术改变成 衣尺寸值得到新的纸样；间接法由于步骤少、制板相对速度快，常为企业制板用。直接法 则不需要任何间接媒介，直接通过样板师的经验分析服装与人体之问的相互关系，从而得 到设计纸样所需的成衣尺寸值，最后得到纸样。经验丰富的样板师或一些部门通过长期的 积累及经验将服装与人体之间的大致关系及其服装结构图的基本规律进行公式化，得到了 成衣尺寸与人体狰体尺寸问的基本换算公式，就形成了不同的平面结构设计方法供其他样 板师参考。目前流行的平面结构设计方法( 即平面剪裁方法) 很多，几种具有代表性、被 公认的有：海峰免计算剪裁法1 1 3 】、服装母型剪裁法i “、文化式服装剪裁法1 1 5 】、刘瑞璞的女 装纸样设计原理与技巧【1 6 】、王海亮的服装制图技巧【”】等等。以女西裤的结构设计方法以及 1 6 0 4 8 a 型为例，各方法的基本原理如下： 表2 1 备方法的基本原理 海峰免计日本文女装纸样设计 部位算 服装母型 服装制图技 裁剪法 化式原理与技巧 裁剪法裁剪法 ( 刘瑞璞) 巧( 王海亮) 臀围 净臀围+ 6 腰围净腰围+ 2 裤长6 0 身高+ 4 裤脚口给定裤脚口尺寸 给定直裆0 1 ( 身高+ h ) 给定直裆尺 直裆h 4给定赢裆尺寸 尺寸 6 ( h 4 + o 5 ) 2 4 成 前横裆 0 0 4 h0 0 54 5 h 2 0 一o 3 1 衣 1 0 ( 1 t 4 + 0 5 ) 2 4 尺 后横裆 0 1 2 h0 1 lh 1 0i 1 0 o 5 1 寸 后档斜 0 0 4 5 h ( 身高+ 1 1 ) 7 5 量- - 2 1 5 5 5 ( h 4 + 0 5 ) 2 43 h 8 0 + 0 7 5 后裆起 0 0 4 5 h 2( w 4 + 2 5 ) 1 0 1 5 2 ( 1 1 4 + 0 5 ) 2 4 翘量 3 身高 3 身高1 03 身高1 0 4 身高1 5 1 0 一 3 身高1 0 一直 中档高一直裆3 1 1 3 0 + 7 3 h 1 2 + 裆2 + 4 5 直裆3 + + 0 5 0 5 4 5 浙江理工人学硕士学位论文 立体裁剪法【1 8 l 是借助标准人台进行服装结构设计的方法，它首先是从国外引入的。立 体裁剪将面料直接覆盖在入台上根据款式造型的需要，在人台上直接造型，再将其展开得 到平面样板的方法。立裁虽然具有较好的设计效果，但对使用工具要求高、技术难度大、 成本高、在普通成衣生产中应用较少，较多的应用于一些艺术性较高的礼服和时装中。 2 2 2 传统服装结构设计方法存在的弊端 由于传统服装结构设计自身特点及服装大批量定制模式的发展，传统的服装结构设计 方法r 益显示出其弊端。主要总结如下： ( 1 ) 无论是哪种平面设计方法，从表3 1 中我们不难看出都是作者根掘自身的经验和 对人体的初步探究而得到的一些简单的经验公式。这些方法从一定程度上反映了人体净体 尺寸与成衣尺寸之问关系，具有一定的合理性和可借鉴性。然而，从复杂的三维人体到平 面的成衣纸样是一个复杂的非线性映射，用简单的线性关系是很难精确表达的，于是在实 际的结构设计过程中，样板师通常更多是依赖自己的经验，根据不同个体的体型，设计不 同的成衣尺寸，或是通过自己的经验根据个体消费者的体型特征对基本样板进行微调，这 将直接导致定制生产的效率低，产品质量不稳定。 ( 2 ) 从表3 1 中的经验公式中我们看到，这些方法中成衣尺寸的获得只反映在几个净 体尺寸上( 主要是臀围) ，忽略了其他的人体部位信息，而且成衣尺寸的数量也较少，从 而不能全面地反映人体与服装之间内在的关系，所以得到的成衣自然也不能很好的切合人 体。 ( 3 ) 传统的结构设计方法由于从成衣尺寸的获得到纸样的绘制都需要样板师手工完 成，这就使得打样板的时间和效率较低。在大批量定制的模式下既要保证服装个性化的要 求又不能以延长生产周期为代价，这就要求服装结构设计既要更加注重细节和质量，又要 大大降低时间，提高效率，显然传统的手工设计方法不能够很好的满足这样的要求。况且 在大规模定制模式下，由于结构设计开始面向单个个体，使得打板的数量成倍的增加，给 样板师带来巨大的工作压力，同时也给样板的质量问题带来了隐患。 因此，寻求一种智能化，自动化的结构设计方法，让计算机从一定程度上代替样板师 进行结构设计，已迫在眉睫。 2 3 人工神经网络算法及其改进算法 自从2 0 世纪8 0 年代以来，人工神经网络技术就在全世界范围内迅速发展起来。其主 要原因是人工神经网络的结构和它的计算方法是在模拟人类大脑的结构和思维方式的基 础上建立起来的。到目前为止，人工神经网络系统已经具有一些同人脑相类似的特点，其 浙江理工人学硕+ 学位论文 主要特点有【1 9 】【2 0 】 ( 1 ) 并行分布处理 ( 2 ) 高度鲁棒性和容错能力 ( 3 ) 分布存储及学习能力 ( 4 ) 能充分逼近复杂的非线性关系 所以它在智能控制、信息处理、模式识别等领域已经起着重要的作用并有着广泛的应 用前景。 2 3 1 人工神经元模型 神经元是神经网络的基本处理单元【铷1 ，它是生物神经元的模拟和抽象，一般是一个多 输入单输出的非线性组件。如图2 i 所示是一个具有m 个输入分量的人工神经元模型。 闽值 豁忙 y 女 输出 权值 图2 1 人工神经元模型 工，工：，z 。，是神经元的输入信号；一组连接( 对应生物神经元的突触) ： 魄，：，k 分别是第七个神经元对输入信号的连接权系数；一个求和单元：表示神 经元对输入信号的加权求和操作；口为神经元的闽值，用于控制神经元的状态：妒( ) 为神 经元的非线性激励函数或响应函数，起非线性映射作用，用于限制神经元的输出振幅在一 定范围内；y 。为神经元的输出。 对于神经元露，可以用如下方程式来表达 ”著啉卅 y 。= 妒t ) 1 0 2 一f 1 ) 浙江理工人学硕士学位论文 神经元的非线性特性主要取决