基于图像处理的缝纫平整度等级评定的研究现状及趋势.doc

基于图像处理的缝纫平整度等级评定的
研究现状及趋势
周 详 胡守忠 蒋真真
（上海工程技术大学，上海 201620）

摘要：本文对国内外缝纫平整度等级评定较为集中的研究方法：图像处理法、标样对照法、激光扫描法、建立预测系统做了详细的描述，并结合这些研究方法的优缺点，探讨了新的方法，为服装企业和相关检验部门提供更快捷更准确的服装缝纫平整度等级客观评价方法。

关键字：缝纫；平整度等级；标样对照法；图像处理法；激光扫描法；预测系统
中图分类号：TS941 文献标识码：A

Research Status and Tendency of Garment Sewing Flatness Rating

JIANG Zhen-zhen, LI Yan-mei
(Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China)

Abstract: In this paper, current relatively concentrated study methods on the evaluation of sewing flatness rating are described in detail, including prototype contrast method, image processing method, laser scanning method and establishing prediction system. Combining the advantages and disadvantages of these research methods, the new method is discussed finally, providing with more quickly and more accurate objectively evaluation method for apparel enterprises and related inspection department in evaluating sewing flatness rating.
Key words:sewing; flatness rating; prototype contrast; image processing; laser scanning; prediction system

随着世界范围内的质量标准体系和规范测试方法的逐步推广和应用，服装洗后的外观平整度也作为商品出口的一个重要检验指标，而服装缝纫平整度是影响服装外观质量的重要因素。因此，在成衣加工过程中，预测布料缝纫时的加工特性及检验缝纫后的质量成为关键，也越来越引起服装企业的重视。
1 研究现状
缝纫平整度等级是评价服装缝纫外观质量的重要指标。目前，服装缝纫平整度等级的评估方式主要是标样对照法，即是对缝纫外观质量定性化的总体视觉印象。随着科学技术的发展，一些研究人员通过使用图像处理技术，在服装缝纫平整度等级评定中取得了一定的成果，也有一些人用激光扫描技术获得服装面料缝纫的表面信息，再对所获取的数据进行处理，较准确的得到了服装缝纫平整度等级。下面对上述各方法的优缺点进行分析。
1.1 标样对照法
标样对照法是国际上评定缝纫平整度等级最通用的方法。也是目前在大多数商业行为中作为服装缝纫平整性能的主要评价标准。
1.1.1美国AATCC 88B标准
AATCC 88B-2006标准[1]分别针对单线缝缝纫和双线缝缝纫提供了线缝平整度等级的标准样照，如图1中a,b所示。标样将缝纫平整度等级分为5级，分别是SS-1、SS-2、SS-3、SS-4和SS-5。其中，SS-1级平整度最差，SS-5级平整度最好。

a.单线缝缝纫
b.双线缝缝纫

A. For single needle seams
B. For double needle seams

图1 AATCC 88B-2006缝纫平整度评级标准样照
Fig.1 AATCC 88B 2006 sewing flatness rating standard sample photos
依照AATCC 88B-2006标准，服装缝纫平整度等级评定需在一定环境下进行，如图2所示。所有的评价过程均要在暗室中进行，唯一的光源是固定在观测板上方的两盏荧光灯。将经过规定的方法缝制和处理的试样与标准样照并排放置在灰色观测板上，由专业人员通过目测比较给出试样的平整度等级。

图2 AATCC 88B缝纫平整度测评环境要求
Fig.2 AATCC 88B sewing flatness evaluation environmental requirements
许多研究人员采用AATCC 88B标准对服装缝纫平整度进行评价。如，M.Y.Kwong等人曾采用AATCC 88B标准对肩缝起皱进行目视评价[1]。
1.1.2 标样对照法的特点
标样对照法属于主观评定法。虽然这种方法直接、简单，投入少、易操作，但在评价过程中易受环境、评价者个人状态等因素影响，且耗时较长，结果稳定性差，因此，评价结果具有不确定性，权威性也受到质疑。此外，由于样本卡价格昂贵，评定条件苛刻，实际生产中难以普及。
1.2 图像处理法
计算机图像处理技术在服装外观平整度等级评定中的应用是近年来的一个研究热点。
1.2.1国内外研究现状
上世纪90年代中期，G.Stylios等人用图像处理方法来定量评价面料缝纫起皱性能[2]。首先用CCD(Change Couple Device，电荷耦合器件)摄影的方法获得了服装表面接缝处的外观图像，图像像素经数字处理，得到了服装接缝处的空间坐标点，最后用人工智能的办法预测了服装接缝处的平整度等级。
1999年，马里兰大学的 Youngjoo Na 等人，提出了用折皱强度、轮廓、功率谱密度、尖锐度、随机分布程度和总体外观等指标来评定面料的平整度等级[3]。在Youngjoo Na 的评价指标中，使用了平均偏移量和高度变异系数等特征参数，该方法比较适用于评价织物接缝处的平整度等级。
T.Aibara[4]运用模式识别方法利用小波变换技术处理缝纫灰度图象，对缝纫性能进行预测。
香港理工大学的范金土、刘富、吕东风等人从1990年起就采用图像处理方法对服装表面接缝处折裥图像展开研究[5-9]。
2009年，东华大学的李艳梅博士将图像处理和小波分析引入服装面料缝纫外观质量客观评判中[10]。分析了缝纫平整度图像的表面灰度分布特征和小波分析用于缝纫平整度等级评判的可行性，并分别建立了概率神经网络模型和多元回归模型用于评判样本的缝纫平整度。且用实际面料的缝纫样本对模型进行了检验，发现两种模型均具有较好的预测精度，具有一定的应用价值。
1.2.2 图像处理技术的特点
以三维实体的平面图像为研究基础。图像处理过程易受面料色彩、花型、组织结构等影响，以至于可能出现不同程度的图像失真与有用数据的丢失；因此，采用图像处理技术对服装面料缝纫平整度等级进行客观评定，其准确性受到一定影响。
1.3 激光测量技术
近年来，激光扫描技术在三维非接触式测量中得到了广泛应用。其基本原理是：激光发生器将发出的激光投射到被测实体，CCD 摄像机将采集到的被测实体表面漫反射的图像送入计算机，反求设备图像处理软件对输入的图像进行处理，然后利用三角测量原理计算出Z坐标值。
1.3.1国内外研究现状
2000年，Kang.T.J等人用分形几何法对面料褶皱和线缝起皱进行了客观评定[11]，与AATCC 88B主观评价法对照，结果表明此法对于评价织物褶皱和线缝起皱更为实际、准确且重现性好。
2000年，范金土、刘富等通过对激光采集到的点阵三角网格化和样条函数处理，滤掉由纱线表面产生的高频，再经二维带通滤波器，滤掉由身体细条而产生的低频，获得了服装接缝处的折皱信号[5]。通过评价均方差指标，以及对主观评价的线性回归分析，证明了该方法的可行性。 但是，此方法只能鉴别折皱很明显的浅色织物。
1.3.2 激光扫描技术的特点
激光扫描法基于光学三角测量原理。测量速度快，精度高(±5μm)。不受面料颜色和花纹的影响；但是，激光测量时需扫描、采集并处理多幅图像，耗时，且难以实现实时测量；而且，测量时易受面料表面漫反射的影响，对于激光光源照射不到的位置还出现扫描盲点。
1.4 建立预测系统
随着数字化服装时代到来，及对服装生产快速反应能力的需求，有必要建立一套客观评价服装缝纫质量的预测系统，以提高企业的生产效率，降低生产成本。
1.4.1 国内外研究现状
A.M.Manich等人[12]采用多元线性回归法建立了纯毛及其混纺毛织物的缝纫指数预测模型，模型的影响因素主要有缝针形状、缝针直径、织物重量、织物厚度、织物弯曲刚度、织物伸长率、织物透气性及织物松弛收缩等指标，经检验，模型的相关系数为0.60。
G.Stylios和F.Jan研究开发了可对面料的缝纫起皱和针织物缝纫损伤进行预测的专家系统[13]。
2002年，东华大学的刘侃博士提出用模糊聚类方法评价服装加工性能[14]，探索了服装缝纫加工质量的客观综合评价方法，取得了比较系统的研究成果。该研究建立了基于织物力学性能的缝纫平整度等级评定预测系统[15]，为服装织物的选择提供依据。刘侃进行了面料各项FAST力学性能与缝纫平整度关系研究，引入各种统计理论、回归分析及人工神经网络等模式识别方法，建立了基于面料各项力学性能值的面料缝纫平整度等级客观评价模型。
2008年，苏州大学的范蕤研究运用核模糊聚类优化径向基神经网络在缝纫平整度预测方面的应用[16]。使用FAST仪进行面料力学性能测试，利用多元统计、模糊核聚类对径向基(RBF)神经网络进行训练和学习，最后通过比对网络输出值和专家评定的平整度等级值，得到预测性能评价模型。
2008年，江南大学的潘永惠在对面料的FAST力学性能数据进行相关分析和核主成分分析的基础上，提出基于监督模糊聚类的径向基神经网络来客观评价服装缝纫性能，取得了较好的预测效果[17]。
1.4.2 建立预测系统的特点
评价预测系统的建立，使得在成衣加工前就能预测其缝纫加工性能，做到适当的调整，以便降低生产成本，提高生产效率，又改善了成衣质量，同时满足了服装生产快速反应的要求。
2 研究趋势
双目 CCD光栅扫描技术是目前最具应用价值的三维曲面信号采集技术[18 ]，具备获取测量数据速度快、自动化程度高等优点，将该测量技术引入到服装的三维非接触式测量中，结合合理的二维图像重构技术，实现服装平整度等级的客观评价。
图3为双目CCD光栅成像原理图。基于相位测量原理的光栅扫描过程是先由中央投影单元发射不同栅距的光栅图样，光栅图样连续投射到被测物体表面，由于受到被测物表面高度的调制，光栅影线将发生变形，其变化分别由2个CCD摄像机同步记录并传送到计算机。计算机采用相位测量原理解调变形了的光栅影线的相位和振幅，再将待测物体与CCD摄像机之间的坐标关系作适当转换，得到被测表面的高度信息[19]。采用双目CCD光栅投影技术测量物体表面的几何信息，可以在没有辅助设备的情况下使用2幅图像相互补偿的方法有效解决反光和阴影的问题，最大程度上保持被测物体数据的真实性和完整性。

图3 双目CCD光栅成像原理图
Fig.3 Measurement principle of double CCD grating system
彩色双目CCD光栅投影技术，利用滤光镜摄取激光光平面上物体的三维信息，能实现有色、有纹理或图案物体的高精度、高效率的信息采集。因此，根据彩色双目CCD光栅扫描的特点，将该技术应用到服装表面的三维非接触式测量中，就可以实现有色彩、花型以及具有组织结构等特点的服装表面几何信息的高精度、高效率采集。
针对扫描获得的大量高精度数据点云，提取反映折皱信息的高度值，建立高度值和二维灰度值之间的关系进行二维图像重构。由于采用的是折皱的高度信息值，所以既避免了传统二维图像在处理过程中造成的有用数据丢失，又不受颜色和图案的影响，为客观评价服装面料缝纫平整度等级提供了良好的依据。
3 结语
缝纫平整度等级是评价服装外观质量的一项重要指标。现行的评价方式主要是标样对照法，或利用图像处理技术和激光扫描技术获取服装外观的有用信息，再借助其他方法进行客观评价。标样对照法是主观评价法，具有不确定性；图像处理技术是对二维图像进行分析，在一定程度上能反映原有的有用信息，但存在数据的丢失和图像的失真；激光扫描技术能得到浅色织物的三维信息，但不能捕获深色或花型织物的几何信息。如果能将彩色双目 CCD 光栅扫描技术应用到服装接缝处的几何信息采集中，弥补了已有测量方法的缺点，最大程度上完整捕获接缝处的三维信息，根据三维和二维信息之间的密切关系，提取反映折皱特征的高度值，必将建立一个更合理、更科学的方法来客观评定服装面料缝纫的平整度等级。
参考文献：
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