引言

        服裝行業(yè)中消費(fèi)者對(duì)服裝質(zhì)量的要求日益提高，其在外觀、尺寸和設(shè)計(jì)方面有了更高的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)產(chǎn)品的一致性和安全性也提出了更為嚴(yán)格的檢測(cè)需求。傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)方法主要依賴人工操作，隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，人工檢測(cè)的局限性逐漸顯現(xiàn)。而計(jì)算機(jī)視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行信息提取、分析和處理，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)服裝質(zhì)量的快速、精確檢測(cè)，避免了人工檢測(cè)的不足。因此，本文就計(jì)算機(jī)視覺在服裝質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用展開探討，以期為服裝生產(chǎn)中的智能化質(zhì)量檢測(cè)提供理論依據(jù)和技術(shù)支持，推動(dòng)服裝行業(yè)的質(zhì)量控制創(chuàng)新和發(fā)展。

    1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)概述

     1.1 計(jì)算機(jī)視覺的基本概念

        計(jì)算機(jī)視覺是通過模擬和擴(kuò)展人類視覺能力，使計(jì)算機(jī)能夠從圖像或視頻中獲取、分析、理解信息的技術(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的自動(dòng)化理解。具體而言，計(jì)算機(jī)視覺是多學(xué)科交叉的技術(shù)體系，涵蓋了圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。圖像處理技術(shù)主要負(fù)責(zé)對(duì)原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、分割等預(yù)處理，以提高信息的可用性和可識(shí)別性。模式識(shí)別則致力于通過分析圖像特征，識(shí)別出其中的對(duì)象或場(chǎng)景。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，其能夠通過自動(dòng)特征學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，從大量圖像中提取出潛在的關(guān)聯(lián)和模式，實(shí)現(xiàn)高效的自動(dòng)化決策。另外，計(jì)算機(jī)視覺的輸出可以賦予各類系統(tǒng)和設(shè)備做出智能決策，這能實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境和復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，為智能制造、智能控制等領(lǐng)域的深度應(yīng)用提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

     1.2  計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)發(fā)展

        計(jì)算機(jī)視覺的技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了從基礎(chǔ)圖像處理到復(fù)雜智能識(shí)別的逐步演進(jìn)。在初期階段，計(jì)算機(jī)視覺的研究集中于圖像的采集與簡(jiǎn)單處理，側(cè)重于如何通過算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)、圖像分割及特征提取。進(jìn)入20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算能力的提升，計(jì)算機(jī)視覺研究逐步向更加復(fù)雜的模式識(shí)別與學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)型?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的方法開始得到廣泛關(guān)注，支持向量機(jī)等監(jiān)督學(xué)習(xí)模型被用于圖像分類與物體識(shí)別，提升了計(jì)算機(jī)視覺在靜態(tài)場(chǎng)景中的應(yīng)用表現(xiàn)。進(jìn)入21世紀(jì)后，深度學(xué)習(xí)的興起為計(jì)算機(jī)視覺帶來(lái)了深遠(yuǎn)的變革?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)算法，憑借其強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)與特征提取能力，徹底改變了傳統(tǒng)的視覺處理模式。通過端到端的訓(xùn)練方式，深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到高層次的圖像特征，提升了圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等任務(wù)的精度與效率。

    2 服裝質(zhì)量檢測(cè)的傳統(tǒng)方法

     2.1 傳統(tǒng)檢測(cè)方法的種類

        傳統(tǒng)的服裝質(zhì)量檢測(cè)方法主要依賴于人工操作與基于規(guī)則的自動(dòng)化系統(tǒng)。人工檢測(cè)作為最早采用的質(zhì)量評(píng)估手段，通過工人對(duì)服裝樣品的逐件檢查，依據(jù)目視、觸感等感官指標(biāo)對(duì)服裝進(jìn)行評(píng)定（如圖1）。但隨著生產(chǎn)自動(dòng)化程度的提高，機(jī)械視覺檢測(cè)逐漸成為傳統(tǒng)檢測(cè)手段的重要補(bǔ)充。機(jī)械視覺系統(tǒng)通常結(jié)合傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)，通過采集服裝圖像并進(jìn)行邊緣檢測(cè)、形態(tài)分析等處理，對(duì)服裝的尺寸、形狀及缺陷進(jìn)行判定。同時(shí)，基于傳感器的檢測(cè)方法也廣泛應(yīng)用于服裝質(zhì)量控制領(lǐng)域，該類技術(shù)包括基于接觸式測(cè)量的尺寸檢測(cè)與基于壓力傳感的表面缺陷檢測(cè)。接觸式尺寸測(cè)量通過傳感器精確測(cè)定服裝的長(zhǎng)度、寬度及其他重要尺寸，確保產(chǎn)品的合規(guī)性；而基于壓力的缺陷檢測(cè)則通過感知衣物表面的壓力變化來(lái)檢測(cè)異常，如褶皺、裂痕等。

     2.2 傳統(tǒng)檢測(cè)方法的適用性

        傳統(tǒng)檢測(cè)方法的適用性主要體現(xiàn)在其對(duì)小規(guī)模生產(chǎn)和簡(jiǎn)單質(zhì)量控制要求下的有效性。一方面，人工檢測(cè)的靈活性使其在定制化生產(chǎn)、獨(dú)特款式的質(zhì)量控制中具有明顯優(yōu)勢(shì)。在面對(duì)單件或少量生產(chǎn)時(shí)，操作人員能夠根據(jù)經(jīng)驗(yàn)快速判斷產(chǎn)品的合格與否，此方法能夠?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行全面的感官評(píng)估，涵蓋了外觀、手感以及功能缺陷，適用于質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)較為寬松且對(duì)檢測(cè)速度要求不高的生產(chǎn)環(huán)境。另一方面，機(jī)械視覺系統(tǒng)和傳感器檢測(cè)對(duì)于相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)模式提供了穩(wěn)定的檢測(cè)手段。機(jī)械視覺能夠自動(dòng)化檢測(cè)服裝的外形、尺寸與缺陷，適用于對(duì)重復(fù)性強(qiáng)、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)明確的生產(chǎn)線，能夠在不依賴人工干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品一致性的評(píng)估。傳感器檢測(cè)方法能對(duì)服裝的尺寸測(cè)量、表面壓力變化等提供較為精確的測(cè)量數(shù)據(jù)，在對(duì)服裝的尺寸要求較為嚴(yán)格的情境下，會(huì)表現(xiàn)出較好的適用性。

     2.3 傳統(tǒng)方法的局限性

        傳統(tǒng)檢測(cè)方法在服裝質(zhì)量控制中的局限性體現(xiàn)在高精度、大規(guī)模生產(chǎn)和復(fù)雜產(chǎn)品特性處理中的短板。具體而言，人工檢測(cè)的準(zhǔn)確性高度依賴于操作人員的經(jīng)驗(yàn)和注意力，容易受到疲勞、情緒等因素的影響，從而導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的不一致性，且由于人工檢測(cè)無(wú)法確保在整個(gè)生產(chǎn)過程中維持恒定的標(biāo)準(zhǔn)，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)精度與效率的雙重要求。另外，機(jī)械視覺檢測(cè)系統(tǒng)雖能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，并提高檢測(cè)效率，但其在應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境和多變條件時(shí)仍顯不足。機(jī)械視覺依賴于預(yù)設(shè)的算法和模板，在面對(duì)光照變化、背景干擾或服裝表面紋理復(fù)雜的情境，難以保證穩(wěn)定的識(shí)別效果。而接觸式測(cè)量方法雖能夠提供較為精確的尺寸檢測(cè)結(jié)果，但其難以應(yīng)對(duì)柔性、彈性服裝材料的變形與摩擦問題，且傳感器本身的物理接觸會(huì)對(duì)服裝造成損傷，影響產(chǎn)品的質(zhì)量與完整性。

    3 計(jì)算機(jī)視覺在服裝質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用

     3.1 缺陷自動(dòng)識(shí)別與分類

        缺陷自動(dòng)識(shí)別與分類是通過計(jì)算機(jī)的圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別和分類服裝生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類缺陷，此項(xiàng)技術(shù)通過對(duì)服裝圖像進(jìn)行深度分析，提取出特征信息，并基于算法模型進(jìn)行缺陷的識(shí)別與定位，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)服裝產(chǎn)品的高效、精準(zhǔn)檢測(cè)。該技術(shù)的實(shí)施依賴于多層次的圖像處理流程，通過圖像預(yù)處理去除噪聲、增強(qiáng)對(duì)比度，并對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，以便于從復(fù)雜背景中提取目標(biāo)區(qū)域。基于此，應(yīng)用特征提取算法可以從圖像中提取關(guān)鍵的視覺特征，這些特征信息為后續(xù)的缺陷分類和判斷提供了數(shù)據(jù)支撐。同時(shí)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的分類模型，則能夠在這些特征信息的基礎(chǔ)上，識(shí)別出不同類型的缺陷，如色差、裂痕、污漬、破損等，并根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其進(jìn)行分類。

     3.2 尺寸測(cè)量與形態(tài)分析

        尺寸測(cè)量與形態(tài)分析主要通過對(duì)服裝圖像的采集與處理，分析服裝的長(zhǎng)度、寬度、厚度以及各種形態(tài)特征，進(jìn)而驗(yàn)證其在生產(chǎn)過程中的精度和一致性。在實(shí)施過程中，尺寸測(cè)量依賴于高分辨率圖像和精密的圖像處理技術(shù)。通過多角度或多視角的圖像獲取，生成服裝的三維模型或輪廓圖，并采用圖像配準(zhǔn)、邊緣檢測(cè)及區(qū)域分割等技術(shù)，對(duì)服裝的各個(gè)部位進(jìn)行精確定位與測(cè)量。形態(tài)分析技術(shù)則通過模型擬合與曲線匹配，判斷其形狀是否存在偏差，評(píng)估其形態(tài)穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的手工測(cè)量相比，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高尺寸測(cè)量的精度與一致性，避免人為誤差的影響，并能通過對(duì)服裝褶皺、拉伸、扭曲等形態(tài)變化的分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過程中會(huì)出現(xiàn)的形態(tài)失真問題，從而及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，保證服裝的形態(tài)質(zhì)量。

     3.3 色差檢測(cè)與圖案識(shí)別

        色差檢測(cè)與圖案識(shí)別旨在通過精準(zhǔn)分析服裝面料的色彩一致性與圖案設(shè)計(jì)的完整性，確保產(chǎn)品的視覺效果與設(shè)計(jì)要求相符。該技術(shù)主要通過計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)對(duì)服裝的顏色、紋理以及圖案進(jìn)行深入處理與分析，自動(dòng)識(shí)別和檢測(cè)潛在的色差問題與圖案偏差。色差檢測(cè)通過高精度圖像采集與色彩空間轉(zhuǎn)換，將服裝表面的顏色信息轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)，常見的色彩模型如RGB、HSV、Lab等，被廣泛應(yīng)用于顏色差異的度量和分析。利用這些模型，系統(tǒng)能夠精確捕捉到色彩的細(xì)微變化，并根據(jù)色差公式計(jì)算色差值，對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)顏色范圍，自動(dòng)識(shí)別服裝上的色彩偏差或不均勻分布。圖案識(shí)別則涉及對(duì)服裝表面圖案的準(zhǔn)確檢測(cè)與匹配。通過對(duì)服裝圖像的邊緣提取與特征分析，系統(tǒng)能夠識(shí)別出圖案的形狀、排列、重復(fù)模式等，并與設(shè)計(jì)圖案進(jìn)行比對(duì)，檢查是否存在圖案錯(cuò)位、圖案重復(fù)誤差或印刷缺陷。

     3.4 檢測(cè)精度與實(shí)時(shí)性優(yōu)化

        服裝質(zhì)量檢測(cè)中，檢測(cè)精度確保了每件產(chǎn)品的質(zhì)量符合設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)與客戶需求，而實(shí)時(shí)性則決定了生產(chǎn)線的流暢性與效率。檢測(cè)精度的提升依賴于算法模型的不斷優(yōu)化與圖像處理技術(shù)的精進(jìn)，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)通過引入深度學(xué)習(xí)模型，能夠在復(fù)雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別服裝的各類缺陷、尺寸偏差、色差等問題。通過訓(xùn)練模型不斷提高其對(duì)服裝圖像特征的敏感性，系統(tǒng)能夠識(shí)別出微小且隱蔽的質(zhì)量問題，減少假陽(yáng)性和假陰性的發(fā)生。實(shí)時(shí)性優(yōu)化主要通過算法優(yōu)化與模型壓縮技術(shù)，減少計(jì)算復(fù)雜度，縮短數(shù)據(jù)處理時(shí)間；并采用邊緣計(jì)算與分布式計(jì)算架構(gòu)，將部分處理任務(wù)下放至設(shè)備端，從而減輕中心服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)分布式處理與實(shí)時(shí)反饋。這些技術(shù)能夠有效提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，保證生產(chǎn)過程中檢測(cè)任務(wù)的及時(shí)完成。

    4 結(jié)論

        本文明確了計(jì)算機(jī)視覺在服裝質(zhì)量檢測(cè)中的重要性與廣泛應(yīng)用，討論了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的局限性以及現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠有效克服這些問題，提升了服裝質(zhì)量控制的精度與效率。通過對(duì)缺陷自動(dòng)識(shí)別、尺寸測(cè)量、色差檢測(cè)及圖案識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景的分析，揭示了計(jì)算機(jī)視覺在提高檢測(cè)精度、優(yōu)化生產(chǎn)流程和確保產(chǎn)品一致性方面的優(yōu)勢(shì)。因此，應(yīng)加大對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究與應(yīng)用力度，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)和圖像處理算法的創(chuàng)新，以提升檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與智能化水平。

文章來(lái)源：  《染整技術(shù)》   http://k2057.cn/w/kj/31870.html