引言

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

    1 計算機視覺技術(shù)概述

     1.1 計算機視覺的基本概念

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

     1.2  計算機視覺的技術(shù)發(fā)展

        計算機視覺的技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了從基礎(chǔ)圖像處理到復(fù)雜智能識別的逐步演進。在初期階段，計算機視覺的研究集中于圖像的采集與簡單處理，側(cè)重于如何通過算法對圖像進行邊緣檢測、圖像分割及特征提取。進入20世紀90年代，隨著計算能力的提升，計算機視覺研究逐步向更加復(fù)雜的模式識別與學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)型。基于機器學(xué)習(xí)的方法開始得到廣泛關(guān)注，支持向量機等監(jiān)督學(xué)習(xí)模型被用于圖像分類與物體識別，提升了計算機視覺在靜態(tài)場景中的應(yīng)用表現(xiàn)。進入21世紀后，深度學(xué)習(xí)的興起為計算機視覺帶來了深遠的變革?；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、圖像生成等任務(wù)的精度與效率。

    2 服裝質(zhì)量檢測的傳統(tǒng)方法

     2.1 傳統(tǒng)檢測方法的種類

        傳統(tǒng)的服裝質(zhì)量檢測方法主要依賴于人工操作與基于規(guī)則的自動化系統(tǒng)。人工檢測作為最早采用的質(zhì)量評估手段，通過工人對服裝樣品的逐件檢查，依據(jù)目視、觸感等感官指標(biāo)對服裝進行評定（如圖1）。但隨著生產(chǎn)自動化程度的提高，機械視覺檢測逐漸成為傳統(tǒng)檢測手段的重要補充。機械視覺系統(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行邊緣檢測、形態(tài)分析等處理，對服裝的尺寸、形狀及缺陷進行判定。同時，基于傳感器的檢測方法也廣泛應(yīng)用于服裝質(zhì)量控制領(lǐng)域，該類技術(shù)包括基于接觸式測量的尺寸檢測與基于壓力傳感的表面缺陷檢測。接觸式尺寸測量通過傳感器精確測定服裝的長度、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則通過感知衣物表面的壓力變化來檢測異常，如褶皺、裂痕等。

     2.2 傳統(tǒng)檢測方法的適用性

        傳統(tǒng)檢測方法的適用性主要體現(xiàn)在其對小規(guī)模生產(chǎn)和簡單質(zhì)量控制要求下的有效性。一方面，人工檢測的靈活性使其在定制化生產(chǎn)、獨特款式的質(zhì)量控制中具有明顯優(yōu)勢。在面對單件或少量生產(chǎn)時，操作人員能夠根據(jù)經(jīng)驗快速判斷產(chǎn)品的合格與否，此方法能夠?qū)Ξa(chǎn)品進行全面的感官評估，涵蓋了外觀、手感以及功能缺陷，適用于質(zhì)量標(biāo)準較為寬松且對檢測速度要求不高的生產(chǎn)環(huán)境。另一方面，機械視覺系統(tǒng)和傳感器檢測對于相對標(biāo)準化的生產(chǎn)模式提供了穩(wěn)定的檢測手段。機械視覺能夠自動化檢測服裝的外形、尺寸與缺陷，適用于對重復(fù)性強、質(zhì)量標(biāo)準明確的生產(chǎn)線，能夠在不依賴人工干預(yù)的情況下實現(xiàn)對產(chǎn)品一致性的評估。傳感器檢測方法能對服裝的尺寸測量、表面壓力變化等提供較為精確的測量數(shù)據(jù)，在對服裝的尺寸要求較為嚴格的情境下，會表現(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，人工檢測的準確性高度依賴于操作人員的經(jīng)驗和注意力，容易受到疲勞、情緒等因素的影響，從而導(dǎo)致檢測結(jié)果的不一致性，且由于人工檢測無法確保在整個生產(chǎn)過程中維持恒定的標(biāo)準，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對精度與效率的雙重要求。另外，機械視覺檢測系統(tǒng)雖能實現(xiàn)自動化，并提高檢測效率，但其在應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境和多變條件時仍顯不足。機械視覺依賴于預(yù)設(shè)的算法和模板，在面對光照變化、背景干擾或服裝表面紋理復(fù)雜的情境，難以保證穩(wěn)定的識別效果。而接觸式測量方法雖能夠提供較為精確的尺寸檢測結(jié)果，但其難以應(yīng)對柔性、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對服裝造成損傷，影響產(chǎn)品的質(zhì)量與完整性。

    3 計算機視覺在服裝質(zhì)量檢測中的應(yīng)用

     3.1 缺陷自動識別與分類

        缺陷自動識別與分類是通過計算機的圖像處理和模式識別技術(shù)，自動識別和分類服裝生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的各類缺陷，此項技術(shù)通過對服裝圖像進行深度分析，提取出特征信息，并基于算法模型進行缺陷的識別與定位，從而實現(xiàn)對服裝產(chǎn)品的高效、精準檢測。該技術(shù)的實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、增強對比度，并對圖像進行分割處理，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，基于機器學(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)準對其進行分類。

     3.2 尺寸測量與形態(tài)分析

        尺寸測量與形態(tài)分析主要通過對服裝圖像的采集與處理，分析服裝的長度、寬度、厚度以及各種形態(tài)特征，進而驗證其在生產(chǎn)過程中的精度和一致性。在實施過程中，尺寸測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、邊緣檢測及區(qū)域分割等技術(shù)，對服裝的各個部位進行精確定位與測量。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，評估其形態(tài)穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的手工測量相比，計算機視覺技術(shù)能夠提高尺寸測量的精度與一致性，避免人為誤差的影響，并能通過對服裝褶皺、拉伸、扭曲等形態(tài)變化的分析，實時監(jiān)控生產(chǎn)過程中會出現(xiàn)的形態(tài)失真問題，從而及時調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，保證服裝的形態(tài)質(zhì)量。

     3.3 色差檢測與圖案識別

        色差檢測與圖案識別旨在通過精準分析服裝面料的色彩一致性與圖案設(shè)計的完整性，確保產(chǎn)品的視覺效果與設(shè)計要求相符。該技術(shù)主要通過計算機視覺系統(tǒng)對服裝的顏色、紋理以及圖案進行深入處理與分析，自動識別和檢測潛在的色差問題與圖案偏差。色差檢測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微變化，并根據(jù)色差公式計算色差值，對比標(biāo)準顏色范圍，自動識別服裝上的色彩偏差或不均勻分布。圖案識別則涉及對服裝表面圖案的準確檢測與匹配。通過對服裝圖像的邊緣提取與特征分析，系統(tǒng)能夠識別出圖案的形狀、排列、重復(fù)模式等，并與設(shè)計圖案進行比對，檢查是否存在圖案錯位、圖案重復(fù)誤差或印刷缺陷。

     3.4 檢測精度與實時性優(yōu)化

        服裝質(zhì)量檢測中，檢測精度確保了每件產(chǎn)品的質(zhì)量符合設(shè)計標(biāo)準與客戶需求，而實時性則決定了生產(chǎn)線的流暢性與效率。檢測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，現(xiàn)代計算機視覺系統(tǒng)通過引入深度學(xué)習(xí)模型，能夠在復(fù)雜環(huán)境中準確識別服裝的各類缺陷、尺寸偏差、色差等問題。通過訓(xùn)練模型不斷提高其對服裝圖像特征的敏感性，系統(tǒng)能夠識別出微小且隱蔽的質(zhì)量問題，減少假陽性和假陰性的發(fā)生。實時性優(yōu)化主要通過算法優(yōu)化與模型壓縮技術(shù)，減少計算復(fù)雜度，縮短數(shù)據(jù)處理時間；并采用邊緣計算與分布式計算架構(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)器的負擔(dān)，實現(xiàn)分布式處理與實時反饋。這些技術(shù)能夠有效提升系統(tǒng)的實時響應(yīng)能力，保證生產(chǎn)過程中檢測任務(wù)的及時完成。

    4 結(jié)論

        本文明確了計算機視覺在服裝質(zhì)量檢測中的重要性與廣泛應(yīng)用，討論了傳統(tǒng)檢測方法的局限性以及現(xiàn)代計算機視覺技術(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。通過對缺陷自動識別、尺寸測量、色差檢測及圖案識別等應(yīng)用場景的分析，揭示了計算機視覺在提高檢測精度、優(yōu)化生產(chǎn)流程和確保產(chǎn)品一致性方面的優(yōu)勢。因此，應(yīng)加大對計算機視覺技術(shù)的研究與應(yīng)用力度，推動深度學(xué)習(xí)和圖像處理算法的創(chuàng)新，以提升檢測系統(tǒng)的準確性與智能化水平。

文章來源：  《染整技術(shù)》   http://m.xwlcp.cn/w/kj/31870.html