引言

        服裝行業(yè)中消費者對服裝質量的要求日益提高，其在外觀、尺寸和設計方面有了更高的標準，對產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)的質量檢測方法主要依賴人工操作，隨著生產規(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，能夠實現(xiàn)對服裝質量的快速、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量檢測中的應用展開探討，以期為服裝生產中的智能化質量檢測提供理論依據(jù)和技術支持，推動服裝行業(yè)的質量控制創(chuàng)新和發(fā)展。

    1 計算機視覺技術概述

     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,從而實現(xiàn)對復雜環(huán)境的自動化理解。具體而言，計算機視覺是多學科交叉的技術體系，涵蓋了圖像處理、模式識別、機器學習等領域。圖像處理技術主要負責對原始圖像數(shù)據(jù)進行去噪、增強、分割等預處理，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。機器學習涉及到深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，其能夠通過自動特征學習和數(shù)據(jù)驅動的方式，從大量圖像中提取出潛在的關聯(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)和設備做出智能決策，這能實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境和復雜場景的實時監(jiān)測與分析，為智能制造、智能控制等領域的深度應用提供了強大的技術支持。

     1.2  計算機視覺的技術發(fā)展

        計算機視覺的技術發(fā)展經(jīng)歷了從基礎圖像處理到復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雜的模式識別與學習算法轉型?；跈C器學習的方法開始得到廣泛關注，支持向量機等監(jiān)督學習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)場景中的應用表現(xiàn)。進入21世紀后，深度學習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)絡架構的深度學習算法，憑借其強大的自學習與特征提取能力，徹底改變了傳統(tǒng)的視覺處理模式。通過端到端的訓練方式，深度學習能夠自動從海量數(shù)據(jù)中學習到高層次的圖像特征，提升了圖像分類、目標檢測、圖像生成等任務的精度與效率。

    2 服裝質量檢測的傳統(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、觸感等感官指標對服裝進行評定（如圖1）。但隨著生產自動化程度的提高，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)通常結合傳統(tǒng)的圖像處理技術，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用于服裝質量控制領域，該類技術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)模生產和簡單質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、獨特款式的質量控制中具有明顯優(yōu)勢。在面對單件或少量生產時，操作人員能夠根據(jù)經(jīng)驗快速判斷產品的合格與否，此方法能夠對產品進行全面的感官評估，涵蓋了外觀、手感以及功能缺陷，適用于質量標準較為寬松且對檢測速度要求不高的生產環(huán)境。另一方面，機械視覺系統(tǒng)和傳感器檢測對于相對標準化的生產模式提供了穩(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，適用于對重復性強、質量標準明確的生產線，能夠在不依賴人工干預的情況下實現(xiàn)對產品一致性的評估。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)檢測方法在服裝質量控制中的局限性體現(xiàn)在高精度、大規(guī)模生產和復雜產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，從而導致檢測結果的不一致性，且由于人工檢測無法確保在整個生產過程中維持恒定的標準，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，但其在應對復雜環(huán)境和多變條件時仍顯不足。機械視覺依賴于預設的算法和模板，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果，但其難以應對柔性、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，影響產品的質量與完整性。

    3 計算機視覺在服裝質量檢測中的應用

     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，自動識別和分類服裝生產過程中產生的各類缺陷，此項技術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)對服裝產品的高效、精準檢測。該技術的實施依賴于多層次的圖像處理流程，通過圖像預處理去除噪聲、增強對比度，并對圖像進行分割處理，以便于從復雜背景中提取目標區(qū)域。基于此，應用特征提取算法可以從圖像中提取關鍵的視覺特征，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，基于機器學習或深度學習的分類模型，則能夠在這些特征信息的基礎上，識別出不同類型的缺陷，如色差、裂痕、污漬、破損等，并根據(jù)預設的標準對其進行分類。

     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。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，對服裝的各個部位進行精確定位與測量。形態(tài)分析技術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)控生產過程中會出現(xiàn)的形態(tài)失真問題，從而及時調整生產參數(shù)，保證服裝的形態(tài)質量。

     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計的完整性，確保產品的視覺效果與設計要求相符。該技術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換，將服裝表面的顏色信息轉化為可量化的數(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、重復模式等，并與設計圖案進行比對，檢查是否存在圖案錯位、圖案重復誤差或印刷缺陷。

     3.4 檢測精度與實時性優(yōu)化

        服裝質量檢測中，檢測精度確保了每件產品的質量符合設計標準與客戶需求，而實時性則決定了生產線的流暢性與效率。檢測精度的提升依賴于算法模型的不斷優(yōu)化與圖像處理技術的精進，現(xiàn)代計算機視覺系統(tǒng)通過引入深度學習模型，能夠在復雜環(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，減少計算復雜度，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，將部分處理任務下放至設備端，從而減輕中心服務器的負擔，實現(xiàn)分布式處理與實時反饋。這些技術能夠有效提升系統(tǒng)的實時響應能力，保證生產過程中檢測任務的及時完成。

    4 結論

        本文明確了計算機視覺在服裝質量檢測中的重要性與廣泛應用，討論了傳統(tǒng)檢測方法的局限性以及現(xiàn)代計算機視覺技術能夠有效克服這些問題，提升了服裝質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)化生產流程和確保產品一致性方面的優(yōu)勢。因此，應加大對計算機視覺技術的研究與應用力度，推動深度學習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》   http://www.12-baidu.cn/w/kj/31870.html