李艳梅，仇晓坤，蒋真真

(1.上海工程技术大学 服装学院，上海 201620；2.复旦大学 上海视觉艺术学院，上海 201620)

缝纫平整度客观评判模型的研究

李艳梅1，仇晓坤2，蒋真真1

(1.上海工程技术大学 服装学院，上海 201620；2.复旦大学 上海视觉艺术学院，上海 201620)

借助于图像处理技术，提取缝纫平整度照片的图像灰度标准差、图像熵、小波变换系数标准差、小波信息熵等特征参数，建立了缝纫平整度的客观评判的概率神经网络模型。经过训练和检验，得出该模型的预测值与期望值之间的相关系数在0.99以上，说明网络模型有效，且精度高，可以用于预测未知缝纫样本的缝纫平整度等级。

缝纫平整度；客观评判；图像处理；小波分析；概率神经网络

缝纫平整度直接影响到服装的外观、档次和价格，目前商业上普遍采用的缝纫平整度的评价方法是按照AATCC 88B标准进行主观评价。该方法的特点是直接、简单，投入少、易掌握，但评价过程中需要多名专业人员的参与，易受评委个人因素的影响，结果稳定性差，导致其准确性和权威性受到质疑。此外，主观评定的环境要求十分苛刻，实际生产中难于普及。因此，近年来在缝纫质量的综合评价和客观评价方面的研究逐渐增多。早在1989年，日本的乾滋涉谷等就通过超声波计测装置来测量织物的缝纫皱缩，这种装置能准确测出轻微的缝纫皱缩，但这种方法容易受到织物密度大小及毛羽等织物表面性能的影响[1]；90年代末期，Park.C.K[2]提出了应用三维影像分析技术和人工智能技术，采用5个形状参数来评估线缝起皱的定量方法；……