孙思晴　刘成霞　郑晓萍

摘要：针对目前缺乏实际着装起皱的客观评价方法，文章选取35块机织试样，根据中间体型绘制合体裤装样板并缝制，模拟日常活动中裤子腘窝处的起皱过程，获取折皱图像并进行主观评价，制作图像标签。利用SURF提取圖像特征并对不同等级的图像两两组合进行K-means聚类，校正图像标签。设计一种基于多尺度卷积的着装平整度客观评价模型，利用多尺度卷积操作对输入的折皱图像进行不同范围的特征提取并进行特征融合，输出着装平整度的等级预测结果。研究结果表明：该模型的预测准确率达92.69%，优于CNN、BP方法的分类效果。

关键词：着装平整度;主观评价;客观评价;深度学习;多尺度卷积

中图分类号：TS941.2

文献标志码：A

文章编号：10017003（2021）04004305

Abstract：Inviewofthelackofobjectiveevaluationmethodforactualwearingwrinkle，35wovensampleswereselectedandfittedpantsamplesweredrawnandsewn，accordingtoaveragephysique.Thewrinklingprocessofpoplitealspaceofpantsindailyactivitieswassimulated，wrinklingimageswereobtained，subjectiveevaluationwasconductedandimagetagsweremade.SURFwasemployedtoextractimagefeatures，imagesofdifferentgradeswerecombinedpairwiseforK-meansclusteringandimagelabelswerecorrected.Anobjectiveevaluationmodelontheflatnessofpoplitealspacebasedonmulti-scaleconvolutionwasdesigned，whichextractedfeaturesfromdifferentrangesofwrinkleimagesthatwereinputusingmulti-scaleconvolution，featureswerefused，andthenpredictionresultsoftheflatnessofwearingwereoutput.Theresearchresultsindicatedthatthepredictionaccuracyofthemodelwas92.69%，whichwasbetterthantheclassificationeffectofCNNandBPmethods.

Keywords：wearingwrinkle;subjectiveevaluation;objectiveevaluation;deeplearning;multi-scaleconvolution

作者简介：孙思晴（1995），女，硕士研究生，研究方向为纺织服装检测技术。通信作者：刘成霞，教授，glorior_liu@163.com。

服装外观性能如缝纫平整度、洗后平整度、服装褶裥等的客观评级一直是纺织品检测领域的研究热点。目前，主要采用标样对照法对织物平整度进行等级评价，但该方法对环境要求高，且实时性差、易受心理因素影响，有诸多不确定性。因此，众多国内外学者致力于研究客观有效的织物平整度评估方法。

随着计算机技术的发展，针对织物平整度等级的客观评价方法研究主要集中在图像处理技术、三维扫描、三维建模等。基于二维图像的评价主要利用图像灰度信息，如描述性统计[1]、傅里叶变换[2]、小波变换[3]、灰度共生矩阵[4]、分形维数[5]等来描述织物的平整程度。……