纺织服装业智能化与智慧化发展探究

中国纺织服装业进入"新时代",正加速成为创新驱动的科技产业。文章从纺织服装业的国内外发展历程、投资状况、发展趋势等方面,详细论述了我国纺织服装业智能化与智慧化建设的现状、智能制造的关键装备及技术、智慧服装的发展趋势,并从智慧化发展的社会责任、大数据平台、人工智能与产业协同、柔性智慧服装、行业规范等方面进行了展望,建议建立智能纺织品等系列产品的国家标准,为我国纺织服装业的智能化发展提供有益借鉴。     

3D打印纺织服装的应用及研究进展

文章从3D打印技术的原理及特点出发,介绍了3D打印技术的类别、工艺及打印产品等。阐述了纺织服装3D打印材料的研究现状,分析了3D打印纺织织物的结构及特点、3D打印织物组织结构装配服装、3D打印纺织服装与色彩及3D打印纺织智能服装。最后对3D打印技术在纺织服装领域发展的局限性及发展趋势进行了分析,可为3D打印技术在纺织服装中的进一步研究提供参考,优化纺织服装产品的性能。     

微电子服装的结构特点和生产方式趋势探析

近年来随着计算机技术、微电子信息技术、纺织服装技术的不断发展,微电子产品与服装技术结合的微电子服装的研究开发和应用得到了前所未有的关注。微电子服装是新型纺织材料、纺织技术与微电子技术结合的智能纺织品产物,除具有普通服装的功能外,还能根据设计意图适时采集信号,且能对信号做出处理及反馈来实现一些特殊的功能,如传送信息、自动变色、自动调温等。     

探索人工智能X时尚纺织前沿应用 第二届时尚与纺织人工智能国际会议(AIFT 2019)11月上海隆重举行

<正>随着人工智能的迅速发展,其在时尚纺织领域的应用也变得越来越广泛,从纺织材料缺陷检测、库存管理、生产计画及调度等前期纺织生产应用,到时尚销售预测、三维建模、虚拟试衣及智能服装建模等时尚新零售应用的发展也是一日千里。今年11月25至27日在上海浦东,第十九届上海国际纺织工业展览会(ShanghaiTex 2019)将与香港理工大学纺织及服装学系(PolyU ITC)联手主办第二届时尚与纺织人工智能国际会议(AIFT 2019),为人工智能与时尚纺织领域业界人士提供平台,进行探讨交流,拓展人工智能的无限潜力。学界权威亮相分享演讲推动前沿AI x纺织时尚应用     

感性工学在纺织服装领域的研究进展

为促进感性工学在纺织服装领域的应用与发展，回顾了感性工学的发展历程和最新的研究进展；重点分析了感性工学在服装与织物设计、消费心理分析、产品评价以及服装智能系统构建中的应用现状，并总结了感性工学在纺织服装领域研究的方法与工具；基于现有的技术和应用现状，指出当前感性工学研究中存在感知方式局限于视觉和触觉、样本群体单一且样本量较小、客观方法和工程技术手段应用不足等问题。分析认为，未来的研究应从建立消费者感性信息数据库、构建和完善服装感性设计与推荐系统、融合人工智能与感性工学技术等方面进一步推动感性工学在纺织服装领域的应用，提升纺织服装产品感性附加值。     

数字化、智能化技术在纺织产品设计中的应用进展

随着物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展,其在纺织全产业链中的跨界应用进一步促进了行业的数字化转型与升级。在纺织产品设计领域,计算机视觉识别、自然语言处理技术用于流行趋势研究,大数据、人工智能技术用于色彩管理、图案设计与智能推荐,深度学习算法用于在线人体测量,计算机仿真、虚拟现实技术用于服装设计与展示,物联网技术用于规模化服装定制等已经越来越成熟。本期,本刊聚焦数字化、智能化技术在纺织产品设计中的应用进展,以期能够为相关从业者提供思考和借鉴。     

人工智能与服装设计的融合模式及其要求

通过对人工智能设计发展的现状和趋势的分析,揭示了人工智能与服装设计可以利用多种软件、硬件的合成智能平台融入大型数据库,实现服装设计、个性推荐、虚拟试衣、智能预测等自动功能。提出了服装在人工智能设计创新上可以采用智能辅助设计、智能复制设计、智能搭配设计、智能完全设计的4种模式。对服装的人工智能设计可能面临的问题,坚持快乐舒适、适应融合对接、开放数据高效、保障数据安全的相关建议,推进服装在人工智能设计方面实现良好发展,供服装设计与人工智能的研究者参考。     

纺织产品开发要抓住“五个技术创新”

当前形势下,纺织产品开发应展开以下几个方面的技术创新：一是加快纺织业智能制造的进程。“中国制造2025”提出智能制造是两化深度融合的主攻方向,纺织工业智能制造包括智能化装备、智能化运营和智能化产品三方面内容。智能化装备主要包括产品自动转运系统,实现自动化、数字化控制、实时在线监测和自适应控制的关键装备,实现机器代人,提高劳动生产率和实现柔性制造。智能化运营包括智能化生产和智能化管理,智能化生产是纺织业分步骤建设智能制造示范生产线和数字化工厂;智能化管理是整合供应链、设计、生产、销售相关的全部环节,建立云工厂与实现电子商务,通过远程定制、异地设计、协同生产、远程监测等信息技术,将用户需求充分体现在产品的设计、生产和服务的各个环节,形成全新的产品开发模式。智能化纺织产品是信息化技术在纺织终端产品上的直接应用,传感、通信、人工智能技术与纺织技术结合开发智能化的纺织品服装。     

人工智能技术在纺织服装图案设计领域的应用

文章介绍了人工智能技术在纺织服装图案设计领域的应用现状和发展趋势,分析了人工智能技术在提高纺织服装图案设计效率和质量方面的优势,以及在算法、技术、数据等方面面临的挑战。文章以中国纺织信息中心基于GAN和扩散模型等不同模型生成的纺织服装图案设计平台为例,展示了其在流行趋势预测、品牌合作、个性化定制等方面的应用效果。     

人工智能引领纺织行业创新发展

将人工智能技术与纺织各领域相结合,利用计算机视觉技术,使用深度学习算法搭建定制化和个性化以图搜图引擎;基于机器视觉开发经编针织物疵点在线检测系统以及智能验布系统;借助自然语言处理进行个性化纺织专业教育;利用机器学习算法开发智能CAD、纺织面料评级与分类、生产管理以及服装面料图案设计的应用,进行流行趋势预测以及服装设计;工业机器人的发展实现了筒子纱染色的数字化自动生产。人工智能将作为战略性技术引领纺织行业发展,带动提高纺织各领域智能化水平,进而带来深远的变革。     

柔性智能纺织品与功能纤维的融合

21世纪柔性智能电子纺织品概念热销,但虽经过多年发展,产品市场中对其定义和要求还比较模糊和落后,部分技术含量低的产品也以此自诩进入市场,而最先进的柔性可穿戴纺织技术则止步于学术研究成果,未被有效运用到产品设计开发中去,但终端市场将来对此类高附加价值产品的需求巨大。针对上述问题以及前端生产商和终端消费市场之间的矛盾,通过对柔性智能纺织品和功能纤维科学技术发展现状的简述,对柔性可穿戴智能纺织技术进行新的界定,认为柔性、灵活地连结电子元件,通过纺织品载体实现人衣交互及纤维化的电子元件制造技术将成为未来发展的3 个基础点。此外,在技术市场化转变的过程中,综合考虑诸多产品设计和使用因素,提出一种全面的设计方案,辅助众多纺织企业实现转型。     

服装智能技术

针对当前服装CAD系统存在的不足,从研究服装结构设计规律、人体发展规律以及服装人工智能数学模型为起点,采用面向对象的参数化设计思想,研究服装PDS(Pattern Design System)中的服装结构设计智能技术,实现服装结构设计专家系统智能化。     

纺织服装色彩搭配主客观量化及智能推荐的现状和发展趋势

随着纺织服装产品在线消费的需求变化,以及大数据和人工智能技术的发展推广,色彩搭配智能推荐等成为纺织服装行业研究领域新的研究热点。色彩搭配关系的数字量化表征作为真正影响色彩搭配智能推荐的关键环节,这一方面的研究亟待深入。文章基于色彩搭配原理,着眼于色彩搭配关系的数字量化表征技术,结合近年来国内外在相关研究领域的进展,采用色彩图像数字分析技术、依托色彩心理学和色彩感觉意象等交叉研究成果,对色彩搭配关系数字量化表征的相关研究内容进行了深入分析和讨论,并根据色彩搭配智能化推荐的发展需求,提出了新的研究思路和发展方向。     

纺织品前瞻性制备技术及应用研究现状与发展趋势

随着纺织行业各领域的高速发展,纺织产业不断迭代升级,通过革新逐步实现从量变到质变的转化,实现高质量发展。通过介绍由1,3-丙二醇、乳酸等生物基材料为代表的纤维素原料在合成生物学等领域进行的革新,使纤维基体在分子结构、维度、性能、智能化以及应用等方面突破极限;结合目前纺织行业发展趋势,从未来纺织品的成形与制造技术、应用领域及新型产品等方面进行了分析和展望,以期在未来会有更为成熟的一体化制备方法和成形技术,使纺织产品不仅能应用于日常生活领域也能应用于极限领域,为开拓更广阔的市场提供新思路。     

基于Kano模型的振动式按摩服装设计研究

振动按摩智能服装作为新型理疗类服装,通过内置振动马达模拟中医捶击身体达到按摩肌肉缓解疲劳的作用,目前尚处于市场开发阶段。文章通过用户访谈、市场调研获取此类产品的设计现状及主要的功能诉求点,并通过Kano模型,对目前振动式按摩服装的多个功能改进诉求进行需求属性归类;并通过计算Better-Worse指数,结合象限分析,明确设计需求的满足与改进的优先级排序;并进一步通过设计实践,重点针对较为突出的功能诉求点进行问题的有效解决,以提高该类产品的需求满意度。     

基于人工智能的纺织技术开发

目前,人工智能被广泛地应用在各行各业中,已经成为纺织技术开发与创新的重要组成部分,能够对纺织行业的现代化发展产生巨大的推动作用。因此,围绕基于人工智能的纺织技术开发进行讨论,在了解人工智能应用状况的同时,对应用人工智能进行纺织技术开发的具体途径进行探讨和描述,希望能够进一步提升人工智能的应用效果。     

基于iBeacon蓝牙微定位技术的儿童服装技术探究

针对现有可穿戴智能服装技术发展现状,利用GPS系统在服装上的运用,着重解决传统定位服装可穿戴设备过大、定位功能性单一、服装结构造型不合理、人体着装舒适感差等问题。分别从定位元件、智能功能、服装结构设计、面料选择利用、时尚环保五个角度进行分析,设计了以iBcacon定位元件为中心的新型儿童定位智能化服装,着重解决儿童的出行定位需求以及穿着要求,推动了儿童时尚智能化服装的发展。     

基于纳米微胶囊技术的职业装设计教学理念研究

职业装设计因实用性强,与市场关系紧密,一直以来是高校服装设计专业的必修课程。传统的职业装课程设计重点大多在于体现公司形象,便于劳作的功能性开发及新颖美观的外形方面,而随着科技的进步和社会发展的需要,这几方面已远远不能满足职业环境的需求,将高新科技引入职业装开发,尤其是新型纳米微胶囊涂层技术在纺织面料方向的应用,为职业装设计向更广的领域迈进提供了新的可能,教学方式也应该随之进行调整和改革,并在改革中吸取成功和失败的经验。     

Design of style transfer swimsuit patterns based on convolutional neural network北大核心CSCD

With the penetration of artificial intelligence technology into various fields the combination of artificial intelligence and art design provides a broader prospect for the intelligent design of clothing. As an active topic of deep learning of artificial intelligence style transfer starts to be used in the fields of clothing pattern design and art painting. At present there are many technical shortcomings in using style transfer technology for clothing pattern design. When style transfer based on the convolutional neural network is applied to clothing pattern design the problems of monotonous color simple texture and inability to remove redundant backgrounds arise. Therefore this study explores an integration of Gram matrix and Canny edge detector to solve the problem of multi-style fusion and background segmentation in style transfer. In this study in order to realize multi-style transfer we first input multiple style images into the VGG-19 model so that the layers designated as style output can extract the features of each style image and output them separately. We calculate the Gram matrix of each image separately and weight all the obtained Gram matrices to form a new matrix. Therefore the co-occurrence and correlation of each channel in the new matrix can represent the fusion style. In order to deal with the redundant backgrounds generated in the style transfer process and the non-rendered areas due to the features of swimsuit styles we adopt the Canny edge detector algorithm and the OpenCV image processing library to perform operations such as rendering segmentation of images using the HSV interval differences of different rendered areas of swimsuit and finally obtain the swimsuit pattern design drawings. Compared with other convolutional neural networks whose style transfer can only extract the style of one image we optimize the structure of the Gram matrix and can extract the style of multiple images to transfer at the same time. In the processing of the image generated by style transfer by analyzing the structure and design features of swimsuit a clothing image segmentation model applicable to swimsuits is established. In order to verify the effectiveness of this study in the field of clothing pattern design we compare the effect drawings generated in this study with those generated by the style transfer method of other convolutional neural networks using the three metrics of questionnaire score PSNR and SSIM and the results show that the method of this study obtains higher evaluation in all the three metrics. This study by combining the painting art style with swimsuit pattern design is able to design a large number of swimsuit patterns with multi-style fusion features at a very low cost and has great application prospects. There is still room for improvement in the accuracy of swimsuit image segmentation in this study and further research will be conducted in this area. © 2023 China Silk Association. All rights reserved.     

人工智能在纺织品检测领域的应用

文章简述了人工智能的发展历程,介绍了人工智能在纺织品检测领域的应用现状,详细分析了目前人工智能技术在纺织品检测领域中比较成熟的几个实际应用案例,以期为后续研究者提供一些有益参考,为人工智能在纺织品检测领域的应用提供广阔前景。