满族刺绣色彩在现代服装设计中的应用

文章通过分析研究满族刺绣文化内涵、色彩艺术特征和在现代服装设计中的应用,发现满族刺绣色彩具有重要的历史文化价值、体现了满族劳动人民的智慧、丰富了现代服装设计理念,其在现代服装设计中的应用对推动满族刺绣发展和传承具有重要意义。     

基于遗传算法及仿真技术的服装生产流水线平衡

针对大部分服装企业存在生产流水线编制效率较低以及生产周期长的普遍现象,提出一种服装工序编排方案自动生成和单件流生产线仿真运行的方法。首先分析服装生产工序编排方法和影响因素,采用拓扑方法和遗传算法相结合,在MatLab(R2016b)软件中建立自动优化模型,实现工序的自动编排;然后考虑服装生产数量和生产线设备情况,采用仿真技术,在Plant Simulation仿真软件中,根据实际生产对工序编排方案进行流水线仿真运行,得出直观可视的仿真结果,实现流水线平衡再优化。生产实例验证表明,流水线编制效率为90.8%,比原有效率提高12.8%,节省流水线编排方案在投产前的平衡调试时间,生产周期缩短。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

医用防护服用非织造材料的研究进展

为推进非织造材料在医用防护材料领域的应用,系统综述了医用防护服用非织造材料的发展及新型非织造防护材料的种类和应用。介绍了纺粘非织造材料、熔喷非织造材料、纺粘-熔喷-纺粘复合非织造材料和闪蒸非织造材料的制备方法与防护特性,然后分别从覆膜非织造材料、复合非织造材料和功能非织造材料3个方面分析新型非织造防护材料的原理及性能特点,重点剖析不同防护材料的结构及其对病毒阻隔性和吸湿透气的影响。阐述了基于智能监测、温湿度调节和自消毒、自清洁智能材料在防护服上的应用,指出医用防护服未来有望向高防护性、高舒适性和智能化发展。     

虚拟试衣技术在服装设计中的应用实践

文章从虚拟试衣技术的研究现状出发,梳理总结了其流程和应用领域,并以具体的设计实践探索了其在服装设计中的应用,通过人体模型调整、面料仿真、款式和结构设计、虚拟缝合、版型补正、动态展示等步骤,实现整个服装设计流程的数字化,为虚拟试衣技术在服装产品设计中的应用提供了可供借鉴的技术路线。     

基于卷积神经网络的服装领型识别与分类研究

针对服装领型特征识别困难、分类效果不理想等问题,提出了一种基于Alex Net卷积神经网络的服装领型识别与分类方法,实现了服装衣领造型的自动识别与分类。首先,从电商平台收集服装样本图并对其进行剪裁和预处理,建立一个包含圆形领、方形领、一字领、V形领等15类服装领型的样本库;其次,利用Alex Net卷积神经网络中的卷积、池化操作,提取服装领型样本中的领型特征;最后,运用Softmax回归分类器来实现服装领型的分类。结果表明,该方法可以有效地对服装领型进行识别与分类,分类准确率达到98.67%,可以有效解决服装领型识别分类困难等问题,为服装商品的可视化分类提供有效方法。     

纺织品服装的功能性及其检测标准

主要简述了当前纺织品服装所具有的功能性,并有针对性的介绍了相应功能及国内外检测标准与方法,对部分缺失检测标准与方法的功能也做了简要的介绍,相信随着相关标准的不断完善,功能纺织品服装将获得极大的发展。     

主持人服装语言的承载功能研究

主持人的服装语言是一种显性的文化符号,是主持人外部形象的重要组成部分。准确而恰当地运用主持人服装语言,是主持人个人形象塑造的重要手段,也是体现节目风格与定位的重要元素。重视主持人服装语言所承载的功能,也要注重其所形成的审美导向,让正确的创作方向把握住主持人服装语言这种公众关注的媒体元素。     

基于数字化技术的服装人才培养教学体系研究

随着信息化、数字化技术不断渗透到人们生活的方方面面,其在教育领域的应用,也必然引起教育观念、教育模式、教学方法和教学手段等的深刻变革。本课题旨在打造数字化服装教学体系,从数字化服装设计、数字化服装生产管理和数字化服装营销系统三大模块入手,培养创新人才,改变服装产业的技术现状。     

服装工序相似性标准工时预测

针对多品种、小批量的服装生产特征,在有效利用企业数据信息的基础上,为实现快速准确的工时预测、工时定额,提出基于服装工序相似性的预测工时新方法。将产品按照款式、部件、工序、工时进行划分编码,建立标准工时数据库,实现工时的快速查询。建立影响工序相似性的评价指标模型,借助主成分分析,获取各指标的权重,构建模糊隶属函数计算基准工序与样本工序的相似系数。借助Mat Lab软件进行曲线拟合,确立标准工时和工序相似系数的函数关系,以此预测工序工时。研究结果发现,13个工序相似性指标中,工艺内容指标权重最高为0.108,尺寸规格指标权重最低为0.011。通过案例企业实践应用,预测装拉链时间为201 s,与秒表测量时间208 s较接近,证实本文方法具有一定的准确性和可行性。