基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术

为提高服装制版效率,实现从服装款式图到样板的智能检索,提出一种基于服装结构特征识别的相似样板匹配技术。该技术将服装结构制版知识与深度学习算法结合,基于对女裤中的廓形、褶裥、腰头类型等18个细粒度特征的识别来匹配样板。其中,技术的实现主要包括分类标签设计和模型验证实验。对于分类标签设计：先根据女裤结构制图知识,对平面款式图中可作为样板相似性评价指标的服装结构特征进行定义,并根据定义设置多标签类别;然后将多标签分类转化为单标签多分类,建立平面款式图、结构特征和样板三者之间的联系;最后通过数据可视化等方法对标签之间的相关性进行研究,并设计了最终的18个分类标签。对于模型验证实验：首先建立以女裤平面款式图为样本的服装数据集,基于数据集的特点对经典AlexNet网络进行改进,其中包括简化网络结构、减少模型参数、防止过拟合,在每层卷积层后增加批归一化操作,以加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。模型测试结果表明：改进后的模型在验证集上的准确率为83.4%,相比改进前的AlexNet模型其准确率提高了6.7%;与其它结构更复杂的网络模型相比,该模型的准确率更高,综合性能更好,可用于款式图的结构特征...     

男西装款式要素及样板的分析

针对服装样板制作环节的特点,开发数字化样板管理系统,从而实现样板的快速存储、检索及调用。以男西装品种为实例,从服装的款式要素及样板构成方面进行概括、归纳、分析,提出了男西装的款式要素集合,以及服装样板的转换方式。该研究能够为其他服装数字化样板管理系统建设的样板编码、样板检索、样板修改与调用提供理论基础和操作方式。     

四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型设计

服装样板设计是服装设计开发的重要环节,服装样板设计的数字化、自动化、高效性和准确性成为服装CAD技术背景下的重要研究方向。以典型女套装上衣身样板设计为例,提出样板CAD柔性模型概念,采用结构参数化设计方法,对柔性模型设计关键技术进行探讨,结合CAD设计实验和样衣实验,实现了四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型的设计。运行实验验证了四面构成女套装衣身样板CAD柔性模型的灵活性、高效性、精准性、适用性,为女套装样板快速生成的持续研究提供参考。     

婴儿连身服装裆部样板设计研究

从裆部细节上将婴儿连身服装分成挖裆、包裆、减裆、加裆4类设计,并介绍构成婴儿连身服装的上衣下裤基本样板。在此基础上,对上述4种不同的裆部典型变化款式的婴儿连身服装进行样板设计,归纳出各种变化款式裆部结构设计细节,同时阐明各种裆部变化款式的优缺点,为婴儿连身服装裆部样板设计理论的研究提供参考。     

服装CAD样板系统的应用现状及发展

为探索服装CAD样板系统的发展前景,比较了国内外几款比较著名的CAD样板系统,得出结论：国外服装CAD样板系统主要采用人工绘制基础样板,系统能自动保存样板师的打板经验．并自动生成新样板,同时能实现量身打板;国内CAD样板系统主要采用人工习惯的公式法和原型法绘制服装基础样板阶段。目前,服装CAD样板设计系统的重要发展方向为服装参数化智能系统的研究。     

全成形针织服装三维款式向二维样板转化方法

为进一步了解全成形针织服装的编织原理,开发出更多不同造型的服装,从理论依据、数学模型以及转化流程3个方面探究了全成形针织服装三维款式向二维样板转化原理;从双层结构、三层结构以及四层结构3个方面研究了不同类型服装的三维款式向二维样板转化方法;以5种典型款式为例,运用上述方法在SDS-ONE APEX3系统和四针床电脑横机中进行了二维样板设计与编织实践。结果表明:三维款式向二维样板转化时,双层结构服装二维样板前后片需根据三维款式前后片是否等宽从左右侧缝或前后中心线处确定;三层结构服装二维样板需根据三维款式有无袖从后中袖窿分割或门襟侧缝处展开后确定;四层结构服装里外层衔接位置应位于领部、腰部等特殊部位。     

基于C/S模式的女子体型识别及应用

 采用C/S模式,建立女子体型的识别和应用系统。目的在于经过对三维人体数据的研究,生成符合人体尺寸的服装样板,应用于服装企业的生产中,以满足消费者的个性化需求。首先,通过三维人体扫描仪,采集江浙青年女子人体数据,构建人体数据库;再次,根据企业的服装款式,建立基本的样板数据库;最后,利用BP神经网络对个体特征参数进行识别分类,形成个性的服装样板图。这一系统通过VB.NET平台的自制软件得以实现,企业试用效果良好。     

基于AutoCAD参数化功能的A型裙样板自动化生成

为更好地实现AutoCAD参数化功能在服装行业大规模个性化制版中的应用,针对A型裙样板难以参数化的问题,采用单圆弧拟合腰围线、双圆弧拟合摆围线的方法,构建A型裙结构的参数化模型。通过对约束方法的分析比较,提出参数化约束原则,解决AutoCAD参数化功能应用时存在的运行缓慢、紊乱和卡死等问题。根据AutoCAD参数化功能特点,给出A型裙样板参数化设计方法,实现具备规格变化、摆围大小调整、摆围线形状变化、放缝、面料经向选择等功能的A型裙样板自动化生成。研究结果表明:基于AutoCAD参数化功能的A型裙参数化样板,操作简易直观,可显著减少制版时间,提高工作效率,满足服装个性化定制的快速制版要求。     

面向实际工程应用的参数化旗袍样板构建

为提高现代旗袍的个性化制版效率,同时立足于工程实用性,解决三维服装展平样板和参数化编程技术无法面向实际工程应用的问题,本文提出一种基于AutoCAD参数化功能与圆弧拟合服装样板曲线方法的旗袍参数化结构设计模型.该参数化模型包含常规放码与个性化尺寸定制两种模式,通过输入个性化的人体测量数据,可以快速生成合体的个性化旗袍样...     

针织服装系列样板设计与制作的简易方法

目前我国针织厂设计针织服装的系列样板大都采用推板法,即先设计出某一款式中间号型的样板,以其为基准样板,然后按照规格系列的档差,逐一放、缩出各个号型的样板。这种传统的推板方法不仅麻烦而且效率也低。下面介绍一种简易的针织服装系列样板的设计与制作方法,它不仅适于设计与制作针织服装的系列样板,同样也适用于其它面料的服装系列样板设计与制作。     

基于迁移学习与支持向量机的服装舒适度评估

针对传统服装舒适度评估需要直接试穿服装导致的舒适度评估精确度不高和评估过程耗时的问题,提出一种从试穿服装数据库学习服装舒适度评估模型的方法,可以快速准确地评估服装舒适度。首先,采集试衣模特尺寸和试穿样板图,并利用迁移学习改善试穿样板图构建试穿服装数据库,同时提出基于虚拟试衣技术的舒适度标签获取方法,为数据库中对应的试穿样板图添加舒适度标签;然后,提取试穿样板图的局部二值模式为服装样板特征,并融合试衣模特尺寸数据形成服装试穿特征向量;最后,提取试穿服装数据库的融合特征训练支持向量机,得到服装舒适度评估模型。实验结果表明,该方法的准确率和系统时间分别为0.8344和12 s,具有较高的精确度和效率。     

服装纸样设计的差异匹配原理与应用

服装是由许多裁片经逐次相关缝合而成,从成品形态看,似乎缝合两侧的缝边与形状是等长、等形的,其实不然。一方面由于服装最终造型效果要求是立体的,且要求与穿着对象体表曲面相吻合;另一方面由于服装材料存在的厚度等原因,为使服装造型达到特定效果,须对衣片缝合部位的缝边进行差异匹配设计。缝边的差异量即为吃势量或归拔量,匹配差异量与材料厚度、成衣形态及缝制工艺有关。纸样差异匹配设计分为层叠型差异匹配和转折型差异匹配。     

基于人工神经网络的服装结构设计

1.Institute of Science;Zhejiang Sci-Tech University;Hangzhou;Zhejiang 310018;China;2.Institute of Fashion;Zhejiang Sci-Tech     

服装缝纫平整度的研究进展

为有效评价服装缝纫外观质量,对国内外服装外观评价标准以及相关研究进行了梳理,分别从织物性能与缝纫条件2个方面归纳了表征服装外观质量级别的接缝外观平整度的影响因素,探讨了缝纫平整度的主观、客观评价方法,从多因子角度综合分析缝纫工艺因素对平整度的影响。认为需提高织物物理力学性能与织物缝纫褶皱等级之间的数学模型的精度,改进基于面料物理性能指标的平整度预测模型,开展曲线接缝服装部件的平整度研究,并建立服装外观质量智能评价新模型。同时从服装生产制作角度对服装缝纫平整度的研究方向进行展望。     

基于数字化三维人体模型的旗袍定制设计

为更好地实现数字化定制设计在服装行业中的应用,解决定制类贴体服装传统样板生成方法所存在的合体性差、设计制板周期长等问题,提出一种基于三维可视化技术与逆向工程技术进行旗袍定制设计方法。首先,应用三维虚拟设计平台,将三维人体扫描获取的人体23个特征部位数据进行人体模型参数化设置;然后,通过在人体模型的4个关键部位加入松量,构建出“带贴体松量”的特征人体模型,并在此人体模型上进行三维旗袍造型及内部分割设计;最后,将三维旗袍曲面自动展平得到二维样板,并将二维样板制成成衣进行主观评价。评价结果表明,成衣主观测评指数达到4.0分以上,该方法可有效进行贴体服装设计及样板自动生成。     

服装款式识别数字化表现原则

以服装款式设计与平面样版的智能转化为研究方向,提出2D服装款式图转化为2D样版的概念。通过分析服装款式的各种表现方式,提出建立标准服装平面款式图的方法。研究标准服装平面款式图与平面结构图之间的对应关系,通过建立标准服装平面款式图识别的数学参照模型,得到了标准服装平面款式图与平面结构图的数学转化模型。以衣身为转化实例,阐述衣身参照模型的建立及其转化过程,并通过样衣检验理论的准确性,同时初步尝试建立了标准服装平面款式图与平面结构图数字化转化系统。     

基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法

针对衬衣定制自动生成版型与体型匹配误差不可控问题,提出一种基于三维人体扫描模型的衬衣版型生成方法。首先,扫描目标人体获得个性化的三维人体模型,通过对模型截面曲线的几何特征分析,在三维人体模型上提取个性化体型特征点;使用服装制版标准人台,构建一个衬衣的标准三维基础模型;然后,使用保刚性变形算法,以个性化体型特征点为约束,实现该衬衣标准三维基础模型的变形;最后,使用基于质点-弹簧系统的三维模型展平算法,根据变形后的衬衣三维模型各个版片生成对应的二维版片,添加经实验验证的版片边缘线缩放量,生成适应目标体型的个性化衬衣版型。实验结果表明,该方法能够生成合体的衬衣版型,基于数字化模型和自动化处理算法,实现衬衣版型的自动化生成,保证个性化制版的精度,并提高制版效率,为服装智能生产制造提供技术解决方案。     

服装松量设计及表征模型构建研究进展

为揭示服装松量与虚拟试衣、服装样板设计的关系,以松量分类为基础,分别从松量影响因素、研究方法及松量表征等3个层面解析服装松量设计。归纳了松量表征方法的特点,阐述了松量表征模型的最新研究进展,分析了松量在虚拟试衣和服装样板设计中的作用。研究表明:有效的松量设计应充分考虑人体着装形态、服装合体性及舒适性等因素,松量的直接表征和间接表征从不同角度体现了服装与人体间的关系;应将松量充分结合至虚拟试衣和服装样板设计,以促进虚拟服装的真实性,实现服装样板的智能化设计。研究认为松量的三维空间表征、连续动态分布和服装三维空间松量预测模型研究是未来主要探索方向。     

基于感性工学的服装菱形纹结构参数分析

对服装菱形纹样参数进行定量化分析.根据感性工学基本原理及方法,筛选30种不同角度、不同纹样宽度的菱形纹针织服装和6对感性评价形容词,以18~25岁的消费群体为调查对象,运用统计软件对调查数据进行统计分析,获取菱形纹设计参数与感性词语间的关联性.得到受试者对不同样本间差异性的感性评价,以及可以量化、直观地反映出菱形纹设计元素与感性心理之间关系的象限分析.旨在为设计师提供不同类型消费者的设计参数,设计出适合市场需求的菱形纹服装,提高品牌对消费者的吸引力.