摘要：为提高洗后织物外观平整度主客观评级的一致率,提出了基于视觉特征编码与多分类支持向量机相结合的织物折皱自动评级方法。首先,将6块立体标准样板扩充至450幅具有代表性的织物洗后折皱图像作为训练集;其次,模拟人眼视觉聚焦机制,利用稀疏编码技术,分别解析9个半级图像子库的多尺度编码特征,并构建形成各级特征向量链码;最后,利用线性多分类支持向量机算法评定其余200幅测试样本。实验结果表明:该方法主客观一致率为95.1%,评级精度为0.1级,单样本评级速度小于6 s,能够满足当前织物整理剂、洗涤剂、洗护设备等护理效果的商用评级用途。

摘要：织物洗后外观平整度是评价经洗涤、烘干、熨烫后服装外观质量的重要指标,其客观测定方法是多年来的研究热点,然而在洗涤、烘干、熨烫条件下,适用于测定织物洗后外观平整度预期用途的织物尚未确定。文章选择半漂(无抗皱整理)和免烫抗皱两种纯棉织物,经不同的洗涤程序洗涤、晾干后,依据AATCC124织物洗后外观平整度评价方法主观评级,评价两种织物的灵敏度;再将半漂纯棉织物经不同的洗涤和烘干程序处理,依据AATCC124主观评级,判断其精密度。结果表明,半漂纯棉织物在95%置信水平时,各组均值差的显著性值小于0.05;同一测试程序下,10块织物洗后外观平整度相对标准偏差小于10%,表明半漂纯棉织物具有足够的灵敏度及精密度,可用于测定织物洗后外观平整度的预期用途。

摘要：织物外观平整度人工评级方法存在诸多问题,快速准确的客观评级方法是市场需求,其中符合要求的图像采集装置是客观评级的必要条件。本文搭建了织物外观平整度图像采集装置,搭建后经测试,该装置光照均匀度88%、采集图像均匀度93.73%,采集到的织物图像折皱清晰,能够满足图像分析的要求。