服装生产过程中的智能控制系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种服装生产过程中的智能控制系统及其方法，其获取由摄像头采集的待检测布匹的布匹图像；对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图；对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵；以及，基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷

【技术实现步骤摘要】
服装生产过程中的智能控制系统及其方法


[0001]本专利技术涉及智能化服装生产
，尤其涉及一种服装生产过程中的智能控制系统及其方法
。

技术介绍

[0002]在服装生产过程中，确保产品的品质是至关重要的，它直接影响着服装的质量和市场竞争力
。
通常，需要对服装产品进行缺陷检测，以确保其能够较好地呈现给用户
。
传统的缺陷检测方法主要依靠人工视觉，不仅效率低下，并且存在主观性和检测结果不一致性的问题
。
[0003]随着科技的发展，人工智能（
AI
）在服装生产中的应用越来越广泛，为提高效率
、
降低成本
、
提升品质和创新风格带来了新的可能性
。
因此，期待一种服装生产过程中的智能控制方案
。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种服装生产过程中的智能控制系统及其方法，其获取由摄像头采集的待检测布匹的布匹图像；对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图；对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵；以及，基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷
。
这样，可以进行自动化地布匹缺陷检测
。
[0005]本专利技术实施例还提供了一种服装生产过程中的智能控制方法，其包括：获取由摄像头采集的待检测布匹的布匹图像；对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图；对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵；以及基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷
。
[0006]本专利技术实施例还提供了一种服装生产过程中的智能控制系统，其包括：图像获取模块，用于获取由摄像头采集的待检测布匹的布匹图像；图像预处理模块，用于对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图；图像特征提取与融合模块，用于对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵；以及缺陷检测模块，用于基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷
。
附图说明
[0007]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0008]在附图中：图1为本专利技术实施例中提供的一种服装生产过程中的智能控制方法的
流程图
。
[0009]图2为本专利技术实施例中提供的一种服装生产过程中的智能控制方法的系统架构的示意图
。
[0010]图3为本专利技术实施例中提供的一种服装生产过程中的智能控制系统的框图
。
[0011]图4为本专利技术实施例中提供的一种服装生产过程中的智能控制方法的应用场景图
。
具体实施方式
[0012]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明
。
在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定
。
[0013]除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的
的技术人员通常理解的含义相同
。
本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围
。
[0014]在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义
。
[0015]需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一
\
第二
\
第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一
\
第二
\
第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序
。
应该理解“第一
\
第二
\
第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施
。
[0016]服装生产是指将设计师的创意和概念转化为实际的服装产品的过程，包括多个阶段和环节，从原材料采购到最终产品的制造和交付
。
[0017]以下是服装生产的一般流程：设计和研发阶段：在这个阶段，服装设计师根据市场需求和时尚趋势进行设计创作
。
他们会进行面料选择
、
样板制作
、
样衣试穿等工作，以确定最终的设计方案
。
[0018]原材料采购：一旦设计方案确定，生产厂商需要采购各种原材料，包括面料
、
纽扣
、
拉链
、
线等
。
他们会与供应商进行谈判，选择合适的原材料，并确保其质量和供货能力
。
[0019]制版和裁剪：制版是将设计图纸转化为实际尺寸的模板，用于裁剪面料
。
裁剪工人根据制版的要求，将面料按照尺寸要求进行裁剪，准备下一步的缝制工作
。
[0020]缝制和组装：在这个阶段，裁剪好的面料被送到缝纫工人手中
。
他们根据设计要求，使用缝纫机和其他工具将面料缝制成衣物的各个部分，然后将这些部分进行组装，形成最终的服装产品
。
[0021]质量控制：在整个生产过程中，质量控制是非常重要的环节
。
质检人员会对每个生产阶段的产品进行检查，以确保其符合设计要求和质量标准
。
如果发现任何缺陷或问题，将及时进行修复或调整
。
[0022]整烫和包装：完成缝制和质检后，服装产品会进行整烫，以消除褶皱并使其具有良好的外观
。
然后，产品会被包装起来，准备好出货
。
[0023]发货和销售：最后，成品服装将被运送到销售渠道，如零售店
、
电商平台或批发商
。
消费者可以购买这些产品，并享受到设计师的创意和劳动成果
。
[0024]整个服装生产过程需要各个环节的密切合作和协调，以确保产品的质量
、
交货时间和成本控制
。
同时，随着科技的发展，一些自动化和智能化的技术也逐渐应用于服装生产中，以提高生产效率和质量管理水平
。
[0025]在服装生产过程中，缺陷检测是一个重要的环节，确保产品的质量符合标准，并提供高品质的服装本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的待检测布匹的布匹图像；对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图；对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵；以及基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷
。2.
根据权利要求1所述的服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，对所述布匹图像进行图像预处理以得到布匹方向梯度直方图，包括：计算所述布匹图像的方向梯度直方图以得到所述布匹方向梯度直方图
。3.
根据权利要求2所述的服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，对所述布匹方向梯度直方图进行图像特征提取与特征融合以得到布匹纹理多尺度特征矩阵，包括：提取所述布匹方向梯度直方图的纹理特征以得到布匹纹理特征矩阵；及利用残差思想来融合所述布匹方向梯度直方图和所述布匹纹理特征矩阵以得到所述布匹纹理多尺度特征矩阵
。4.
根据权利要求3所述的服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，提取所述布匹方向梯度直方图的纹理特征以得到布匹纹理特征矩阵，包括：将所述布匹方向梯度直方图通过基于卷积神经网络模型的特征提取器以得到所述布匹纹理特征矩阵
。5.
根据权利要求4所述的服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，基于所述布匹纹理多尺度特征矩阵，确定所述待检测布匹是否存在缺陷，包括：将所述布匹纹理多尺度特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待检测布匹是否存在缺陷
。6.
根据权利要求5所述的服装生产过程中的智能控制方法，其特征在于，还包括训练步骤：对所述基于卷积神经网络模型的特征提取器和所述分类器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取训练数据，所述训练数据包括由摄像头采集的待检测布匹的训练布匹图像，以及，所述待检测布匹是否存在缺陷的真实值；计算所述训练布匹图像的方向梯度直方图以得到训练布匹方向梯度直方图；将所述训练布匹方向梯度直方图通过所述基于卷积神经网络模型的特征提取器以得到训练布匹纹理特征矩阵；利用残差思想来融合所述训练布匹方向梯度直方图和所述训练布匹纹理...

【专利技术属性】
技术研发人员：许斌，
申请(专利权)人：杭州风丝袅科技有限公司，
类型：发明
国别省市：