引言

        服装行业中消费者对服装质量的要求日益提高，其在外观、尺寸和设计方面有了更高的标准，对产品的一致性和安全性也提出了更为严格的检测需求。传统的质量检测方法主要依赖人工操作，随着生产规模的扩大，人工检测的局限性逐渐显现。而计算机视觉通过模拟人类视觉系统进行信息提取、分析和处理，能够实现对服装质量的快速、精确检测，避免了人工检测的不足。因此，本文就计算机视觉在服装质量检测中的应用展开探讨，以期为服装生产中的智能化质量检测提供理论依据和技术支持，推动服装行业的质量控制创新和发展。

    1 计算机视觉技术概述

     1.1 计算机视觉的基本概念

        计算机视觉是通过模拟和扩展人类视觉能力，使计算机能够从图像或视频中获取、分析、理解信息的技术,从而实现对复杂环境的自动化理解。具体而言，计算机视觉是多学科交叉的技术体系，涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等领域。图像处理技术主要负责对原始图像数据进行去噪、增强、分割等预处理，以提高信息的可用性和可识别性。模式识别则致力于通过分析图像特征，识别出其中的对象或场景。机器学习涉及到深度学习与神经网络的应用，其能够通过自动特征学习和数据驱动的方式，从大量图像中提取出潜在的关联和模式，实现高效的自动化决策。另外，计算机视觉的输出可以赋予各类系统和设备做出智能决策，这能实现对动态环境和复杂场景的实时监测与分析，为智能制造、智能控制等领域的深度应用提供了强大的技术支持。

     1.2  计算机视觉的技术发展

        计算机视觉的技术发展经历了从基础图像处理到复杂智能识别的逐步演进。在初期阶段，计算机视觉的研究集中于图像的采集与简单处理，侧重于如何通过算法对图像进行边缘检测、图像分割及特征提取。进入20世纪90年代，随着计算能力的提升，计算机视觉研究逐步向更加复杂的模式识别与学习算法转型。基于机器学习的方法开始得到广泛关注，支持向量机等监督学习模型被用于图像分类与物体识别，提升了计算机视觉在静态场景中的应用表现。进入21世纪后，深度学习的兴起为计算机视觉带来了深远的变革。基于卷积神经网络架构的深度学习算法，凭借其强大的自学习与特征提取能力，彻底改变了传统的视觉处理模式。通过端到端的训练方式，深度学习能够自动从海量数据中学习到高层次的图像特征，提升了图像分类、目标检测、图像生成等任务的精度与效率。

    2 服装质量检测的传统方法

     2.1 传统检测方法的种类

        传统的服装质量检测方法主要依赖于人工操作与基于规则的自动化系统。人工检测作为最早采用的质量评估手段，通过工人对服装样品的逐件检查，依据目视、触感等感官指标对服装进行评定（如图1）。但随着生产自动化程度的提高，机械视觉检测逐渐成为传统检测手段的重要补充。机械视觉系统通常结合传统的图像处理技术，通过采集服装图像并进行边缘检测、形态分析等处理，对服装的尺寸、形状及缺陷进行判定。同时，基于传感器的检测方法也广泛应用于服装质量控制领域，该类技术包括基于接触式测量的尺寸检测与基于压力传感的表面缺陷检测。接触式尺寸测量通过传感器精确测定服装的长度、宽度及其他重要尺寸，确保产品的合规性；而基于压力的缺陷检测则通过感知衣物表面的压力变化来检测异常，如褶皱、裂痕等。

     2.2 传统检测方法的适用性

        传统检测方法的适用性主要体现在其对小规模生产和简单质量控制要求下的有效性。一方面，人工检测的灵活性使其在定制化生产、独特款式的质量控制中具有明显优势。在面对单件或少量生产时，操作人员能够根据经验快速判断产品的合格与否，此方法能够对产品进行全面的感官评估，涵盖了外观、手感以及功能缺陷，适用于质量标准较为宽松且对检测速度要求不高的生产环境。另一方面，机械视觉系统和传感器检测对于相对标准化的生产模式提供了稳定的检测手段。机械视觉能够自动化检测服装的外形、尺寸与缺陷，适用于对重复性强、质量标准明确的生产线，能够在不依赖人工干预的情况下实现对产品一致性的评估。传感器检测方法能对服装的尺寸测量、表面压力变化等提供较为精确的测量数据，在对服装的尺寸要求较为严格的情境下，会表现出较好的适用性。

     2.3 传统方法的局限性

        传统检测方法在服装质量控制中的局限性体现在高精度、大规模生产和复杂产品特性处理中的短板。具体而言，人工检测的准确性高度依赖于操作人员的经验和注意力，容易受到疲劳、情绪等因素的影响，从而导致检测结果的不一致性，且由于人工检测无法确保在整个生产过程中维持恒定的标准，难以满足现代工业对精度与效率的双重要求。另外，机械视觉检测系统虽能实现自动化，并提高检测效率，但其在应对复杂环境和多变条件时仍显不足。机械视觉依赖于预设的算法和模板，在面对光照变化、背景干扰或服装表面纹理复杂的情境，难以保证稳定的识别效果。而接触式测量方法虽能够提供较为精确的尺寸检测结果，但其难以应对柔性、弹性服装材料的变形与摩擦问题，且传感器本身的物理接触会对服装造成损伤，影响产品的质量与完整性。

    3 计算机视觉在服装质量检测中的应用

     3.1 缺陷自动识别与分类

        缺陷自动识别与分类是通过计算机的图像处理和模式识别技术，自动识别和分类服装生产过程中产生的各类缺陷，此项技术通过对服装图像进行深度分析，提取出特征信息，并基于算法模型进行缺陷的识别与定位，从而实现对服装产品的高效、精准检测。该技术的实施依赖于多层次的图像处理流程，通过图像预处理去除噪声、增强对比度，并对图像进行分割处理，以便于从复杂背景中提取目标区域。基于此，应用特征提取算法可以从图像中提取关键的视觉特征，这些特征信息为后续的缺陷分类和判断提供了数据支撑。同时，基于机器学习或深度学习的分类模型，则能够在这些特征信息的基础上，识别出不同类型的缺陷，如色差、裂痕、污渍、破损等，并根据预设的标准对其进行分类。

     3.2 尺寸测量与形态分析

        尺寸测量与形态分析主要通过对服装图像的采集与处理，分析服装的长度、宽度、厚度以及各种形态特征，进而验证其在生产过程中的精度和一致性。在实施过程中，尺寸测量依赖于高分辨率图像和精密的图像处理技术。通过多角度或多视角的图像获取，生成服装的三维模型或轮廓图，并采用图像配准、边缘检测及区域分割等技术，对服装的各个部位进行精确定位与测量。形态分析技术则通过模型拟合与曲线匹配，判断其形状是否存在偏差，评估其形态稳定性。与传统的手工测量相比，计算机视觉技术能够提高尺寸测量的精度与一致性，避免人为误差的影响，并能通过对服装褶皱、拉伸、扭曲等形态变化的分析，实时监控生产过程中会出现的形态失真问题，从而及时调整生产参数，保证服装的形态质量。

     3.3 色差检测与图案识别

        色差检测与图案识别旨在通过精准分析服装面料的色彩一致性与图案设计的完整性，确保产品的视觉效果与设计要求相符。该技术主要通过计算机视觉系统对服装的颜色、纹理以及图案进行深入处理与分析，自动识别和检测潜在的色差问题与图案偏差。色差检测通过高精度图像采集与色彩空间转换，将服装表面的颜色信息转化为可量化的数据，常见的色彩模型如RGB、HSV、Lab等，被广泛应用于颜色差异的度量和分析。利用这些模型，系统能够精确捕捉到色彩的细微变化，并根据色差公式计算色差值，对比标准颜色范围，自动识别服装上的色彩偏差或不均匀分布。图案识别则涉及对服装表面图案的准确检测与匹配。通过对服装图像的边缘提取与特征分析，系统能够识别出图案的形状、排列、重复模式等，并与设计图案进行比对，检查是否存在图案错位、图案重复误差或印刷缺陷。

     3.4 检测精度与实时性优化

        服装质量检测中，检测精度确保了每件产品的质量符合设计标准与客户需求，而实时性则决定了生产线的流畅性与效率。检测精度的提升依赖于算法模型的不断优化与图像处理技术的精进，现代计算机视觉系统通过引入深度学习模型，能够在复杂环境中准确识别服装的各类缺陷、尺寸偏差、色差等问题。通过训练模型不断提高其对服装图像特征的敏感性，系统能够识别出微小且隐蔽的质量问题，减少假阳性和假阴性的发生。实时性优化主要通过算法优化与模型压缩技术，减少计算复杂度，缩短数据处理时间；并采用边缘计算与分布式计算架构，将部分处理任务下放至设备端，从而减轻中心服务器的负担，实现分布式处理与实时反馈。这些技术能够有效提升系统的实时响应能力，保证生产过程中检测任务的及时完成。

    4 结论

        本文明确了计算机视觉在服装质量检测中的重要性与广泛应用，讨论了传统检测方法的局限性以及现代计算机视觉技术能够有效克服这些问题，提升了服装质量控制的精度与效率。通过对缺陷自动识别、尺寸测量、色差检测及图案识别等应用场景的分析，揭示了计算机视觉在提高检测精度、优化生产流程和确保产品一致性方面的优势。因此，应加大对计算机视觉技术的研究与应用力度，推动深度学习和图像处理算法的创新，以提升检测系统的准确性与智能化水平。

文章来源：  《染整技术》   https://www.zzqklm.com/w/kj/31870.html