洗后織物外觀平整度客觀評級中的若干問題

徐平華， 丁雪梅， 王榮武， 吳雄英

(1. 東華大學 服裝·藝術設計學院， 上海 200051； 2. 東華大學 現代服裝設計與技術教育部重點實驗室 ， 上海 200051； 3. 東華大學 紡織學院， 上海 201620； 4. 上海出入境檢驗檢疫局， 上海 200135)

紡織服裝在家庭日常護理及工業洗滌過程中受到諸多因素的影響，外觀形態發生改變，降低衣物的外觀美感和服用性能。織物外觀形態評價指標通常包括洗后外觀平整度、接縫外觀平整度、折皺及褶裥外觀等級。其中，外觀平整度直觀地體現了紡織服裝的整體抗皺性能，成為服裝設計、抗皺整理效果、洗滌設備程序設定及洗滌劑效力等的有效評價指標。

目前各國檢測機構常用的評價方法仍然是林克爾試驗儀外觀法。該方法屬于主觀評價，各級檔差不均衡且受到個體生理、心理及環境因素的影響，精度低，再現性差，難以滿足當前檢測需求[1-2]，因此，相關研究人員通過多種途徑，試圖獲得精確的織物表面形態及有效的折皺評價指標，對織物平整度進行快速、客觀的評價。數字圖像技術具有非接觸、速度快、精度高、可重復測量等優點,自20世紀90年代，眾多研究人員已將此技術應用于織物的外觀評價[3]。目前，部分方法已能夠有效評價素色及簡單組織的織物，但是對花色織物等的準確評價仍難以實現，不能有效地替代人工評級。至今，通用的檢測設備和權威的檢測標準仍未出現。

為此，在回顧和總結國內外織物洗后外觀平整度研究的基礎上，本文著重對目前研究過程中存在的若干問題進行了評述，探析客觀評價中的重點和難點，并結合當前計算機視覺成像的發展現狀，提出該領域研究的未來發展方向。

1 織物外觀平整度客觀評價現狀

目前檢測機構大都依照相關標準對洗后織物進行主觀評價。該方法源于1967年的林克爾試驗儀外觀法，其要求在特定的光照條件及觀測角度下，由3名經驗豐富的人員對比洗后織物與標準樣照，給出平整度等級。由于織物折皺情況多樣，僅有的6個樣照并不能反映所有類型的折皺程度；不同個體評價結果具有較大的離散性，且耗時長；尤其對條格、深色或花色織物，難以作出準確的判斷。

常見的織物外觀平整度客觀評價研究思路如圖1所示。根據不同的分析需求，采用不同的圖像采集方式，其采集的圖像決定了后期的分析質量；對圖像進行適當預處理(如灰度化、去噪等)后，對圖像進行分析；特征提取及綜合評價階段是對織物外觀平整度特征進行提煉，提出符合實際折皺效應的指標加以描述。

圖1 常見織物外觀平整度客觀評價研究思路Fig.1 Objective evaluation pipeline of fabric smoothness appearance

在織物外觀平整度客觀評價方面，常見的思路分為2類(如圖1所示)：一類是研究二維圖像像素信息及其分布規律，提取特征值并運用相關方法進行判定；另一類屬于圖像處理和圖像理解范疇，運用多幅圖像的信息進行融合，重建織物的三維形態，對其空間特征進行分析和等級判定。

1.1 基于灰度圖像的特征分析

將1幅圖像的眾多像素點歸結為256個特征值，見圖2、圖3。

圖2 織物經家庭洗滌后的外觀形態Fig.2 Photograph of fabric after home laundering

圖3 取自圖2織物局部圖像的灰度值Fig.3 Gray image of local fabric fromFig.2

理想條件下，素色布樣絕對平整，則每一點的灰度值應該相等。隨著織物折皺程度的增加，該灰度曲面的起伏將會加劇。基于二維圖像的評價起初均通過評定灰度曲面起伏程度的方法評定織物折皺[3]。盡管單幅圖像的亮度值在一定程度上能夠體現織物的折皺效應，但多色及復雜組織織物中的紋理和組織點會嚴重干擾特征指標的提取[4]。圖像受到外界光照條件的影響，若完全依賴于圖像的亮度信息，不能準確地評價這些織物。

基于灰度圖像信息的特征提取大致分為3類(見表1)：1)基于空間域信息，提出相應的統計特征；2)采用傅里葉、小波變換等技術，從頻率域角度提出相應的特征指標；3)利用圖像的灰度位置的聯合信息，從紋理和分形角度提出相應的特征。

表1 織物外觀平整度特征指標Tab.1 Fabric smoothness appearance characteristics

1.2 基于激光三角測量技術的特征提取

采用激光掃描探測器等光柵進行投影，通過獲取變形的光斑圖像，可計算得到織物的高度信息，將織物的三維形態在計算機上進行重建。如圖4[3]所示。依據激光三角法原理，基于光程時差可準確地描述出織物的深度信息h。其中O為光源，P為接收器感光點，W(y,z)為被測物體的表面一點。在早期的研究階段，曾試著采用單個激光線生成器來獲取樣品表面形態，然后再根據一個經驗方程式評估樣品折皺等級。1998年Xu Bugao等[22]、2001年Kang等[23]、2002年Hu等[19]、1996年Amirbayat 等[18]、2010年Hesarian[24]、2012年Javier[25]分別利用主動式光柵投影法對織物的外觀形態進行研究，取得了一定的進展。采用一個多功能激光發射器來掃描樣品剖面，然后運用人工神經網絡對數據進行分級。這種方法符合人眼觀測習慣，同時可以避免紋理和顏色的影響。

圖4 激光三角法原理示意圖Fig.4 Laser triangulation schematic diagram

1.3 基于光度立體視覺法的特征提取

光度立體視覺法于1980年由Woodhan[26]提出，利用反射圖理論研究出了光度立體視覺法以獲得對象的表面立體形態，其思路是采用多個方向的光照模型，獲得不同光照的二維灰度投影圖，進而運用差分等算法對織物進行三維表面重建(如圖5[26]所示)。定義物體表面某點的梯度是(p,q),該點的輻射度為R(p,q),I(p,q)為圖像灰度函數。通過建立場景表面形狀信息和二維圖像灰度信息間的關系，從而繪制物體三維形狀。

圖5 光照立體視覺圖原理Fig.5 Light stereoscopic vision

光照效果決定了圖像的質量，對后期的圖像分析起著決定性的作用，因此需要在封閉的環境下進行圖像的采集，以避免外界燈光對照射的影響[1,4]。徐建明[4]、黃秀寶等[27]對此分別作了研究，重建出織物的三維模型。

1.4 基于雙目立體視覺法的特征提取

人的雙眼在觀察物體的時候，大腦會自然地對物體有一定深度或遠近的意識，產生這種意識的效應稱為立體效應。雙目立體視覺仿照這種效應的原理，采用2個攝像機從不同角度去觀察同一目標，并同時獲取目標的2幅圖像，通過目標在成像中的相對視差(Pl-Pr)恢復其三維信息，達到立體定位的效果[28]，雙目立體成像示意圖如圖6所示。其中P(x,y,z)為物體上一點，Ol、Or分別為左右視圖的光心。

圖6 理想雙目立體視覺定位原理Fig.6 Ideal binocular stereo vision

1.2～1.4中所提出的方法均試圖重建出織物的三維形態。對獲得的織物高度及位置信息進行分析，以點或三角網格等形式將織物的外觀形態展示在計算機中，通過提取相應的特征值描述織物的折皺情況(見表1)。

2 織物平整度研究中若干基礎問題

2.1 洗護實驗及樣品設計

目前，ISO、AATCC及國標中均制定了針對織物外觀平整度評價的洗護標準，對織物的洗滌過程中諸如洗滌時間、機械力、洗滌劑用量、脫水及干燥等均有規定，因此，織物外觀平整度的評價試樣可參照以上標準進行約定。

經過洗護后的試樣，外觀折皺效應明顯，但隨著時間的變化，表面折皺程度有所回復，不同性能的織物，回復程度不同。加之檢測過程中對織物進行保存、搬運、擺放等操作，勢必造成織物折皺失真，從而影響評價結果，因此需要提出一種有效的固封技術，用以長久保留洗后的表面折皺效應，既保證評價的有效性，又便于重復性驗證試驗。

2.2 圖像信息采集平臺設計與制作

圖像的采集質量，決定了后期數據分析的有效性。目前大都采用CCD或CMOS相機影像感測組件, 將影像轉換為數字信息。CCD傳感器在靈敏度、分辨率以及噪聲控制等方面均優于CMOS傳感器，而CMOS傳感器則具有低成本、低耗電以及高整合度的特性。

此外，需要考慮光照條件。完全依賴于圖像灰度信息的分析方法，需要考慮在封閉的環境下進行光源的設計。特別是采用光度立體視覺法，需要對光源的分布、大小、類型等綜合考量。

拍攝穩定性同樣需要注意。盡可能采用遙控拍攝的方式，對目標進行采集，并及時將數據傳入計算機中進行實時分析。一些特定的方法，還需要考慮多目相機的組合關系、與目標的距離等要素。

不同的分析手段，需要不同采集方式，因此，需要結合分析方法，對織物的采集平臺進行設計和制作。

2.3 織物外觀形態重建技術

采用激光三角法則完全不依賴于織物的圖像亮度信息。該方法精度高，不受環境、面料顏色的影響，適用于多種織物，能夠比較準確地反映出織物的抗皺性能，但是，試驗精度受多種條件制約，如光柵精密度、攝像機位置等。掃描過程慢、設備昂貴是制約其成為通用檢測手段的關鍵問題[4]。

基于多幅圖像的信息，恢復出織物的三維形態的思路，在已有的研究中得到了初步的體現。其中，光度立體視覺法利用圖像的灰度以及飽和度等各種指標在折皺處與平整處之間的差異，分析織物三維表面性狀[3]。該方法不完全依賴于圖像的亮度信息，但是，該方法需要封閉的光照環境，實驗室的條件需要滿足這一要求，不能適應自然光或戶外現場檢測，對于花色織物存在一定檢測誤差。

基于雙目立體視覺成像的方法，近幾年得到了較大的發展，理論上能夠在自然光下重建出物體的三維形態。圖像的灰度信息僅用于織物雙目圖像匹配。此方法可更為真實有效地評價織物的折皺情況。雙目圖像的匹配決定了三維形態重建的質量，對后期特征的提取和評價起著決定的作用[29]。織物具有柔軟、多孔、圖案、色澤、厚薄等材料特征，研究出自適應于不同光照環境、材質多樣、各類洗護條件下的三維重建算法，滿足全品類織物外觀檢測仍存在一定的難度，需要進一步的深入研究。

2.4 高度一致性的客觀評價技術

AATCC標準樣照單一，在折皺效應、尺度、分布特征等方面存在一定的局限性。目前客觀評價大都依據于此提出相應的指標，因此難免出現主客觀評價不一致的現象。特別是難區分介于3～3.5級樣品的外觀平整度，而該級別往往是決定產品質量優劣的分界值。

目前應用的指標眾多，卻仍難準確地評價出織物的折皺程度，與實際折皺情況仍存在一定的差異，各項評價指標雖與平整度等級之間存在一定的相關性，但由于模板表面的褶皺形態迥異、褶皺分布比較復雜，不能僅利用其中的某一個評價指標，也不能預測實體對象的平整度等級[28]。

單純地從二維或三維的角度去研究織物的外觀形態，割裂了二類方式的聯系，會影響織物表面信息的有效提取。織物折皺不僅需要考慮空間分布，還需要考慮平面折痕、圖案花型等對視覺的影響。可采用綜合評價方式，如已有的最小距離判別法[11]、遺傳算法、人工神經網絡[3-4]、模糊模式識別、支持向量機[30]等。單純地提取一些特征指標進行綜合評價，會出現與真實折皺效應的偏差，某些指標未必能夠真實反映織物特性。要真正滿足準確判定，符合客觀實際，還有待進一步的研究，因此提出適應織物這一特定對象且滿足于人體感官視覺的評價指標尤為重要。

3 發展趨勢

主觀評價受到多方面因素的制約，檢測效果一般，難以滿足當前需求。準確、有效的客觀方法是評價織物外觀平整度的必然途徑，因此需要在測試穩定性、適應性、方便、快速、精確度高這些方向不斷深入研究，能夠真實實現織物外觀形態的客觀評價。具體包括以下幾個方面。

1)高精度三維重建技術。能夠真實地模擬各類材質、組織、圖案的織物外觀，表達織物折皺效應，在精度上滿足紗線或纖維級的測量需求。

2)基于感官評價的客觀評價技術。探析人工主觀評價過程的核心機制、提取出特征效應明顯的評價指標，結合計算機編程技術模擬感官評級，實現主客觀評價的高度一致性，徹底解決目前特征效應低、判別不準的痹癥。

3)評估由局部轉向整體。改變單純的織物的檢測，向服裝整體外觀評價方向轉變[25]。從整體穿著效果入手，評價動、靜態下服裝的外觀風格。

4)檢測系統高效、穩定。檢測速度是衡量評價手段的關鍵指標之一。高速檢測應當是客觀評價的優勢所在，使得替代主觀評價成為可能。此外，由于評價系統是一個整體，包含軟硬件及特定的測試環境。檢測過程中，隨著時空的變化，檢測對象位置、光照條件等發生了變化，因此對硬件的設計、算法等提出了更高的要求，以實現可重復性檢測，建立高度魯棒性的評價系統。

4 結束語

在織物三維形態的真實模擬基礎上，提出準確有效的指標，建立符合實際的評價標準，不僅能夠解決洗后織物的外觀平整度，也為織物起毛起球、服裝洗后縫跡、服裝褶裥效果以及服裝的整體外觀形態的評價提供了解決方案，從根本上解決織物的客觀評價，能夠為紡織、服裝、洗護行業的檢測提供更為有效的測評方法。

FZXB

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