服裝洗后擰絞平整度測試與評價方法

陳麗麗

(紹興文理學院 元培學院，浙江 紹興 312000)

折皺是織物在穿著或洗護過程中，由于運動、洗滌等[1]動作，給織物施加了不可回復的外力，從而導致織物表面產生凹凸不平的現象?？拱櫺栽讲畹目椢铮砻娴牟黄秸F象就越明顯，從而嚴重影響服裝的整體美觀性，因此對服裝或織物的平整度進行準確而客觀的評價尤為必要[2]。近年來，國內外的學者們對各種服裝或織物的平整度進行了大量研究[3]。KANG[4]利用三維網格投影技術對織物折皺進行了研究；AIBARA等[5]研究了西裝接縫起皺等級的客觀評價方法；TURNER[6]利用自行構建的視覺系統對織物平整度進行了研究。劉成霞等[7-8]提出了可同時測試織物多方向抗皺性的方法，并構建了關節模擬裝置，對實際著裝過程中的起皺所引起的平整度進行了研究[9-11]。

到目前為止，國內外對服裝或織物平整度的研究大多集中在實際穿著過程中的不平或機洗后的不平現象。而常見的洗滌方式分為機洗和手洗，盡管現在機洗是一種常見的洗滌方式，但對于夏季等輕薄衣物來說，手洗可能更為常見。且手洗后要經過擰絞使其脫水，該擰絞過程對服裝施加的外力不小于機洗。因此對服裝濕洗后的擰絞平整度加以探析可以完善織物平整度的研究成果，為全面評價服裝的抗皺能力提供指導。對此本文提出一種評價服裝濕洗后擰絞平整度的測試方法。

1 實 驗

1.1 試樣的選取

選取有一定代表性的17種常見純色機織物，織物規格參數見表1。

表1 織物規格參數

1.2 利用模擬裝置對織物進行擰絞

1.2.1原理介紹

為使研究更具規范性和科學性，本文設計了模擬洗后雙手對服裝進行擰絞的裝置。實際生活中，服裝洗后擰絞的過程是雙手抓住服裝兩端，以不同的方向對其進行旋轉，直至不再滴水。本文裝置的設計原理是模擬人的雙手對服裝進行擰絞的過程，故此將其命名為“手擰模擬裝置”，簡稱“模擬裝置”。

1.2.2模擬裝置的設計及加工

設計加工工具：軟件SOLIDWORKS、電子千分尺、劃刀、夾臺、銑床、鋼尺、磨削機床等。

加工材料：在擰絞過程中，由于夾合織物兩端的夾頭在水平方向上會產生相當高的扭矩力，同時脫水過程中有水滴落，因此裝置主體采用強度高、防水銹的鋁合金材質。

結構：織物兩端由夾頭夾緊后，一端固定不動，另一端利用轉體進行旋轉擰絞。并運用皮帶輪傳動原理，由電動機帶動轉體旋轉。因此整個裝置由4個主要部分組成，分別為主板、夾頭、轉體、電動機，模擬裝置見圖1，其中電動機的側面上設有電源開關、啟動開關、停止開關、調速器和定時器。

1.2.3實驗前的準備

實驗設備及工具：手擰模擬裝置、掃描儀、大頭針、計算機。

實驗條件：標準大氣環境，光照均勻且光線充足的室內。

實驗試樣：將表1中17種織物熨燙平整后，裁剪成35 cm×35 cm的規格(標上經向絲縷記號)，每種織物準備3塊試樣。

圖1 模擬裝置

1.2.4實驗流程

在溫度20 ℃、相對濕度60%的環境下進行測試，所需器材有：手擰模擬裝置、塑料盆、皮尺、內六角螺絲扳手、自制篩網干燥架等。

實驗步驟分成浸泡、擰絞、晾干3個流程，其詳細步驟如下：

①把織物放在盆內，考慮到部分深色織物會褪色，將深色和淺色分開放置，并按編號順序放入。用常溫自來水緩緩加入盆內，直至其將織物沒過。靜置1 h，確保每塊織物完全被浸潤(為避免手的搓洗動作不一致給實驗結果帶來誤差，以浸潤代替搓洗)。

②將織物從盆內取出，由于不同原料的織物縮水率不同，所以重新將織物剪成30 cm×30 cm的規格，并將經向定為織物的擰絞方向。用手擰模擬裝置夾合織物兩端各2 cm，中間量為24 cm，比裝置2個夾頭之間的距離長2 cm，作為擰絞需要的松量(因為隨著擰絞過程的進行，織物長度會逐漸縮短)，然后旋緊螺絲固定織物，為統一起見，擰絞圈數定為5圈，旋轉速率為20 r/min。待轉體停止轉動，停留5 s。擰絞前和擰絞中的織物見圖2。

圖2 擰絞前和擰絞中的織物

③用搖臂將轉體進行復位，松開固定螺絲，輕取下織物并展開，并將每塊織物鋪在自制篩網干燥架上(以防垂直懸掛時，織物自身重力對折皺造成影響)懸掛晾干6 h。

④將晾干的試樣輕取下置于掃描儀(分辨率設為300dpi)內進行圖像獲取，確保掃描參數一致。為了避免掃描儀的蓋板對織物表面造成壓力而影響折皺形態，掃描時，在蓋板下端四周放置小物體用以支撐，使織物與掃描儀蓋板之間留有縫隙。

⑤由于掃描獲取的圖像大小不一，為統一參數，將獲取的圖像截成256像素×256像素大小，截成統一的像素不但減小了誤差，還能提高運算速度，同時還能起到類似平滑去燥的作用，可以過濾掉一些織物表面組織紋理對實驗結果的干擾。

擰絞后的織物見圖3?？梢钥闯觯翰煌目椢?，擰絞后的折皺程度也不同。

圖3 擰絞后的織物

1.3 擰絞平整度的主觀評價

參照GB/T 13769—2009《紡織品 評定織物經洗滌后外觀平整度的試驗方法》，將平整度圖像與標準模板放在相同的光源下，先后由5名來自紡織服裝企業質檢部的專家，通過目測比較的方法進行對比，確定織物的平整度等級。標準模板共有1、2、3、3.5、4、5六個級別，從1級到5級，其平整度依次變好。但由于實際織物千差萬別，其平整度情況也不盡相同，為了使評價結果更精準，將折皺程度定為5大等級。其中1 級代表起皺非常嚴重，2 級為較重，3級為一般，4級為較輕，5級為非常輕。在此基礎上將2個相鄰等級再劃分10個小等級，等級間隔為0.1。

5名專家的評價結果經過Kendall秩相關系數的一致性檢驗，在α=0.05的水平下顯著相關。所以主觀評價具有良好的一致性。因此將5名專家對該織物(3塊試樣)等級評分的平均值經四舍五入后作為該織物的最終得分，并保留一位小數。再根據得分高低進行排序：序號為1的主觀評價得分最低，即平整度最差，序號為17的平整度最好。

1.4 利用Tamura紋理參數客觀評價擰絞平整度

1978年，TAMURA等[12]基于視覺感觀的特點，提出了6個表達紋理特征的參數，該參數不但比其他紋理特征更加直觀，同時還具有視覺上的意義。經過研究，在6個基本紋理特征參數中，粗糙度和對比度對織物洗后擰絞平整度的表征效果較好，因此文以這2個參數為例進行分析研究。

1.4.1粗糙度

對于紋理基元模式相同的物體，基元尺寸越大，看起來越粗糙。其計算步驟如下：

①計算圖像中每個像素點 2k鄰域內的平均灰度值，即:

(1)

式中:k=1,2,…,5;p(i,j)是位于像素點(i,j)的像素強度值；i和j分別為像素點的橫向和縱向坐標。

②對每個像素點，計算在水平和垂直方向上不重疊窗口間的平均灰度值差；

Ek,h(i,j)=|ak(i+2k-1,j)-ak(i-2k-1,j)|

(2)

Ek,v(i,j)=|ak(i,j+2k-1)-ak(i,j-2k-1)|

(3)

式中:Ek,h(i,j) 為水平方向上不重疊窗口間的平均灰度值差；Ek,v(i,j) 為垂直方向上不重疊窗口間的平均灰度值差。

③對每個像素點，計算使E達到最大時的k,則最優窗口為Sbest(x,y)=2k；

Ek=Emax=max(E1,h,E1,v,…,E5,h,E5,v)

(4)

④取Sbest的均值作為整幅圖片的粗糙度, 即

(5)

式中:m和n分別為水平和垂直方向的像素總數。

服裝折皺的紋理基元相對比較單一，尺寸相同，運用粗糙度可以描述其紋理特征。

1.4.2對比度

對比度不僅可以衡量局部的灰度變化信息，還可以表達圖像的整體感知信息。表達式為：

織物擰絞平整度評價結果見表2。

表2 織物擰絞平整度評價結果

2 結果與討論

2.1 粗糙度與主觀評價結果的關系

粗糙度與專家評分的關系見圖4。由圖4可知,二者具有較好的負相關關系，相關系數R12為0.850 3，即專家主觀評分越高的織物，粗糙度數值越小，這是因為評分越高說明洗后擰絞平整度越好，即越平整，因而粗糙度越小。

圖4 粗糙度與主觀評分的關系

粗糙度與主觀評分排序之間的秩相關系數見圖5，是將17塊織物按照粗糙度的數值從大到小的排序(數值最大的排序為1，最小的排序為17)與專家評分從小到大(評分最低的為1)的排序之間的相關系數。由圖5可知，二者的相關性較好，相關系數R22為0.818 0，即按照Tamura紋理參數中的粗糙度進行的排序與利用專家主觀評價得分進行的排序之間具有良好的正線性相關關系，主客觀評價方法所得結果之間具有較好的一致性。

圖5 粗糙度與主觀評分排序之間的秩相關系數

2.2 對比度與主觀評價結果的關系

粗糙度與主觀評分的關系見圖6，是17塊織物Tamura紋理參數中的對比度X3與專家評分Y1之間的相關系數?？芍呔哂休^好的多項式關系，相關系數R32為0.936 8，且為負相關，即對比度越大的織物，主觀評分越低，這是因為對比度越大，說明織物表面高低起伏越明顯，也就是越不平整，這種織物在主觀評價時的得分也就越低。

經過比較可以發現，對比度與主觀評價結果的相關性高于粗糙度，即R3>R1，說明用對比度來評價織物洗后擰絞平整度更符合人們肉眼觀察的結果，將其作為客觀評價指標更為準確。

圖6 對比度與主觀評分的關系

對比度與主觀評分排序之間的秩相關系數見圖7，是將17塊織物按照對比度的數值從大到小的排序與專家評分從小到大的排序之間的秩相關系數?？芍叩南嚓P系數R42為0.949 2，高于R2(粗糙度與專家主觀評分之間的秩相關系數)，即利用Tamura紋理參數中的對比度對織物洗后擰絞平整度進行評價的準確性更高。

圖7 對比度與主觀評分排序之間的秩相關系數

3 結 論

以17塊純色機織試樣為研究對象，先用自行設計的濕洗手擰模擬裝置對其進行擰絞實驗，再進行擰絞平整度的主觀評價，并利用圖像處理技術，提取了Tamura紋理參數，經過研究得出以下結論：

①Tamura紋理參數中的粗糙度和對比度與主觀評價得分都具有較好的負相關關系，且二者與專家主觀評價得分的秩相關性良好，因此都可以用來對織物洗后擰絞平整度進行客觀評價。

②對比度與主觀評價結果的具體關系為：Y2=189 9.8X32- 212.11X3+ 7.165 3，R32=0.936 8，其相關性好于粗糙度，式中Y2為專家主觀評價得分，X3為Tamura紋理參數中的對比度，可以根據此關系式，利用圖像技術獲得織物的對比度參數，來預測專家主觀評價得分。

本文提供了一種檢測織物經過濕洗后手擰平整度的方法，根據此方法可以預測織物做成服裝后，抵抗洗護過程中擰絞變形的能力。