CN102929965A - 一种服装面料缝纫工艺的生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种服装面料缝纫工艺的生成方法，根据对面料性能的分析对面料进行分类，依该面料的类别得到对应的最优缝纫工艺组合，所述的面料分类方法，是在面料性能分析的基础上，对获得的性能参数进行因子分析，然后运用聚类分析方法对面料进行分类，在确定最佳分类数时，选用混合F统计量计算得到最佳分类数为7类，聚类完成后，分析各类别面料的共同特性，作为后续配置缝纫加工工艺的依据，所述的最优缝纫工艺组合采用正交实验方法，针对不同类别的典型面料，在不同缝纫工艺条件下设计正交试验，然后评判缝纫样本的缝纫平整度等级，对试验结果分析得到各缝纫加工工艺参数对结果影响的显著性，得到7种类型面料的最优缝纫工艺组合。
Description
技术领域
本发明属于服装加工技术领域，特别涉及一种服装面料缝纫工艺的生成方法。
背景技术
在服装生产过程中，缝纫加工是影响成衣质量的重要工序，受到许多因素的影响，必须充分了解面料性能，合理选择设备，优化配置缝纫工艺才能达到最优的缝制质量，从而提高生产效率，降低成本。目前在服装加工中，缝制加工工艺的确定主要是依靠加工人员的经验，通过手感目测来确定，具有很大的模糊性。
发明内容
本发明的目的是提供一种服装面料缝纫工艺生成方法，主要是参照目前服装加工中，根据不同特点的面料经验性地配置缝纫工艺的实际工作习惯，即在对面料性能进行分类判别的基础上，自动匹配每一类型面料的缝纫工艺。本方法基于计算机自动处理，较少受到人为因素影响，解决目前本领域依靠人工经验，结果模糊，无法定量自动生成的问题。
1、一种服装面料缝纫工艺的生成方法，根据对面料性能的分析对面料进行分类，依该面料的类别得到对应的最优缝纫工艺组合，其特征在于，
所述的对面料性能的分析，是用织物的风格仪，对面料测得18个性能指标，这些指标是：包括T2、T100和ST的厚度、包括E5-经、E5-纬、E纬0-经、E纬0-纬、E经00-经、E经00-纬和EB5的弯曲性能、剪切性能G、包括C-经、C-纬、B-经和B-纬的拉伸性能、包括F-经和F-纬的成形性以及面料的重量W；
所述的面料分类方法，是在面料性能分析的基础上，对获得的性能参数进行因子分析，然后运用聚类分析方法对面料进行分类，其中，
所述的因子分析，是对18个性能指标值进行降维处理，同时消除了原变量间相互间的相关性，最终将其综合为4个公因子，记为C1，C2，C3，C4，观测每一公因子在各性能指标上的载荷，将4个公因子分别命名为弯曲、剪切因子、厚重因子、纬向延伸因子和经向延伸因子，
在确定最佳分类数时，选用混合F统计量计算得到最佳分类数为7类，聚类完成后，观察面料及其性能特点，分析各类别面料的共同特性，作为后续配置缝纫加工工艺的依据，当在样本不断扩充的情况下，动态调整前述的聚类过程，以使得分类更加合理；
所述的最优缝纫工艺组合采用正交实验方法，针对不同类别的典型面料，在不同缝纫工艺条件下设计正交试验，然后评判缝纫样本的缝纫平整度等级，对试验结果分析得到各缝纫加工工艺参数对结果影响的显著性，得到由下表表示的7种类型面料的最优缝纫工艺组合，
对于未知类型的面料，判断其属于所述7种类型面料中的哪一类，然后对其匹配该类的最佳缝纫工艺。
本发明的有益效果是，依据面料性能对面料分类，并据此面料类别进行缝纫工艺的匹配，符合服装加工行业人工确定缝纫加工工艺的工作习惯。同时采用计算机***实现了面料的自动动态分类，面料类别的判别和缝纫工艺的自动匹配，解决了在服装面料缝纫工艺设计技术方面的难点。
附图说明
图1是本发明服装面料缝纫工艺生成的实现过程流程图
具体实施方式
如图1所示，本发明开发的服装面料缝纫工艺生成方法，主要是在根据面料物理性能对其进行类别划分的基础上，结合各类别面料最优缝纫工艺组合的快速匹配实现的。
对于面料性能的测试，主要是指面料的物理力学性能，以及厚度、重量等指标。本发明采用的面料性能主要是通过FAST织物风格仪，在标准气候条件下测试和计算得到的18个性能指标，包含厚度（T2、T100、ST）、弯曲性能（E5-经、E5-纬、E纬0-经、E纬0-纬、E经00-经、E经00-纬、EB5）、剪切性能（G）、拉伸性能（C-经、C-纬、B-经、B-纬），成形性（F-经、F-纬）以及面料的重量（W）等。
本发明对于面料类别的划分，采用了聚类分析方法。由于获得的18个参数之间存在相关性，而且参数数量多，为了简化后续处理，并减少由于变量间存在的多重共线性而引起的误差，采用因子分析方法，对18个性能指标值进行降维处理，同时消除了原变量间相互间的相关性，最终将其综合为4个公因子，记为C1，C2，C3，C4。观测每一公因子在各性能指标上的载荷，将4个公因子分别命名为弯曲、剪切因子、厚重因子、纬向延伸因子和经向延伸因子。
本发明在以上因子分析的基础上，运用K-means聚类法进行面料类别的划分。K-means聚类法需要事先确定最佳分类数，本发明中采用混合F统计量（Mixed-F）计算聚类分析的最佳分类数。Mixed-F统计量综合反映了所有变量的类内紧密程度与类间分散程度的统计量，其值越大，说明所有变量的类内联系越紧密，而类间联系越分散。计算Mixed-F统计量得到最佳分类数为7类。聚类完成后，观察面料及其性能特点，分析各类型面料的共同特性，作为后续配置缝纫加工工艺的依据。在样本不断扩充的情况下，可以动态调整前述的聚类过程，以使得分类更加合理。
本发明对于各类别面料最优缝纫工艺的配置采用正交试验获得。选择对缝纫质量影响最明显的几个工艺参数进行正交实验，得到各类别面料最适合的缝纫工艺参数如表1所示。
表1
本发明在获得各类面料的最佳缝纫工艺组合后，对于未知的面料样本，通过判别分析方法判断其属于以上7类面料中的哪一类，然后对其匹配该类的最佳缝纫工艺，从而实现面料缝制加工工艺的快速生成。
Claims (1)
1.一种服装面料缝纫工艺的生成方法，根据对面料性能的分析对面料进行分类，依该面料的类别得到对应的最优缝纫工艺组合，其特征在于，
所述的对面料性能的分析，是用织物的风格仪，对面料测得18个性能指标，这些指标是：包括T2、T100和ST的厚度、包括E5-经、E5-纬、E纬0-经、E纬0-纬、E经00-经、E经00-纬和EB5的弯曲性能、剪切性能G、包括C-经、C-纬、B-经和B-纬的拉伸性能、包括F-经和F-纬的成形性以及面料的重量W；
所述的面料分类方法，是在面料性能分析的基础上，对获得的性能参数进行因子分析，然后运用聚类分析方法对面料进行分类，其中，
所述的因子分析，是对18个性能指标值进行降维处理，同时消除了原变量间相互间的相关性，最终将其综合为4个公因子，记为C1，C2，C3，C4，观测每一公因子在各性能指标上的载荷，将4个公因子分别命名为弯曲、剪切因子、厚重因子、纬向延伸因子和经向延伸因子，
在确定最佳分类数时，选用混合F统计量计算得到最佳分类数为7类，聚类完成后，观察面料及其性能特点，分析各类别面料的共同特性，作为后续配置缝纫加工工艺的依据，当在样本不断扩充的情况下，动态调整前述的聚类过程，以使得分类更加合理；
所述的最优缝纫工艺组合采用正交实验方法，针对不同类别的典型面料，在不同缝纫工艺条件下设计正交试验，然后评判缝纫样本的缝纫平整度等级，对试验结果分析得到各缝纫加工工艺参数对结果影响的显著性，得到由下表表示的7种类型面料的最优缝纫工艺组合，
对于未知类型的面料，判断其属于所述7种类型面料中的哪一类，然后对其匹配该类的最佳缝纫工艺。
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| CN111058273A (zh) * | 2020-01-04 | 2020-04-24 | 浙江日升服装有限公司 | 一种服装面料缝纫工艺的生成方法 |
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| CN102567920A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-11 | 湖南省忘不了服饰有限公司 | 基于面料结构参数的缝合平整度的生成方法 |
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