模拟实际着装的织物抗皱性测试方法

刘成霞， 韩永华

(1. 浙江理工大学 服装学院， 浙江 杭州 310018； 2. 浙江理工大学 信息学院， 浙江 杭州 310018)

模拟实际着装的织物抗皱性测试方法

刘成霞1， 韩永华2

(1. 浙江理工大学 服装学院， 浙江 杭州 310018； 2. 浙江理工大学 信息学院， 浙江 杭州 310018)

针对现有的织物抗皱性测试方法不能直接用来表征穿着过程引起的折皱这一现象，提出一种可模拟实际着装的织物抗皱性测试方法。构建了模拟装置，并利用图像处理技术提取了折皱密度。经20块织物的相关实验验证得出：模拟方法与实际着装产生的折皱非常相似，说明模拟方法具有一定的可行性，且其测试稳定性好于折皱回复角法；0°折皱回复角与折皱密度的相关性最大，随后是45°,建议增加45°折皱回复角的测试，以使测试结果更能表征实际着装时织物的折皱变形能力；建立了多元回归模型，此模型可用来预测实际着装时的折皱密度，无需经过工作量繁重的服装制作和实际穿着实验。

织物抗皱性； 模拟装置； 实际着装； 折皱回复角； 图像处理

织物抗皱性对服装外观有着非常重要的影响，因而有必要对织物抗皱性进行准确、客观的测试与评价。近年来，国内外的纺织领域学者对织物抗皱性及平整度的测试与评价方法进行了大量研究。

文献[1]对织物折皱进行了radon变换和纹理分析；Behera等[2]用Canny边缘检测得到客观评价织物折皱的指标；Yu等[3]利用立体视觉系统重构了织物的三维折皱表面；Ravanid等[4]利用GLCM研究了织物折皱纹理；杨晓波等[5]用光度立体视觉和阴影恢复形状技术对折皱织物的表面进行了三维重建；王雷等[6]研究了织物折皱回复角随时间的动态变化情况。

目前国内外广泛采用的织物抗皱性评价方法可分为折皱回复角法和外观等级评价法，然而这2种方法各有局限性，其中折皱回复角法每次只能测织物一个方向的抗皱性能，对此，本文作者提出了可同时测试织物多方向抗皱性的方法[7-8]。此外，这2种方法无论在织物受力还是产生的折皱形态上，都与实际着装时有较大差距，未必能用来表征实际穿着时更复杂、更立体的折皱情况，因此，本文作

者构建了关节模拟装置[9]，但该装置使织物产生的是压缩变形，与膝盖等处织物发生的弯曲变形尚有一定差距。针对该局限性，提出一种与人体实际着装时更加吻合的抗皱性测试方法。

1 实 验

1.1 试样的选取

选取有代表性，且抗皱能力不同的20种常见纯色机织物，原料涉及棉、麻、丝、毛及化纤，并且颜色、组织结构亦不相同，规格参数如表1所示。

表1 织物规格参数Tab.1 Fabric specification parameters

1.2 折皱回复角法测试织物抗皱性

根据GB/T 3819—1997《纺织品织物折痕回复性的测定 回复角法》，用YG541E型全自动激光织物折皱弹性仪，在标准大气环境中测试样品的折皱回复角(WRA)，由于机织物的抗皱性具有明显的各向异性[10]，除测试标准中规定的经纬方向(WRA0和WRA90)外，还增加45°折皱回复角(WRA45)的测试。为使测试结果更加精确，每个方向测10次，结果取平均值。

1.3 利用关节模拟装置测试织物抗皱性

1.3.1 原理介绍

众所周知，服装在穿着过程中折皱最严重的是关节部位，人体频繁发生的下蹲、屈肘等动作使关节部位的服装面料产生弯曲变形而起皱。鉴于此，本装置的设计原理是模拟人体关节部位产生折皱的过程，因此将其简称为模拟装置。

1.3.2 装置结构

模拟装置所需材料主要包括木材、钉子、弹簧、棉花、针织布。模拟装置的制作方法为：将圆柱形木条按照人体手臂的结构进行加工，其中1根木条长为10 cm，一端周长为17 cm，另一端周长为16 cm；另一根木条长为12 cm，一端周长为16 cm，另一端周长为15 cm。将2根木条周长为16 cm一端的中心掏空，并用樟木球及弹簧连接，模拟关节，连接后的2根木条模拟人体骨骼；外层用棉花均匀包裹以模拟人体肌肉和脂肪，最外面再用有弹性的针织布包裹并缝合，模拟人体皮肤。包裹棉花和针织布后的周长增加1 cm，完成后的装置如图1所示。此装置犹如前臂和上臂组成的人体手臂。

图1 完成后的模拟装置Fig.1 Finished simulating device

1.3.3 实验准备

实验设备及工具：模拟装置；LiDE210 Cano Scan扫描仪；大头针若干；计算机。

实验条件为标准大气环境，光照均匀且光线充足的室内。将上述20种织物熨烫平整后，裁剪成高为22 cm的梯形(以织物经向为高度方向)，上底边为20 cm，下底边为18 cm，每种织物准备10块试样。

1.3.4 实验方法

将试样正面朝外沿经向包裹到模拟装置上，并用大头针按照0.5 cm的缝头小心固定，且使接缝位于关节外侧；将“穿”有织物的模拟装置弯曲成规定角度(文中统一弯曲成60°)；维持弯曲状态统一时间(文中为5 min)后，小心取下大头针，将织物取下，展平，注意手势轻盈，不要影响织物表面折皱状态；恢复规定时间(文中为5 min)后，将织物放入设置好参数的扫描仪中，采集织物折皱图像。扫描时，为避免对折皱造成影响，在盖子下端四周放置小物体，以隔开织物与扫描仪盖；截取扫描图像中折皱最严重的区域，尺寸为256 像素 × 256 像素，以便于后续处理。

图2示出同种材质的面料用模拟装置和实际着装产生的折皱。由图可知，无论是穿在模拟装置上，还是从模拟装置取下展开后的折皱，都与穿在人体以及从人体脱下形成的折皱非常相似。

图2 模拟装置与实际着装产生的折皱Fig.2 Wrinkles produced by simulating device and actual wear.(a) On simulating device; (b) Taken off from device; (c) On human body; (d) Taken off from human body

1.3.5 图像法提取的织物折皱密度

将扫描得到的彩色图像转化成灰度图像，然后进行边缘检测。经过多次研究发现，Sobel边缘检测算子的检测结果与肉眼观察的折皱程度具有良好的一致性，检测的边缘即为图像中棱角分明的折痕，折痕数量越多，越清晰，则说明折皱越严重，因此本文均采用Sobel边缘检测算子提取织物折皱，结果如图3所示。

图3 边缘检测过程Fig.3 Edge detection.(a) Gray level image; (b) Edge detected image

折皱密度(WD)即折痕面积占总面积之比，计算公式为

式中：Wn为边缘检测图像中白色像素点个数；A为像素点总个数，即256像素×256像素=65 536像素。

2 结果与讨论

2.1 模拟方法的测试稳定性

折皱回复角与折皱密度测试结果如表2所示。表中数据均为10次测试结果的平均值。用织物经10次测试所得WD的变异系数(标准差与平均值之比)CV1来表示模拟方法的测试稳定性，同时计算WRA的变异系数CV2以进行对比。

由于每块织物测试了0°、45°和90° 3个方向的WRA，其变异系数分别表示为CV2-0、CV2-90和CV2-45，结果如图4所示。从图可看出，3个方向折皱回复角的变异系数总体呈现相似的规律性。从数值上来看，CV2-45最小，而CV2-0和CV2-90均大于CV2-45，即45°正斜丝的折皱回复角测试稳定性最好，而经纬向测试稳定性较差。

由于3个方向折皱回复角的变异系数具有较好的一致性，为表明这种方法的总体稳定性，将CV2-0、 CV2-90和CV2-45的平均值记为CV2，并将其与CV1进行对比，结果如图5所示。从图可知，绝大多数面料的CV1小于CV2，尤其是CV2较大的织物，CV1相比CV2有较大幅度的降低。其中最明显的为3#，CV2为0.149，而CV1仅为0.032，二者相差0.117。对8#和9#这2块CV2较小的织物来说，CV1大于CV2，但差距不是特别明显，因此总体来说，模拟方法的测试稳定性好于传统的折皱回复角法。

表2 织物抗皱性测试结果Tab.2 Results of fabrics wrinkling performance

图4 CV2-0、CV2-90和CV2-45的比较Fig.4 Comparison of CV2-0, CV2-90 and CV2-45

方法自变量模型方差R2标准估计的误差FSig．关系式进入WRA0WRA45WRA900910037508539970000WD=8293-0021WRA0-0012WRA45-0001WRA90WRA0WRA450910036437857750000WD=8230-0022WRA0-0012WRA45

图5 CV1与CV2的比较Fig.5 Comparison of CV1 and CV2

究其原因为：折皱回复角法的测试面积很小，只能产生1条1.5 cm的直线折皱，使测试结果具有一定的随机性和不确定性；而模拟方法的测试面积大，且产生了多方向的立体折皱，更好地表征了织物综合的抗皱性，较好地克服了折皱角法的随机性、偶然性和片面性，表征效果也更稳定。

2.2 折皱密度与折皱回复角的关系

折皱密度WD与不同方向WRA的相关系数如表3所示。由表可知，WRA0与WD的相关性最大，其次是WRA45，WRA90最小。

表3 折皱回复角与折皱密度之间的相关系数Tab.3 Correlation coefficients between WRA and WD

注：**表示在0.01的水平上显著相关。

表4示出以WD为因变量，3个方向的WRA为自变量进行回归分析的结果。

从表4数据可知，2个回归方程在0.01的水平上都是显著的(Sig.为0.000)，且模型中的R2也相同，以WRA0和WRA45进行回归的标准估计误差稍小，说明WRA90的加入对WD的预测精度不仅没有提高，反而稍有下降。可解释为：由图3可知，无论是实际穿着，还是用模拟装置，产生的折皱基本为水平方向和斜向，前者相当于折皱回复角法测试时，检测WRA0的情况(制作服装时，皆以织物经向为服装的长度方向)；同样，斜向折皱则相当于检测WRA45，由于没有出现竖向折皱，致使WRA90对WD的贡献非常微弱。

上述方程皆可用来预测实际着装时织物的抗皱情况。建议增加45°折皱回复角的测试，以使结果更能表征实际着装时织物折皱变形能力。

3 结 论

1)模拟装置产生的折皱与实际穿着时的折皱非常类似，都由水平方向和斜向折痕组成。说明本文作为尝试和探索提出的模拟方法用来预测服装实际穿着时的抗皱性具有一定的可行性，且该模拟方法的测试稳定性也好于折皱回复角法。

2)折皱密度与不同方向折皱回复角的相关分析表明，0°方向的与折皱密度的相关性最大，其次是45°方向，因此建议增加45°方向折皱回复角，以使结果更符合实际着装。

3)由不同方向折皱回复角与折皱密度的回归模型可预测实际着装时织物的抗皱情况，无需经过工作量异常繁重的服装制作和实际穿着实验。

FZXB

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Measurement for fabric wrinkle resistance by simulating actual wear

LIU Chengxia1, HAN Yonghua2

(1.SchoolofFashionDesignandEngineering，ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China；2.SchoolofInformaticsandElectronics，ZhejiangSci-TechUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China)

The available fabric wrinkling measurements could not be used to characterize the wrinkling behavior during actual wearing. Aiming at this, a simple method for fabric wrinkling measurement that can simulate actual wear was put forward. A simulating device was set up and image processing technology was used to extract wrinkle density. Experiment was conducted with 20 fabrics. The following conclusions can be drawn. Wrinkles produced by the simulating method are very similar with those in actual wear, which proves the feasibility of the method. Besides, its measuring stability is better than that of the wrinkle recovery angle method. Wrinkle recovery angle in 0° has the highest correlation with wrinkle density, after which is 45°. It is advisable that wrinkle recovery angle in 45° should be considered to improve the agreement of the testing results and the actual wrinkling capability during wear. Models between wrinkle density and wrinkle recovery angle established by multiple linear regression can be used to predict fabric wrinkling during actual wear, without need of the tedious clothes making and trial work.

fabric wrinkling; simulating device; actual wear; wrinkle recovery angle; image processing

2015-09-06

2016-09-13

国家自然科学基金项目(51405446)；浙江省公益性技术应用项目(2014C31052)；浙江理工大学521人才支持计划项目(11110232241517)；浙江理工大学科研启动基金项目(15072096-Y)

刘成霞(1975—)，女，教授，博士。主要研究方向为纺织品检测技术。E-mail:glorior_liu@hotmail.com。

10.13475/j.fzxb.20150901105

TS 941.2

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