[发明专利]一种基于云平台的色织面料快速生产方法

说明书

本发明涉及一种基于云平台的色织面料快速生产方法，将类别和生产信息确定的已生产的色织面料A的图像上传至云平台，选择与待生产的色织面料B匹配的A的图像后参照A的生产信息生产B，匹配为：确定B的类别后将B的图像输入到该类别对应的识别网络得到B的代码，选择与代码完全一致的编码对应的A的图像，识别网络的构建过程为：以同一类别的A的图像和编码为输入和输出，先不断调节VGG网络的所有参数，选择相对最优的一代参数代入VGG网络得到预识别网络，再不断调节预识别网络的全连接层网络参数，选择相对最优的一代全连接层网络参数代入预识别网络得到识别网络。本发明实现了色织面料高精度高效的在线检索，缩短生产周期，节约成本。

技术领域

本发明属于纺织面料设计与生产技术领域，涉及一种色织面料检索方法，特别涉及一种基于云平台的色织面料快速生产方法。

背景技术

现阶段面料市场有较大的份额是根据来样进行生产的，色织面料更是如此，色织面料的生产现状为小品种、多样化、交期快。目前色织面料的生产主要是通过人工操作根据每次来样进行调整生产工艺，这种模式耗时较长，效率偏低。如能通过一种基于云平台的色织面料快速生产方法查询以往是否有与来样类似或者相同的产品，并调出对应的生产记录进行生产，可节约面料生产企业大量的时间，提高其工作效率。此外，云平台给了客户更多的选择和参考，通过云平台客户可与营销人员、生产人员进行在线交流，提高了生产效率，其还可在线实时对样品进行检索，极大地便利了客户。

面料图像与其他一些行业的图像类型有些不同，面料的纹理是一种人为的具有一定规律性或者周期性的设计图像，因此面料图像的检索与常规图像的检索又有所不同。面料图像的检索仅仅需要搜寻出视觉上一致或者类似的图像，而不是对图像的精准检索。目前针对面料图像视觉特性的检索技术还很少，一般都是对比检索图像和库中图像的颜色、形状、空间位置特征或将几者相结合，然后进行相似度计算，以达到图像检索的目的，但是色织物的面料种类有很多，不同原料制成的色织物具有不同的色彩效应，除外，织物结构对色织物表现出的颜色会产生影响，如平纹组织使布面平坦、坚实，利于突出花型，缎纹组织可用于仿丝及仿毛织物，在缎条和缎格织物中应用较为普遍。此外，织物的图案对色彩效应也会产生影响，色织物的图案与印花图案不同，主要有几何图案(以经纬浮长起花或原组织起花等各种组合，在织物表面构成由线条或点连缀成的简单的各式几何图形)、条格图案(由各种大小不同的方格和色条结合色彩和组织进行排列)。因此实际应用中视觉上不同特性的色织面料图像对应的检索算法也应不同。

现在常用的图像检索方法大多通过局部检索哈希(LSH)、谱哈希(SH)等算法提取图像的特征，通过特征间的距离来进行相似度的比较，这些算法通常运算量大且耗时较长，检索效率低。后来又出现了使用机器学习法如支持向量机等方法进行图像检索，但是这些方法都是基于浅层神经网络的学习。浅层神经网络的层数较少，只包含一个输入层、一个隐藏层、一个输出层，其表达能力较差，计算量较大且计算精度较差。

因此，研究一种计算量小、耗时短且检索效率高的适用于色织面料的图像检索方法并基于该方法开发一种基于云平台的色织面料快速生产方法极具现实意义。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种计算量小，耗时短且检索效率高的适用于色织面料的图像检索方法，并基于该方法开发一种基于云平台的色织面料快速生产方法。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于云平台的色织面料快速生产方法，将特征信息、类别和生产信息确定的已生产的色织面料A的图像上传到云平台，在云平台中选择与待生产的色织面料B匹配的A的图像后，参照A的生产信息生产B；

特征信息为与色织面料视觉特征相关的信息，类别是根据特征信息确定的，生产信息为与色织面料生产相关的信息；