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现代服装工业要求高度信息化和自动化已是必然趋势。然而，传统服装工业一直延续着大量的手工操作，严重阻碍着服装工业的发展。本文的目的是将计算机视觉及人工智能技术应用于服装生产中，以提高服装生产过程的信息化、自动化程度。且主要针对服装结构设计和服装成衣尺寸测量这两个服装生产的主要环节展开研究。
论文的主要内容如下：首先，简要概述了服装工业生产的现状，提出急需改进的两个工序即：服装结构设计与服装尺寸测量，以及研究意义和本文研究的主要内容。
其次，针对传统服装结构设计方法的弊端，提出了一种智能的服装结构设计方法，并且基于人工神经网络技术。分别采用了前馈神经网络BP算法以及经模拟退火算法优化后的BP算法，用来学习样板师进行服装结构设计的经验，以实现从人体净体尺寸到成衣尺寸间精确自动的映射。实验结果反映了该方法的有效性。
再次，在得到成衣尺寸的基础上，提出了一种服装纸样图形自动生成的方法，以完善本文提出的智能服装结构设计方法。通过分析服装纸样图形的结构，设计Bezier曲线以及参数样条曲线以拟合服装纸样中的自由曲线，最后得到可直接用于服装生产的服装纸样。
最后，针对传统服装成衣尺寸手工测量方法效率低下、出错率高等问题，基于计算机视觉技术提出了一种有效的服装尺寸自动测量方法。设计了相应的测量系统及可行性分析，并且提出了采用图像测量方法进行服装图像尺寸测量的有效方法，克服了由于服装柔软且易变形而难以测量的缺点。实验结果表明测量精度满足服装工业测量要求，反映了该方法的有效性以及良好的应用前景。