2025. — Т 10. — №2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://kostumologiya.ru/24tlkl225.html

This article metadata is also available in English

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 630.4 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Петросова, И. А. Разработка системы создания базы данных изображений с дефектами посадки одежды / И. А. Петросова, Т. С. Брызгалова, М. К. Скрыль [и др.] // Костюмология. — 2025. — Т 10. — №2. — URL: https://kostumologiya.ru/PDF/24TLKL225.pdf (дата обращения: 18.11.2025).

Разработка системы создания базы данных изображений с дефектами посадки одежды

Петросова Ирина Александровна
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
Профессор
Доктор технических наук
E-mail: irina76802@yandex.ru

Брызгалова Татьяна Сергеевна
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
E-mail: tanuxa090996@mail.ru

Скрыль Маргарита Константиновна
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
E-mail: margaritaskryl@yandex.ru

Гогузев Даниил Николаевич
ФГБОУ ВО «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина
(Технологии. Дизайн. Искусство)», Москва, Россия
Аспирант, ассистент
E-mail: goguzev_daniil.gonor@mail.ru

Аннотация. В статье подробно представлена методика создания специализированной базы данных изображений дефектов посадки одежды с использованием пассивных методов сбора визуальной информации. Исследование охватывает три основных подхода: поиск, по ключевым словам, анализ архивов производственного брака швейных фабрик и сбор пользовательских изображений с торговых онлайн платформ.

Пассивные методы продемонстрировали свою эффективность, позволив за 3 месяца собрать более 2 500 изображений, детально показывающих различные типов дефектов. Такой подход оказался менее затратным по сравнению с организацией специальных съемок и показал огромное преимущество. Особую ценность представляют данные полученные с маркетплейсов, отражающие реальные эксплуатационные проблемы, которые сложно воспроизвести искусственно в лабораторных условиях.

Созданная база данных классифицирует дефекты по пяти основным типам: горизонтальные складки, вертикальные складки, наклонные складки, угловые заломы. База данных реализована в формате интерактивных форм, предусмотрена возможность фильтрации по нескольким параметрам, включая тип изделия, размерную группу и материал.

Перспективы работы связаны с дополнением базы данными, полученными активными методами, такими как 3D-моделирование, что позволит охватить редкие и сложные виды дефектов, которые имеют важное значение для полноценного исследования проблем, возникающих при посадки одежды. Полученные результаты исследования представляют практическую выгоду для производства одежды, экспериментального цеха, а также для разработчиков систем автоматизированного контроля качества продукции.

Ключевые слова: база данных; дефекты посадки; пассивные методы; контроль качества; швейные изделия; систематизация изображений; искусственный интеллект

Скачать