一种基于深度神经网络的刺绣设计方法与流程

1.本发明属于刺绣设计技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的刺绣设计方法。


背景技术：

2.手工刺绣，又名“针绣”，俗称“绣花”。以绣针引彩线(丝、绒、线)，按设计的花样，在织物(丝绸、布帛)上刺缀运针，以绣迹构成纹样或文字，是我国优秀的民族传统工艺之一。传统的手工刺绣方法得到的绣品立体感较差，而且在针迹比较密集的刺绣图案时造成面料的板状硬化，此外，传统手工刺绣所用机具比较简单，效率低下、成本高，随着本领域技术的发展，出现了高智能化刺绣设备，它的出现改变了过去的手工刺绣效率低下、成本高等缺点。
3.如授权公告号为cn114934397a所公开的一种基于锦纶刺绣定位数码印花工艺，其虽然实现了通过用锦纶纤维来代替涤纶纤维，用普通白色的锦纶线来穿纱刺绣，不需要区分设计师的刺绣花形颜色，洗去刺绣花水溶纸时也不需要考虑水溶工艺对绣花线的颜色影响，通过对刺绣工艺做出四种区分，可减少精准定位数码印花工艺在对花上色时的风险。但是并未解决现有的刺绣设计方法还存在的问题：在进行刺绣工作时，需要人工完成底布的裁剪工作，容易出现底部裁剪误差，且还需要人工将底布从裁剪区移动到刺绣区，增加了劳动力，同时不方便根据需要刺绣的图案，生成刺绣路径，增加刺绣图案生成的难度，另外不方便对刺绣产品进行编辑与保存，不方便现有的刺绣产品的基础上进行编辑改进，以及直接对已经生成的刺绣产品进行下次直接利用，为此我们提出一种基于深度神经网络的刺绣设计方法。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，包括以下步骤：
6.s1.布料裁剪：准确裁剪需要的布料，通过裁剪设备将布料裁剪成刺绣需要的尺寸大小，得刺绣底布；
7.s2.布料固定：将裁剪后的刺绣底布放置在缝纫架上，张紧固定好刺绣底布；
8.s3.图案确定：确定好刺绣底布需要刺绣的图案，进行打底操作，打底之后将刺绣底布送入刺绣机中；
9.s4.刺绣图案成型：将需要在刺绣底布上刺绣的图案在计算机中成型；
10.s5.设备控制：基于深度神经网络根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据控制刺绣机进行刺绣工作，生成刺绣产品；
11.s6.刺绣产品编辑与保存：通过拍摄刺绣完后的刺绣产品，获得产品图片，通过对
图片进行预处理以及矢量化处理，通过电脑识别技术和数字色彩特征标注方式进行研究，形成刺绣矢量图库和设计元素电子文档，将原始刺绣产品的样本进行整理和保存。
12.优选的，所述s1中布料裁剪的具体步骤为：
13.s101.对布料进行检验，检验合格后，将布料放置在拉布机上，并设置拉布机的拉布参数；
14.s102.通过拉布机将布料平铺在裁剪工作台上，设置裁剪机的裁剪参数，对裁剪工作台上的布料进行裁剪；
15.s103.将裁剪工作台上裁剪后的布料传输到刺绣工作区，进行后续的刺绣工作。
16.优选的，所述拉布机的拉布参数包括拉紧力、每次的拉布位移，所述裁剪机的裁剪参数包括裁剪速度、裁剪位置。
17.优选的，所述刺绣机包括驱动单元，所述驱动单元用于对所述刺绣底布进行刺绣操作，通过生成的驱动数据并控制刺绣机的x轴电机和y轴电机驱动，所述驱动数据使用由16比特组成的数据控制所述驱动单元，将所述x/y轴电机控制在0.01mm单位以下。
18.优选的，所述驱动数据中从地址00000000h开始记录包含设计名称、针数和设计尺寸的设计基本信息，地址000000a0h为空白，从地址00000100h到00000ffeh为止记录对设计的实际图片进行位图化的数据，从地址00001000h开始记录刺绣设计的实际设计数据。
19.优选的，所述s5中的深度神经网络为多维神经网络，所述多维神经网络具有深度神经网络dnn序列，所述dnn序列包括内部dnn和外部dnn，每个dnn均包括层序列，并且不同dnn的对应层具有相同参数，每个dnn均配置为由所述层序列沿数据传播的第一维度依次处理所述输入数据，所述dnn序列中的所述dnn沿着从所述内部dnn开始直到所述外部dnn的数据传播的第二维度布置，所述dnn序列中的所述dnn连接成使得dnn的至少一个层的输出与所述dnn序列中的后续dnn的至少一个层的输入相结合。
20.优选的，所述s5中进行刺绣工作时还包括：对刺绣好的刺绣底布进行勾边设置，所述勾边用线为刺绣用线的二分之一倍至五分之三倍。
21.优选的，所述s6中进行预处理包括以下步骤：
22.s601.利用绘图软件打开刺绣产品的产品图片，调节产品图片的对比度，使产品图片的背景变为镜面深色；
23.s602.选择绘图软件的滤镜选项中的滤镜库选项，选择滤镜库中的纹理选项，调整拼图方形大小和凸显参数，得到预处理后的刺绣产品的产品图片。
24.优选的，所述s6中进行矢量化处理具体步骤为：利用绘图软件打开预处理后的刺绣产品的产品图片，选择绘图软件中的轮廓描摹选项中的高质量图像选项，调节高质量图像选项的细节、平滑和拐角平滑度参数，得到矢量化后的刺绣产品的产品图片。
25.优选的，所述s6中进行矢量化处理后的具体步骤包括：
26.步骤一、对矢量化后的刺绣产品的产品图片进行数字色彩特征标注和配色分析，所述数字色彩特征标注具体步骤为：选择绘图软件的cmyk模式，采集刺绣产品的标准色，并用cmyk数字进行色彩特征标注，根据色彩区域的大小对颜色进行分类，得到刺绣产品的配色方案；
27.步骤二、将矢量化后的刺绣产品进行分解，建立刺绣产品艺术特征数据库，对刺绣产品艺术特征数据库内的数据进行提取，再进行组合或再设计，得到新的刺绣产品数字图
稿。
28.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29.(1)本发明中布料能够通过设定参数进行自动裁剪，并且在裁剪后能够自动输送到刺绣工作区，从而方便后续使用，减小了人工参与，降低了劳动力；
30.(2)本发明基于深度神经网络，能够根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据生成刺绣路径，从而控制刺绣机进行刺绣工作，保证了刺绣工作的准确完成；
31.(3)本发明通过拍摄刺绣完后的刺绣产品，获得产品图片，通过对图片进行预处理以及矢量化处理，通过电脑识别技术和数字色彩特征标注方式进行研究，形成刺绣矢量图库和设计元素电子文档，将原始刺绣产品的样本进行整理和保存，从而能够在现有的刺绣产品的基础上进行编辑改进，以及直接对已经生成的刺绣产品进行下次直接利用，从而便于对刺绣产品的研究和分析，以及增加生产效率。
附图说明
32.图1为本发明的流程图。
具体实施方式
33.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
34.请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，包括以下步骤：
35.s1.布料裁剪：准确裁剪需要的布料，通过裁剪设备将布料裁剪成刺绣需要的尺寸大小，得刺绣底布；
36.s2.布料固定：将裁剪后的刺绣底布放置在缝纫架上，张紧固定好刺绣底布；
37.s3.图案确定：确定好刺绣底布需要刺绣的图案，进行打底操作，打底之后将刺绣底布送入刺绣机中；
38.s4.刺绣图案成型：将需要在刺绣底布上刺绣的图案在计算机中成型；
39.s5.设备控制：基于深度神经网络根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据控制刺绣机进行刺绣工作，生成刺绣产品；
40.s6.刺绣产品编辑与保存：通过拍摄刺绣完后的刺绣产品，获得产品图片，通过对图片进行预处理以及矢量化处理，通过电脑识别技术和数字色彩特征标注方式进行研究，形成刺绣矢量图库和设计元素电子文档，将原始刺绣产品的样本进行整理和保存。
41.本实施例中，优选的，所述s1中布料裁剪的具体步骤为：
42.s101.对布料进行检验，检验合格后，将布料放置在拉布机上，并设置拉布机的拉布参数；
43.s102.通过拉布机将布料平铺在裁剪工作台上，设置裁剪机的裁剪参数，对裁剪工作台上的布料进行裁剪；
44.s103.将裁剪工作台上裁剪后的布料传输到刺绣工作区，进行后续的刺绣工作。
45.本实施例中，优选的，所述拉布机的拉布参数包括拉紧力、每次的拉布位移，所述裁剪机的裁剪参数包括裁剪速度、裁剪位置。
46.本实施例中，优选的，所述刺绣机包括驱动单元，所述驱动单元用于对所述刺绣底布进行刺绣操作，通过生成的驱动数据并控制刺绣机的x轴电机和y轴电机驱动，所述驱动数据使用由16比特组成的数据控制所述驱动单元，将所述x/y轴电机控制在0.01mm单位以下。
47.本实施例中，优选的，所述驱动数据中从地址00000000h开始记录包含设计名称、针数和设计尺寸的设计基本信息，地址000000a0h为空白，从地址00000100h到00000ffeh为止记录对设计的实际图片进行位图化的数据，从地址00001000h开始记录刺绣设计的实际设计数据。
48.本实施例中，优选的，所述s5中的深度神经网络为多维神经网络，所述多维神经网络具有深度神经网络dnn序列，所述dnn序列包括内部dnn和外部dnn，每个dnn均包括层序列，并且不同dnn的对应层具有相同参数，每个dnn均配置为由所述层序列沿数据传播的第一维度依次处理所述输入数据，所述dnn序列中的所述dnn沿着从所述内部dnn开始直到所述外部dnn的数据传播的第二维度布置，所述dnn序列中的所述dnn连接成使得dnn的至少一个层的输出与所述dnn序列中的后续dnn的至少一个层的输入相结合。
49.本实施例中，优选的，所述s5中进行刺绣工作时还包括：对刺绣好的刺绣底布进行勾边设置，所述勾边用线为刺绣用线的二分之一倍至五分之三倍。
50.本实施例中，优选的，所述s6中进行预处理包括以下步骤：
51.s601.利用绘图软件打开刺绣产品的产品图片，调节产品图片的对比度，使产品图片的背景变为镜面深色；
52.s602.选择绘图软件的滤镜选项中的滤镜库选项，选择滤镜库中的纹理选项，调整拼图方形大小和凸显参数，得到预处理后的刺绣产品的产品图片。
53.本实施例中，优选的，所述s6中进行矢量化处理具体步骤为：利用绘图软件打开预处理后的刺绣产品的产品图片，选择绘图软件中的轮廓描摹选项中的高质量图像选项，调节高质量图像选项的细节、平滑和拐角平滑度参数，得到矢量化后的刺绣产品的产品图片。
54.本实施例中，优选的，所述s6中进行矢量化处理后的具体步骤包括：
55.步骤一、对矢量化后的刺绣产品的产品图片进行数字色彩特征标注和配色分析，所述数字色彩特征标注具体步骤为：选择绘图软件的cmyk模式，采集刺绣产品的标准色，并用cmyk数字进行色彩特征标注，根据色彩区域的大小对颜色进行分类，得到刺绣产品的配色方案；
56.步骤二、将矢量化后的刺绣产品进行分解，建立刺绣产品艺术特征数据库，对刺绣产品艺术特征数据库内的数据进行提取，再进行组合或再设计，得到新的刺绣产品数字图稿。
57.本发明的原理及优点：
58.本发明中布料能够通过设定参数进行自动裁剪，并且在裁剪后能够自动输送到刺绣工作区，从而方便后续使用，减小了人工参与，降低了劳动力；
59.本发明基于深度神经网络，能够根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据生成刺绣路径，从而控制刺绣机进行刺绣工作，保证了刺绣工作的准确完成；
60.本发明通过拍摄刺绣完后的刺绣产品，获得产品图片，通过对图片进行预处理以及矢量化处理，通过电脑识别技术和数字色彩特征标注方式进行研究，形成刺绣矢量图库和设计元素电子文档，将原始刺绣产品的样本进行整理和保存，从而能够在现有的刺绣产品的基础上进行编辑改进，以及直接对已经生成的刺绣产品进行下次直接利用，从而便于对刺绣产品的研究和分析，以及增加生产效率。
61.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：包括以下步骤：s1.布料裁剪：准确裁剪需要的布料，通过裁剪设备将布料裁剪成刺绣需要的尺寸大小，得刺绣底布；s2.布料固定：将裁剪后的刺绣底布放置在缝纫架上，张紧固定好刺绣底布；s3.图案确定：确定好刺绣底布需要刺绣的图案，进行打底操作，打底之后将刺绣底布送入刺绣机中；s4.刺绣图案成型：将需要在刺绣底布上刺绣的图案在计算机中成型；s5.设备控制：基于深度神经网络根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据控制刺绣机进行刺绣工作，生成刺绣产品；s6.刺绣产品编辑与保存：通过拍摄刺绣完后的刺绣产品，获得产品图片，通过对图片进行预处理以及矢量化处理，通过电脑识别技术和数字色彩特征标注方式进行研究，形成刺绣矢量图库和设计元素电子文档，将原始刺绣产品的样本进行整理和保存。2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s1中布料裁剪的具体步骤为：s101.对布料进行检验，检验合格后，将布料放置在拉布机上，并设置拉布机的拉布参数；s102.通过拉布机将布料平铺在裁剪工作台上，设置裁剪机的裁剪参数，对裁剪工作台上的布料进行裁剪；s103.将裁剪工作台上裁剪后的布料传输到刺绣工作区，进行后续的刺绣工作。3.根据权利要求2所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述拉布机的拉布参数包括拉紧力、每次的拉布位移，所述裁剪机的裁剪参数包括裁剪速度、裁剪位置。4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述刺绣机包括驱动单元，所述驱动单元用于对所述刺绣底布进行刺绣操作，通过生成的驱动数据并控制刺绣机的x轴电机和y轴电机驱动，所述驱动数据使用由16比特组成的数据控制所述驱动单元，将所述x/y轴电机控制在0.01mm单位以下。5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述驱动数据中从地址00000000h开始记录包含设计名称、针数和设计尺寸的设计基本信息，地址000000a0h为空白，从地址00000100h到00000ffeh为止记录对设计的实际图片进行位图化的数据，从地址00001000h开始记录刺绣设计的实际设计数据。6.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s5中的深度神经网络为多维神经网络，所述多维神经网络具有深度神经网络dnn序列，所述dnn序列包括内部dnn和外部dnn，每个dnn均包括层序列，并且不同dnn的对应层具有相同参数，每个dnn均配置为由所述层序列沿数据传播的第一维度依次处理所述输入数据，所述dnn序列中的所述dnn沿着从所述内部dnn开始直到所述外部dnn的数据传播的第二维度布置，所述dnn序列中的所述dnn连接成使得dnn的至少一个层的输出与所述dnn序列中的后续dnn的至少一个层的输入相结合。7.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s5中进行刺绣工作时还包括：对刺绣好的刺绣底布进行勾边设置，所述勾边用线为刺绣用线
的二分之一倍至五分之三倍。8.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s6中进行预处理包括以下步骤：s601.利用绘图软件打开刺绣产品的产品图片，调节产品图片的对比度，使产品图片的背景变为镜面深色；s602.选择绘图软件的滤镜选项中的滤镜库选项，选择滤镜库中的纹理选项，调整拼图方形大小和凸显参数，得到预处理后的刺绣产品的产品图片。9.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s6中进行矢量化处理具体步骤为：利用绘图软件打开预处理后的刺绣产品的产品图片，选择绘图软件中的轮廓描摹选项中的高质量图像选项，调节高质量图像选项的细节、平滑和拐角平滑度参数，得到矢量化后的刺绣产品的产品图片。10.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，其特征在于：所述s6中进行矢量化处理后的具体步骤包括：步骤一、对矢量化后的刺绣产品的产品图片进行数字色彩特征标注和配色分析，所述数字色彩特征标注具体步骤为：选择绘图软件的cmyk模式，采集刺绣产品的标准色，并用cmyk数字进行色彩特征标注，根据色彩区域的大小对颜色进行分类，得到刺绣产品的配色方案；步骤二、将矢量化后的刺绣产品进行分解，建立刺绣产品艺术特征数据库，对刺绣产品艺术特征数据库内的数据进行提取，再进行组合或再设计，得到新的刺绣产品数字图稿。

技术总结
本发明公开了一种基于深度神经网络的刺绣设计方法，包括以下步骤：S1.布料裁剪：准确裁剪需要的布料，通过裁剪设备将布料裁剪成刺绣需要的尺寸大小，得刺绣底布；S2.布料固定：将裁剪后的刺绣底布放置在缝纫架上，张紧固定好刺绣底布；S3.图案确定：确定好刺绣底布需要刺绣的图案，进行打底操作，打底之后将刺绣底布送入刺绣机中；S4.刺绣图案成型；S5.设备控制：基于深度神经网络根据所需成型的刺绣图案生成驱动数据，通过驱动数据控制刺绣机进行刺绣工作，生成刺绣产品；S6.刺绣产品编辑与保存。本发明本发明中布料能够通过设定参数进行自动裁剪，并且在裁剪后能够自动输送到刺绣工作区，从而方便后续使用，减小了人工参与，降低了劳动力。了劳动力。了劳动力。


技术研发人员：汪杭军
受保护的技术使用者：苏州智创信息科技有限公司
技术研发日：2023.06.28
技术公布日：2023/10/15