文/殷雨婕 舒瑞 李何萍

在服裝行業(yè)中，織物原材料的傳統(tǒng)檢測主要靠視覺，加工過程則根據(jù)具體服裝的規(guī)格、分類和涂層的標準，以及檢測站點用特殊手段對原材料、在制品和成品間進行系列抽查，以符合既定標準。傳統(tǒng)檢測的基本原則是強調(diào)產(chǎn)品終端的檢測，而如今的檢測則需要強調(diào)各個環(huán)節(jié)的加工過程，這被定義為從纖維到服裝再進入商店之后織物檢查全產(chǎn)業(yè)鏈的要求和過程。現(xiàn)代意義的檢測過程展示的是所有服裝在制造和發(fā)運中能確保綠色環(huán)保、品質(zhì)上乘，避免返工或打回的情況。

完全依靠終端檢驗的時代已結(jié)束

傳統(tǒng)上，為確保每件服裝都達到所期望的質(zhì)量，工廠里往往強調(diào)終端的檢測，而各個加工細節(jié)只是設(shè)置應(yīng)有的檢測過程；如定義服裝檢測的臨界值以及被檢測服裝的具體規(guī)格。而今世界的趨勢卻是，服裝生產(chǎn)需要有可追溯性，從第一步就應(yīng)有檢測的步驟，如產(chǎn)前檢測：生產(chǎn)前，可先調(diào)查購買者對這款產(chǎn)品的支持認可度。因此，在真正生產(chǎn)前，應(yīng)該準備樣品，這就是產(chǎn)前所需要做的。在這個步驟中，樣品應(yīng)得到客觀的評估。不同的顧客可能會提出很多不同的具體要求，包括質(zhì)量、價格、原料檢測與測試、洗滌方法、色樣、版型、裁剪以及樣品。這些標準也體現(xiàn)了購買者的意愿，具有個性化的特征。

產(chǎn)前檢測的下一步就是初步生產(chǎn)檢測也就是試生產(chǎn)。試生產(chǎn)就是在大規(guī)模生產(chǎn)前先小規(guī)模地產(chǎn)出一批產(chǎn)品，觀察自動化的參數(shù)變化、評估織物參數(shù)。其檢測方法、各自的參數(shù)及靈活度都要根據(jù)購買者的需求進行調(diào)整。只要試生產(chǎn)成功完成，就可大規(guī)模生產(chǎn)了，然后就到各個過程檢測步驟。而規(guī)?；a(chǎn)前的檢測只是第二步，也就是位于織物檢測之后，在服裝工業(yè)中，要保證質(zhì)量，有很多其他步驟需要環(huán)環(huán)相扣，智能化的檢測更是如此。

梅塔（P.V. Mehta）的著書《現(xiàn)代服裝業(yè)的管理質(zhì)量》就非常明確地指出，“服裝生產(chǎn)商在完成生產(chǎn)前，完全依靠100%終端檢測的時代已結(jié)束。今天若在服裝生產(chǎn)完成后才進行檢驗檢測，那是不能確保質(zhì)量的，更不符合時代的要求，注重生產(chǎn)過程中每個步驟，并在生產(chǎn)過程中反復(fù)檢查，才能最終確保質(zhì)量。”其中最重要的就是實現(xiàn)智能化的檢測手段。

智能檢測更離不開人

其實，完成縫紉前批量生產(chǎn)的每個階段都要進行檢測。加工過程中的檢驗可幫助發(fā)現(xiàn)工藝缺陷和設(shè)備故障。若在服裝加工環(huán)節(jié)點都檢測，就可及時發(fā)現(xiàn)問題，這能減少返工率，從而降低生產(chǎn)成本。

事實上，盡管發(fā)達國家已擁有相當先進的自動檢測設(shè)備，但每個生產(chǎn)部門在應(yīng)對服裝裁剪、縫紉、加工、貼標、整理和捆綁銷售過程中都離不開人為的因素。生產(chǎn)線上每個過程的檢測手段大致如下：為檢測源頭錯誤，需在生產(chǎn)初期環(huán)節(jié)中進行檢測。初步檢測時需要首先對檢測設(shè)備的精確度有個明確的認識。自動化檢測帶來的數(shù)據(jù)需要進一步分析，還需要人工對差異和關(guān)鍵加工點進行檢查，如每寸針腳數(shù)、縫頭、縫合類型、機器類型和工作輔助方法等是否與實際的產(chǎn)品規(guī)格一致。技術(shù)團隊應(yīng)確定產(chǎn)品樣式，檢測設(shè)備還需要輸入正確的數(shù)據(jù)和標準，具體人員要以數(shù)據(jù)為基本原則，對照檢測產(chǎn)品并實時調(diào)整關(guān)鍵操作步驟?，F(xiàn)代化的服裝生產(chǎn)線檢測關(guān)鍵操作離不開如下基本條件：

1）人工智能化下的操作更具有復(fù)雜性。如：夾克接縫出現(xiàn)布毛，處理較為困難，或要求夾克的袖窿必須仔細縫合。因此，這成為一個關(guān)鍵操作點，這就需要人為檢測并需要設(shè)備輔助。

2）理解服裝生產(chǎn)區(qū)域的特定組件。簡便的修復(fù)操作很多時候需要人工完成。例如，若不能實時設(shè)置并檢測衣服口袋的位置就難以再做改動；要進一步處理，則需要重新處理相關(guān)聯(lián)的腰帶和擺縫等。

3）人工智能化檢測更需要專業(yè)化人才。智能化能強化關(guān)鍵的檢測點并進行整體質(zhì)量監(jiān)控。為避免大量返工，車間里需要的不僅是一般的人力，也非傳統(tǒng)意義上的紡織工，而需要的是懂人工智能又懂紡織和縫紉技術(shù)的專業(yè)人才。如在生產(chǎn)長褲時，通常需注意以下幾點：正面檢查布料是否起皺，口袋位置和朝向等。人工智能檢測往往存在諸多缺陷，此時人為的因素就顯得尤為重要，如縫合褲裝背面時，需要檢測后褶、貼邊口袋位置等；又如擺縫，檢查縫型邊的擺縫等也需要人力與智能相結(jié)合的操作。又如腰帶，檢查腰帶縫合，寬度是否和切口相匹配，位置和扣眼等，也同樣離不開人與機器智能的配合。服裝生產(chǎn)臨近結(jié)束時還需進行全面檢查，如腰帶位置、標簽和下擺卷邊等。此時，人做得更多的是調(diào)整數(shù)據(jù)，而非用人力補救。

一旦生產(chǎn)過程中每個步驟都實現(xiàn)了人工智能化的檢測手段，那么終端檢測，即服裝生產(chǎn)結(jié)束時的最后檢查也就逐漸失去了傳統(tǒng)檢測的意義，此階段通常要100%地按照檢測標準進行，因此其中帶來的瑕疵也就少之又少或接近零。

強化人與機器的學(xué)習(xí)能力最重要

人工智能條件下的服裝生產(chǎn)檢測是用于模擬、延伸和擴展人的智能理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門全新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，人需要了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

僅提及服裝企業(yè)的檢測智能化，而不強化人與機器的學(xué)習(xí)能力是遠遠不夠的。其實，機器更需要人，原因如下：1）需要檢測工作經(jīng)驗；2）審美觀，對時尚潮流高度敏感，能很好地把握流行趨勢，具備服裝品牌設(shè)計師的色彩組合、設(shè)計組合、零售終端陳列組合等一系列設(shè)計專業(yè)實際檢測技能；3）熟悉面料性能和運用；4）熟悉服裝工藝檢測流程；5）有識別能力，即機器需要熟習(xí)所模擬的成像；6）及時傳遞信息的能力并誠實守信等軟實力。諸如此類的能力看似只有人才有，但事實上，時裝制造的標準也可以數(shù)據(jù)化，輸入電腦，它就能幫助你實現(xiàn)服裝的標準化檢測。

與之同時，人的學(xué)習(xí)能力也已成為當務(wù)之急。原因是，若沒有人的高度專業(yè)化和知識化，人工智能對于他們只是一種閉門造車式的擺設(shè)。

與之相反，人工智能下的服裝生產(chǎn)檢測的相關(guān)數(shù)據(jù)若能隨每一件款式進入市場，那就意味著，每一位消費者都能變?yōu)闀r裝精，即他們能依據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)獲得該款式的所有生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的品質(zhì)問題、環(huán)保問題、是否時尚等。

（據(jù)國際因特網(wǎng)紡織媒體《針線日記》http://stitchdiary.com/lets-get-to-the-basics-inspection-process-inapparel-industry-part-ii/近期資料）