(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210866594.9 (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 圣东尼 （上海） 针织机 器有限公司 地址 201508 上海市金山区山阳镇 山富东 路111号 (72)发明人 罗轶凤　栾德强　 (74)专利代理 机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100 专利代理师 徐迪 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 针织产品的性能预测方法及设计方法 (57)摘要 本发明提供了针织产品的性能预测方法及 装置、 针织产品的设计方法， 以及对应的计算机 可读存储介质。 所述性能预测方法包括以下步 骤： 获取针织产品在多个维度的整体款式数据， 以及所述针织产品的多个位置的针织结构数据 及纱线数据， 其中， 所述多个维度的整体款式数 据中至少包括所述针织产品的视觉数据； 根据所 述针织结构数据， 将所述针织产品划分为多个区 域， 其中， 每一所述区域采用一种针织结构； 根据 所述针织结构数据及所述纱线数据， 确定各所述 区域的结构信息表征； 根据所述多个维度的整体 款式数据， 确定所述针织产品的款式信息表征； 以及根据所述结构信息表征及所述款式信息表 征， 预测所述针织产品的至少一个性能参数。 权利要求书3页 说明书10页 附图3页 CN 115238497 A 2022.10.25 CN 115238497 A 1.一种针织产品的性能预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取针织产品在多个维度的整体款式数据， 以及所述针织产品的多个位置的针织结构 数据及纱线数据， 其中， 所述多个维度的整体款式数据中至少包括所述针织产品的视觉数 据； 根据所述针织结构数据， 将所述针织产品划分为多个区域， 其中， 每一所述区域采用一 种针织结构； 根据所述针织结构数据及所述 纱线数据， 确定各 所述区域的结构信息表征； 根据所述多个维度的整体款式数据， 确定所述针织产品的款式信息表征； 以及 根据所述结构信息表征及所述款式信息表征， 预测所述针织产品的至少一个性能参 数。 2.如权利要求1所述的性 能预测方法， 其特征在于， 所述根据所述针织结构数据及所述 纱线数据， 确定各 所述区域的结构信息表征的步骤 包括： 将所述区域 根据位置拆解 为多个像素点； 以第一多维向量sij， 表征各所述像素点的针织结构类型； 以第二多维向量yij， 表征各所述像素点的纱线数据； 根据所述第一多维向量 sij及所述第二多维向量yij， 确定各所述像 素点的结构信息向量 tij； 以及 根据位置组合各所述像素点的结构信息向量tij， 以确定所述针织产品在所述区域的结 构信息表征T。 3.如权利要求2所述 的性能预测 方法， 其特征在于， 所述以第一多维向量sij， 表征各所 述像素点的针织结构类型的步骤 包括： 以第一多维独热向量sij， 表征各所述像素点的针织结构类型。 4.如权利要求2或3所述的性能预测方法， 其特征在于， 所述纱线数据包括纱线材质及 纱线支数， 所述以第二多维向量yij， 表征各所述像素点的纱线数据的步骤 包括： 以第二多维独热向量表征 各所述像素点的纱线材质； 以第二归一 化数据表征 各所述像素点的纱线支数； 以及 拼接所述第 二多维独热向量及所述第 二归一化数据， 以确定表征各所述像素点的纱线 数据的所述第二多维向量yij。 5.如权利要求4所述的性 能预测方法， 其特征在于， 所述根据位置组合各所述像素点的 结构信息向量tij， 以确定所述针织产品在所述区域的结构信息表征T的步骤 包括： 根据位置组合各所述像素点的结构信息向量tij， 以确定所述针织产品的各所述区域的 结构初始化表征T0； 以及 将所述结构初始化表征T0输入预先训练的结构信息表征器， 根据其中的第一学习 参数 对所述结构初始化表征T0进行至少一次卷积操作， 以确定包括至少一维潜藏特征的结构信 息表征T。 6.如权利要求1所述的性 能预测方法， 其特征在于， 所述视觉数据包括所述针织产品的 风格数据、 尺寸数据、 形状数据中的至少一 者， 和/或 所述多个维度的整体款式数据中还包括所述针织产品中涉及的至少一种纱线的纱线 数据， 和/或至少一种针织设备的设备 数据。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115238497 A 27.如权利要求6所述的性 能预测方法， 其特征在于， 所述根据所述多个维度的整体款式 数据， 确定所述针织产品的款式信息表征的步骤 包括： 以第三多维独热向量表征所述针织产品的风格， 和/或以第 四归一化数据表征所述针 织产品的尺寸， 和/或以第五多维独热向量表征所述针织产品的形状， 和/或以第六多维向 量/矩阵表征所述针织产品涉及的至少一种纱线材质和/或纱线属 性， 和/或以第七多维向 量/矩阵表征 所述针织产品涉及的至少一种针织设备类型和/或针筒大小； 以及 拼接所述第 三多维独热向量、 所述第四归一化数据、 所述第五多维独热向量、 所述第六 多维向量/矩阵和/或所述第七多维向量/矩阵， 以确定所述针织产品的款式信息表征D。 8.如权利要求7所述的性能预测方法， 其特征在于， 所述拼接所述第三多维独热向量、 所述第四归一化数据、 所述第五多维独热向量、 所述第六多维向量和/或所述第七多维向 量， 以确定所述针织产品的款式信息表征D的步骤 包括： 拼接所述第 三多维独热向量、 所述第四归一化数据、 所述第五多维独热向量、 所述第六 多维向量和/或所述第七多维向量， 以确定所述针织产品的款式初始化表征D0； 以及 将所述款式初始化表征D0输入预先训练的款式信息表征器， 根据其中的第二学习 参数 对所述款式初始化表征D0进行至少一次卷积操作， 以确定包括至少一维潜藏特征的款式信 息表征D。 9.如权利要求1、 5或8所述的性能预测方法， 其特征在于， 所述根据所述结构信息表征 及所述款式信息表征， 预测所述针织产品的至少一个性能参数的步骤 包括： 拼接所述结构信 息表征T及所述款式信 息表征D， 以确定所述针织产品的性能预测初始 化表征P0； 将所述性能预测初始化表征P0输入预先训练的至少一个性能参数预测器， 根据对应的 第三学习参数对所述性能预测 初始化表征P0进行至少一次卷积操作， 以确定包括至少一维 潜藏特征的性能预测表征P； 以及 根据所述 性能预测表征P， 确定对应于所述 性能参数 预测器的至少一个性能参数。 10.如权利要求9所述的性能预测方法， 其特征在于， 所述至少一个性能参数包括所述 针织产品的产品大小、 缩 水率、 重量、 弹性回复率、 吸湿排汗系数、 柔软度、 切变系数、 变形系 数中的至少一 者。 11.一种针织产品的设计方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取针织产品的设计数据， 其中， 所述设计数据中包括所述针织产品在多个维度的整 体款式数据， 以及所述针织产品的多个位置的针织结构数据及纱线数据； 实施如权利要求1～10中任一项所述的针织产品的性能预测方法， 以确定所述针织产 品的至少一个性能参数； 根据所述至少一个性能参数， 判断所述针织产品的性能是否满足预期； 以及 响应于所述针织产品的性能不满足预期的判断结果， 修改所述针织产品的设计数据。 12.如权利要求1 1所述的设计方法， 其特 征在于， 还 包括以下步骤： 响应于所述针织产品的性能满足预期的判断结果， 根据 所述设计数据制作 所述针织产 品的样品； 对所述样品进行测试， 以获取 所述样品的实测数据； 根据所述实测数据， 验证所述针织产品的性能是否满足预期；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115238497 A 3