2025年度中国纺织工业联合会科学技术奖近日揭晓。由浙江理工大学马兰戈尼时尚设计学院(国际时装技术学院)院长刘正教授领衔完成的“面向服装柔性生产的多环节智能决策关键技术及产业化应用”项目，荣获中国纺织工业联合会科技进步奖一等奖。

　　项目研发依托浙江理工大学、雅戈尔时尚股份有限公司、浙江大学、浙江嘉欣丝绸股份有限公司等单位，团队历经十余年探索，突破了面向定制服装设计与生产的多环节智能决策关键技术，填补了该领域的国内外技术空白，实现了服装定制快速响应生产线的研制。

　　“攻坚破局”助转型

　　我国服装产业正加速从批量化生产向多样化定制转型，但定制服装面临个性化元素繁杂、款式迭代迅速、工艺标准化程度低等突出问题，企业亟需打破传统大规模生产向“小单快反”柔性化生产转变的技术壁垒。尽管国内外已开展设计与生产智能辅助技术研究，但尚未实现多环节、多场景下设计生产决策的全面智能化与无缝衔接，难以从根本上革新传统生产模式。针对这一行业痛点，刘正教授带领项目团队从实际需求出发凝练核心技术难题，利用智能算法进行协同决策，开发出多环节智能决策服装柔性生产平台，打通了跨产品、跨工艺、跨工序的信息通道，系统性解决了柔性生产的快速响应瓶颈，为服装生产柔性化转型提供了关键技术支撑。

　　“智赋四端”解难题

　　在项目研发与实践过程中，团队以真实场景与实际需求为出发点，通过纺织、计算机、信息等多学科领域的交叉融合，实现了多项技术突破，成功研发了服装样板智能生成、纹样仿真印花与创新设计、多环节面料疵点识别、缝制工序柔性排布等技术，尤其是服装款式智能设计技术方面，取得突破性进展，首创了服装样板自动生成技术，建立了服装款式智能设计的新范式。

　　项目取得的技术突破与成果如下：面对服装自遮蔽导致的形状信息采集不全、二维样板空间合理性验证难等问题，研发了服装拓扑结构数字化解析技术，建立样板曲线参数化及求解方法，实现单一款式的15秒快速样板绘制，尺寸误差≤0.8%；针对服装图案定制需求响应不精准、印花立体效果还原度低的难题，提出基于图像的工艺参数推断与织物组织重构模型，构建隐空间约束下的图像生成模型，实现图案输出效果的高逼真度还原与定向控制，通过与数码印花设备无缝对接，实现了图案与纹样效果快速印制；为破解服装质检中检测场景与对象多变的困境，研发了基于面料抓取与多相机协同拍摄的织物图像采集技术，创新采用开放世界检测框架的疵点识别技术，实现了在多环节、少量训练样本前提下的疵点检测准确率大幅提升；针对定制服装快速变化与固定缝制产线不匹配的问题，设计了“工序-设备-人”多因素复合的工艺模块化编排算法，实现生产工序自动编排，同时提出了边缝制边检测的动态质量评估技术，构建缝纫效率动态评价体系，质量检测精度达96%。

　　“重新起航”开新篇

　　项目实施以来获授权发明专利19件、登记软件著作权17件，发表学术论文21篇。项目团队在雅戈尔、嘉欣丝绸等行业龙头企业建立了7条生产示范线，新增销售收入超百亿、利税超4亿，有效助推我国服装行业从劳动密集型向技术密集型转变。未来，团队将继续深耕迭代服装智能制造核心技术，推动技术成果规模化推广与产业化落地，通过技术赋能助力我国服装产业从“制造大国”向“智造强国”跨越。