一种线迹质量标签及应用方法

1.本发明涉及一种缝纫线迹的质量评估技术，属于线迹质量的优化领域，尤其涉及一种线迹质量标签及应用方法。


背景技术：

2.缝纫加工是服装产业中的一道重要工序，最终的服装产品的质量取决于缝纫条件、缝纫工艺参数以及工人的缝纫技术。缝纫条件主要指缝纫设备，缝纫工艺参数包含了缝纫速度、缝纫线的张力、缝迹密度以及压脚压力与送布牙高度等。
3.虽然加工时对于面料和缝纫线的材质有明确的规定，但工人在加工时依然需要自己调节面线张力、缝纫速度等工艺参数。当一个新员工操作时会由于面线张力调节及其它工艺参数调节不当而造成生产效率低下并且产品质量不过关进而形成的人力、时间以及物料的浪费。对于企业而言，不仅在生产过程中需要投入大量的人力以及物力，并且在质量检测阶段也会由于人工误检而导致产品质量不过关导致生产效率低下、产品质量不高。
4.缝纫线迹质量(线迹质量)的高低由于没有非常明确的界限，因此很难评价线迹的外观质量。在科学技术发展如此迅速的今天，用机器代替人工进行缝纫工艺参数的选择以及最终产品质量的检测是企业提升产品质量的最优选择，它消除了传统服装生产过程中对人的依赖，并且还能够提高产品的生产效率以及产品质量的检测效率。
5.公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本专利申请的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。


技术实现要素：

6.本发明的目的是克服现有技术中存在的线迹质量评价效果较差的缺陷与问题，提供一种线迹质量评价效果较好的线迹质量标签及应用方法。
7.为实现以上目的，本发明的技术解决方案是：一种线迹质量标签，包括以下步骤：
8.第一步，线迹图像的获取：先在布料上缝制出曲折式线迹，再对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，一个缝制的图样对应一张线迹图像；所述线迹图像的数量有多张；
9.第二步，线迹图像的处理：对所述线迹图像进行数字图像处理以凸出线迹，从而获得处理后图像；
10.第三步，线迹特征的提取：先对处理后图像进行角点检测以获得角点数据，再对检测出的角点按横坐标进行由小至大的排序，以得到角点序列，然后依据角点序列获得线迹针距的标准差std与角点直线拟合斜率k，其中，std作为线迹均匀的特征参数，k作为线迹歪斜的特征参数；一张处理后图像对应一个std及一个k，所有的处理后图像则对应一个针距标准差数组std与一个角点直线拟合斜率数组k；所述线迹针距是指角点序列内相邻的两个角点中，后角点的横坐标减去前角点的横坐标；
11.第四步，线迹质量标签的获取：先将针距标准差数组std中的元素按照从小到大的数值顺序进行排序，再将排序后的结果平均分为五个区间，然后将五个区间的数据归一化为0，1，2，3，4，其中，std的真实值越大，归一化之后的值越小，同时，对角点直线拟合斜率数组k进行同样处理，从而获得归一化处理后的结果为：
12.std＝{0，1，2，3，4}，k＝{0，1，2，3，4}；
13.再将两个归一化处理后的结果相乘以得到[0，1，2，3，4，6，8，9，12，16]，此时，一个线迹图像对应一个相乘值，所有的相乘值构成一个相乘值组，然后将相乘值组中的元素按划分为五份，分别为0、[1，2，3，4]、[6，8]、[9，12]、16，再进行归一化处理以将相乘值组中的元素归一化为0，1，2，3，4，从而得到线迹标签值组label＝{0，1，2，3，4}，此时，线迹标签值label与线迹质量成正比，且一个线迹图像对应一个线迹标签值label。
[0014]
所述第一步中，所述线迹图像包括原始图像。
[0015]
所述线迹图像包括原始图像与数据增强图像；所述数据增强图像包括对原始图像进行垂直镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平垂直镜像翻转之后的线迹图像。
[0016]
所述第三步中，所述对处理后图像进行角点检测以获得角点数据是指：先利用harris角点检测算法对处理后图像进行角点检测，以使图片中像素坐标为整数，再利用亚像素定位算法对已有的角点数据进行优化，以使图片中像素坐标精确到小数点后1位。
[0017]
所述第三步中，所述依据角点序列获得线迹针距的标准差std是指：先依据角点序列获得初始针距数组，再将初始针距数组中的元素按照针距数值由小至大的顺序依次排列以得到初始针距排序组，然后依据初始针距排序组获得三个四分位数q1、q2、q3如下：
[0018][0019][0020]
其中，n是初始针距排序组中针距值的数量，再计算四分位距iqr如下：
[0021]
iqr＝q
3-q1，
[0022]
然后得出正常针距值的上、下限dlim与ulim如下：
[0023][0024]
再依据dlim、和ulim，将初始针距排序组中符合上、下限范围的元素保留，不符合上、下限范围的元素剔除，以得到剔除异常值之后的针距数组new_dis如下：
[0025]
new_dis＝{dis|d lim≤dis≤u lim，dis∈dis}，
[0026]
然后依据new_dis计算出线迹针距的标准差std如下：
[0027]
new_dis＝{ndis1，ndis2，ndis3…
ndisn}
[0028][0029]
其中，n为剔除异常值之后的针距数组new_dis中的元素的数量。
[0030]
所述第三步中，所述依据角点序列获得角点直线拟合斜率k是指：先将角点序列中的角点分为上角点、下角点两类，每类中的角点数量都为多个，再对上角点、下角点分别进行直线拟合以得到两个斜率，然后对两个斜率求平均值以得到角点直线拟合斜率k。
[0031]
所述将角点序列中的角点分为上角点、下角点两类是指：按角点的纵坐标值进行分类，相邻的两个角点中，纵坐标值大的为上角点，纵坐标值小的为下角点。
[0032]
所述第二步中，当处理后图像中的线迹为缝线露底或缝线起抛时，该处理后图像不经历第三步，直接在第四步中将该处理后图像对应的线迹标签值label设定为0。
[0033]
所述第二步中，所述对线迹图像进行数字图像处理以凸出线迹，从而获得处理后图像是指以下依次进行的三个阶段：
[0034]
线迹特征增强阶段：先对线迹图像进行伽马变换以得到伽马变换图像，再进行灰度化处理以得到灰度化图像，然后进行二值化处理以得到二值化图像；
[0035]
线迹轮廓提取阶段：先对二值化图像进行膨胀操作以得到膨胀操作图像，再进行轮廓提取以得到线迹轮廓；
[0036]
线迹区域提取阶段：先利用线迹轮廓进行掩膜制作，再进行掩膜操作以获得掩膜操作图像，即为处理后图像。
[0037]
一种上述线迹质量标签的应用方法，包括以下步骤：
[0038]
a步骤：保持除了面线张力之外的缝纫工艺参数不变，先对面线张力由小至大进行分档，再在每档的面线张力下在布料上缝制出曲折式线迹，并对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，此时，每档面线张力都对应多个线迹图像；
[0039]
b步骤：依据所获得的线迹图像运行所述的线迹质量标签，以获得面线张力、线迹图像、线迹标签值label的对应关系如下：
[0040]
一档面线张力对应多个线迹图像，每个线迹图像对应一个线迹标签值label，故，一档面线张力对应一个线迹标签数组，该线迹标签数组包括该档面线张力所对应的所有的线迹图像所对应的线迹标签值label；
[0041]
c步骤：先绘制坐标系如下：横轴为面线张力值，纵轴为线迹标签值，再将每档面线张力数据及其所对应的线迹标签值在坐标系中以点的形式标出，每个点的横坐标为一档面线张力，纵坐标为该档面线张力所对应的线迹标签数组中线迹标签值的平均值，然后依据所有已标出的点进行曲线拟合，从而获得面线张力与线迹质量标签数组平均值之间的关系函数，再依据该关系函数得知当线迹质量标签数组平均值最大时，
[0042]
所对应的最优面线张力；
[0043]
d步骤：在除了面线张力之外的缝纫工艺参数与a步骤一样的情况下，采取上述最
优面线张力进行缝纫，以实现最佳线迹质量的缝纫。
[0044]
所述关系函数如下：
[0045]
y＝-0.008892x9+0.2898x
8-4.001x7+30.45x
6-139.2x5+388.7x
4-642.4x3+567.7x
2-201.4x+0.1。
[0046]
所述a步骤中，所述除了面线张力之外的缝纫工艺参数包括布料、缝纫线、缝纫速度、缝纫图样、缝纫针、缝迹密度、压脚压力、送布牙高度中的任意一种或任意组合。
[0047]
所述a步骤中，所述曲折式线迹为曲折锁式线迹。
[0048]
所述a步骤中，所述对面线张力由小至大进行分档是指分为0、1、2、3、4、5、6、7共八档。
[0049]
所述a步骤中，所述先对面线张力由小至大进行分档，再在每档的面线张力下在布料上缝制出曲折式线迹是指：
[0050]
采用电脑缝纫机进行缝制，该电脑缝纫机上设置有面线张力调节旋钮，该面线张力调节旋钮上按面线张力值划分为多个刻度，一个刻度对应一档面线张力，每档之间的面线张力差值一样；应用时，每调节一个刻度就缝制一定数量的曲折式线迹。
[0051]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0052]
1、本发明一种线迹质量标签及应用方法中，利用线迹标签值label来评估线迹质量，其中，线迹标签值label与线迹质量成正比，一个线迹图像对应一个线迹标签值label，而且线迹标签值为数字，应用时，不仅容易判断，而且更为直观，利于提升线迹质量评价的精度与速度。因此，本发明的线迹质量评价效果较好。
[0053]
2、本发明一种线迹质量标签及应用方法中，在制作线迹质量标签(即线迹标签值)中，在进行线迹特征的提取时，同时关注线迹均匀、线迹歪斜这两大特征参数，将主观评价变成客观评判，不仅提升了判断的精度，而且提升了判断速度，尤其当同时关注两个特征参数时，还能相互协作、补充，从而在整体上进一步的确保判断精度，提升准确性。因此，本发明的判断精度较高。
[0054]
3、本发明一种线迹质量标签及应用方法中，将面线张力的分档与线迹质量标签的制作相结合，充分利用了面线的张力值是影响线迹质量的重要因素之一的特征，不仅能够研究出面线张力与线迹质量之间的关系(建立面线张力与线迹质量关系模型(即关系函数)，还根据关系函数获取质量最佳的线迹质量所对应的面线张力值，非常利于企业的规模化生产，为提高产品的生产效率以及质量检测效率提供一种新的研究方法。对于企业而言，该方法不仅节约人力物力，还能提高产品的生产效率以及产品质量。对于纺织行业而言，该方法能够推动服装企业进一步向智能化发展。因此，本发明不仅能够得到线迹质量最优时对应的面线张力，而且生产效率大大提高。
附图说明
[0055]
图1是本发明中原始图像的示意图。
[0056]
图2是对图1进行垂直镜像翻转之后的线迹图像的示意图。
[0057]
图3是对图1进行水平镜像翻转之后的线迹图像的示意图。
[0058]
图4是对图1进行水平垂直镜像翻转之后的线迹图像的示意图。
[0059]
图5是本发明中亚像素级角点检测效果图。
[0060]
图6是本发明中角点直线拟合斜率获取的操作示意图。
[0061]
图7是本发明中线迹质量标签的获取示意图。
[0062]
图8是本发明中面线张力值与标签数组的平均数曲线拟合的示意图。
[0063]
图9是本发明的实施例3中9次多项式函数拟合曲线的示意图。
具体实施方式
[0064]
以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0065]
参见图1—图9，一种线迹质量标签，包括以下步骤：
[0066]
第一步，线迹图像的获取：先在布料上缝制出曲折式线迹，再对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，一个缝制的图样对应一张线迹图像；所述线迹图像的数量有多张；
[0067]
第二步，线迹图像的处理：对所述线迹图像进行数字图像处理以凸出线迹，从而获得处理后图像；
[0068]
第三步，线迹特征的提取：先对处理后图像进行角点检测以获得角点数据，再对检测出的角点按横坐标进行由小至大的排序，以得到角点序列，然后依据角点序列获得线迹针距的标准差std与角点直线拟合斜率k，其中，std作为线迹均匀的特征参数，k作为线迹歪斜的特征参数；一张处理后图像对应一个std及一个k，所有的处理后图像则对应一个针距标准差数组std与一个角点直线拟合斜率数组k；所述线迹针距是指角点序列内相邻的两个角点中，后角点的横坐标减去前角点的横坐标；
[0069]
第四步，线迹质量标签的获取：先将针距标准差数组std中的元素按照从小到大的数值顺序进行排序，再将排序后的结果平均分为五个区间，然后将五个区间的数据归一化为0，1，2，3，4，其中，std的真实值越大，归一化之后的值越小，同时，对角点直线拟合斜率数组k进行同样处理，从而获得归一化处理后的结果为：
[0070]
std＝{0，1，2，3，4}，k＝{0，1，2，3，4}；
[0071]
再将两个归一化处理后的结果相乘以得到[0，1，2，3，4，6，8，9，12，16]，此时，一个线迹图像对应一个相乘值，所有的相乘值构成一个相乘值组，然后将相乘值组中的元素按划分为五份，分别为0、[1，2，3，4]、[6，8]、[9，12]、16，再进行归一化处理以将相乘值组中的元素归一化为0，1，2，3，4，从而得到线迹标签值组label＝{0，1，2，3，4}，此时，线迹标签值label与线迹质量成正比，且一个线迹图像对应一个线迹标签值label。
[0072]
所述第一步中，所述线迹图像包括原始图像。
[0073]
所述线迹图像包括原始图像与数据增强图像；所述数据增强图像包括对原始图像进行垂直镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平垂直镜像翻转之后的线迹图像。
[0074]
所述第三步中，所述对处理后图像进行角点检测以获得角点数据是指：先利用harris角点检测算法对处理后图像进行角点检测，以使图片中像素坐标为整数，再利用亚像素定位算法对已有的角点数据进行优化，以使图片中像素坐标精确到小数点后1位。
[0075]
所述第三步中，所述依据角点序列获得线迹针距的标准差std是指：先依据角点序列获得初始针距数组，再将初始针距数组中的元素按照针距数值由小至大的顺序依次排列以得到初始针距排序组，然后依据初始针距排序组获得三个四分位数q1、q2、q3如下：
[0076][0077][0078]
其中，n是初始针距排序组中针距值的数量，再计算四分位距iqr如下：
[0079]
iqr＝q
3-q1，
[0080]
然后得出正常针距值的上、下限dlim与ulim如下：
[0081][0082]
再依据dlim、和ulim，将初始针距排序组中符合上、下限范围的元素保留，不符合上、下限范围的元素剔除，以得到剔除异常值之后的针距数组new_dis如下：
[0083]
new_dis＝{dis|d lim≤dis≤u lim，dis∈dis}，
[0084]
然后依据new_dis计算出线迹针距的标准差std如下：
[0085][0086][0087]
其中，n为剔除异常值之后的针距数组new_dis中的元素的数量。
[0088]
所述第三步中，所述依据角点序列获得角点直线拟合斜率k是指：先将角点序列中的角点分为上角点、下角点两类，每类中的角点数量都为多个，再对上角点、下角点分别进行直线拟合以得到两个斜率，然后对两个斜率求平均值以得到角点直线拟合斜率k。
[0089]
所述将角点序列中的角点分为上角点、下角点两类是指：按角点的纵坐标值进行分类，相邻的两个角点中，纵坐标值大的为上角点，纵坐标值小的为下角点。
[0090]
所述第二步中，当处理后图像中的线迹为缝线露底或缝线起抛时，该处理后图像不经历第三步，直接在第四步中将该处理后图像对应的线迹标签值label设定为0。
[0091]
所述第二步中，所述对线迹图像进行数字图像处理以凸出线迹，从而获得处理后图像是指以下依次进行的三个阶段：
[0092]
线迹特征增强阶段：先对线迹图像进行伽马变换以得到伽马变换图像，再进行灰度化处理以得到灰度化图像，然后进行二值化处理以得到二值化图像；
[0093]
线迹轮廓提取阶段：先对二值化图像进行膨胀操作以得到膨胀操作图像，再进行
轮廓提取以得到线迹轮廓；
[0094]
线迹区域提取阶段：先利用线迹轮廓进行掩膜制作，再进行掩膜操作以获得掩膜操作图像，即为处理后图像。
[0095]
一种上述线迹质量标签的应用方法，包括以下步骤：
[0096]
a步骤：保持除了面线张力之外的缝纫工艺参数不变，先对面线张力由小至大进行分档，再在每档的面线张力下在布料上缝制出曲折式线迹，并对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，此时，每档面线张力都对应多个线迹图像；
[0097]
b步骤：依据所获得的线迹图像运行所述的线迹质量标签，以获得面线张力、线迹图像、线迹标签值label的对应关系如下：
[0098]
一档面线张力对应多个线迹图像，每个线迹图像对应一个线迹标签值label，故，一档面线张力对应一个线迹标签数组，该线迹标签数组包括该档面线张力所对应的所有的线迹图像所对应的线迹标签值label；
[0099]
c步骤：先绘制坐标系如下：横轴为面线张力值，纵轴为线迹标签值，再将每档面线张力数据及其所对应的线迹标签值在坐标系中以点的形式标出，每个点的横坐标为一档面线张力，纵坐标为该档面线张力所对应的线迹标签数组中线迹标签值的平均值，然后依据所有已标出的点进行曲线拟合，从而获得面线张力与线迹质量标签数组平均值之间的关系函数，再依据该关系函数得知当线迹质量标签数组平均值最大时，
[0100]
所对应的最优面线张力；
[0101]
d步骤：在除了面线张力之外的缝纫工艺参数与a步骤一样的情况下，采取上述最优面线张力进行缝纫，以实现最佳线迹质量的缝纫。
[0102]
所述关系函数如下：
[0103]
y＝-0.008892x9+0.2898x
8-4.001x7+30.45x
6-139.2x5+388.7x
4-642.4x3+567.7x
2-201.4x+0.1。
[0104]
所述a步骤中，所述除了面线张力之外的缝纫工艺参数包括布料、缝纫线、缝纫速度、缝纫图样、缝纫针、缝迹密度、压脚压力、送布牙高度中的任意一种或任意组合。
[0105]
所述a步骤中，所述曲折式线迹为曲折锁式线迹。
[0106]
所述a步骤中，所述对面线张力由小至大进行分档是指分为0、1、2、3、4、5、6、7共八档。
[0107]
所述a步骤中，所述先对面线张力由小至大进行分档，再在每档的面线张力下在布料上缝制出曲折式线迹是指：
[0108]
采用电脑缝纫机进行缝制，该电脑缝纫机上设置有面线张力调节旋钮，该面线张力调节旋钮上按面线张力值划分为多个刻度，一个刻度对应一档面线张力，每档之间的面线张力差值一样；应用时，每调节一个刻度就缝制一定数量的曲折式线迹。
[0109]
本发明的原理说明如下：
[0110]
本发明中的线迹图像优选为包括原始图像(如图1所示)与增强图像，其中，增强图像包括对原始图像进行垂直镜像翻转之后的线迹图像(如图2所示)、对原始图像进行水平镜像翻转之后的线迹图像(如图3所示)、对原始图像进行水平垂直镜像翻转之后的线迹图像(如图4所示)。进一步优选原始图像的数量为2000张，而垂直镜像翻转、水平镜像翻转、水平垂直镜像翻转之后的数量都分别为2000张。
[0111]
本发明中在剔除噪点(即剔除异常值)时，采用的是箱线图法，该方法在应用时，首先将一组数据按照从小到大进行排序，然后找出该组数据的四分位数q1(下四分位数)、q2(中位数)、q3(上四分位数)，利用四分位数计算出四分位距iqr，进而确定该组数据的上限ulim和下限dlim，将上、下限范围内的数据定义为正常值并将其保留下来，而超过上下限范围的数据则会被检测为该组数据的异常值并将其后期删除。
[0112]
实施例1：
[0113]
参见图1—图9，一种线迹质量标签，包括以下步骤：
[0114]
第一步，线迹图像的获取：先在布料上缝制出曲折式线迹，再对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，一个缝制的图样对应一张线迹图像；所述线迹图像的数量有多张；其中，直接拍摄的线迹图像为原始图像，若原始图像数量较少，优选以原始图像为基础而获得数据增强图像，该数据增强图像包括对原始图像进行垂直镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平镜像翻转之后的线迹图像、对原始图像进行水平垂直镜像翻转之后的线迹图像；
[0115]
第二步，线迹图像的处理：对所述线迹图像(包括原始图像与数据增强图像)进行数字图像处理以凸出线迹，从而获得处理后图像；
[0116]
第三步，线迹特征的提取：先对处理后图像进行角点检测以获得角点数据，再对检测出的角点按横坐标进行由小至大的排序，以得到角点序列，然后依据角点序列获得线迹针距的标准差std与角点直线拟合斜率k，其中，std作为线迹均匀的特征参数，k作为线迹歪斜的特征参数；一张处理后图像对应一个std及一个k，所有的处理后图像则对应一个针距标准差数组std与一个角点直线拟合斜率数组k；所述线迹针距是指角点序列内相邻的两个角点中，后角点的横坐标减去前角点的横坐标；
[0117]
第四步，线迹质量标签的获取：先将针距标准差数组std中的元素按照从小到大的数值顺序进行排序，再将排序后的结果平均分为五个区间，然后将五个区间的数据归一化为0，1，2，3，4，其中，std的真实值越大，归一化之后的值越小，同时，对角点直线拟合斜率数组k进行同样处理，从而获得归一化处理后的结果为：
[0118]
std＝{0，1，2，3，4}，k＝{0，1，2，3，4}；
[0119]
再将两个归一化处理后的结果相乘以得到[0，1，2，3，4，6，8，9，12，16]，此时，一个线迹图像对应一个相乘值，所有的相乘值构成一个相乘值组，然后将相乘值组中的元素按划分为五份，分别为0、[1，2，3，4]、[6，8]、[9，12]、16，再进行归一化处理以将相乘值组中的元素归一化为0，1，2，3，4，从而得到线迹标签值组label＝{0，1，2，3，4}，此时，线迹标签值label与线迹质量成正比，且一个线迹图像对应一个线迹标签值label。
[0120]
实施例2：
[0121]
基本内容同实施例1，不同之处在于：
[0122]
一种上述线迹质量标签的应用方法，包括以下步骤：
[0123]
a步骤：保持除了面线张力之外的缝纫工艺参数不变，先对面线张力由小至大进行分档，再在每档的面线张力下在布料上缝制出曲折式线迹，并对缝制之后的图样进行拍摄以获得线迹图像，此时，每档面线张力都对应多个线迹图像；
[0124]
b步骤：依据所获得的线迹图像运行所述的线迹质量标签，以获得面线张力、线迹图像、线迹标签值label的对应关系如下：
[0125]
一档面线张力对应多个线迹图像，每个线迹图像对应一个线迹标签值label，故，一档面线张力对应一个线迹标签数组，该线迹标签数组包括该档面线张力所对应的所有的线迹图像所对应的线迹标签值label；
[0126]
c步骤：先绘制坐标系如下：横轴为面线张力值，纵轴为线迹标签值，再将每档面线张力数据及其所对应的线迹标签值在坐标系中以点的形式标出，每个点的横坐标为一档面线张力，纵坐标为该档面线张力所对应的线迹标签数组中线迹标签值的平均值，然后依据所有已标出的点进行曲线拟合，从而获得面线张力与线迹质量标签数组平均值之间的关系函数，再依据该关系函数得知当线迹质量标签数组平均值最大时，所对应的最优面线张力；
[0127]
d步骤：在除了面线张力之外的缝纫工艺参数与a步骤一样的情况下，采取上述最优面线张力进行缝纫，以实现最佳线迹质量的缝纫。
[0128]
实施例3：
[0129]
基本内容同实施例2，不同之处在于：
[0130]
实验表明在缝纫过程中线迹质量首先随着面线张力值得增大而提高，随后当面线张力值继续增大时，线迹质量开始下降。当面线张力值为“0”时，即面线张力值最小时，线迹图像中的线迹出现起抛现象，随着面线张力值的增大线迹质量逐渐提高，接着面线张力值继续增大至一定档位，如“7”时，线迹图像中会出现缝线露底的情况，而当面线张力值继续增大时，缝线露底的情况会更加严重。为此，本实施例将面线张力的取值分为0、1、2、3、4、5、6、7共八档。
[0131]
b步骤：八档面线张力对应八个线迹标签数组，每个线迹标签数组中都包括该档面线张力所对应的所有的线迹图像所对应的线迹标签值label，因而，每个线迹标签数组都对应一个线迹质量标签数组平均值，即每档面线张力也对应一个线迹质量标签数组平均值；
[0132]
c步骤：参见图8，先建立横轴为面线张力值，纵轴为线迹标签值的坐标系，再将八个点在坐标系中标出，每个点的横坐标为一档面线张力，纵坐标为该档面线张力所对应的线迹质量标签数组平均值。由图8可见，图中红色菱形代表真实的数据，蓝色“o”实线表示用8次多项式函数来进行数据拟合的结果，黄色“+”实线表示用9次多项式函数进行拟合的结果，绿色实线表示用10次多项式函数进行拟合的结果，明显可见，当利用10次多项式函数进行拟合而成的曲线即绿色实线经过了所有的真实数据点，属于过拟合的情况，利用9次多项式函数进行拟合而成的曲线即黄色“+”实线相比利用8次多项式函数进行拟合而成的曲线即蓝色“o”实线更加光滑，因此这里选用9次多项式函数作为面线张力数据与线迹质量标签数组平均值之间的关系函数，如下：
[0133]
y＝-0.008892x9+0.2898x
8-4.001x7+30.45x
6-139.2x5+388.7x
4-642.4x3+567.7x
2-201.4x+0.1。
[0134]
再看图9，图9是上述9次多项式函数曲线拟合效果图，从图中可以看出当质量标签值最大(即线迹质量最优)时对应的纵坐标为5(即第5档)，说明当面线张力值取“5”时，在其它缝纫条件一致的情况下，能够缝纫出最佳线迹质量的样本，后续，即可依据该面线张力进行规模化生产，提高生产效率。
[0135]
以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明的保护范围并不以上述实施方式为限，但凡本领域普通技术人员根据本发明所揭示内容所作的等效修饰或变化，皆应纳入权利要求书中记载的保护范围内。