基于改進KCF算法的織物折皺回復檢測研究

郭栩源 李忠健 王蕾 潘如如 高衛東

Research on fabric wrinkle recovery detection based on an improved KCF algorithm

摘要：織物折皺回復性能是評價織物形態穩定性的關鍵指標。傳統折皺回復角測試方法存在檢測過程依賴人工操作、難以量化折皺動態演變等問題。為實現對折皺回復全過程的自動化監測，文章提出一種基于改進核相關濾波算法的動態折皺回復檢測方法。該方法使用高速攝像機捕捉織物折皺形變回復過程，應用改進的核相關濾波算法檢測追蹤折皺頂點的運動角度變化。通過引入多特征融合提高檢測魯棒性，利用Canny邊緣檢測自適應調整目標區域，減小邊界效應。在此基礎上提取感興趣區域骨架，計算折皺頂角度隨時間變化信息。結果表明，不同織物折皺角度變化規律與織物組織結構高度相關。最后與標準測試結果建立線性模型，驗證所提方法的有效性。文章實現了對織物折皺回復全過程的自動化檢測與定量評估，提供了一種更為高效準確的折皺回復性能檢測新思路，具有廣闊應用前景。

關鍵詞：折皺回復角；特征融合；目標追蹤；核相關濾波器；改進KCF

中圖分類號：TS103.7

文獻標志碼：A

文章編號：10017003（2024）04007908

DOI：10.3969j.issn.1001-7003.2024.04.010

收稿日期：20230731;

修回日期：20240307

基金項目：紡織之光應用基礎研究計劃項目（J202109）；國家自然科學基金項目（61802152）；浙江省基礎公益研究計劃項目（LGG21F030007）；中國博士后科學基金面上資助項目（2020M681736）；江南大學研究生科研與實踐創新項目（KYCX-23-ZD0 KYCX-23-ZD02）

作者簡介：郭栩源（1997），男，碩士研究生，研究方向為數字化紡織技術。通信作者：王蕾，副研究員，wangl_jn@163.com。

織物折皺回復性能是評價織物形態穩定性的一項重要指標。在服裝生產和日常使用過程中，織物都會出現不同程度的折皺，而折皺的快速消除對保證織物手感舒適、外觀效果及提高生產效率都有重要影響，織物折皺回復性能的優劣在某種程度上直接決定面料及服裝的品質與檔次［1］。良好的折皺回復性能可以使織物在折疊、運輸、加工等情況下迅速恢復原狀，從而提高織物的實用性。

目前，國內外廣泛采用的評價織物折皺回復性能的標準測試方法主要是折皺回復角測試，即對織物進行折疊加壓處理，然后放松對其約束并在一定條件下測量其自然回復的折痕角度大小，以評估織物的折皺回復能力［2］。這種方法操作簡便，能夠直觀反映織物的折皺回復程度。但是傳統折皺回復角測試方法也存在一些問題，主要體現在：1）檢測過程需要過多人工參與，效率較低［3］；2）測試結果易受人為因素影響，難以保證測量時間的準確及角度測量的精度［4］；3）無法區分不同時刻的折皺回復情況［5］。因此，這種方法只能給出折皺回復性能的整體略評，對織物折皺回復規律的細節描述不夠。針對傳統折皺回復角測試法的不足，學術界提出了一些改進方案，如在標準測試的基礎上增加不同方向折皺回復角度檢測［6］、結合圖像處理技術計算折皺面積比例［7］等。這些方法擴展了測試指標，但仍然存在檢測過程依賴人工操作、難以量化折皺動態演變等問題［8］。因此，開發一種能夠實現對織物折皺回復全過程的自動化檢測與分析方法，對于提高折皺回復性能的測試效率與結果可靠性具有重要意義［9］。

為實現對織物折皺的全自動檢測分析，降低系統計算開銷，提高分析針對性和精確度，本文將折皺頂點區域作為目標進行跟蹤分析。在眾多目標跟蹤算法中，由于KCF（Kernel Correlation Filter）算法［10］具有極強的魯棒性和實時性，在對運動目標追蹤方面具有良好的表現效果［11］，本文決定使用KCF算法作為織物折皺頂角跟蹤算法。KCF算法是一種高效的核相關濾波算法，由Henriques等［10］在2012年提出，KCF算法屬于由Bolme等［12］所提出的相關濾波器算法的一種，是在MOSSE（Minimum Output Sum of Square Error）算法基礎上引入高斯核、循環矩陣、脊回歸等相關概念。新特性的引入同時帶來了跟蹤精度下降、邊界效應等問題出現。針對這些問題，Bertinetto等［13］在KCF算法基礎上加入顏色特征，但當目標發生形變時仍會丟失目標信息。潘長城等［14］提出融合類殘差更新策略的KCF改進算法，但該算法在對目標進行持續跟蹤時仍有部分時刻丟失目標信息，無法完整記錄目標狀態信息。孫曉鋒等［15］使用目標丟失重檢測及擴充區域重檢測的方法，但很難對丟失目標進行重新定位。為了對織物折皺頂角進行完整準確跟蹤，本文提出一種多特征融合及自適應邊界調整的KCF算法。該算法能夠對織物折皺頂角的整個動態過程進行完整跟蹤檢測，保證本文整套測試方法的有效性和準確性。

1? 織物折皺回復性檢測方法

1.1? 方法概述

本文提出了一種基于改進KCF算法的織物折皺回復檢測方法，流程如圖1所示。該方法可以實現對織物折皺形成與消失過程的自動化監測，并精確提取折皺動態參數，給出客觀評價。首先，使用定制裝置對織物進行加壓釋放處理，然后使用高速攝像機采集織物折皺回復過程中的圖像序列，使用改進的KCF算法跟蹤折皺區域，獲取感興趣的折皺部位圖像。接著進行折皺區域圖像二值化與骨架化處理，最后使用直線擬合函數和反、正切函數直接提取折皺關鍵點角度信息。通過對不同組織規格織物進行實驗，獲取各織物試樣折皺回復過程中的折皺頂角角度信息，分析比較織物折皺回復性能。

1.2? 傳統KCF算法

1.2.1? 傳統KCF算法基本原理

KCF算法基本原理是構建一個核相關濾波器來實時跟蹤視頻序列中的目標。算法的關鍵在于利用核技巧將線性相關濾波推廣到非線性空間，使圖像特征可以映射到高維空間［10］。這樣可以利用核方法提取目標的更多非線性特征，提高跟蹤魯棒性，通過在核空間中學習訓練相關濾波器，使所得相關濾波器可以對新樣本進行分類，具體算法流程如圖2所示。

1.2.2? 傳統KCF算法在檢測中的問題

經過預實驗，發現直接應用KCF算法進行織物折皺頂角的跟蹤主要存在以下兩個問題：

算法使用單一HOG特征［16］，對織物折皺頂角外觀變形、光照變化等情況缺乏魯棒性，容易導致跟蹤目標丟失；跟蹤框邊界效應明顯，在目標出現形變時無法有效捕捉邊界信息，降低了跟蹤精度，為后續頂角角度計算處理帶來過多干擾。

1.3? 改進KCF算法

為解決這兩個問題，本文在傳統KCF算法的基礎上在特征表達和目標區域調整兩個方面進行優化。在特征表達方面，采用了多特征融合的策略，同時結合HOG特征和SIFT特征來表達折皺頂角的紋理與輪廓信息，以提高檢測魯棒性。在目標區域調整方面，提出了一種基于邊緣檢測的自適應邊界調整方法，根據檢測到的邊緣位置與方向信息，自適應調整跟蹤框的大小與位置，以減小邊界效應，提高定位精度。

1.3.1? 多特征融合

為增強對織物折皺頂角的檢測魯棒性，本文采用了多特征融合的策略。具體來說，同時結合HOG特征和SIFT特征［17］來表達折皺頂角的紋理與輪廓信息。其中，HOG特征通過統計目標局部方向梯度直方圖來描述形狀；SIFT特征通過檢測關鍵點與計算描述子來表示局部紋理。為降低特征維數，本文首先利用主成分分析（PCA）算法對HOG和SIFT特征進行降維處理，然后將經降維的兩種特征拼接起來進行核相關跟蹤，這樣既提高了特征表達能力，又減少了計算量。假設原始的特征向量為x∈Rd（x屬于d維實數空間），PCA的目標是找到一個變換矩陣W∈Rd×k，其中k是降維后的維度，使得投影后的特征向量y=WTx∈Rk最大化方差。具體來說，PCA可以通過以下步驟實現：

1）對所有的特征向量進行中心化，即將每個特征向量減去均值，得到：

X=xHOGxSIFT（1）

式中：xHOG∈RdHOG表示HOG特征向量，xSIFT∈RdSIFT表示SIFT特征向量。

通過在這兩個向量上進行垂直拼接，得到了長為dHOG+dSIFT的列向量X，它將這兩個特征向量中的信息一起編碼成了一個單一的向量。假設通過PCA將這兩種特征向量降至k維，得到降維后的特征向量為：

yHOG=WTHOGxHOG∈Rk（2）

ySIFT=WTSIFTxSIFT∈Rk（3）

式中：yHOG和ySIFT分別是HOG特征和SIFT特征的降維矩陣。

2）計算協方差矩陣：

Cy=1n∑ni=1yiyTi（4）

式中：n是樣本數，yi是第i個樣本的降維后的特征向量。

3）對協方差矩陣進行特征值分解，得到特征值和特征向量：

Cy=UΛUT（5）

式中：Λ=diag （λ λ …，λk）是特征值矩陣，U=［u u …，uk］是特征向量矩陣，且滿足UTU=I。

4）選擇前m個特征向量，組成降維矩陣：

U（：，1：m）（6）

式中：m

5）將HOG特征和SIFT特征的降維矩陣分別乘以降維矩陣V，得到融合后的特征向量：

yfusion=［yHOG，ySIFT］V∈R2k×m（7）

式中：［，］表示特征向量的拼接操作，yfusion是融合后的特征向量，維度為2k×m。

通過將HOG特征和SIFT特征進行PCA降維，并將降維后的特征向量融合，可以得到更加緊湊且表達能力更強的特征向量，從而提高圖像識別的準確度。

1.3.2? 基于邊緣檢測的自適應邊界調整

為減小邊界效應對跟蹤精度的影響，本文提出了一種基于邊緣檢測的自適應邊界調整方法。具體來說，利用Canny邊緣檢測算法檢測折皺頂角的邊緣輪廓，根據檢測到的邊緣位置與方向信息，自適應調整跟蹤框的大小與位置，使其能夠準確鎖定目標邊界。這樣可以有效減小邊界效應，提高跟蹤精度。該方法包括以下幾個步驟：

1）初始化目標跟蹤框：在第一幀圖像中，使用KCF算法初始化目標跟蹤框，得到目標區域的中心位置（xc，yc）、寬度w和高度h。

2）檢測目標邊緣：在每一幀圖像中，使用Canny邊緣檢測算法來檢測目標的邊緣，得到邊緣的位置和方向（xe，ye）和θc。

3）計算目標區域的調整量：根據邊緣的位置和方向，計算目標區域的調整量dw、dh、dx、dy，其中dw、dh表示目標區域的寬度和高度的調整量，可以根據邊緣的寬度和高度以一定的比例進行計算；dx、dy表示目標區域中心位置的調整量，可以根據邊緣方向的余弦和正弦值以一定的比例進行計算。

4）調整目標區域的大小和位置：根據目標區域的當前大小和位置，以及計算得到的調整量，自適應地調整目標區域的大小和位置。具體來說，可以使用下式進行計算：

w′=w+α·dw

h′=h+α·dh

x′c=xc+α·dx

y′c=yc+α·dy（8）

式中：α是調整步長，用于控制目標區域大小和位置的調整速度。

通過調整目標區域的大小和位置，可以減少邊界效應的影響，提高目標跟蹤的準確性。

5）更新目標跟蹤器：使用新的目標區域大小和位置，更新KCF算法的目標跟蹤器，繼續跟蹤目標。

1.4? ROI圖像處理

為了獲得織物折皺頂角角度信息，需要對經過KCF算法處理后獲取的一系列ROI圖像進行進一步處理，來提取折皺角度特征參數。首先進行圖像二值化，使用Otsu方法［18］根據圖像直方圖確定一個全局閾值，對圖像進行閾值分割，將圖像中的像素分類為前景和背景兩個部分以濾除背景噪聲，突出折皺的輪廓特征。然后對二值化圖像進行骨架化處理，使用Zhang-Suen算法［19］迭代腐蝕圖像而保留拓撲結構，得到折皺區域的細化代表，以便突出折皺的拓撲形狀，能夠在保修角度信息的同時大大降低后續處理的復雜度。之后在骨架圖像上使用最小二乘法擬合直線，并計算兩條直線的夾角。本文采用簡單高效的最小二乘法來進行幾何特征擬合，既能提取出折皺頂點的角度信息，又避免了較為復雜的模型擬合。最后利用反正切函數求出兩直線的夾角值，即為折皺頂點的角度。ROI圖像通過上述處理可以從原始圖像中有效提取出折皺回復研究所需的角度信息。

2? 實? 驗

2.1? 裝置及操作方法

為實現對織物折皺回復全過程進行檢測，本文自主設計并搭建了織物折皺回復測試裝置，如圖3所示。該裝置主要由樣品臺、升高裝置、加載裝置、高速攝像機等組成。樣品臺采用光滑不銹鋼材質，可以調節傾斜角度；升高裝置和加壓裝置分別用于抬高和加壓樣品；高速攝像機最大幀率為960 fps，采集圖像分辨率為1 280×1 024像素。測試過程使用氣壓傳動作為動力系統。

本文選擇了6種不同規格的面料作為試樣，以全面評估所提出方法的魯棒性和泛化能力。這些面料樣本覆蓋了不同的纖維類型、織物結構、厚度和密度，試樣具體規格參數如表1所示。具體而言，選擇的面料包括純棉、滌綸、滌棉和亞麻等不同纖維類型，代表了常見服裝面料的主要組成材質。此外，還選擇了平紋、斜紋和方格等不同的基本織物結構，以檢驗織物組織對方法適用性的影響。不同規格的紗線和不同的織物密度也在選樣范圍內，以代表厚度和密度不同的織物材質。通過在這些具有差異性的參數的面料上進行測試，可以全面驗證所提出方法的適用范圍，以證明該方法的廣泛適用性，不受具體面料參數的限制。實驗操作前，對每種面料剪取10片大小為26 cm×15 cm的樣品，所有樣品在標準狀態（溫度20 ℃±2 ℃，相對濕度65%±5%）條件下放置24 h后進行測試。

通過預實驗，本文發現將織物折皺回復檢測裝置參數設置為試樣臺傾斜30°，升高裝置抬起升高15 cm，加壓壓力60 N，加壓時間設定為60 s時，采集所選規格織物試樣折皺回復過程圖像更為理想。

使用織物折皺回復檢測裝置具體方法為：將試樣固定在試樣臺上，其中試樣23處與儀器升高裝置線對齊。打開氣閥開關，調整氣壓數值使氣壓表壓力達到60 N；打開升高裝置，將織物試樣升起到指定高度之后，打開加壓裝置開關，使兩端力臂對織物試樣進行加壓處理使其產生折皺。加載結束后，同時關閉升高裝置和加載裝置，使樣品自由下落并開始折皺回復過程，高幀率攝像機記錄織物下落過程中頂角折皺回復形變過程。在對織物進行加壓折皺處理后，對折皺回復過程進行記錄，使用改進KCF算法追蹤并截取感興趣區域內圖像。在全過程中，高速攝像機以240 fps的速度對樣品圖像動態進行采集，隨后每隔10幀從采集的圖像序列中選取一幀進行算法處理。對每種面料隨機選擇5片樣品進行測試。

2.2? 基于改進KCF算法的折皺回復過程分析

利用改進的KCF算法處理高速攝像機采集的折皺回復圖像序列，實現對面料折皺區的準確跟蹤。首先選擇面料折皺區頂點作為目標區域進行初始化，然后應用改進的KCF算法自動跟蹤折皺頂點在復原過程中的運動軌跡。為增強跟蹤魯棒性，算法融合使用HOG和SIFT特征，并輔以Canny邊緣檢測調整目標區域。

為了驗證改進KCF算法在研究中的必要性和有效性，本文使用改進KCF算法和傳統KCF算法對相同織物折皺頂角圖像序列進行測試，測試過程中部分圖像如圖4所示。其中紅色虛線部分為傳統KCF算法跟蹤框，綠色部分為改進后的KCF算法跟蹤框。由圖4可以看出，相較于改進后的KCF算法，傳統KCF算法在面對較大形變時，會出現跟蹤丟失的情況。

對跟蹤ROI部分進行截圖（圖5（a）），提取折皺頂點對應的圖像區域。截取ROI圖像的目的是精確定位感興趣的折皺頂點區域，便于進行后續定量分析，并將ROI圖像轉化為二值化圖像（圖5（b））。進行二值化處理是為了濾除背景及不相關區域，突出折皺頂點的輪廓特征，簡化形狀表達。使用骨架提取算法處理二值圖像可以得到折皺區域的細化（圖5（c））。骨架提取通過細化可以有效保留目標區域的拓撲結構，本文采用Zhang-Suen算法進行骨架提取。該算法計算開銷較低，易于實現，能夠有效細化折皺頂點區域，突出其角度特征。對細化后骨架圖像使用直線擬合函數進行擬合計算，并使用反正切函數求出兩直線夾角角度，即折皺頂點角度。通過對骨架使用簡單的幾何特征擬合，可以提取折皺頂點角度這一定量參數，便于進行動態跟蹤分析。對每幀圖像重復該過程，獲得不同面料樣品折皺頂點角度變化規律，并進行對比分析。

3? 結果與分析

3.1? 改進KCF算法有效性驗證

為了驗證算法準確性和有效性，本文將基于多特征融合和自適應邊界調整的改進KCF算法與傳統KCF算法在VOT-2016（Visual Object Tracking， 2016）數據集上進行對比測試。VOT-2016數據集是一個用于視覺目標跟蹤算法評估的公開數據集，并且提供了一套評估指標，用于定量地評估算法的性能，包括準確性、魯棒性和速度等方面。實驗操作系統環境為：64位專業版Windows 11操作系統，Python 3.9. AMD5800H，NVIDIA RTX3080Ti，16 G內存；本文選取ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面積AUC（Area Under Curve）、追蹤成功率SR（Success Rate）及每秒處理幀率FPS作為對比參考指標，其中各指標定義及計算方法如下：

1）AUC指標：AUC指Area Under Curve，代表ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線下的面積值。它通過在不同閾值下計算真正率和假正率，即在二分類問題中，被正確地預測為正例的樣本數量與實際正例樣本數量之間的比例和被錯誤地預測為正例的負例樣本數量與實際負例樣本數量之間的比例，進而繪制ROC曲線。曲線下面積值越大，表示分類性能越好。其計算方法是將ROC曲線下的面積數值化到0～1。

在本文中，AUC指標反映了改進KCF算法在不同判定閾值下的檢測精度，值越大表示檢測準確率越高。

2）SR指標：SR表示Success Rate，代表跟蹤成功率。它是跟蹤過程中成功跟蹤幀數占總幀數的比例，計算方法為：

SR=NsuccessNtotal（9）

式中：Nsuccess和Ntotal分別代表成功追蹤到目標的幀數和總幀數。

SR指標反映了目標跟蹤的穩定性，SR值越大表示改進算法跟蹤更加穩定可靠。

3）FPS指標：FPS代表每秒處理幀數（Frame Per Second），計算方法為：

FPS=NframesTtotal（10）

FPS指標反映了算法的處理效率。本文中，FPS值越大表示改進算法在保證精度的前提下，處理幀數越多，實時性越好。

傳統KCF與本文改進KCF在VOT-2016數據集測試結果對比如表2所示。

由表2的數據可以看出，在VOT-2016數據集上的測試中，相比原始的KCF算法，加入HSP（HOG+SIFT+PCA）模塊和ABT（Adaptive Boundary Tuning）模塊的KCF+HSP+ABT算法效果最好，AUC指標反映檢測準確率，本文改進算法KCF+HSP+ABT的AUC值為0.785，較原始KCF算法的0.463顯著提高了69.5%。這表示融合多特征和自適應調整技術大大提高了檢測精度，使得算法在織物折皺頂角跟蹤過程中對目標的提取和定位更準確，有效降低因傳統算法邊際效應帶來的織物折皺頂角部分圖像跟蹤丟失的比率。SR指標反映跟蹤穩定性，本文改進算法的SR為0.68 較KCF的0.396提高了72.2%。這意味著改進算法明顯增強了對織物折皺頂點的跟蹤魯棒性，說明HSP和ABT模塊對提升KCF算法的魯棒性與準確率有積極作用，也證明在整個目標跟蹤過程中，改進后的KCF算法更加穩定可靠，對于織物折皺動態回復過程的提取更加完整。另外，對于追蹤織物頂角任務，改進算法的FPS下降在可接受范圍內，考慮到性能指標的大幅度提升，該計算代價可接受。

3.2? ROI處理算法有效性驗證

為保證算法的速度和精確度，本文對上述ROI圖像處理過程進行實驗。在速度測試部分，測試環境與系統環境保持一致，在該環境下算法處理一幀ROI圖像的平均速度為20 ms，考慮到每秒需處理24幀圖像，該算法滿足測試速度需求；在算法準確性測試部分，本文對1#織物試樣進行實驗處理，將1#織物試樣折皺回復過程每隔1.5 s記錄一次，選取其中連續記錄的10幀頂角圖像分別使用算法測量和人工手動測量進行對比測試，測試結果如表3所示。計算其平均誤差為0.70°，測試結果表明對ROI圖像的處理算法可以滿足實際檢測需要。

同時表3數據也可以看出，織物試樣在開始階段折皺回復形變速度較快，后續逐漸減緩，逐漸趨于穩定的回復過程。這反映出1# 織物試樣折皺回復的動態演變過程，不同階段的折皺形態也可以通過頂角角度數據量化反映。

3.3? 測試方法與標準方法測試結果對比

為驗證該方法有效性，本文選取該方法下不同織物在回復穩定狀態下同一時刻的頂角角度與標準織物折皺回復角檢測法測得結果進行對比。按照AATCC 66—2017《機織物折皺回復：回復角法》標準檢測要求對所選織物試樣折皺回復性進行檢測，檢測結果與本文方法所得結果對比如表4所示。

經過相關性檢驗，兩者的皮爾遜相關系數為0.857 （大于0.500），顯著性水平為0.000 4（小于0.01），說明兩種方法所得測試結果之間存在較強正相關，呈現高度的線性相關關系。經過計算，兩種方法所得結果相關系數R2為0.73 R2較高說明本文方法所得結果可以與標準折皺角檢測方法結果很好擬合。使用線性回歸計算出二者存在一元線性模型：

Y=0.549×X+34.754（11）

式中：X為ROI區域織物頂角角度，Y為標準方法測量的織物折皺回復角平均值。

該結果驗證了基于改進KCF算法的動態折皺回復檢測方法能夠有效反映面料折皺回復性，測試結果與標準方法具有可比性，可以作為一種新的折皺回復性能評價手段。

4? 結? 論

本文提出了一種基于改進KCF算法的動態織物折皺回復檢測方法。對傳統KCF算法在織物折皺回復檢測任務中的問題，提出了兩種優化策略。第一是采用多特征融合的方法，綜合運用HOG、SIFT等特征表達，增強了算法對織物紋理的適應性，提高了檢測魯棒性。第二是基于Canny邊緣檢測結果進行自適應目標區域調整，有效減小了邊界效應，提高了定位精度。兩種策略相互協同，形成了一種改進的KCF算法。實驗結果表明，該改進算法相比原KCF方法，在處理織物折皺動態回復圖像序列時性能提升顯著，其中AUC指標達到0.78 相較于原KCF算法提高了69.5%；SR指標達到0.68 相較于原KCF算法提高了72.2%，這驗證了所提出的兩種優化策略的有效性。本文整套測試方法流程實現了對整個折皺回復過程的自動監測與分析，基于該改進算法，實現了對不同織物折皺回復過程的自動化監測和參數化分析，方法檢測結果與標準測試結果具有很好的一致性（R2=0.736）。相比傳統折皺回復角測試法，該方法實現了對折皺回復動態過程的精確捕捉，測量結果平均誤差控制在0.70°，大幅提高了檢測效率與結果可重復性，該方法無需人工參與，檢測周期短，提供了一種更為高效準確的織物折皺回復性能評估新思路。后續工作將進一步增強算法魯棒性，并擴展應用到包括服裝面料在內的更多織物折皺回復檢測。

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Research on fabric wrinkle recovery detection based on an improved KCF algorithm

GUO Xuyuan1， LI Zhongjian2， WANG Lei1， PAN Ruru1， GAO Weidong1

（

1.Key Laboratory of Science & Technology of Eco-Textile， Ministry of Education， Jiangnan University， Wuxi 214122， China;

2.Key Laboratory of Clean Dyeing and Finishing Technology of Zhejiang Province， Shaoxing University， Shaoxing 312000， China）

Abstract：Fabric wrinkle recovery performance is an important indicator for evaluating the shape retention of fabrics. It reflects the ability of fabrics to spontaneously recover their original shape after wrinkling during use and processing. Good wrinkle recovery performance enables fabrics to quickly recover after folding， transportation and cutting， thereby improving utility. The currently widely used standard method for evaluating fabric wrinkle recovery performance is the wrinkle recovery angle test. This involves folding and pressing fabric samples and then measuring the angle of recovery for the resulting creases to assess the fabrics wrinkle recovery capability. However， this method is complex to operate， relies on manual judgment and measurement for testing， yields results vulnerable to subjective effects， and cannot distinguish or quantify the dynamic evolution of wrinkles during different recovery stages. It can only provide an approximate overall evaluation and fails to accurately describe wrinkle recovery patterns in detail. Therefore， there is a need to develop a new testing method to achieve automated monitoring and quantified parameterization analysis of the entire wrinkle recovery process， in order to more efficiently， precisely and comprehensively evaluate the wrinkle recovery performance of different fabric materials and provide a basis for fabric performance optimization.

In view of this， this study proposed a fabric wrinkle recovery detection method based on an improved kernel correlation filter algorithm to achieve automated monitoring and key parameter extraction of the entire fabric wrinkle recovery process. As for the method， a high-speed camera was used to collect and record images throughout the dynamic process of the formation and recovery of fabric wrinkles and a set of detection system was designed to process and analyze the image sequence. In the system， a robustness-enhanced improved KCF algorithm was first applied to track and locate fabric wrinkle areas. This algorithm improved adaptation to texture and shape changes by fusing multiple feature expressions and employed an edge adaptive adjustment algorithm to reduce boundary effects. Next， morphological binarization and skeleton extraction were performed on the wrinkle area of interest to preserve the topological structure while simplifying structural expression. Finally， based on the principles of analytic geometry， polyline fitting was performed on the skeletonized graphical shapes to calculate the vertex angle parameter， thereby obtaining time-series data on the variation of the wrinkle peak angle over time. The method achieved automated monitoring of the entire fabric wrinkle recovery process， avoided subjective judgment， and greatly improved detection efficiency， enabling detection and record of fabric crease recovery at different stages. By comparing the results obtained by this new method with those obtained by the standard wrinkle recovery angle test method， it is found that the two test results have strong correlation， which verifies the effectiveness of this new method and shows that this method can be used as a new technical means to evaluate the crease recovery performance of fabrics more accurately and comprehensively.

This study establishes detection technology and analysis methods that lay the foundations for building an intelligent fabric wrinkle recovery evaluation platform going forwards. Future work will progress in the following areas： （i） to continue to improve algorithm robustness to address detection issues under conditions involving light， occlusion， etc.;（ii） to expand the algorithms scope of application to enable generalized detection across more fabric types; （iii） to collect and annotate large quantities of dynamic wrinkle process data to train deep neural network models for intelligent analysis of fabric wrinkle morphology to support structural design and performance enhancement of fabrics. Progress in the above areas will make testing methods more efficient and precise， promote advances in wrinkle recovery evaluation techniques， and provide new ideas to improve fabric structural design and performance.

Key words：

wrinkle recovery angle; feature fusion; target tracking; kernel correlation filter; improved KCF