CN115934858A - 客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，信息处理技术领域，通过面料信息采集、面料用途生成和面料可视化虚拟效果展示，帮助客户在参加面料展会并采样选择时，更加直观地看到面料的所需用途，从而提高采样效率。其中面料用途生成通过从不同角度创建多个面料分类体系，可以满足用户在选择或输入面料类型时，提高匹配成功率。面料用途生成通过设置常规用途和生成推荐用途两种用途类型供用户选择，在用户推荐的用途不感兴趣时提供常规的面料用途，可操作性更强。面料可视化虚拟效果展示通过结合面料特征、用途和图像等多个方面获得可视化虚拟效果展示模型，可以提高面料用途展示的虚拟仿真效果的真实视觉效果，提高用户体验感。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法。
背景技术
在面料展会上，常规的客户采样都是人工进行沟通和记录，但是随着面料市场的变化，企业急需要开拓业务参加各种面料展会，面料展会也是越来越大，客户流量越来越多，人工沟通和记录客户采样清单时间效率太低，无法满足参展企业需求。为解决人工工作效率低下的技术问题，本领域技术人员提出了一些解决方案，如提出一种面料记录系统，利用PC机、打印机和扫描枪多个设备进行互联搭建，并在PC上部署一套软件系统，这种类型的面料采样系统存在系统结构复杂、安装使用复杂、成本高、难以满足客户快速采样的需求。
另外也有提出一种专门的智能面料展会客户采样系统，如一篇申请号为“201810084643.7”、名称为“一种应用于面料展会的智能客户采样系统”，其采用手持机、制造执行系统及面料二维码，手持机包括：触摸显示屏、无线通讯模块、二维码扫描模块、热敏打印机、FLASH存储器、处理器模块以及电池电源模块。其实现了面料展会中客户采样管理的信息化和智能化程度，把客户信息的维护、客户采样数据的维护以及客户采样清单的打印等功能进行了信息化和智能化实现，大大缩短了采样时间，提高客户采样效率、降低了系统成本。但其仍然存在以下缺陷：
智能化程度不高，客户在参加展会采样时，仍然需要借助业务员去了解面料，比如面料的材质、制作工艺、面料的用途等等，在客流量较多的情况下，业务员应接不暇，对于不是特别内行的采样员并不友好。因此需要有一种更加智能的可视化程度高的可供客户自助采样的面料采样系统。而面料采样方面的可视化的需求主要是面料应用/用途方面的可视化，即，不同客户需求不同，对面料采样所要应用的品类不同，如，有些客户将面料用于服装，有些客户将面料用于家装等，而客户在采样时，看到的往往只是一块面料，这块面料可应用的场景或品类并不能直观看到，而面料展会琳琅满目的面料更是让客户在采样时选择困难，采样效率很低。
加之，影响面料用途的因素除了面料的原材料之外，还有面料的制作工艺、面料的主要技术指标等，都会影响面料最终的效果，从而决定其应用。
基于此，提出本发明。
发明内容
本发明的目的是提供一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，帮助客户在参加面料展会并采样选择时，更加直观地看到面料的所需用途，从而提高采样效率。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
本发明在第一方面提供了一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，包括：
S100面料信息采集，采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
S200面料用途生成，根据采集到的面料信息设置或生成面料用途；
S300面料可视化虚拟效果展示，根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
作为本发明的一种优选方案，所述S100面料信息采集具体包括如下：
S101输入面料名称、特征数据和图像；
S102将输入的面料名称与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S103显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S104或步骤S105；
S104用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116；
S105用户选择匹配项与输入不符；
S106显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107或S108；
S107用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116；
S108用户输入面料类型；
S109将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S110显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S 111或步骤S112；
S 111用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116；
S 112用户选择匹配项与输入不符；
S113提醒管理后台对该面料进行归类；
S114判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116，若否则执行S115；
S115面料信息采集失败，流程结束；
S116面料信息采集成功，之后执行步骤S117；
S117生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
作为本发明的一种优选方案，所述S 100面料信息采集具体包括如下：
S 101’输入面料名称、特征数据和图像；
S 106’显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S 107’或S 108’；
S 107’用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116’；
S 108’用户输入面料类型；
S 109’将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S 110’显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S 111’或步骤S 112’；
S 111’用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S 116’；
S112’用户选择匹配项与输入不符；
S113’提醒管理后台对该面料进行归类；
S114’判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤B 116’，若否则执行S115’；
S115’面料信息采集失败，流程结束；
S116’面料信息采集成功，之后执行步骤S 117’；
S 117’生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
作为本发明的一种优选方案，所述S 100面料信息采集具体包括如下：
S 101”输入面料名称、特征数据和图像；
S 106”显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107”或S108”；
S 107”用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116”；
S 108”用户输入面料类型；
S113”提醒管理后台对该面料进行归类；
S114”判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116”，若否则执行S115”；
S115”面料信息采集失败，流程结束；
S 116”面料信息采集成功，之后执行步骤S117”；
S 117”生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
作为本发明的一种优选方案，所述S200面料用途生成具体包括如下：
S210从不同角度创建多个面料分类体系；
S220根据每种面料类型设置相应的常规用途；
S230创建根据面料类型和特征获得推荐用途的深度学习神经网络模型一；
S240将多块面料的类型和特征输入到深度学习神经网络模型一中进行训练；
S250将前端采集到的面料类型和特征输入到训练好的深度学习神经网络模型一中，进行实测，获得推荐用途。
作为本发明一种优选方案，所述S300面料可视化虚拟效果展示具体包括如下：
S310创建根据面料特征、用途和图像获得可视化虚拟效果展示的深度学习神经网络模型二；
S320将多块面料的特征、用途和图像输入到深度学习神经网络模型二中进行训练；
S330将前端采集到的面料特征、用途和图像输入到训练好的深度学习神经网络模型二中进行实测，获得可视化虚拟效果展示。
作为本发明的一种优选方案，所述面料特征包括面料材质、工艺和主要技术指标。
作为本发明的一种优选方案，所述主要技术指标包括经纱密度、纬纱密度、幅宽、克重、色牢度、缩水率、缝纫强力、断裂强力、撕破强力、色差中的至少一种。
作为本发明的一种优选方案，所述面料用途包括常规用途和推荐用途。
本发明在第二方面提出了一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统，包括：
面料信息采集模块，用于采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
面料用途生成模块，用于根据采集到的面料信息设置或生成面料用途；
面料可视化虚拟效果展示模块，用于根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
与现有技术相比，上述技术方案具有以下优点：
(1)本发明客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，通过面料信息采集、面料用途生成和面料可视化虚拟效果展示，帮助客户在参加面料展会并采样选择时，更加直观地看到面料的所需用途，从而提高采样效率。
(2)本发明客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料用途生成通过从不同角度创建多个面料分类体系，可以满足用户在选择或输入面料类型时，提高匹配成功率，从而进一步提高采样效率。
(3)本发明客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料用途生成通过设置常规用途和生成推荐用途两种用途类型供用户选择，在用户推荐的用途不感兴趣时提供常规的面料用途，进一步提高通用性，可操作性更强，且用户只要对常规的用途通道进行选择即可，可保证采样效率。
(4)本发明客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料可视化虚拟效果展示通过结合面料特征、用途和图像等多个方面获得可视化虚拟效果展示模型，可以提高面料用途展示的虚拟仿真效果的真实视觉效果，提高用户体验感。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法的流程图；
图2为本发明实施例1客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统的架构图；
图3为本发明实施例2客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图；
图4为本发明实施例2、3、4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料用途生成步骤的流程图；
图5为本发明实施例2、3、4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料可视化虚拟效果展示步骤的流程图；
图6为本发明实施例3客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图；
图7为本发明实施例4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1～图7，图1为本发明实施例1客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法的流程图，图2为本发明实施例1客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统的架构图，图3为本发明实施例2客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图，图4为本发明实施例2、3、4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料用途生成步骤的流程图，图5为本发明实施例2、3、4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料可视化虚拟效果展示步骤的流程图，图6为本发明实施例3客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图，图7为本发明实施例4客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法中面料信息采集步骤的流程图。
实施例1
请参考图1，本实施例的一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，包括：
S 100面料信息采集，采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
S200面料用途生成，根据采集到的面料信息设置或生成面料用途；
S300面料可视化虚拟效果展示，根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
请参考图2，本实施例的一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统，包括：
面料信息采集模块100，用于采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
面料用途生成模块200，用于根据采集到的面料信息设置或生成面料用途；
面料可视化虚拟效果展示模块300，用于根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
实施例2
实施例2包括实施例1所有的技术特征，且还包括如下技术特征：
请参考图3，本实施例S100面料信息采集具体包括如下：
S101输入面料名称、特征数据和图像；
S102将输入的面料名称与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S103显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S 104或步骤S105；
S104用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116；
S105用户选择匹配项与输入不符；
S106显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107或S108；
S107用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116；
S108用户输入面料类型；
S109将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S110显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤B111或步骤S112；
S111用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116；
S112用户选择匹配项与输入不符；
S113提醒管理后台对该面料进行归类；
S114判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116，若否则执行S115；
S115面料信息采集失败，流程结束；
S116面料信息采集成功，之后执行步骤S117；
S117生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
请参考图4，本实施例S200面料用途生成具体包括如下：
S210从不同角度创建多个面料分类体系；
S220根据每种面料类型设置相应的常规用途；
S230创建根据面料类型和特征获得推荐用途的深度学习神经网络模型一；
S240将多块面料的类型和特征输入到深度学习神经网络模型一中进行训练；
S250将前端采集到的面料类型和特征输入到训练好的深度学习神经网络模型一中，进行实测，获得推荐用途。
请参考图5，本实施例S300面料可视化虚拟效果展示具体包括如下：
S310创建根据面料特征、用途和图像获得可视化虚拟效果展示的深度学习神经网络模型二；
S320将多块面料的特征、用途和图像输入到深度学习神经网络模型二中进行训练；
S330将前端采集到的面料特征、用途和图像输入到训练好的深度学习神经网络模型二中进行实测，获得可视化虚拟效果展示。
其中，面料特征包括面料材质、工艺和主要技术指标，主要技术指标包括经纱密度、纬纱密度、幅宽、克重、色牢度、缩水率、缝纫强力、断裂强力、撕破强力、色差中的至少一种。面料用途包括常规用途和推荐用途。
关于推荐用途模型，可以根据面料类型、材质、工艺和主要技术指标从常规用途中优选至少一个进行推荐，也可以后续收集用户的实际用途，从多数用户选择的实际用途中筛选出，作为推荐。
关于虚拟效果展示模型，是提前预存在数据库中的各个用途设置好相应的虚拟效果展示模型，如，用途为服装，可以根据服装分类设置不同的模型，如设置男女老少人体模型，设置用于时尚、复古、古风等不同风格的模型等。用途为家装，可以根据家装分类设置不同的模型，如设置窗帘、桌布、床品等模型。另外可以根据面料的材质、工艺、主要技术指标等建立虚拟展示模型，来提升面料应用展示的真实性。如，面料材质若较为轻薄，则可以设置体现飘逸效果的虚拟展示模型。
以上用途的虚拟效果展示模型仅仅只是简单举例，并未穷尽，可以根据实际需要进行设置，同时也可以根据实际展会开展时或调研时进行素材收集，可以不断地完善。
实施例3客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料信息采集通过先输入面料名称进行面料类型模糊匹配，在名称匹配不符合实际时，再要求用户选择面料类型，可以提高采样效率。
实施例3客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料信息采集除提供面料类型选择之外，还提供面料类型自定义输入，可以在用户一时间无法准确分类的情况下进行自定义输入类型，并自定义输入的面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配，可以提高采样效率，同时用户可以根据喜好进行通道选择和操作，提高系统可操作性、通用性和用户体验感。
实施例3客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料信息采集通过提醒管理后台对用户自定义输入的面料类型进行归类，对于系统无法匹配的面料类型进行人工归类，提高面料信息采集的成功率，从而进一步提高采样效率。
实施例3
请参考图6，与实施例2区别的是：本实施例S100面料信息采集具体包括如下：
S101’输入面料名称、特征数据和图像；
S106’显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107’或S 108’；
S107’用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116’；
S108’用户输入面料类型；
S109’将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S110’显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S111’或步骤S112’；
S 111’用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S 116’；
S 112’用户选择匹配项与输入不符；
S 113’提醒管理后台对该面料进行归类；
S 114’判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S 116’，若否则执行S115’；
S 115’面料信息采集失败，流程结束；
S 116’面料信息采集成功，之后执行步骤S117’；
S117’生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
实施例4客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料信息采集除提供面料类型选择之外，还提供面料类型自定义输入，可以在用户一时间无法准确分类的情况下进行自定义输入类型，并自定义输入的面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配，可以提高采样效率，同时用户可以根据喜好进行通道选择和操作，提高系统可操作性、通用性和用户体验感。
实施例4
请参考图7，与实施例2区别的是：本实施例S100面料信息采集具体包括如下：
S 101”输入面料名称、特征数据和图像；
S 106”显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107”或S 108”；
S 107”用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116”；
S 108”用户输入面料类型；
S113”提醒管理后台对该面料进行归类；
S114”判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116”，若否则执行S115”；
S115”面料信息采集失败，流程结束；
S116”面料信息采集成功，之后执行步骤S117”；
S 117”生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
实施例4客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统及方法，其中面料信息采集通过提醒管理后台对用户自定义输入的面料类型进行归类，对于系统无法匹配的面料类型进行人工归类，提高面料信息采集的成功率，从而进一步提高采样效率。
本说明书中每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
以上对本发明所提供的一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，包括：
S100面料信息采集，采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
S200面料用途生成，根据采集到的面料信息设置或生成面料用途：
S300面料可视化虚拟效果展示，根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
2.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述S100面料信息采集具体包括如下：
S101输入面料名称、特征数据和图像；
S102将输入的面料名称与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S103显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S104或步骤S105：
S104用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116：
S105用户选择匹配项与输入不符；
S106显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107或S108；
S107用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116；
S108用户输入面料类型；
S109将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S110显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S111或步骤S112；
S111用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116；
S112用户选择匹配项与输入不符；
S113提醒管理后台对该面料进行归类；
S114判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116，若否则执行S115；
S115面料信息采集失败，流程结束；
S116面料信息采集成功，之后执行步骤S117；
S117生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
3.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述S100面料信息采集具体包括如下：
S101’输入面料名称、特征数据和图像；
S106’显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤B107’或B108’；
S107’用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116’；
S108’用户输入面料类型；
S109’将面料类型与数据库中预存的多种面料类型进行模糊匹配并按匹配度降序排序；
S110’显示至少一个模糊匹配的面料类型作为通道供用户选择，显示匹配项与输入不符通道供用户选择，之后执行步骤S111’或步骤S112’；
S111’用户选择其中一个模糊匹配的面料类型，之后执行步骤S116’；
S112’用户选择匹配项与输入不符；
S113’提醒管理后台对该面料进行归类；
S114’判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116’，若否则执行S115’；
S115’面料信息采集失败，流程结束；
S116’面料信息采集成功，之后执行步骤S117’；
S117’生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
4.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述S100面料信息采集具体包括如下：
S101”输入面料名称、特征数据和图像；
S106”显示数据库中所有的面料类型通道和自定义输入面料类型通道供用户选择，之后执行步骤S107”或S108”；
S107”用户选择其中一个面料类型，之后执行步骤S116”；
S108”用户输入面料类型；
S113”提醒管理后台对该面料进行归类；
S114”判断后台是否对其进行归类，若是则执行步骤S116”，若否则执行S115”；
S115”面料信息采集失败，流程结束；
S116”面料信息采集成功，之后执行步骤S117”；
S117”生成具有该面料信息的识别码，流程结束。
5.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述S200面料用途生成具体包括如下：
S210从不同角度创建多个面料分类体系；
S220根据每种面料类型设置相应的常规用途；
S230创建根据面料类型和特征获得推荐用途的深度学习神经网络模型一；
S240将多块面料的类型和特征输入到深度学习神经网络模型一中进行训练；
S250将前端采集到的面料类型和特征输入到训练好的深度学习神经网络模型一中，进行实测，获得推荐用途。
6.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述S300面料可视化虚拟效果展示具体包括如下：
S310创建根据面料特征、用途和图像获得可视化虚拟效果展示的深度学习神经网络模型二；
S320将多块面料的特征、用途和图像输入到深度学习神经网络模型二中进行训练；
S330将前端采集到的面料特征、用途和图像输入到训练好的深度学习神经网络模型二中进行实测，获得可视化虚拟效果展示。
7.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述面料特征包括面料材质、工艺和主要技术指标。
8.根据权利要求7所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述主要技术指标包括经纱密度、纬纱密度、幅宽、克重、色牢度、缩水率、缝纫强力、断裂强力、撕破强力、色差中的至少一种。
9.根据权利要求1所述的客户采样用面料应用可视化虚拟展示方法，其特征在于，所述面料用途包括常规用途和推荐用途。
10.一种利用上述权利要求1至9任一项所述方法的客户采样用面料应用可视化虚拟展示系统，其特征在于，包括：
面料信息采集模块，用于采集面料名称、特征数据和图像，并生成识别码；
面料用途生成模块，用于根据采集到的面料信息设置或生成面料用途；
面料可视化虚拟效果展示模块，用于根据面料信息和面料用途进行虚拟效果可视化展示。
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