CN1906635A - 式样数字化的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种新颖的、用于使式样数字化的系统和方法。在系统的实施方案中，成像装置被支撑在服装式样制作台上。这些成像装置通过适当的网络连接而连接至计算装置。这些成像装置可操作以俘获代表已知服装式样的数据，并将这些数据传送至计算装置。依次地，计算装置可操作以使该式样向量化。一旦被向量化，该式样则经过完全自动化的识别操作，并且输出文档，该文档包括代表该服装式样的数字化式样，数字化式样包括如边沿、沿着边沿的转折点等要素和在边沿内的其他特定要素。

Description

式样数字化的系统和方法

优先权

本申请要求了在2003年11月28日提交的第60/525,137号的美国临时专利申请和在2004年4月16日提交的第10/825,216号的美国专利申请的优先权，上述两申请的内容通过引用被包含在本申请内。

技术领域

本发明涉及服装设计和制造，尤其涉及对服装式样以及其内的服装行业特定要素进行自动数字化的系统和方法。

背景技术

与许多其他行业一样，服装行业越来越多地进行自动化，以改进服装设计和制造的效率及品质。目前，提供诸如自动裁剪机和自动缝纫机的自动服装制造机械已经是众所周知，这些机械可包括存储数字化式样的计算机。依次地，计算机指示服装制造机械根据所存储的式样执行其任务。因此，自动裁剪机可以按照计算机的指示裁剪特定的式样，而自动缝纫机则可以按照计算机的指示和/或沿衔接口和/或按照各种各样类型的线程缝纫特定的式样。如此，一台计算机可以指示多台机械协助制造具有一致尺码、式样和品质的服装。然而，为了让计算机能发布这些“指示”，期望的式样必须首先输入计算机，从而使得计算机能知道需用什么式样来在裁剪机和缝纫机的操作全程对其引导。作为数字化处理的一部分，服装行业的主要的服装式样特定要素应该适当地被识别和格式化为美国材料实验协会(American Societyfor Testing and Materials)/美国服装制造业协会(American ApparelManufacturing Association)的绘图互换(ASTM/AAMA-DXF)文档标准。这个校勘，对于使输出的文档能被服装行业的CAD系统使用，是很有必要的。

虽然良好地建立了服装制造机械的自动化，但在式样数字化和行业特定要素的识别方面存在许多不足。

广为人知的方法是使用一种电子机械系统将服装式样输入计算机，该系统被称为人工数字化工作台，能检测被称为“小精灵(puck)”的可人工移动的输入针的位置。更明确地说，用户将服装式样放置在数字化工作台上。利用“小精灵”，操作员可以将服装式样的尺寸和特征输入计算机中。由于这个程序涉及很多人工的输入，所以是一个缓慢而倾向误差的服装式样的数字化方法。

于1975年6月3日授权的第3,887,903号美国专利记述了一种以人工方法输入代表服装式样件边沿和行业特定要素(例如转折点、布纹线、标记、钻孔等)的数字坐标的数字化工作台。虽然这个系统在代表服装式样的整体细节方面相当准确，但其输入程序完全是人工进行的。这个程序可以用于“剪切”和“非剪切”式样。

于1986年3月11日授权的第4,575,283号美国专利记述了一种用于半自动地对服装式样件进行数字化的扫描仪。在扫描服装式样件之前，需要预先为行业特定要素(包括转折点、纹路、标记、钻孔等)进行人工标记。虽然这个半自动程序比完全人工程序快，但对式样的行业特定要素的预先标记使得总的处理时间显著增长。此外，这个程序只能用于“剪切”式样，但不能用于“非剪切”式样。此外，这个系统不能对行业需要的ASTM/AAMA式样要素进行自动检测和格式化。

于1985年11月19日授权的第4,554,635号美国专利记述了一种用于展示式样的制造标记的方法，该方法主要是使管道标记中的通风管道识别，加上CAD能力，用于按照用户输入的参数绘制新式样。然而，在这个专利中，必须由操作员人工输入特定信息，因此该系统不能自动识别式样要素。同样地，于2001年10月2日授权的第6,298,275号美国专利记述了一种通过使用信号生成而对切片进行暂时识别的方法。上述两种系统可以通过边沿轨道检测而识别个别式样件，但两者中任何一种都不具备在多个式样件当中识别特定要素的能力。

于1996年7月23日授权的第5,537,946号美国专利记述了一种缝纫系统，其通过使用用于输入缝纫参数(例如缝针大小及缝针与边缘之间的距离)的人-机界面，俘获欲缝纫的式样件的图像，并分析及测量该式样件所有的边缘的位置。所有数据接着被用于由其产生、能沿着该式样件的边缘缝合的缝纫程序。然而，这种系统不具备将绘图直接输出到服装行业广泛使用的软件程序的能力。

以上所述的服装式样制作的现有技术还有更多缺点。例如，作为人工式样制作程序的一部分，行业目前的实践涉及将式样件图像在白纸式样和裁剪式样之间来回转移。另外一个例子是，在服装行业，保留实际的服装原型的“拓片”的作法很普遍。在生产环境中，这些图像在工作组之间作为一种交流工具使用。然而，通过这种媒介所传达的信息的品质对于达到服装行业的目的而言，是有所欠缺的。

数字化服装式样的目的主要在于，生成可以与服装CAD系统或分级系统一同使用的数字输出文档。CAD系统使得设计师和式样制作员能对式样件进行调整。分级系统使得生产管理者能有效地由单一的基本式样创建完整尺码范围的式样。在上述的任何过程中，通过利用完全自动的数字化系统，比选择使用人工方法，能够节省大量时间。

作为数字化处理的一部分，行业的主要的服装式样特定要素必须适当地被识别和格式化为ASTM/AAMA-DXF文档标准。这个格式中定义的要素包括但不限于边界线、转折点(亦称“角点)、曲线点、标记、分级参考线、备用分级参考线、镜像线、布纹线、内线、条纹参考线、格子参考线、内剪切线、钻孔、缝合线、剪切线及折线。为了使得输出文档能用于服装行业的CAD系统和分级系统，这种校勘很有必要。

对服装式样进行数字化对于式样修改也很有用处。传统上，式样制作及修改一直以手工完成。受过广泛培训的技工被要求完成需要的精密曲线，尤其是在服装制造的精细水平。这种人工程序是由式样制作者以铅笔或钢笔直接在式样件上绘图、以手工方式对原来的边界和/或服装行业特定的内部要素进行修改。

CAD系统已经被改造，使得操作员能够执行类似的技术修改。然而，手工绘制的式样必须在操作员能够进行修改之前首先进行数字化，并输入该系统。然而，随着式样变得更复杂，CAD系统没有能力进行与手工式样修改相同品质水准的细微调整。在这个水平的细节进行工作时，CAD系统可能会损失时间、效率或品质。

完全自动的数字化系统对分级也很有用处。分级包括从单一的基本尺码产生完整尺码范围的式样的程序。例如，如果基本式样尺码是尺码8，通过绘制同一外形、较大或较小的成比例式样而产生相应的尺码2、4、6、10、12、14、16的尺码范围。计算机分级系统已经被开发以根据样本式样来进行式样尺码范围的绘制自动化。然而，手工绘制的式样首先必须在操作员能够开始分级处理之前被数字化并输入该系统。虽然计算机化的分级在从单一式样生成多尺码范围的工作方面非常有效率，但这个过程要求在进行处理之前计算分级动作以及人工地在多个位置指定分级动作。这个强制性的步骤较费时，而且只能由技术非常熟练的操作员完成。于1998年5月26日授权的第5,757,661号美国专利记述了一种计算机系统，这种计算机系统能自动从度量比例尺生成分级尺、从而执行服装式样的分级要求。然而，这个专利并未记述自动识别分级点的方法，也没有记述自动指定分级点号码的方法。

最后，完全自动的数字化系统对服装编目也很有用处。拍摄服装照片曾经是生产管理者向生产商描述产品的一个方法。在服装行业中，在一个距离外拍摄一张照片以俘获服装的一般细节，是很普遍的作法。此外，也有通过拍摄一连串的近距离平面照片以俘获服装较细微的细节的。虽然通过这个过程获得的信息相当有用，但这个程序费时，而且其输出也比较难核对。此外，每张照片内的细节的水平没有伸缩性(即：照片没有“缩放”功能)。

最后，服装CAD系统和分级系统通常同时利用监视器和鼠标式输入控制装置，以对操作某个应用而需要使用的显示屏幕上的指示器进行操纵。不论用户是在数字化、修改式样或分级，这些系统通常包含“前视”(heads-up)显示界面，以实现调整，操作员前视显示监视器并在分别的单一操作中协调鼠标。在一些操作程序中，操作员尝试利用这种方法来重复绘图笔在纸上能自然产生的相同的效果。同样由于显示器显示屏幕是在一个与鼠标不同的操作平面上，因此很难达到符合要求的成效。虽然这被视为代表当前输入控制装置的技术发展水平，但它需要操作员有灵巧的手和进行相当多的实习，才能达到符合要求的成效。

发明内容

本发明的目的，在于提供能消除或减轻以上现有技术中存在的至少一个缺点的一种新颖的系统和方法。

本发明提供一种能自动输入服装式样的数字图像(光栅数据)并将信息输出到“绘图互换/美国服装制造业协会-格式化文档”(DXF/AAMA-formatted file)(向量数据)的服装式样数字化系统。本发明的一个方面是，通过接收代表外形的数据、识别数据中的这些外形的轮廓、以及识别多种式样要素-例如边界线、转折点(亦称“角点”)、曲线点、标记、分级参考线、备用分级参考线、镜像线、布纹线、内线、条纹参考线、格子参考线、内剪切线、钻孔、缝合线、剪切线及折线轮廓等，对式样外形进行数字化。

本发明的另一个方面是提供一种对外形进行数字化的系统，其拥有包括计算机程序的存储排列以及处理排列，处理器排列在执行计算机程序时接收代表外形的数据、识别数据中的这些外形的轮廓、以及识别这些轮廓的多种式样要素。

本发明的另一个方面是提供一种软件存储媒介，其在被处理排列执行时被设定对外形进行数字化。软件存储媒介包含软件程序，软件程序有：(i)第一组件，在被执行时，第一组件接收代表外形的数据，(ii)第二组件，在被执行时，第二组件识别数据中的这些外形的轮廓，及(iii)第三组件，在被执行时，第三组件识别这些轮廓的多种式样要素。

本发明的另一个方面是提供一种服装式样数字化方法，其通过以下程序进行：(i)接收代表服装式样的图像数据，(ii)分析图像数据以创建向量数据，(iii)分析向量数据以识别、测量、及分级服装式样要素，以及(iv)输出式样的数字化代表。服装式样可以是任何硬纸剪切式样、白纸非剪切式样、或真实服装的照片。被识别的式样要素可以包括式样本身的边界、或这个式样边界上的转折点及曲线点、标记、镜像线、内线、内剪切线、布纹线、钻孔、分级参考线、条纹参考线、格子参考线、缝合线、备用分级参考线、剪切线及折线。

本发明的另一个方面是提供一种数字化外形的方法，其包括以下步骤：

接收至少代表一个外形的至少一组的数据；

识别该至少的一组数据中该至少的一个外形的至少的一个轮廓；以及

识别该至少的一个轮廓的至少一个角。

本发明的另一个方面是提供一种对外形进行数字化的系统，其包括：存储排列，其上包括计算机程序；以及处理排列，其在执行计算机程序时被设定进行：接收代表至少一个外形的至少一组的数据、识别该至少的一组数据中该至少的一个外形的至少的一个轮廓、以及识别该至少的一个轮廓的至少一个角。

本发明的另一个方面是提供一种软件存储媒介，其在被处理排列执行时被设定对外形进行数字化。软件存储媒介包含软件程序，软件程序包括：第一组件，在被执行时，第一组件接收至少代表一个外形的至少一组的数据；第二组件，在被执行时，第二组件识别该至少的一组数据中该至少的一个外形的至少的一个轮廓；以及第三组件，在被执行时，第三组件识别该至少的一个轮廓的至少一个角。

本发明的另一个方面是提供一种对服装式样进行数字化的方法，其包括以下步骤：

接收代表服装式样的图像数据；

分析该图像数据并向量化图像数据，以使图像数据转换为向量数据；

分析该向量数据，并对至少一个服装式样要素进行识别、测量及分级；以及

输出该硬纸式样的数字化代表。

用户的输入可以在一个“俯视”(heads-down)交互显示器上接收，而用户的输出也可以在一个“俯视”(heads-down)交互显示器上接收。

式样可以是硬纸剪切式样、白纸非剪切式样、真实服装的照片、或其他实际的服装代表。

该至少的一个式样要素可以是式样边界。分析步骤可以包括至少一个附加的式样要素-式样边界上的转折点。分析步骤可以包括至少一个附加的式样要素-式样边界上的曲线点。

该至少的一个式样要素可以是从包括标记、布纹线、镜像线、内线、内剪切线、分级参考线、备用分级参考线、条纹参考线、格子参考线、钻孔、缝合线、剪切线/折线、以及平衡线的组合中选定。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的式样边界的方法，其包括以下步骤：

接收服装式样的一个彩色光栅图像；

选定一个最适宜的滤色镜；

将彩色光栅图像转换为灰度光栅图像；

将灰度光栅图像转换为黑白光栅图像；

将黑白光栅图像转换为向量图像；

确定构成多边形的向量图像的一个子类；

确定最大多边形；

标注最大多边形的“式样边界”；

以服装行业的文档格式数字化式样边界。

服装行业的文档格式可以从包括ASTM/AAMA-DXF(“美国材料实验协会/美国服装制造业协会-绘图互换文档”)、Gerber(格柏科技)(又名AccuMark)、Lectra Investronica、Optitex、Polygon、PAD、及Micromark的组合中选定。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的转折点的方法，其包括以下步骤：

接收服装式样的至少三个数字化式样边界点；

按顺序地排列所述边界点；

确定三个边界点之间的夹角；

如果该夹角小于大约一百八十度并且小于预设的阈值，或者该夹角大于大约一百八十度并且以三百六十度减去该夹角的结果是远小于预设的阈值，则将一个在三个边界点之间的中间点识别为转折点；

将转折点输出到用户的输出装置。

对于服装式样的每一个式样边界点，接收、排列、确定、识别及输出等几个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的曲线点的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个边界点及多个转折点；

ii)按顺序地排列边界点及转折点；

iii)选定多个系列的两个连续的转折点；

iv)选定所有位于该多个系列的两个连续的转折点之间的边界点，而如果边界点不是充分地以一条直线排列在两个连续的转折点之间，则将被选定的边界点识别为曲线点；

v)将识别为曲线点的点输出到用户的输出装置。

对于服装式样要素的全部系列的两个连续的转折点，步骤(i)至(v)等几个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的标记点的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个边界点及多个转折点；

ii)按顺序地排列边界点及转折点；

iii)选定多个系列的五个连续的转折点(包括各一个第一、第二、第三、第四及第五转折点)；

iv)将连续的转折点识别为标记，条件是：

第一个标记和第五个标记与预设的一个标准标记距离充分相等，而且

服装式样在转折点之前和转折点之后的方向差异与预设的、与标准预定标记的角度匹配的一个角度充分相等；

v)将标记输出到用户的输出装置。

以上方法可以实施于下述条件之下：

服装式样在第一转折点之前和第一转折点之后的方向差异约为正二百七十度，及

服装式样在第二转折点之前和第二转折点之后的方向差异约为正四十五度，及

服装式样在第三转折点之前和第三转折点之后的方向差异约为正九十度，及

服装式样在第四转折点之前和第四转折点之后的方向差异约为正四十五度，及

服装式样在第五转折点之前和第五转折点之后的方向差异约为正二百七十度。

对于服装式样要素的全部系列的五个连续的转折点，上述方法的步骤(iii)、(iv)、及(v)等几个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的标记的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个边界点及多个转折点；

ii)接收已经从中析取得向量数据的原始光栅数据；

iii)接收一个已知标记的至少一个图像；

iv)按顺序地排列边界点及转折点；

v)选定一个转折点；

vi)将选定的转折点定位在原始光栅数据上；

vii)析取充分毗邻选定转折点的一个子图；

viii)确定在该转折点之前或之后是否有一组与至少一个图像充分相应的边界点；

ix)将该组边界点识别为一个与图像相应的标记；

x)将该标记输出到用户的输出装置。

对于服装式样要素的全部转折点，步骤(v)至(x)等几个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种修改析取的标记的外形的方法，其包括以下步骤：

接收多个式样边界点及多个构成至少一个标记的标记点；

选定一个标记；

接收代表服装式样的光栅数据；

将选定的标记的一个图像定位在光栅数据上；

定位该图像的一个中心；

在充分毗邻该图像处定位一条充分垂直于式样边界的直线；

如果该直线在没有图像的中心处与式样边界相交，通知用户差异之存在及提示用户在该直线与该选定的标记之间作选定。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的布纹线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)确定哪些向量点构成多边形；

iii)确定哪一个多边形构成一个式样边界；

iv)去除构成多边形的向量点，除了构成式样边界者之外；

v)根据线和按顺序地排列向量点；

vi)在以下情况下将每条线识别为布纹线：

构成线的全部的向量点充分形成一条直线，

构成线的全部的点充分处在式样边界内，

该线充分平行于光栅数据中的一排像素，

该线的一端有一个箭头，及

该线的长度在可接受的范围内；

vii)将该布纹线输出到用户的输出装置。

对于服装式样要素的每条线，识别步骤及输出步骤可以重复。

该方法可以藉利用以下步骤实施，以识别箭头，其步骤包括：

接收包括多个箭头的一个已知箭头库；

接收与该线相交的任何对象；

如果该已知箭头库中的一个箭头与该对象充分对齐，将该对象识别为一个箭头。

该方法可以藉执行以下步骤实施，以识别箭头，其步骤包括：

接收与该线相交的全部线段；

将两个线段识别为构成一个箭头，条件是：

该两个线段在几乎同一位置与该线相交；

该两个线段有一个预定的最大长度；

该两个线段中每一个线段与该线的每一边形成的角度都少于大约正九十度；及

该两个线段中没有一个线段与另外的式样要素或另外的线段相交。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的钻孔的方法，其包括以下步骤：

接收多个向量点；

根据线和按顺序地排列向量点；

确定哪些点构成式样边界；

去除构成线的全部的点，除了构成式样边界的点和构成相互相交、但不与式样边界相交的线段对的点之外；

将一双线段对识别为一个钻孔，条件是：

线段对中的每个线段充分垂直于该线段对中的另一线段；

线段对中的每个线段的长度约为四分之一英寸；

线段对中的每个线段充分处在式样边界内。

将钻孔输出到用户的输出装置。

对于服装式样要素的全部线段对，排列、识别及输出等几个步骤可以有顺序地重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的折线和剪切线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)去除全部的点，除了构成式样边界的点和构成与式样边界相交的线段对的点外；

v)确定边界相交点为式样边界的相交点及与式样边界相交的线段；

vi)选定一个边界相交点；

vii)从被选定的边界相交点到没有被选定的全部其他边界相交点之间画多条参考线，并标注它们为相对的边界相交点，

按顺序地排列相对的边界相交点，

每次选定一个相对的边界相交点，

从原始光栅数据接收与选定的边界相交点及选定的相对的边界相交点相应的线性区，

确定在选定的边界相交点及选定的相对的边界相交点之间是否有一条虚线，并将该虚线识别为折线和剪切线；

viii)将折线和剪切线输出到用户的输出装置。

对于全部的边界析取点，(vi)至(viii)等几个步骤重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的内剪切线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)选定全部的线，除了式样边界之外；

v)确定服装式样的背景颜色；

vi)确定每条被选定的线是否完全在式样边界内，如果是，则接收相应于每条被选定的线的原始光栅数据；并确定原始光栅数据中的有界区域是否包括背景颜色；

vii)如果被选定的线完全在式样边界内，而原始光栅数据中的有界区域又包括背景颜色，则将一条被选定的线识别为一条内剪切线；

viii)将内剪切线输出到用户的输出装置。

对于全部的被选定的线，(vi)至(viii)等几个步骤重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的镜像线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)去除构成多边形的点，除了构成式样边界的点之外；

v)将一条剩余的线识别为一条镜像线，如果那条剩余的线符合以下条件：

确定在剩余的线上的全部向量点确实充分地形成直线，

确定剩余的线的终点确实与式样边界相交，及

确定在沿着选定的线生成一系列平均分布的点后，并在选定的线每一边、从沿着选定的线充分平均分布的每一个点画一条与被选定的线充分垂直、延伸到式样边界的线后，确定沿着选定的线充分平均分布的每一个点大约位于与被选定的线充分垂直、延伸到被选定的线的每一边的每一条线的中点；

vi)将镜像线输出到用户的输出装置。

对于全部的被选定的线，(v)及(vii)等两个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的缝合线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)去除全部的线，除了构成式样边界的线和包含至少一个转折点的线之外；

v)将一条剩余的线识别为一条缝合线，如果那条剩余的线上的每一个向量点距离式样边界大约半英寸；

vi)将缝合线输出到用户的输出装置。

对于全部剩余的线，(v)及(vi)等两个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的格子参考线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)去除全部的线，除了构成式样边界的线及与式样边界相交的线之外；

v)按出现顺序、沿式样边界标注剩余的线；

vi)将一条剩余的线识别为一条格子参考线，如果已确定那条剩余的线符合以下条件：

充分垂直于式样边界，

长度少于大约半英寸，

在逆时针方向大约四分之一英寸处，没有充分相同的毗邻的线，及

在顺时针方向大约四分之一英寸至八分之三英寸处，有三条几乎充分平均分布的相同的毗邻的线；

vii)将格子参考线输出到用户的输出装置。

对于全部剩余的线，(vi)及(vii)等两个步骤可以重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的条纹参考线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线和按顺序地排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界；

iv)去除全部的线，除了构成式样边界的线及与式样边界相交的线之外；

v)按出现顺序、沿式样边界标注剩余的线；

vi)将一条剩余的线识别为一条条纹参考线，如果已确定那条剩余的线符合以下条件：

充分垂直于式样边界，

长度少于大约半英寸，

在逆时针方向大约四分之一英寸处，没有充分相同的毗邻的线，及

在顺时针方向大约四分之一英寸至八分之三英寸处，有一条或两条几乎充分平均分布的相同的毗邻的线；

vii)将条纹参考线输出到用户的输出装置。

对于全部剩余的线，(vi)及(vii)等两个步骤重复。

本发明的另一个方面是提供一种识别服装式样的平衡线的方法，其包括以下步骤：

i)接收服装式样的多个向量点；

ii)根据线排列向量点；

iii)确定哪些线构成式样边界和哪些线构成布纹线；

iv)去除全部的线，除了构成式样布纹线的线、构成式样边界的线及与布纹线相交的线之外；

v)按与布纹线相交的顺序、排列与布纹线相交的线；

vi)将一条与布纹线相交的线识别为一条平衡线，如果已确定那条与布纹线相交的线符合以下条件：

充分垂直于布纹线，

在该线段的中点充分地与布纹线相交，及

其终点与式样边界相交的；

vii)将平衡线输出到用户的输出装置。

对于全部的线，(vi)及(vii)等两个步骤重复。

本发明的另一个方面是提供一种将分级栅格编排分配至服装式样的方法，其包括以下步骤：

接收一个包括分级尺号码的分级栅格编排库，其中每个分级栅格编排与一个不同类别的服装式样相关；

接收服装式样的一个向量化图像；

将服装式样的向量化图像与库中的一个分级栅格编排匹配；

使式样件的向量化图像与分级栅格编排充分对齐；

将与分级栅格编排充分对齐的服装式样输出到用户的输出装置。

可以通过使服装式样的重心点与分级栅格编排充分对齐，使得服装式样与分级栅格编排充分对齐。

也可以通过使分级栅格编排的轴与服装式样的轴充分对齐，使得服装式样与分级栅格编排充分对齐。

本发明的另一个方面是提供一种分配服装式样的分级尺号码的方法，其包括以下步骤：

(i)接收列转折点及标记的直角坐标(x，y)清单；

(ii)将这些转折点及标记标注为分级点；

(iii)按顺序地标注分级点；

(iv)选定一个点(n，m)作为参考点；

(v)执行一个线性转换，其中全部分级点(x，y)被转换为分级点(x-n，y-m)；

(vi)选定一个包括多个覆盖服装式样的扇区的分级栅格编排；

(vii)按分级栅格编排各扇区内的每一个分级点的位置，将一个分级尺分配至分级点(x-n，y-m)中的每一个分级点。

上述方法可以对服装式样的全部分级点执行。

扇区可以包括四个象限。其中，分级点可以：

被确认为位于第一象限并被分配以一个第一分级尺-如果已确认分级点的y-轴坐标充分大于零以及分级点的x-轴坐标充分大于零；

被确认为位于第二象限并被分配以一个第二分级尺-如果已确认分级点的y-轴坐标充分大于零以及分级点的x-轴坐标充分小于零；

被确认为位于第三象限并被分配以一个第三分级尺-如果已确认分级点的y-轴坐标充分小于零以及分级点的x-轴坐标充分小于零；

被确认为位于第四象限并被分配以一个第四分级尺-如果已确认分级点的y-轴坐标充分小于零以及分级点的x-轴坐标充分大于零。

参考点(n，m)可以是式样件的重心点。

本发明的另一个方面是提供一种自动更新式样要素的数字化图像的方法，其包括以下步骤：

接收一个式样标识符的光栅数据、向量数据及一个样品图像；

在光栅数据及向量数据中搜索式样标识符；

选定与式样标识符相关的光栅数据及向量数据；

通过以被选定的向量数据减去被选定的光栅数据、创建一个差分图像；

使该差分图像向量化；

确定向量化差分图像与向量数据的相交的终点；

识别位于相交的终点之间的向量化差分图像的部分及向量数据的部分；

去除位于相交的终点之间的向量数据的部分，并以位于相交的终点之间的向量化差分图像的部分取代该向量数据的部分。

本发明的另一个方面是提供一种对式样要素的数字化图像进行人工更新的方法，其包括以下步骤：

接收光栅数据及向量数据；

接收一个式样标识符的一个样品图像，该式样标识符包含多个参考点；

在光栅数据及向量数据中搜索式样标识符；

去除与式样标识符互不相关的光栅数据的所有部分及向量数据的所有部分；

利用式样标识符的多个参考点、使光栅数据与向量数据对齐；

通过以被选定的向量数据减去被选定的光栅数据、创建一个差分图像；

使该差分图像向量化；

利用一个图形用户界面、对向量数据进行需要的调整。

用于以上的全部方法的图形用户界面可以是一个“俯视”(heads-down)交互显示器。

本发明通过利用此中教导、提供一种新颖的服装编目系统及方法，以为多种服装收集多个图像。

附图说明

现在将参照附图、仅以说明实施例的方式对本发明进行描述，其中：

图1显示了根据本发明的一个实施方案进行服装式样数字化的系统的示意图；

图2显示了在图1的系统中使用的类别的服装式样的图像；

图3显示了根据本发明的另一个实施方案进行服装数字化的方法的流程图；

图4显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找服装式样的边界的方法的流程图；

图5显示了已由两个滤色镜过滤的光栅数据的直方图；

图6显示了图2的图像被转换为八位字节的单色图像后的图像；

图7显示了图2和图6的图像转换为一位字节的单色图像后的图像；

图8显示了根据本发明的另一个实施方案对图7的图像进行向量化的流程图；

图9显示了在x-y平面上的图7的图像，其中一个“基本像素”已经被选定在(-2，-4)位置；

图10显示了在x-y平面上的图7的图像，其中一个“相邻像素”已经被选定在(-2，-5)位置；

图11显示了在x-y平面上的图7的图像，其中从图9中的基本像素至图10中的相邻像素形成一个向量；

图12显示了在x-y平面上的图7的图像，其中图11中的向量延伸至(-2，-6)位置；

图13显示了在x-y平面上的图7的图像，其中一个基本像素被选定在(-2，-6)位置，而一个相邻像素被选定在(-3，-6)位置；

图14显示了在x-y平面上的图7的图像，其中从图13中的基本像素至图13中的相邻像素形成了一个向量；

图15显示了在x-y平面上的图7的图像，其整个式样边界已经被向量化并以向量的起点和终点来代表；

图16显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找服装边界的转折点的方法的流程图；

图17显示了图15的图像，其中代表向量的起点和终点已经被缩小和简化，以符合本发明的另一个实施方案；

图18显示了图17的图像，其中点A、B、和C已被选定，并且它们之间的夹角正在计算；

图19显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找式样边界的曲线点的方法的流程图；

图20显示了图17的图像，其中点B作为被选定的起始转折点，而点B和点C的顺序作为转折点的选定顺序；

图21显示了图17的图像，其中点C作为被选定的起始转折点，而点C和点D的顺序作为转折点的选定顺序；

图22显示了图17的图像，其中点G作为被选定的起始转折点，而点G和点K的顺序作为转折点的选定顺序；

图23显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找式样边界的标记点的方法的流程图；

图24显示了图17的图像，其中点B与点F之间的距离正被确定；

图25显示了图17的图像，其中点C与点G间的距离正被确定；

图26显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找式样边界的标记点的方法的流程图；

图27显示了一个根据本发明的另一个实施方案进行寻找一个服装边界的标记的一个方法的流程图；

图28显示了一个根据本发明的另一个实施方案进行寻找一个服装边界的布纹线的一个方法的流程图；

图29显示了图2的图像在根据本发明的另一个实施方案被转换为一位字节的单色图像后的图像；

图30显示了图29的图像被转换为向量数据后的图像；

图31显示了图30的图像，其中已经去除了所有的封闭相连线(polylines)；

图32显示了图31的图像，其中折线A与“理想直线”的图像不成排列；

图33显示了图31的图像，其中折线B与“理想直线”的图像形成排列；

图34显示了图31的图像，其中式样边界的图像被重新插入显示屏幕58；

图35显示了图31的折线B，其中折线B与水平轴(X和X””)构成七度的夹角；

图36显示了图31的折线B，其中折线B与线段182构成三十五度的夹角，与线段186构成三十度的夹角；

图37显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找钻孔的方法的流程图；

图38显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找折切线的方法的流程图；

图39显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找内剪切线的方法的流程图；

图40显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找镜像线的方法的流程图；

图41显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找缝合线的方法的流程图；

图42显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找格子参考线和条纹参考线的方法的流程图；

图43显示了根据本发明的另一个实施方案进行寻找平衡线的方法的流程图；

图44显示了根据本发明的另一个实施方案进行完全自动的分级尺号码分配的方法的流程图；

图45显示了根据本发明的另一个实施方案进行将分级栅格编排分配至式样件的方法的流程图；

图46显示了根据本发明的另一个实施方案进行修改式样边界的方法的流程图；以及

图47显示了根据本发明的另一个实施方案进行修改式样边界的方法的流程图。

具体实施方式

现在参考图1，根据本发明的一个实施方案进行服装数字化的系统被一般性地以30表示。系统30包括工业标准服装式样制作台34，服装式样制作台34可支撑式样38。一个或多个成像装置42被布置在制作台34的上方。在一个当前优选的实施方案中，装置42是一个包含四个互补金属氧化物半导体(CMOS)像素图像传感器的阵列，其中每个传感器各自拥有本身的光学组件及通用串行总线(USB)通信电子组件。在当前实施方案中，包含四个装置42的阵列，以二乘二的栅格编排、被布置在制作台34上方、距离制作台大约四十二英寸(三又二分之一英尺)，而制作台34概念上被分为四个正方形。在当前的实施方案中，装置42的阵列被安装在一个框架上，而装置42的阵列没有禁止接触制作台表面，以让用户能调整、拆除、更换或以其他方式处理式样38。(然而，在其他实施方案中，装置42可以只是单个的扫描仪或类似仪器。)

成像装置42然后被连接到与服装式样计算装置50连接的USB集线器46。在当前的实施方案中，装置50包括与监视器58(和/或其他输出装置)、键盘62、鼠标66(和/或其他输入装置)互相连接的CPU塔54。CPU塔54也容纳永久存储装置，比如硬盘驱动器及可以用于在移动存储媒介70上存储数据的移动存储装置。CPU塔58还包括网络接口卡(或其他网络接口机构)，以管理与网络74通信的输入及输出信息。网络74可以是任何类别的计算机网络，比如内部互联网、国际互联网、局域网或广域网或它们的组合。此外，网络74可以被连接至一个或多个服装制造机械，而由装置50生成的数字化式样可以自动地传递至一个或多个服装制造机械，服装制造机械能利用这些数字化式样自动地生产服装。

装置50的计算环境包括操作系统及计算机软件，操作系统及计算机软件可用于接收成像装置42通过集线器46俘获的图像数据，并可处理这些接收的数据，以生成这些数据的数字化代表。特别是，CPU塔54可操作用于将每个成像装置42俘获的四个单一图像的阵列缝合为单个的光栅图像，而光栅图像的代表在图2中被一般性地标注为38a₁。图2显示光栅图像38a₁，如同其在被俘获后将在监视器58上显示的那样。特别需注意的是，虽然图2显示的光栅图像38a₁是黑白的，但应明白，最初俘获的光栅图像38a₁通常是彩色的(虽然不需如此)。因此，在当前的实施方案中，监视器58上显示的光栅图像38a₁应被视为彩色图像。

光栅图像38a₁包括式样38和制作台34的周围区域的光栅化图像。检验监视器58上的光栅图像38a₁的检查人员将能够辨别式样38上出现的的多种要素，包括边界线78a₁、内剪切线线86a₁、钻孔88a₁、布纹线90a₁、缝合线92a₁、以及多个标记94a₁。但是，虽然检查人员能通过观察监视器58上的光栅图像38a₁而辨别这些要素，但由于这些要素尚未被系统30了解，因而光栅图像38a₁将需接受进一步的处理。

没有被包括在光栅图像38a₁、但可以是系统30中俘获的服装式样图像的组成部分的其他式样要素，包括但不限于边界线、转折点、角点、曲线点、标记、分级参考线、备用分级参考线、镜像线、布纹线、内线、条纹参考线、格子参考线、内剪切线、钻孔、缝合线、剪切线及折线，以及其他可以构成服装式样的组成部分的式样要素，其中一些式样要素被列举于美国材料实验协会(ASTM)在2003年8月5日发表、由协会的附属委员会D13-66编撰的标题为《缝制产品式样数据互换的标准实施-数据格式》(Standard Practice for Sewn ProductsPattern Data Interchange-Data Format)的文件及其修订版D6673-01(及其后续者)中。上述文件的内容通过引用被包含在本申请内。

现在参考图3，根据本发明的另一个实施方案进行服装式样数字化的方法被一般性地以200显示。为了便于说明此方法，将假设方法200使用系统30操作。此外，以下有关方法200的讨论将使得对系统30及其多个组成部分的进一步理解。然而，应明白，系统30和/或方法200可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。

从步骤210开始，图像数据被接收。在当前的例子中，图像数据包括四个图像正方形，这些图像数据由CPU塔54通过集线器46从装置42接收，并在装置50中被缝合在一起，以构成图2中所示的一个单一图像38a₁。如图2中所示的图像38a₁中所示，每个图像包含一组像素(亦称光栅数据)，这些像素被缝合在一起，以构成完整的一组像素。

方法200接着进入步骤220，对在步骤210接收的数据进行向量化。向量是包括大小及方向的量。向量可以以一条直线代表，其大小则由该直线的长度代表，其方向则由该直线在空间中的定向代表。在当前的实施方案中，包含一组像素的光栅数据被转换为一组向量。

接着，方法200进入步骤240，其中需识别特定式样要素的代表。边界线、转折点、曲线点、钻孔、内线、内剪切线、布纹线、标记等是式样要素的例子，这些式样要素的代表可以在图像38a₁中被识别。

接着，在步骤250，生成与识别的式样要素相对应的、具有服装工业机械可读格式的向量代表。在当前的实施方案中，所述机械可读格式与多种CAD和计算机辅助制造(CAM)系统(比如格柏科技、Lectra Investronica、ASTM/AAMA-DXF、Optotex、Polygon及PAD)兼容。

能够预期到方法200的多种具体实施方案，它们属于本发明的范围之内。例如，参考图4，一个用于识别服装式样的外边界线(此后简称“式样边界”)的方法被一般性地以200a显示。为了便于说明此方法，将假设方法200a使用系统30操作。此外，以下有关方法200a的讨论将使得对系统30及其多个组成部分的进一步理解。然而，应明白，系统30和/或方法200a可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。作为例子，假设装置42已经如图1中所示那样俘获了放置于制作台34上的式样38的完整图像。

在步骤210a，彩色光栅数据被接收。在当前的例子的情况中，装置42提供彩色光栅数据，如图2中所示的图像38a₁所代表的那样，这些数据由CPU塔54通过集线器46接收。该方法接着进入步骤212a，其中从原始彩色光栅图像中析取出具有预期对比度的彩色通道。在当前的实施方案中，预期对比度为服装式样的不同要素之间(式样纸与背景之间)提供最大的颜色对比，以使得色调深的组成部分变得更深，而色调浅的组成部分变得更浅。在当前的例子中，可以将图像通过能为每个像素阻挡某些波长光线的滤色镜来达到这个目的。通过为图像38a₁的不同要素提供更大的颜色对比，不同颜色的滤色镜可以更适合于不同式样，因而在被过滤图像的频率(即：像素记数的频率)与强度比值的曲线图中提供较高(和数量较少)的“峰值”。图5显示两个直方图，其中包括两个不同的滤色镜的频率与强度相比的曲线图100和104。曲线图100是光栅图像38a₁在被红色滤色镜过滤后的频率与强度相比的曲线图。同样地，曲线图104是光栅图像38a₁在被绿色滤色镜过滤后的频率与强度相比的曲线图。如图5所示，与曲线图100相比，曲线图104中的峰值较高、较清晰及数量较少。此外，曲线图104中大多数的峰值在两个截然不同的强度范围内，而曲线图100中的峰值跨越整个强度范围。这意味着，以绿色滤色镜过滤图像38a₁所得的图像和以红色滤色镜过滤图像38a₁所得的图像相比，前者的明晰颜色会比较少，但图像中颜色之间的对比度较大。可以采用多种方法来确定适宜一组已知数据的“最佳”滤色镜。在本发明当前的实施方案中，可以通过一个最佳化程序、为每个特定的服装式样确定哪一种颜色的滤色镜能提供最大的对比度(即：最高和数量较少的峰值)，并以之作为最佳滤色镜。对于将彩色图像转换为灰度图像以及最后将之转换为黑白图像或单色图像而言，过滤后的图像中颜色之间的对比度越大越好。

接着，方法200a接着进入步骤214a，其中将过滤的彩色光栅数据转换为灰度(即：八位单色)图像。在当前的例子中，经过步骤210a而得的过滤的彩色图像(图中未示)被转换为图6中所示的八位单色图像38a₂。如图6中所示，图像38a₂包括与图2中所示的图像38a₁的式样要素类似的式样要素，而且图像38a₂的类似式样要素使用的标注与图像38a₁的式样要素使用的标注相同，除了图像38a₂的后缀是a₂而不是a₁之外。

所述方法接着进入步骤216a，将得自步骤214a的图像转换为黑白图像(即：一位单色图像)。在当前的例子中，这个过程导致图6中的图像38a₂被转换为图7中的一位单色图像38a₃。如图7所示，图像38a₃包括与图2中所示的图像38a₁的式样要素及图6中所示的图像38a₂的式样要素类似的式样要素，而且图像38a₃的类似式样要素使用的标注，与图像38a₁及图像38a₂的式样要素使用的标注相同，除了图像38a₃的后缀是a₃之外。然而，在当前的例子中，转换为黑白图像的过程有利地导致了一些不必要的信息的遗失。准确地说，图6所示的图像38a₂的要素88a₂、90a₂及92a₂，在图7所示的图像38a₃中不再存在。

接着，方法200a进入步骤220a，将光栅数据转换为向量数据。步骤220a可以以多种方式执行，其中一例由图8中的几个子步骤演示。为了便于说明图8中的几个子步骤，图9显示了在x-y平面110上图像38a₃，x-y平面110的原点112位于图像38a₃的右上角。图9也显示38a₃的右上角的放大图像114，放大图像114包括式样要素78a₃的右上角。放大图像114由多个黑白正方形118组成，每个正方形118代表构成图像38a₃的一组像素。为了简化当前实施方案的说明，显示的像素数目比实际存在的像素数目少(即：为便于解释方法220a，图像114的分辨率较低)。因此，图像114中的一个正方形118将在以下被称为一个“像素”118。

现在重新参考图8，在步骤221a，方法220a从光栅图像的原点(即：原点112)开始，并搜索像素、直到查找到白色像素为止，这代表式样图像38a₃的边沿。现在参考图9，所述方法从x-y平面110的原点开始，并搜索遍黑色像素、直到在要素78a₃的边沿查找到白色像素B为止。

接着，在步骤222a，向量112被启动。在当前例子的情况中，CPU塔54开始在表1存储有关向量112的信息。这些信息包括标注有“索引”字样的第一栏(其记录向量的数目)、标注有“向量”字样的第二栏(其记述正被构成的向量)、以及标注有“直角坐标”字样的第三栏，第三栏被分为两个子栏，分别标注有“起点”字样及“终点”字样，每个子栏提供有关相对于x-y平面110的每个向量的起点和终点的信息。表1也包括标注有“大小及方向”字样的第四栏(其提供有关每个向量的大小和方向的信息)、以及标注有“完整？”字样的第五栏(其提供有关每个向量是否已经被完成的信息)。

现在参考图9，像素B位于x-y平面110的原点112左方两个像素及下方三个像素之处，并将标记向量112的起点。因此，“1”被输入到表1的第一栏内、“112”被输入到表1的第二栏内、而坐标“(-2，-4)”则被输入到标注有“直角坐标”字样的第三栏属下的、标注有“起点”字样的子栏内。由于向量112的终点尚未确定，因此标注有“终点”字样的子栏被留空。同样地，由于向量112的大小和方向未知，因此“(m，d)”被输入到标注有“大小及方向”字样的第四栏内。同样地，由于向量尚未完成，“否”字样被输入到标注有“完整？”字样的第五栏内。

                            表1

索引	向量	直角坐标		大小及方向	完整？
						起点	终点
		1	112					(-2，-4)		(m，d)	否

接下来，在步骤223a，确定在黑-白边沿是否有毗邻的像素。如果方法220a找到毗邻像素，则进入步骤227a，其中方法220a识别该毗邻像素。另一方面，如果方法220a找不到任何毗邻像素，则方法220a进入步骤225a，将毗邻像素的直角坐标输入到标注有“终点”字样的子栏内，并将“是”输入到表1的第五栏内，以代表该向量已经完整。在当前的例子中，如图10所示，假设方法220a以顺时针方向搜索、碰到像素“N”，并进入步骤227a，在步骤227a中将像素N的直角坐标识别为等于(-2，-5)。

接着，在步骤228a，方法220a确定新近找到的毗邻像素是否适合于表1中的未完成向量。在当前的例子中，(现在参考图11)上述这个确定，是由像素B的中部到像素N的中部画一个箭头116来代表，箭头116有起点120及终点124。此外，为了代表被CPU塔54用来确定向量112的方向的方法，将X’-轴128置于箭头116的起点120，而X’-轴128和箭头116之间的夹角以X’-轴128的右侧为原点(即：0°)、以逆时针方向测量。在当前的例子中，X’-轴128和箭头116之间的夹角测得为270°。如果毗邻像素适合于向量，方法则进入步骤229a，其中，更新表1中的向量。但是，如果毗邻像素不适合于向量，方法则进入步骤225a，其中，将表1中的向量保存为“完整”。在当前的例子中，如果像素B与像素N之间的方向(即：箭头116的方向)与向量112的方向相等，则像素N被视为适合。在当前的例子中，由于向量112刚开始而尚未有方向，因此像素N被视为适合，并采用箭头116的方向。

接下来，方法220a进入步骤229a，其中，对向量进行更新。在当前的例子中，如表2所示，为了更新向量，向量112的大小及方向被记录。在当前的例子中，一个单位的大小应以一个像素的中心到另一毗邻像素的中心之间的距离来代表，因此，大小及方向(1，270°)被输入到表2的第四栏内。

                             表2

                     (于步骤229a更新自表1)

索引	向量	直角坐标		极坐标	完整？
						起点	终点
		1	112					(-2，-4)		(1，270°)	否

接着，在步骤231a，基本像素被设定为等于毗邻像素，而方法220a回到步骤223a，这个步骤是在黑白边界上搜索新的毗邻像素。在当前的例子中，(现在再次参考图12)在(-2，-5)处的像素现在被称为像素B，方法进入步骤223a，这个步骤是搜索新的毗邻像素。现在已经很显然，如图12中所示，方法进入步骤224a，这个步骤在(-2，-6)处找到一个新的毗邻像素；方法接着进入步骤227a，以识别该毗邻像素并将其标注为像素N。

接着，方法220a进入步骤228a，其中，从点124至新像素N的中心(即：点134)画一个箭头130，以确定像素N是否适合于向量112。这时，(现在参考图12)X’-轴128被置于点124，并确定箭头130的方向也是270°。既然箭头130的方向与向量112的方向相等，因此在表2中，新像素N被视为适合于向量112，方法接着进入步骤229a，其中，如表3所示，对第四栏中的向量进行更新，以使向量112的大小增加一个单位。

                              表3

                      (于步骤228a更新自表2)

索引	向量	直角坐标		极坐标	完整？
						起点	终点
		1	112					(-2，-4)		(2，270°)	否

接着，在步骤231a，(现在参考图13)现在已经很显然，像素B再次被移到像素N的位置，即：被移到(-2，-6)位置，在新的毗邻像素在像素B的刚好左方(位置(-3，-6))被发现并被标注为像素N时，方法回到步骤223a，然后再进入步骤224a和步骤227a。该方法接着进入步骤228a，其中，确定像素N是否适合于向量112。如以上所述，在步骤228a，如果像素N适合于向量112，方法进入步骤229a，其中，对向量进行更新。但是，如果像素N不适合于向量112，方法则进入步骤225a，其中，保存未完成的向量(即：将其视为完整)。在当前的例子中，(现在参考图14)现在已经很显然，从像素B的中心到像素N的中心画了一个箭头140、箭头140与X’轴128之间的方向被确定为一百八十度。既然这个方向与向量112的方向不同，因此像素N被视为不适合于向量112。方法220a因此进入步骤225a，其中如表4所示，将像素B的坐标输入到第二栏的标注有“终点”字样的子栏内，将“是”输入到第五栏，代表向量现在已经完整。

                                  表5

                           (于步骤228a更新自表4)

索引	向量	直角坐标		极坐标	完整？
						起点	终点
		1	112					(-2，-4)	(-2，-6)	(2，270°)	是
2	144			(-2，-6)		(1，180°)	否

现在已经很显然，以上所述的过程围绕要素78a₃持续重复，直到表5装满一组完整的、定义了要素78a₃的整个边界的向量为止。

在当前的例子中，假设数字化过程导致生成了图15中所示的向量空间，该向量空间包括图像38a₃的向量化图像38a₄。如图15中所示，图像38a₄包括与图7中所示的图像38a₃的式样要素类似的式样要素，而且，图像38a₄的类似式样要素使用的标注，与图像38a₃的式样要素使用的标注相同，除了图像38a₄的后缀是a₄，而不是a₃之外。

现在重新参考图4，方法200a进入步骤240a，对在步骤220a中由向量构成的全部多边形进行确定。在本发明当前的实施方案中，多边形是由一组构成封闭的二维几何形状的向量确定的，其中每个向量的起点同时是该组向量中的另一个向量的终点。在当前的例子中，符合这些标准的向量组合只有那些构成式样要素86a₄的向量组合及构成式样要素78a₄的向量组合。

方法200a接着进入步骤244a，其中，确定最大的多边形。在本发明当前的实施方案中，最大的多边形可以通过查找周长最长的多边形来确定。每个多边形的周长可以通过将构成该多边形的全部向量的大小加起来而求得。在当前实施方案的变体中，最大的多边形也可以通过查找表面积最大的多边形、或查找表面积大到足以包含在步骤220a形成的全部其他多边形来确定。在当前的例子中，最大的多边形是由构成式样要素78a₄的向量组合构成的多边形。

方法200a接着进入步骤246a，其中，将最大的多边形标注为“式样边界”。在当前的例子中，既然最大的多边形是由构成式样要素78a₄的向量组合构成的多边形，因此式样要素78a₄被标注为“式样边界”。方法200a接着进入步骤250a，其中，将该式样边界数字化为预定格式。在当前的例子中，式样要素78a₄以与多种CAD和/或CAM(如格柏科技、Lectra Investronica、ASTM/AAMA-DXF、Optitex、Polygon、及PAD)兼容的格式被数字化为式样边界。

现在参考图16，方法200a的另一个特定实现-其中转折点的识别被一般性地以200b代表。手制的式样可能在特定的点有锐角，这些锐角在CAD程序中被代表为转折点，这些转折点通常将线和线分隔。为了便于说明此方法，假设方法200b使用系统30操作。此外，以下有关方法200b的讨论将使得对系统30及其多个组成部分的进一步理解。然而，应明白，系统30和/或方法200b可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。作为例子，假设装置42已经如图1中所示那样、俘获了放置于制作台34上的式样38的图像38a₁，并且假设式样38已经根据方法200a被识别和数字化，如同上述。

在步骤210b，数字化和向量化的式样边界点被接收。这些边界点中的每个边界点代表每个向量的起点及终点。在当前的例子中，如图15所示，构成式样要素78a₄的边界点被接收。为了简化对方法200b的说明，如图17所示，这些边界点已经被简化为边界点150。接着，在步骤220b，边界点被顺序编号。在当前的例子中，(现在参考图17)边界点150从A-RA被顺序编号。接着，在步骤230b，起始边界点被选定。在当前的例子中，如图17中所示，点A被选定为起始边界点。接着，在步骤240b，三个边界点的序列被选定。在当前例子的情况中，(现在参考图18)点A、B、C被选定，并在图像152中被放大。接着，在步骤250b，这三个点之间的夹角被确定。在当前的例子中，(现在参考图18)点A、B、C之间的夹角154被显示，并经计算确定为八十五度。

接下来，在步骤255b，确定角154大于还是小于一百八十度。如果这个角大于一百八十度，则方法200b进入步骤260b，其中，将角154改变为等于以三百六十度减去角154的值所得的值。但是，如果角154小于一百八十度，则方法200b进入步骤265b，其中，进一步确定角154是否小于预定阈值。在当前的例子中，由于角154是八十五度且小于一百八十度，因此方法200b进入步骤265b。在步骤265b中，如果角154被发现小于预定阈值，则方法200b进入步骤270b，其中，将中点存储为转折点。但是，如果角154被发现并不小于预定阈值，则方法200b进入步骤280b(即：跳过步骤270b)，其中，移动一个边界点(即：将起点移动一个单位)。在当前的例子中，假设转折点的阈值在一百七十五度至一百八十度之间。因此，由于八十五度小于一百七十五度，则方法200b进入步骤270b，其中，将中点(即：点B)存储为转折点。然后，方法进入步骤280b，如同上述，其中，移动一个边界点。在当前的例子中，起点从点A移动到点B。接着，方法200b进入步骤290b，其中，确定点150是否全部完成。如果全部边界点完成，则方法200b终止。但是，如果还存在方法200b尚未考虑到的边界点150，则方法200b回到步骤240b，其中，选定新的三个边界点序列。在当前的例子中，由于尚未考虑点D-RA，因此方法回到步骤240b，其中，选定从点B开始的三个边界点的序列。方法200b一直这样重复，直到全部的边界点150均被考虑为止。

现在参考图19，方法200的另一个特定实现-其中转折点的识别一般性地以200c代表。曲线点是沿着数字化式样上的曲线分布、但不分隔该曲线的点。一些服装CAD程序能创建贯穿与曲线点连接的一串非常小的连续线段，以提供平滑曲线的“外观”。其他程序不一定能将这些线段串连起来，但却能利用所谓的“贝济耶曲线”(Bezier curve)。贝济耶曲线还是利用曲线点，但贝济耶曲线实质上在每一个点处弯曲，故此不需要短线段。因此，只需要较少的点来创造一条平滑流畅的线。CAD系统可以包括计算生成额外的曲线点(被称为“曲线插补点”)的需要的算法，以期获得较平滑流畅的曲线。理论上，以尽可能少的点来对式样进行数字化是优选的。例如，一条直线以只具有构成这条线的起点和终点的两个点为宜。同样地，一条曲线以只具有尽可能少的点来构成平滑流畅的曲线为优选。理论上，一条曲线以具有奇数个点为优选。例如，一件外套的、外形与沙漏相似的边件式样，延其周边的点少于二十四个。

为了便于说明方法200c，假设方法200c使用系统30操作。此外，以下有关方法200c的讨论将使得对系统30及其多个组成部分的进一步理解。然而，应明白，系统30和/或方法200c可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。作为例子，假设装置42已经如图1中所示那样俘获了放置于制作台34上的式样38的图像38a₁，式样38已经根据方法200a被识别及数字化，并且式样38的转折点已经根据方法200b被识别，如同上述。

现在参考图19，在步骤210c，被识别的边界点和转折点被接收。在当前的例子中，(现在参考图20)图像38a₅被显示，图像38a₅代表式样边界38，其轮廓由边界点156描画。这些边界点中的每个边界点代表一个可以得自方法200a的向量的起点和/或终点。现在再次参考图20，在边界点156范围内的特定转折点(即：点B、C、D、E、F、G、L、M、N、O、R、W、AA、DA、FA、GA、HA、IA、JA、KA、及LA)以白色圆圈标注。这些转折点可以通过方法200b识别。在步骤220c，全部的边界点156被顺序排列。在当前的例子中，(现在再次参考图20)全部的点从A到RA被顺序排列。接着，在步骤230c，起点被选定。在当前的例子中，(现在再次参考图20)第一个转折点(点B)被选定为起点158。接着，在步骤240c，两个连续的转折点的序列被选定。在当前的例子中，由转折点B及转折点C组成的序列162被选定。

接下来，在步骤245c，确定在被选定的转折点之间是否有任何边界点。如果在被选定的转折点之间存在这种边界点，则方法200c进入步骤250c，其中，识别上述这种边界点。但是，如果在被选定的转折点之间不存在这种边界点，则方法200c进入步骤280c，其中，移动到另一个转折点。在当前的例子中，由于在点B和点C之间不存在其他边界点，因此方法200c进入步骤280c，(现在参考图21)其中，移动到另一个转折点(即：起始转折点158移动到点C)。接着，在步骤290，确定是否全部的边界点156都已经核验。如果所有的这些点都已经核验，则方法200c终止。但是，如果存在尚未核验的边界点156，则方法220c回到步骤240c，其中，选定新的两个连续的转折点的序列。在当前的例子中，由于点D-RA尚未核验，则方法回到步骤240c，其中，选定新的两个连续的转折点的序列。现在再次参考图21，由转折点C及转折点D组成的转折点162的序列被选定。方法200c接着进入步骤245c，其中，再次确定在转折点162的序列(即：点C和点D)之间没有其他边界点156。方法200c因此进入步骤280c，其中，起点158移动到另一个转折点(即：点D)。接着，方法200c进入步骤290c，其中，方法220c重新进入步骤240并选定转折点D和E的序列。至此已经很显然，既然在转折点D和转折点E之间不存在任何其他边界点，而且转折点E和转折点F之间、转折点F和转折点G之间同样不存在任何其他边界点，因此方法220c重复其在点B和C、点C和D时的步骤，直到(现在参考图22)在步骤280c、起始转折点158移动到转折点G为止。接着，方法220c进入步骤290c并回到步骤240c，其中，选定由转折点G和转折点K组成的转折点序列162。接着，方法200c进入步骤245c，确定在转折点G和K之间存在三个边界点。方法200c因此进入步骤250c，其中，将在点G和K之间的边界点156识别为点H、I和J。

接着，方法200c因此进入步骤255c，其中，确定是否全部的边界点基本处在两个转折点之间的直线上。如果全部的边界点并未基本处在两个转折点之间的直线上(即：相互形成预定度数的角，例如五度)，则方法200c进入步骤260c，其中，将这些边界点存储为曲线点。但是，如果全部的边界点基本处在两个转折点之间的直线上，则方法200c进入步骤280c，如同上述，其中，移动到下一个转折点。在当前的例子中，由于点H、I和J未基本处在转折点G和转折点K之间的直线上，因此方法200c进入步骤260c，其中，将点H、I和J存储为曲线点。

接着，方法200c再次进入步骤280c，其中，移动到下一个转折点。在当前的例子中，从点G移动到点K。接下来，方法200c进入步骤290c，其中，确定是否全部的边界点和转折点已经核验，方法200c至此终止。由于点L-RA尚未被考虑，因此方法200c再次回到步骤240c，其中，选定另外两个转折点的序列。方法200c一直这样重复，直到全部的转折点和边界点已经被考虑且全部的曲线点已经被识别为止。

虽然本发明讨论的这些实施方案针对特定的例子，但可以明白，这些实施方案的子集和变体属于本发明的范围之内。例如，现在应已清楚，本发明的教导也可以与已知的人工数字化技术结合。这些人工数字化技术可以用以要求用户校验自动识别程序是否正确地识别式样要素，和/或让用户输入尚未被自动识别程序识别的任何式样要素。作为另一个例子，应明白，检测式样边界可以以许多不同方法进行，其中一个方法是在由C.Xu及J.L.Prince联合撰写的著作“ActiveContours and Gradient Vector Flow”(《活性轮廓及斜度向量量》)中讨论的“Active Contours”(活性轮廓)或“Snakes”(迂回弯曲)算法，其在线式为：Image Analysis and Communication Lab Homepage，JohnHopkins University<http://iaci.ece.jhu.edu/projects/gvf/>(上一次的浏览日期为2004年2月24日)，其内容据此通过引用被包含在本申请内。可以按需要以其他方法探测其他要素。

现在参考图23-方法200的另一个特定实现，其中式样标记的识别被一般性地以200d代表。标记是沿着式样件的边沿设置的、用于使该式样件与其他相关的式样件对齐的匹配点。它们被式样制作者置于沿着式样边沿的特定位置处，以用于使该式样件与其他相关的式样件对齐。五种标记包括直角的标记、U形标记、裂缝标记及T形标记。它们可以是剪切在布料或纸上的，也可以是绘画在布料或纸上的。数字化的标记可以具备和点相同的结构特性，但还具备代表标记的能力。

为了说明方法200d，假设方法200d使用系统30操作。此外，以下有关方法200d的讨论将使得对系统30及其多个组成部分的进一步理解。然而，应明白，系统30和/或方法200d可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。作为例子，假设装置42已经如图2中所示那样俘获了式样38的图像38a₁，式样38的式样边界已经根据方法200a被识别、数字化及向量化，式样38的转折点已经根据方法200b被识别，且式样38的曲线点已经根据方法200c被识别，如同上述。

在步骤204d，被识别的边界点及曲线点被接收。在当前例子的情况中，假设图20中的边界点156在方法200d的步骤204d中被接收。如以上所述，这些边界点156中的每一个点代表可以得自于诸如方法200a的方法的向量的起点和/或终点。适用于当前的例子，以下表6显示有关边界点156的、在诸如方法200a的方法的向量化程序中收集的信息。表6和表1-5类似，其类似之处在于表6也包括标注有“索引”、“向量”、“直角坐标”、“大小及方向”及“完整？”等字样的栏目。每个栏基本记述了和表1-5中相应的栏中记述的信息相同的信息，除了在标注有“直角坐标”字样的栏中每个向量的起点和终点根据图22中所示的相应的标注A-RA、以英文字母顺序进行标注以外。现在再次参考表6，其中每个点156出现两次，其中一次是作为终点，而第二次是作为起点。例如，点B出现两次，其中一次是作为向量112的终点，而第二次是作为向量144的起点。同样地，点C出现两次，其中一次是作为向量144的终点，而第二次是作为向量145的起点。现在参考表6的第1行、第2行及第4栏，向量112的大小及方向分别为六个单位及零度，而向量144的大小及方向分别为一个单位及二百七十度。这些信息可以用以确定，在点B处式样边界发生了二百七十度(二百七十度减零度)的方向移动。同样地，(现在参考表6的第2行、第3行及第4栏)向量144的大小及方向分别为一个单位及二百七十度，而向量145的大小及方向分别为两个单位及一百八十度。这些信息可以用以确定，在点C处式样边界发生了一百八十度减二百七十度的方向移动，这个移动等于负九十度(或如本领域技术人员公知的，为正二百七十度)。

                                   表6

索引	向量	直角坐标		极坐标	完整？
						起点	终点
		1	112					A(-8，-4)	B(-2，-4)	(3，0°)	是
2	144			B(-2，-4)	C(-2，-6)	(2，270°)	是
		3	145					C(-2，-6)	D(-4，-6)	(2，180°)	是
4	147			D(-4，-6)	E(-5，-7)	(1，225°)	是
		3	149					E(-5，-7)	F(-4，-8)	(1，315°)	是
4	151			F(-4，-8)	G(-2，-8)	(1，0°)	是
		5	153					G(-2，-8)	H(-3，-10)	(5，270°)	是
…	…			…	…	…	…

接着，在步骤208d，这些点被顺序排列。在当前例子的情况中，如图22所示，点156已经从A-RA被顺序排列。接着，在步骤212d，下一个转折点被选定为下一个起点。在当前例子的情况中，从点156的序列的起始开始，转折点B是第一个转折点，因此被选定为起点。接着，方法200d进入步骤216d，其中，确定被选定的转折点是否已经被核验为起点。如果被选定的转折点已经被核验为起点，则方法200d终止。但是，如果被选定的转折点尚未被核验为起点，则方法200d进入步骤220d，其中，确定起始转折点与该起始转折点后的第四个转折点之间的距离。在当前例子的情况中，在步骤216d，由于转折点B尚未被核验为起始转折点，因而方法200d进入步骤220d，(现在参考图24)其中，确定转折点B与第四个转折点(即：点F)之间的距离168的大小为三个单位。接下来，方法200d进入步骤224d，其中，确定距离168是否等于标准标记距离。如果距离168等于标准标记距离，则方法200d进入步骤228d，其中，确定起始转折点之前及之后的方向。但是，如果距离168不等于标准标记距离，则方法200d回到步骤212d，其中，选定下一个转折点为起始转折点。在当前例子的情况中，假设标准标记距离的大小是一个单位，因此，确定168不等于标准标记距离，而方法200d回到步骤212d，其中，选定点C为起始转折点。接着，方法200d进入步骤216d，由于点C尚未被核验为起点，因此方法200d从这里进入步骤220d，(现在参考图25)其中，确定点C与第四个转折点(即：点G)之间的另一距离170的大小为一个单位。

接下来，方法200d进入步骤224d，其中，确定距离170等于标准标记距离。方法200d因此进入步骤228d，其中，确定起始转折点之前及之后的方向。在当前例子的情况中，(现在再次参考表6及图25)对于本领域技术人员而言，很显然地，点C之前的方向是以点C为终点的向量的方向(即：正二百七十度)。同样地，点C之后的方向是以点C为起点的向量的方向(即：正一百八十度)。接着，方法200d进入步骤236d，其中，确定转折点之前及之后的方向之间的差异。在当前例子的情况中，转折点之前及之后的方向之间的差异被确定为正一百八十度减正二百七十度(即：等于负九十度，或如本领域技术人员公知的那样，为正二百七十度)。因此，由于点C之前及之后的方向的差异是正二百七十度，方法200d进入步骤240d，其中，暂时选定下一个转折点。在当前例子的情况中，该转折点是点D。

接着，方法200d进入步骤244d，其中，确定暂时选定的转折点之前及之后的方向。在当前例子的情况中，(现在参考表6的第3行及第4行)点D之前的向量的方向是正一百八十度，点D之后的向量的方向是正二百二十五度。接着，方法200d进入步骤248d，其中，确定暂时选定的转折点之前及之后的方向差异是否等于正四十五度。如果这个差异等于正四十五度，则方法200d进入步骤252d，其中，暂时选定下一个转折点。但是，如果这个差异不是正四十五度，则方法200d回到步骤212d，其中，选定下一个转折点为起始转折点。在当前例子的情况中，点D之前及之后的向量之间的方向差异是正二百二十五度减去正一百八十度，等于正四十五度。因此，方法200d进入步骤252d，其中，暂时选定下一个转折点(即：点E)。

方法200d接着进入步骤252d，其中，确定暂时选定的转折点之前及之后的向量的方向。在当前例子的情况中，(现在参考表6)点E之前的向量的方向是正二百二十五度，点E之后的向量的方向是正三百一十五度。接着，方法200d进入步骤260d，其中，确定暂时选定的转折点之前及之后的方向差异是否等于正九十度。如果这个差异等于正九十度，则方法200d进入步骤264，其中，选定下一个转折点。如果不然，则方法200d回到步骤212d，其中，选定下一个转折点为起始转折点。在当前例子的情况中，点E之前及之后的向量的方向差异是正三百一十五度减去正二百二十五度，等于正九十度。因此，由于这个方向差异等于正九十度，方法200d进入步骤264d，其中，暂时选定下一个转折点(即：点F)。

现在已经很显然，方法200d接着进入步骤268d，如表6所示，确定转折点F之前及之后的向量的方向为正三百一十五度及零度。接下来，方法200d进入步骤272d，其中，确定点F之前及之后的向量之间的方向差异是否等于正四十五度。如果这个方向差异不等于正四十五度，则方法200d再次回到步骤212d，其中，选定一个新的起始转折点。但是，如果这个方向差异等于正四十五度，则方法200d进入步骤276d，其中，选定下一个转折点(即：点F)。在当前例子情况中，点F之前及之后的向量的方向差异是零度减去正三百一十五度，等于负三百一十五度(即：正四十五度)。方法200d因此进入步骤276d，其中，选定下一个转折点(即：点G)。

现在已经很显然，方法200d接着进入步骤280d，其中，确定转折点G之前及之后的方向为零度及正二百七十度。接着，方法200d进入步骤284，其中，确定转折点之前及之后的向量之间的方向差异是否等于正二百七十度。如果这个方向差异等于正二百七十度，则方法200d进入步骤288d，其中，将起始转折点及接下来的四个连续的转折点存储为标记点。而如果这个方向差异不等于正二百七十度，则方法200d再次回到步骤212d，其中，选定下一个转折点为起点。在当前例子的情况中，由于点G之前及之后的方向是正二百七十度减去零度，因此方法200d进入步骤288d，其中，将转折点C、D、E、F及G存储为标记点。

虽然在方法200d的步骤236d、步骤248d、步骤260d、步骤272d和步骤280d明确记述了a)正二百七十度、b)正四十五度、及c)正九十度等特定角度，但这些步骤中使用的实际角度可以改变，而且不需一定与上述角度相同。同样地，虽然在方法200d的步骤220d明确记述了第四个转折点，但在标记中的转折点数目可以根据标记的大小和形状而改变。作为一种选择，如果标记包含未确定数目的曲线点，则在步骤220d，起始转折点与也不是曲线点的下一个转折点之间的距离可以被确定。一般而言，方法200d可以被修改，以搜索相互形成一组角度(或一个范围的角度)的、表现标记的另一组转折点。

此外，方法200d只是可用以析取式样边界上标记点的方法的一个例子。另一用以检测式样标记点的例子是利用如图26中所示的方法200e的标准化自相关过程。在步骤204e，边界点及转折点被接收。在步骤208e，全部的点被顺序排列。在步骤212e，下一个转折点被选定为起始转折点。在步骤216e，确定被选定的转折点是否已经被方法200e当成起点。在步骤220e，起始转折点及其第四个转折点之间的距离被确定。在步骤224e，确定起始转折点与被选定的转折点之间的距离是否等于标准标记距离。接下来，在步骤228e，作为析取向量数据来源的原始光栅数据被接收。在步骤332e，对原始光栅数据中被选定的转折点进行定位。在步骤336e，析取在被选定转折点的附近的小的子图。在步骤344e，一个理想的(已知的)标记被接收。在步骤348e，确定具有理想标记的图像是否与在步骤336e被选定的子图基本匹配。进行这个确定的一个方法是在理想标记与两个被选定的转折点之间的图像之间执行标准化的自相关。如果标准化自相关的结果高于预定阈值(例如：百分之九十)，则两个被选定的转折点之间的图像被视为与具有理想标记的图像对齐，而方法200e进入步骤352e，其中在步骤212e和步骤220e中被选定的转折点和两个被选定的转折点之间的图像被存储为标记。另一方面，如果标准化自相关的结果并不高于预定阈值(例如：百分之九十)，则两个被选定的转折点之间的图像被视为不与具有理想标记的图像对齐，而方法200e因此回到步骤212e，其中，选定下一个转折点为起始转折点，而这个过程为另一组点重复。

虽然，在方法200e的步骤344e，仅具有一个理想标记的图像被接收，但在步骤344e，具有已知标记的多个图像库可以被接收。因此，在步骤348e，不是确定在步骤336e被选定的图像是否与在步骤334e被接收的图像相匹配，而是确定被选定的图像是否与在之前的步骤接收的、具有理想标记的图像库中的任何图像相匹配。

此外，任何用于析取标记的方法可以进一步被修改，以改变被析取的标记的位置。现在参考图27，方法200f是可以用于修改被析取标记的位置的方法的一个例子。在步骤204f，一列边界点、标记及标记点被接收。接着，在步骤212f，全部的标记被顺序排列。接着，在步骤216f，确定是否已经遇到被选定的标记。如果已经遇到被选定的标记，则方法200f终止。但是，如果尚未遇到被选定的标记，则方法200f进入步骤220f，其中，接收代表服装式样的原始光栅数据。这些数据可以是上述的方法200a中的光栅数据。接着，在步骤324f，将被选定的标记定位于原始光栅数据中。接着，在步骤328f，与式样边界大致垂直的暗淡直线被定位于非常邻近于被定位的标记处。这条直线代表了式样制作者作的标记参考标志，并代表标记的位置，而这条直线应定位在被选定的标记的中心。接着，在步骤332f，确定被定位的直线是否在毗邻被选定的标记的中心处与式样边界相交。如果被定位的直线在毗邻被选定的标记的中心处与式样边界相交，则方法200f回到步骤212f，其中，按顺序选定另一个标记。另一方面，如果确定被定位的直线在毗邻被选定的标记的中心处不与式样边界相交，则用户被通知有关差异，并且软件提示用户在标记或直线或两者之间的中途位置中挑选其一。

现在参考图28-方法200的另一个特定实现，其中布纹线的识别被一般性地以200g代表。布纹线提供布料条纹路线的信息，并可向剪切者显示在剪切之前应怎样将式样布置在布料上。布纹线也为分级起参考标识作用。布纹线一般包括箭头，箭头对剪切者起重要的参考作用。如以下所示，箭头可以与算法共同协同工作，以自动地定位布纹线。

为了有助于解释方法200g，假设方法200g是使用系统30来操作的。此外，以下有关方法200g的讨论将使得对系统及其各种组成部件的进一步理解。但是，应该理解，系统30和/或方法200g可以被变更，二者不一定必须如同本发明中所述的那样地协同工作，而且这些变更属于本发明的范围之内。作为例子，假设装置42已经如图2中所示那样俘获了式样38的图像38a₁，式样38的式样边界已经根据方法200a被识别、数字化及向量化。在该例中，还假设使用与记述方法200a的例子中使用的滤色镜不同的滤色镜。还假设，在当前的例子中使用的滤色镜导致要素88a₂、90a₂及92a₂显得比其在图6中的色调为深，其中灰度光栅数据到黑白光栅数据的转换导致要素88a₂、90a₂及92a₂被转换为88a₅、90a₅及92a₅，并随后根据方法200a被向量化而产生38a₆，如同图29及图30中所示。依次如图29及图30中所示，图像38a₅(图29)及图像38a₆(图30)包括与图2的图像38a₂的式样要素类似的式样要素，而图像38a₅及图像38a₆的类似要素使用的标注，与图像38a₂的式样要素使用的标注相同，除了图像38a₅及图像38a₆的后缀是a₅及a₆，而不是a₂外。

在步骤204g，向量点被接收。在当前例子的情况中，如图30中所示，构成图像38a₆的向量的起点及终点(此后简称“向量点”176)在步骤204g被接收。可以理解，向量构成多种线，包括直线、曲线及多边形。接着，在步骤208g，关于多边形的向量的信息被接收。在当前的例子中，假设全部的多边形已经根据方法200a被识别，并且关于构成这些多边形的向量点的信息被接收。接着，在步骤212g，构成多边形的全部向量点被去除。在当前例子的情况中，从在步骤204g接收的向量数据中去除构成要素78a₆及88a₆的向量点，仅剩下展开的相连线，如图31所示。接着，在步骤216g，剩余的相连线被顺序标注。在当前例子的情况中，图31中全部剩余的相连线从A-E被顺序标注。接着，在步骤220g，相连线被顺序地选定。在当前例子的情况中，第一条相连线(即：相连线A)被选定。接着，方法200g进入步骤224g，其中，确定是否已经遇到被选定的相连线。如果已经遇到被选定的相连线，则方法200g终止。但是，如果尚未遇到被选定的相连线，则方法200g进入步骤228g，其中，确定构成被选定的相连线的全部点是否在一条直线上。如果被选定的相连线上的全部点在一条直线上，则方法200g进入步骤232g，其中，确定被选定的相连线上的全部点是否在式样边界范围内。另一方面，如果被选定的相连线上的全部点不在一条直线上，则方法200g回到步骤220g，其中，按顺序选定另一条相连线。可以以多种方法确定多个点是否基本在直线上。其中一种方法是确定构成相连线的向量的方向是否基本接近，以期可以被视为相同，即意味它们构成了一条直线。另外一个方法是，测量该相连线与理想直线的图像之间的对准，如通过标准化自相关技术。在当前例子的情况中，(现在参考图32)相连线A并未与理想直线178的图像对齐。因此，方法200g回到步骤220g，其中，按顺序选定下一条相连线。在当前例子的情况中，(现在再次参考图31)相连线B现在被选定。接着，方法200g进入步骤224g，其中，确定尚未遇到相连线B。方法200g接着进入步骤228g，其中，再次确定构成被选定的相连线的全部点是否在一条直线上。但是，这回，(现在参考图33)相连线B上全部点与另一理想直线180的图像基本对齐，方法200g因而进入步骤232g，其中，确定被选定的相连线上的全部点是否在式样边界范围内。如果被选定的相连线上的全部点在式样边界的范围内，则方法200g进入步骤236g，其中，确定该条相连线是否大致“水平”。但是，如果被选定的相连线上的全部点在式样边界范围内，则方法200g回到步骤220g，其中，按顺序选定下一条相连线。在当前例子的情况中，(现在参考图34)先前在方法200g检测的式样边界的图像被插入到显示屏幕58，并确定相连线B上的全部点在式样边界的范围内。方法200g因此进入步骤236a(236g)，其中，确定被选定的相连线是否大致水平。如果被选定的相连线大致水平，则方法200g进入步骤240g，其中，确定被选定的相连线的一端是否有箭头。但是，如果被选定的相连线并不是大致水平，则方法200g回到步骤220g，其中，按顺序选定另一条相连线。可以以多种方法确定一条线是否大致水平，如图35中所示，其中一种方法涉及测量该线与通过该线段的端点的水平轴X及X””之间的夹角。在当前例子的情况中，如果一条线与水平线的夹角在十度以内，这条线则被视为大致水平。现在再次参考图35，相连线B与水平轴X及X””的其中之一之间的夹角均在七度以内，所以被视为大致水平。方法200g因此进入步骤240g，其中，确定被选定的相连线的一端是否有箭头。可以以多种方法检测箭头。其中一种方法包括尝试将任何交叉线与理想箭头的图像对齐，并确定交叉线与理想箭头的图像之间的标准化自相关的结果。另外一个方法包括，确定与两个具有预定最大长度的其他(更短的)线段(每个线段与被选定的相连线的任何一侧形成的夹角小于九十度，而且每个线段都不与另一个式样要素或线段相交)相交的、被选定的相连线上是否有向量点。在当前例子的情况中，(现在参考图36)在相连线B上有一个点181，这个点181是线段182及线段186的相交点。线段182与相连线B形成三十五度的夹角，而线段186与相连线B形成三十度的夹角。因此，线段182及线段186与被选定的相连线的任何一侧形成的夹角都小于九十度。因此，在当前例子的情况中，确定相连线B具有箭头，而方法200g进入步骤244g，其中，确定被选定的相连线的长度是否在可接受范围内。如果被选定的相连线的长度在可接受范围内，则方法200g进入步骤248g，其中，将被选定的相连线存储为布纹线。但是，如果被选定的相连线的长度不在可接受范围内，则方法200g回到步骤220g，其中，按顺序选定另一条相连线。可以以多种方法来进行这个确定。目前是假设可接受范围为服装式样宽度的80％。在当前的例子中，假设服装式样的长度在可接受范围内。方法200g因此进入步骤248g，其中，将被选定的相连线存储为布纹线。

现在参考图37-方法200的另一个特定实现实施方案记述如下，其中钻孔的识别被一般性地以200h代表。钻孔可以用于识别纽扣、按扣、及类似物的位置。钻孔也可以用于代表腰褶。如图37中所示，在方法200h的步骤204h，向量数据被接收。接着，在步骤208h，除了式样边界及不与边界线相交的相交线段对之外，全部的相连线被去除。接着，在步骤212h，全部的相交线段对被顺序排列。接着，在步骤216h，一个相交线段对被顺序选定。接着，在步骤220h，确定是否已经遇到被选定的相交线段对。如果已经遇到被选定的相交线段对，则方法200h终止。另一方面，如果确定尚未遇到被选定的相交线段对，则方法200h进入步骤224h，其中，确定被选定的相交线段对中的每个线段是否大致相互垂直。如果被选定的相交线段对中的线段并非大致相互垂直，方法200h回到步骤216h，其中，按顺序选定一对新的相交线段对。但是，如果被选定的相交线段对中的线段大致相互垂直，则方法200h进入步骤228h，其中，确定每个线段的长度是否约为四分之一英寸。如果确定每个线段的长度并非约为四分之一英寸，则方法200h回到步骤216h，其中，按顺序选定一对新的相交线段对。但是，如果确定每个线段的长度约为四分之一英寸，则方法200h进入步骤232h，其中，确定每个线段是否都在式样边界的范围内。如果确定并非每个线段都在式样边界的范围内，则方法200h回到步骤216h，按顺序选定一对相交线段对。但是，如果确定每个线段都在式样边界的范围内，则方法200h进入步骤235h，其中，将相交线段对存储为钻孔。

现在参考图38-方法200的另一个特定实现记述如下，其中折切线的识别被一般性地以200i代表。折线和切线在服装式样是都是以虚线形态出现，所以看起来很相似。因此，在本发明当前的实施方案中，对被称为“折-切线”的混合要素进行搜索。如图38中所示，在方法200i的步骤204i，向量数据被接收。接着，方法200i进入步骤208i，其中，去除式样边界及与式样边界相交的线段外的全部线及相连线。方法200i接着进入步骤216i，其中，创建一列顺序的边界相交点。接着，在步骤220i，起始边界点被顺序选定。接着，在步骤224i，从被选定的点到全部其他(反向的)边界相交点构造多条参考线。接着，在步骤228i，全部反向的边界相交点被顺序排列。接着，在步骤232i，反向的边界相交点被顺序选定。接着，在步骤236i，原始光栅数据中的相应线性区被接收。接着，方法200i进入步骤240i，其中，确定在被选定的边界析取点和被选定的反向点之间是否有一条虚线。如果确定被选定的反向点未与虚线相交，则方法200i进入步骤248i，其中，确定被选定的反向点是不是按顺序的最后一个反向点。另一方面，如果在步骤248i确定被选定的反向点是按顺序的最后一个反向点，则方法200i进入步骤252i，其中，确定被选定的起点是不是最后一个相交点。如果被选定的起点是最后一个相交点，则方法200i终止。但是，如果被选定的起点不是最后一个相交点，则方法200i回到步骤220i，其中，按顺序选定新的起点。现在回头参考步骤248i，如果确定被选定的反向点不是按顺序的最后一个反向点，则方法200i回到步骤232i，其中，按顺序选定新的反向边界相交点。现在回头参考步骤240i，如果确定反向点与虚线相交，则方法200i进入步骤244i，其中，将虚线存储为折切线。方法200i接着回到步骤220i，其中，按顺序选定下一个起始边界相交点，以查找更多的潜在折切线。

现在参考图39-方法200的另一个特定实现记述如下，其中内剪切线的识别被一般性地以200j代表。如图39中所示，在步骤204j，接收向量数据。接着，在步骤208j，除了式样边界外的全部相连线被选定。接着，在步骤212j，全部被选定的相连线按顺序排列。接着，在步骤216j，相连线按顺序选定。接着，在步骤220j，确定是否已经遇到在步骤216j被选定的相连线。如果已经遇到被选定的相连线，则方法200j终止。另一方面，如果尚未遇到被选定的相连线，则方法200j进入步骤224j，其中，确定被选定的相连线是否完全在式样边界内。如果被选定的相连线并非完全在式样边界内，则方法200j回到步骤216j，其中，按顺序选定新的相连线。但是，如果被选定的相连线完全在式样边界内，则方法200j进入步骤228j，其中，接收原始光栅数据。接着，方法200j进入步骤232j，其中，对在与被选定的单一相连线的内部相应的光栅数据中的区域进行定位。方法200j接着进入步骤236j，其中，确定原始光栅数据中的封闭区域是否主要包含(成像设备的)“背景颜色”。如果原始光栅数据中的封闭区域主要包含式样的背景颜色，则方法200j进入步骤240j，其中，将该相连线存储为内剪切线，而方法200j回到步骤216j，其中，按顺序选定新的相连线。另一方面，如果原始光栅数据中的封闭区域并不包含式样的背景颜色，则方法200j回到步骤216j，其中，按顺序选定新的相连线。

现在参考图40-方法200的另一个特定实现记述如下，其中镜像线的识别被一般性地以200k代表。镜像线代表对称的式样件的中心线。例如，衣领的式样件的中部有一条镜像线。如图40中所示，在步骤204k，向量数据被接收。接着，在步骤208k，全部的闭合相连线从向量数据中被去除。接着，在步骤212k，所有剩余相连线被顺序排列。接着，在步骤216k，相连线按顺序被选定。方法200k接着进入步骤220k，其中，确定是否已经遇到被选定的相连线。如果已经遇到被选定的相连线，则方法200k终止。但是，如果尚未遇到被选定的相连线，则方法200k进入步骤224k，其中，确定被选定的相连线上的点是否全部都在该相连线的两个端点之间的直线上。如果被选定的相连线上的点不是全部都在该相连线的两个端点之间的直线上，则方法200k回到步骤216k，其中，按顺序选定相连线。另一方面，如果被选定的相连线上的点全部都在该相连线的两个端点之间的直线上，方法200k进入步骤228，其中，确定被选定的相连线的端点是否与式样边界相交。如果被选定的相连线的端点不与式样边界相交，则方法200k回到步骤216k，其中，按顺序选定相连线。另一方面，如果被选定的相连线的端点与式样边界相交，则方法200k进入步骤232k，其中，沿着被选定的相连线上生成N个等距分布的点。方法200k接着进入步骤236k，其中，在N个等距分布的点中的每一个点处、构造与被选定的相连线垂直的、并在相连线的任何一边延伸至式样边界的线。方法200k接着进入步骤240k，其中，确定由被选定的相连线生成的各个点是不是在步骤236k构造各条线的中点。如果被选定的相连线生成的各个点是在步骤236k构造各条线的中点，则方法200k进入步骤244k，其中，将被选定的相连线存储为条镜像线。但是，如果被选定的相连线生成的各个点不是在步骤236k构造各条线的中点，则方法200k回到步骤216k，其中，按顺序选定新的相连线。

现在参考图41-方法200的另一个特定实现记述如下，其中缝合线的识别被一般性地以200l代表。在步骤204l，向量数据被接收。在步骤208l，除了式样边界和包含至少一个转折点的相连线外的全部相连线被去除。接着，在步骤212l，剩余相连线被顺序排列。接着，在步骤216l，相连线被顺序选定。接着，在步骤220l，确定是否已经遇到在步骤216l被选定的相连线。如果确定已经遇到被选定的相连线，则方法200l终止。另一方面，如果确定尚未遇到被选定的相连线，则方法200l进入步骤224l，其中，确定被选定的相连线上的每一个点距离式样边界是否大约半英寸(即：相连线上的每一个点是不是在一个约为半英寸的范围内)。如果确定被选定的相连线上的每一个点距离式样边界并非大约半英寸，方法200l回到步骤216l，其中，按顺序选定新的相连线。另一方面，如果被选定的相连线上的每一个点距离式样边界大约半英寸，则方法200l进入步骤228l，其中，将被选定的相连线存储为缝合线。而从这里，方法200l回到步骤216l，其中，按顺序选定新的相连线。

现在参考图42-方法200的另一个特定实现记述如下，其中格子参考线和条纹参考线(此处由遗漏)的识别被一般性地以200m代表。在步骤204m，接收向量数据。在步骤208m，除了式样边界和与式样边界相交的相连线外的全部相连线被去除。接着，在步骤212m，剩余的全部相连线沿着式样边界按出现顺序被排列。接着，在步骤216m，相连线被顺序选定。接着，在步骤220m，确定方法200m是否已经遇到被选定的相连线。如果已经遇到被选定的相连线，则方法200m终止。但是，如果尚未遇到被选定的相连线，则方法200m进入步骤224m，其中，确定被选定的线段是否大致垂直于式样边界。如果被选定的线段并非大致垂直于式样边界，则方法200m回到步骤216m，其中，按顺序选定新的线段。但是，如果被选定的线段大致垂直于式样边界，则方法200m进入步骤228m，其中，确定被选定的线段的长度是否小于半英寸。如果被选定的线段长度并非小于半英寸，则方法200m回到步骤216m，按顺序选定新的线段。另一方面，如果被选定的线段长度小于半英寸，则方法200m进入步骤232m，其中，确定在距离被选定的线段逆时针方向四分之一英寸处是否具有大致相同的毗邻线段。如果确定在距离被选定的线段逆时针方向四分之一英寸处具有大致相同的毗邻线段，则方法200m回到步骤216m，其中，按顺序选定新的线段。另一方面，如果在距离被选定的线段逆时针方向四分之一英寸处没有大致相同的毗邻线段，则方法200m进入步骤236m，其中，确定在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三英寸处是否具有三个等距分布、大致相同的毗邻线段。如果在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三处具有三个等距分布、大致相同的毗邻线段，则方法200m进入步骤238m，其中，将该线段组合(即：被选定的线段及在步骤236m中记述的三个毗邻线段)存储为格子参考线，而方法200m终止。另一方面，如果确定在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三处没有三个等距分布、大致相同的毗邻线段，则方法200m进入步骤240m，其中，确定在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三英寸处是否具有一个或两个等距分布、大致相同的毗邻线段。如果在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三处具有一个或两个等距分布、大致相同的毗邻线段，则方法200m进入步骤244m，其中，将当前的线组合(即：被选定的线段及在步骤240m中记述的一个或两个毗邻线段)存储为条纹参考线，而方法200m终止。另一方面，如果在距离被选定的线段顺时针方向四分之一英寸至八分之三处并没有一个或两个等距分布、大致相同的毗邻线段，则方法200m回到步骤216m，其中，按顺序选定新的线段。

现在参考图43-方法200的另一个特定实现，其中平衡线的识别被一般性地以200n代表。从步骤204n开始，通过执行本发明中记述的边界析取方法及布纹线析取方法或者任何其它描述的方法所得结果中接收向量数据。接着，在步骤208n，核验得自步骤204n的数据，以确定与布纹线相交的全部的线，并且生成一列所有这些相交。

在步骤212n，从在步骤208n生成的一列相交中接收相交线。在第一次通过步骤212n期间，第一条相交线是一列相交中的第一条线。接着，在步骤216n，确定当前的线是否大致垂直于布纹线。如果当前的线并非大致垂直于布纹线，则可确定当前的相交线并非布纹线，而方法200n进入步骤220n。在步骤220n，确定在步骤208n生成的一列相交中的最后一条相交线是否已经核验。如果在步骤208n生成的一列相交中的最后一条相交线尚未核验，则方法200n进入步骤228n，其中，将在步骤208n生成的一列相交推进到下一条相交线，而方法200n回到步骤212n，如前所述。

但是，如果在步骤216n确定当前的相交线大致(即：基本上)垂直于布纹线，则方法200n进入步骤224n，确定当前的相交线的终点是否接近图像的边界、或与图像的边界实际上相交。(“接近”之义可以是指任何需要的范围，比如在边界的约一英寸范围内)。如果确定当前的相交线并不接近图像的边界，则方法200n进入步骤236n，将当前的相交线存储为平衡线，而方法200n终止。

但是，如果在步骤224n确定当前的相交线的终点并不接近或与图像的边界相交，则方法200n进入步骤220n，确定是否已经到达在步骤208n生成的一列相交中的最后一条相交线，如前所述。如果还有需要核验的线，则方法200n回到步骤212n，并在之后进行上述的步骤，直到找到一条平衡线、或是直到在步骤208n生成的一列相交中全部的线都已经被核验却没有找到平衡线时为止。如果找不到任何平衡线，则方法200n从步骤220n进入步骤222n，通知用户没有找到任何平衡线。

现在参考图44-方法200的另一个特定实现记述如下，其中全自动分级尺号码分配功能的执行被一般性地以200o代表。作为自动分级尺号码分配的一部分，算法自动分析并标注式样上的全部转折点及标记，并视之为潜在分级点。此外，在本方法的说明中，假设具有预定参考点的分级栅格编排已经被分配至式样件。分配这些分级栅格编排的方法将在以下所述的方法200p中进一步说明。在步骤204o，一列转折点核标记的直角坐标(x，y)被接收并被标注为分级点。这列转折点和标记可以通过多种方法来获得，比如以上所述的方法200b和方法200d。接着，在步骤206o，点(n，m)被选定为参考点。可以以多种方法来确定参考点。其中一种方法包括将参考点(n，m)选定为式样件的重心点。

接着，在步骤208o，执行线性转换，将全部分级点(x，y)转换为分级点(x’，y’)，其中，x’＝x-n而y’＝y-m。接着，在步骤210o，分级点被顺序标注。接着，在步骤212o，分级点被顺序选定。接着，在步骤220o，是否已经遇到确定被选定的分级点。如果确定已经遇到被选定的分级点，则方法200o终止。但是，如果确定尚未遇到被选定的分级点，则方法200o进入步骤222o，其中，选定自动栅格。可以用于选定自动栅格的方法的一个例子将在以下所述的方法200p中讨论。在当前的例子中，被选定的自动栅格有四个象限。然而，如以下有关方法200p的说明中将显而易见的那样，在方法200p中选定的自动栅格可以有多个不同象限，这将因此更改以下讨论的步骤224o-240o。接着，在步骤224o，确定被选定的分级点的y坐标是否大于零。如果确定被选定的分级点的y坐标大于零，则方法200o进入步骤228o，其中，确定被选定的分级点的x坐标是否大于零。在步骤228o，如果被选定的分级点的x坐标大于零，则方法200o进入步骤238o，其中，将被选定的分级点存储为在象限1内，而分级尺#1被分配至被选定的分级点。接着，方法200o进入步骤212o，其中，按顺序选定新的分级点。另一方面，如果在步骤228o确定被选定的分级点的x坐标并不大于零，则方法200o进入步骤240o，其中被选定的分级点在象限2内，而分级尺#2被分配至被选定的分级点。接着，方法200o从步骤240o回到步骤212o，其中，按顺序选定被选定的分级点。但是，如果确定被选定的分级点的y坐标并不大于零，则方法200o进入步骤232o，其中，确定分级点x坐标是否小于零。如果在步骤232o确定分级点x坐标小于零，则方法200o进入步骤234o，其中，被选定的分级点是在象限3，而分配分级尺#3至被选定的分级点，方法回到步骤212o，其中，按顺序选定新的分级点。另一方面，如果在步骤232o确定分级点x坐标并不小于零，则方法200o进入步骤236o，其中，确定被选定的分级点是在象限4，而分级尺#4被分配至被选定的分级点。接着，方法200o从步骤236o回到步骤212o，其中，按顺序选定新的分级点。

以上记述每一个分级点的坐标系可以相对于式样的布纹线上的一个点。但是，虽然主要布纹线是用于整个式样件的分级的主要的参考线，但其他参考线也可以被用作式样件某个特定区域的分级参考线。例如，备用分级参考线通常被用于有附带袖子的服装上部。布纹线是服装主体的分级参考线，而备用分级参考线用于袖子。

现在参考图45-方法200的另一个特定实现记述如下，其中分级栅格编排在式样件上的分配被一般性地以200p代表。分级栅格编排提供特定的象限编排，其中每个特定式样件类别有特定的分级尺号码。因此，预定象限编排库及其各自的分级尺号码可以进行组合，以适应实际的多种式样件类别。例如，象限编排库可能包括可以适当地用于外套前身件的预定象限编排。象限编排库中可能存在另一个可以适当地用于外套后身件的预定象限编排。多个不同的独立象限编排库可以进行组合并应用于这里记述的程序中。

现在再次参考图45，在步骤202p，与不同的服装式样类别相关的分级栅格编排库被接收。接着，在步骤206p，式样件的向量化图像被接收。式样件的向量化图像可以通过多种方法(比如以上所述的方法220)来获得。接着，在步骤208p，式样件的向量化图像与不同的服装式样类别相关的其中一个分级栅格编排相匹配。可以以多种方法进行这个匹配。例如，可以利用一个算法来分析需处理的式样件的外形，并在分级栅格编排库内找寻匹配。另一个例子是确定与这样的式样类别相关的分级栅格编排，该式样类别提供了与步骤206p接收的式样件的向量化图像的最有利的互相关结果。在本发明的另一个实施方案中，用户可以选择对预定象限编排库进行人工滚屏，并根据编排外形或名称做出选择。接着，在步骤216p，在步骤208p被选定的分级栅格编排与式样件的向量化图像对齐。一个用于使分级栅格编排与服装式样的向量化图像对齐的例子是，使分级栅格编排上的参考点与需分级的式样件上的参考点对齐。为达到这个目的，算法可以自动地使栅格的重心点与式样件的重心点对齐。与此同时，另一个算法可以自动地使栅格的轴线与式样件的轴线对齐，以使得两条轴线相互平行。

在本发明的另一个实施方案中，在确定式样要素后，可以自动地或人工地对多种式样要素进行修正。现在参考图46，方法300是自动的、修正式样边界的方法的一个例子。(其他实施方案可以针对其他要素。)这个过程的一个目的是使得式样制作者能够继续以其本身认为熟稔的传统工具绘制式样，并使用自动设备及方法来执行费时的、工作固有的矫正任务。

在详细说明方法300之前，假设在对一个特定的式样执行方法200(和/或其变体)之后，每个式样被分配了一个特有标识符(在本发明中被称为“式样标识符”(PatternID))。可以生成与式样标识符相应的条形码，以用于数字化式样的任何打印或图样中。换言之，在原始式样通过方法200及其变体被向量化后，向量化式样被给予特有的式样标识符。这个式样标识符接着被配置，以使其在式样边界之内出现，如同纸上的绘图一般。式样标识符可以用于将特定的式样识别为已经输入数字化式样数据库的独特单位。

因此，从步骤304开始，一组光栅图像数据被接收。被接收的光栅图像数据是得自已经根据方法200(和/或其变体)而被数字化的服装式样的打印件或“绘图”。绘图包括式样标识符，并包括人工绘制的、已经使用行业的传统工具直接标注在图上的修正。这些修正可以应用于式样的边界及内部项目，而且将只是涉及新的线。(由于该系统可以被配置以自动化这个步骤，因此任何多余的线的擦除是任选的。)因此，如以上所述，该辅助的绘制式样的这个光栅图像通过CCD摄像机或扫描装置而俘获。

接着，在步骤308，执行对在步骤304被接收的光栅图像的搜索，以寻找式样标识符。在步骤312，被找到的式样标识符接着用于查找一组已知的、与式样标识符相应的“好的”向量数据。一旦查找到该向量数据，则该向量数据的副本被接收以供存储并进一步利用，如下所述。

接着，在步骤316，在步骤304接收的光栅图像与在步骤312查找并接受的向量数据对齐。根据已知的好的向量数据内的参考点，该绘制式样在步骤304被接收的新的光栅图像与原始数字化式样件的向量数据对齐。这个对齐过程可以通过进行旋转和转换直到实现对齐来进行。

接着，在步骤320，由在步骤312接收的向量数据再生成相应的原始数字化式样件的光栅图像。

在步骤324，在步骤320建立的光栅数据从在步骤304接收的光栅图像中被减除。这个步骤的结果是式样制作者的修正只剩下新绘的线。这些结果接着被向量化。

接着，在步骤328，对在步骤312接收的向量数据与在步骤324生成的新向量数据进行比较。一套算法可以用于识别代表新的内线的数据，所以它们可以被添加到原始数字化式样件的数据集合中。其他算法可以用于识别代表与原始式样的边界相交的新的线段的数据。对于软件而言，这些相交代表了原始式样的边界中的间隙。

接着，在步骤332，在步骤328生成的这些新线段的数据接着被插入在步骤312接收的原始数字化式样件的数据集合内，以完成新定义的边界。在步骤304接收的光栅数据的原始边界线段被去除，并被得自步骤312的向量数据内的新边界线段取代，如同使用步骤328匹配那样。结果，由于代表被取代的边界线段的数据已经被去除，因而这些被取代的边界线段被从视线中自动擦除。

在步骤336，现已修改的向量数据被存储为代表了步骤304接收的原始图像。

执行步骤300的一个有利结果是，当全部的线修正已经由软件执行完成，式样制作者可以有机会人工地去除式样件的任何多余的数字化线条或项目。此时，式样修正已经完成，而数据集合将只包含修正后的式样的向量数据。

现在已经很显然，方法300可以被更改，以让用户能够对向量化式样件直接进行其它类型的CAD修正。这些操作包括但不限于：通过输入装置(比如鼠标或记录笔)添加数字化线段、去除数字化线段、去除线段内的点、移动线段内的点、处理点的特性(即：将转折点改为曲线点)、处理线的特性(即：将周边线段改为镜像线)等等。

现在参考图47，方法400是修正式样边界的人工方法的一个例子。在步骤404，光栅数据、向量数据以及式样标识符的样本被接收。接着，在步骤408，光栅数据和向量数据被搜索，以查找每个数据中的对式样标识符为基准的参考。接着，在步骤412，全部与式样标识符不相关的光栅数据和向量数据被去除。接着，在步骤416，来自于标识符制作者的参考点被用于使光栅图像与显示的向量数据对齐。接着，在步骤420，通过一个图形用户界面对向量数据进行调整。接着，在步骤424，在步骤420被修改的向量数据被存储和更新，而方法400终止。虽然方法300和400记述数字化式样边界的自动及人工修正，但应明白，全部要素可以同样地被修正，这些要素包括标记、布纹线、镜像线、内剪切线、条纹参考线、格子参考线、钻孔、缝合线、剪切线及折线，平衡线、转折点及曲线点。

虽然本发明中所讨论的实施方案针对特定例子，但应明白，这些实施方案的子集和变体属于本发明的范围之内。例如，现在应明白，方法200a至200o只是方法200的、可以被更改以自动地识别任何需要的式样要素的方法的例子而已。此外，方法300及400只是关于为提供预期结果而自动地或人工地修改已经被识别和存储的式样要素的方法的例子而已。此外，本发明生成的任何输出具备接受检视的能力。因此，自动的数字化软件可以有显示屏幕上的ASTM/AAMA-DXF文档阅读器、以及绘制数字化式样的副本的能力。显示屏幕上的阅读器可以让用户知道，式样件是否已经被适当处理。例如，用户可以识别可疑的项目，比如布纹或备用分级参考线，或可以检视绘制在白纸上绘制的式样的结果，以针对数字化式样上的潜在缺陷进行核对。

应进一步明白，在方法200a-200o的每一个步骤中列举的特定准则纯粹是准则的例子，这些特定准则可以用于识别每个式样要素，但也能采用不同的准则。例如，几个不同的准则可以用于识别布纹线，而只是其中一些在以上所述的方法200g中被采用。这些准则包括查找通过式样长度的最长的线、查找与式样大致平行的线、及查找与该线相交成一直角的内线。

此外，对特定号码和/或在方法200a-200o及方法300和400中的特定外形的特定参考，只是例子而已。方法200a-200o可以被修改，以用于识别具有多种外形和大小的式样要素。此外，可以结合以上所述的任何号码或测量参考，来定义多种公差设定、自由程度及号码范围，包括手制式样的误差。例如，在识别转折点时，手制式样的角(即：转折点)可能在处理过程中稍微变圆，而导致可能识别为几个转折点(也是曲线点)，而不是一个转折点。本发明包括通过在转换中使用设定公差的方法、或通过查找这些点的独立方法，并修改CAD/CAM系统的兼容性文档格式，来补救这个问题。

此外，虽然以上已经特别涉及有关将式样要素转换为ASTM/AAMA-DXF文档格式的讨论，但应明白，将式样要素转换为任何与CAD/CAM系统兼容的文档格式，应属于本发明的范围之内。

最后，系统30只是可以实施以俘获并分析服装式样的图像的系统的例子。俯视交互式显示器可以用于执行输入、输出、及编辑功能。俯视交互式显示器是水平角度的、能直接响应接触其显示屏幕表面的记录笔的交互式显示器。操作员通过利用取代鼠标的“交互式记录笔显示屏幕”(interactive pen display)而与系统相交互。交互式记录笔显示屏幕发挥组合显示屏幕及工作表面的作用，让用户可以利用他们的自然的手-眼协调来更迅速和直观地进行工作。与典型的前视显示屏幕和鼠标配置相比较，在CAD操作员以计算机尝试摹拟传统式样制作者使用铅笔在纸上所作的精巧细致的式样修改时，俯视交互式显示屏幕的优点就很显然。例如，如果CAD操作员需要以前视显示屏幕和鼠标配置来调整一件女裙上的精巧臀部曲线时，由于必须精细地去除数字化的线上的许多点来达到适当的外观，这个工作可能是很吃力和费时的。而如果以俯视交互式显示屏幕来进行这个工作，操作员可以用传统的式样制作工具直接在显示屏幕表面绘画，并达到快捷和精巧的结果。此外，这个程序包括与上述俯视交互式显示屏幕一同使用的传统前视显示显示屏幕。藉助这个配置，用户可以通过俯视交互式显示屏幕来“放大”并编辑数据，并同时通过传统的前视显示屏幕保留广角的数据观察视野。通过采用这个交互式显示配置，所述系统结合了俯视和前视操作的最佳特性。

Claims (56)

1.一种对外形进行数字化的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收代表至少一个外形的至少一组数据；

b)识别所述至少一组数据中的所述至少一个外形的至少一个轮廓；以及

c)识别所述至少一个轮廓的至少一个角。

2.一种对外形进行数字化的系统，所述系统包括：

a)存储排列，包括设于其上的计算机程序；以及

b)处理排列，在执行所述计算机程序时，所述处理排列被设定以：

i)接收代表至少一个外形的至少一组数据，

ii)识别所述至少一组数据中的所述至少一个外形的至少一个轮廓，以及

iii)识别所述至少一个轮廓的至少一个角。

3.一种软件存储媒介，其在被处理装置执行时配置为对外形进行数字化，所述软件存储媒介包含：

a)软件程序，包括：

b)第一模块，在被执行时，所述第一模块接收代表至少一个外形的至少一组数据，

c)第二模块，在被执行时，所述第二模块识别所述至少一组数据中的所述至少一个外形的至少一个轮廓，以及

d)第三模块，在被执行时，所述第三模块识别所述至少一个轮廓的至少一个角。

4.一种对服装式样进行数字化的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收代表服装式样的图像数据；

b)分析所述图像数据，并对所述图像数据进行向量化，以将所述图像数据转换为向量数据；

c)分析所述向量数据，以对至少一个服装式样要素进行识别、测量、和分类；以及

d)输出硬纸式样的数字化表示。

5.如权利要求4中所述的方法，其中用户输入在一个俯视交互式显示屏幕上被接收，而用户输出则在一个前视交互式显示屏幕上被接收。

6.如权利要求4中所述的方法，其中，所述式样是硬纸剪切式样。

7.如权利要求4中所述的方法，其中，所述式样是白纸非剪切式样。

8.如权利要求4中所述的方法，其中，所述式样是实际服装的照片。

9.如权利要求4中所述的方法，其中，所述至少一个式样要素是式样边界。

10.如权利要求9中所述的方法，其中，所述分析步骤包括的至少一个附加式样要素是所述式样边界的转折点。

11.如权利要求10中所述的方法，其中，所述分析步骤包括的至少一个附加式样要素是所述式样边界的曲线点。

12.如权利要求4中所述的方法，其中，所述分析步骤包括的至少一个附加式样要素选自标记、布纹线、镜像线、内线、内剪切线、分级参考线、备用分级参考线、条纹参考线、格子参考线、钻孔、缝合线、剪切/折线、以及平衡线。

13.一种识别服装式样的式样边界的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收所述服装式样的彩色光栅图像；

b)选定最适宜的滤色镜；

c)将所述彩色光栅图像转换为灰度光栅数据；

d)将所述灰度光栅数据转换为黑白光栅数据；

e)将所述黑白光栅数据转换为向量数据；

f)确定形成多边形的所述向量数据的子集；

g)确定最大多边形；

h)标注最大多边形的“式样边界”；以及

i)将式样边界数字化为服装行业的文档格式。

14.如权利要求13中所述的方法，其中，所述服装行业文档格式选自ASTM/AAMA-DXF、格柏科技(又名AccuMark)、LectraInvestronica、Optitex、Polygon、PAD、以及Micromark。

15.一种识别服装式样的转折点的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收所述服装式样的至少三个数字化的式样边界点；

b)按顺序地排列所述边界点；

c)确定所述三个边界点之间的夹角；

d)如果所述夹角小于大约一百八十度并且基本小于预设的阈值，或者如果所述夹角大于大约一百八十度并且以三百六十度减去所述夹角的结果基本小于所述预设的阈值，则将所述三个边界点的中间点识别为转折点；

e)将所述转折点输出到用户输出装置。

16.如权利要求15中所述的方法，其中，对于所述服装式样的各个式样边界点，重复所述接收、排列、确定、识别和输出步骤。

17.一种识别服装式样的曲线点的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个边界点和多个转折点；

ii)按顺序地排列所述边界点和所述转折点；

iii)选择具有两个连续转折点的序列；

iv)选择位于所述具有两个连续转折点的序列之间的所有边界点，如果所述边界点在所述两个连续转折点之间没有基本排列为直线，则将所述选定的边界点识别为曲线点；

v)将所述经识别的曲线点输出到用户输出装置。

18.如权利要求17中所述的方法，其中，对于所述服装式样要素的所有所述具有两个连续转折点的序列，重复步骤(i)至(v)。

19.一种识别服装式样的标记点的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个边界点和多个转折点；

ii)按顺序地排列所述边界点和所述转折点；

iii)选择具有五个连续转折点的序列，包括第一、第二、第三、第四和第五转折点；

iv)如果满足以下条件，则将所述连续的转折点识别为标记点：

·第一标记点和第五标记点之间的距离基本等于预定的标准标记距离，以及

·所述服装式样在所述转折点之前和之后的方向差异基本等于与标准的预定标记点的角度相匹配的预定角度；

v)将所述标记点输出到用户输出装置。

20.如权利要求19中所述的方法，其中，

a)所述服装式样在所述第一转折点之前和之后的方向差异约为正二百七十度，及

b)所述服装式样在所述第二转折点之前及之后的方向差异约为正四十五度，及

c)所述服装式样在所述第三转折点之前及之后的方向差异约为正九十度，及

d)所述服装式样在所述第四转折点之前及之后的方向差异约为正四十五度，及

e)所述服装式样在所述第五转折点之前及之后的方向差异约为正二百七十度。

21.如权利要求19中所述的方法，其中，对于所述服装式样要素的所有所述具有五个连续转折点的序列，重复步骤(iii)、(iv)、(v)。

22.一种识别服装式样的标记点的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收多个边界点和多个转折点；

ii)接收原始光栅数据，向量数据从所述原始光栅数据析取；

iii)接收已知标记的至少一个图像；

iv)按顺序地排列所述边界点和转折点；

v)选择转折点；

vi)将所述选定的转折点定位在所述原始光栅数据上；

vii)析取与所选定的转折点基本相邻的子图像；

viii)确定在所述转折点之前或之后是否具有与所述图像的至少其中之一基本相对应的一组边界点；

ix)将所述一组边界点识别为与所述图像相对应的标记；

x)将所述标记输出到用户输出装置。

23.如权利要求22中所述的方法，其中，对于所述服装式样要素的所有所述转折点，重复步骤(v)至(x)。

24.一种对析取的标记的外形进行修改的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收形成至少一个标记的多个式样边界点和标记点；

b)选择标记；

c)接收代表所述服装式样的光栅数据；

d)将所述选定的标记的图像定位在所述光栅数据上；

e)定位所述图像的中心；

f)在基本紧邻所述图像处定位与所述式样边界基本垂直的直线；

g)如果上述直线在所述图像的所述中心处与所述式样边界不相交，则通知用户差异的存在，并提示所述用户在所述直线与所述选定的标记之间进行选择。

25.一种识别服装式样的布纹线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个向量点；

ii)确定哪些向量点形成多边形；

iii)确定哪个多边形形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的所述多边形之外，去除形成其余所述多边形的向量点；

v)根据线，按顺序地排列向量点；

vi)在以下情况下将每条线识别为布纹线：

·形成所述线的所有向量点基本形成直线；

·形成所述线的所有点基本位于所述式样边界内；

·所述线基本平行于所述光栅数据中的一排像素；

·所述线的一端具有箭头；及

·所述线的长度在可接受的范围内；

vii)将所述布纹线输出到用户输出装置。

26.如权利要求25中所述的方法，其中，对于所述服装式样要素的每条线，重复所述识别步骤和所述输出步骤。

27.如权利要求25中所述的方法，其中，以下步骤用于识别箭头，所述方法包括以下步骤：

a)接收包括多个箭头的已知箭头库；

b)接收与所述线相交的对象；

c)如果所述已知箭头库中的一个所述箭头与所述对象基本对齐，则将所述对象识别箭头。

28.如权利要求25中所述的方法，其中，以下步骤用于识别箭头：

a)接收与所述线相交的所有线段；

b)如果满足以下条件，则将两个线段识别为形成箭头：

c)所述两个线段在几乎同一位置与所述线相交；

d)所述两个线段有预定的最大长度；

e)所述两个线段中每一个线段与所述线的每一边形成的角度都小于大约正九十度；及

f)所述两个线段中没有一个线段与另外的式样要素或线段相交。

29.一种识别服装式样的钻孔的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收多个向量点；

b)根据线，按顺序地排列向量点；

c)确定所述点中哪些点形成式样边界；

d)除了形成所述式样边界的点以及形成彼此相交、但不与所述式样边界相交的线段对的点之外，去除形成所有形成所述线的点；

e)如果满足以下条件，则将线段对识别为钻孔：

i)所述线段对中的每个线段与所述线段对中的另一线段基本垂直；

ii)所述线段对中的每个线段的长度约为四分之一英寸；

iii)所述线段对中的每个线段基本位于所述式样边界内。

iv)将所述钻孔输出到用户输出装置。

30.如权利要求29中所述的方法，其中，对于所述服装式样要素中的所有所述线段对，以基本顺序的方式重复所述排列、识别和输出步骤。

31.一种识别服装式样的折切线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个向量点；

ii)根据线，按顺序地排列所述向量点；

iii)确定所述的线中哪些线形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的点和形成与所述式样边界相交的线段对的点之外，去除所有所述点，；

v)确定边界相交点为所述式样边界和与所述式样边界相交的所述线段的相交点；

vi)选择一个边界相交点；

vii)从所述选定的边界相交点到没有被选定的所有其他边界相交点构造参考线，并标注它们为相对的边界相交点，

·按顺序地排列所述相对的边界相交点，

·每次选择一个相对的边界相交点，

·从原始光栅数据接收与所述选定的边界相交点和所述选定的相对的边界相交点相对应的线性区域，

·确定在所述选定的边界相交点及所述选定的相对的边界相交点之间是否存在虚线，并将所述虚线识别为折切线；

viii)将所述折切线输出到用户输出装置。

32.如权利要求31中所述的方法，其中，对于所有所述边界析取点，重复步骤(vi)至(viii)。

33.一种识别服装式样的内剪切线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个向量点；

ii)根据线，按顺序地排列向量点；

iii)确定所述线中哪些线形成式样边界；

iv)选择除了所述式样边界之外的所有线；

v)确定所述服装式样的背景颜色；

vi)确定每条被选定的线是否完全在所述式样边界内，如果是，则接收与每条被选定的线相对应的原始光栅数据；并确定所述原始光栅数据中的有界区域是否包括所述背景颜色；

vii)如果所述被选定的线完全在所述式样边界内，并且所述原始光栅数据中的有界区域包括所述背景颜色，则将所述被选定的线识别为内剪切线；

viii)将所述内剪切线输出到用户输出装置。

34.如权利要求33中所述的方法，其中，对于所有所述被选定的线，重复步骤(v)和(vi)。

35.一种识别服装式样的镜像线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的多个向量点；

ii)根据线，按顺序地排列向量点；

iii)确定所述的线中哪些线形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的点之外，去除所有形成多边形的所述点；

v)将剩余的线识别为镜像线，如果所述剩余的线符合以下条件：

·确定在所述剩余的线上的全部向量点基本形成直线，

·确定所述剩余的线的所述端点与所述式样边界相交，

·确定在沿着所述选定的线生成一系列等间距的点后，为每一个沿着所述选定的线的基本等间距的点构造在所述的被选定的线的各边延伸到所述式样边界的、与所述的被选定的线基本垂直的线；确定每一个沿着所述选定的线的基本等间距的点大约位于与所述选定的线基本垂直的、延伸到所述选定的线的各边的每一条线的中点；

vi)将所述镜像线输出到用户输出装置。

36.如权利要求35中所述的方法，其中，对于所有所述剩余的线，重复步骤(v)和(vi)。

37.一种识别服装式样的的缝合线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的向量点；

ii)根据线，按顺序地排列向量点；

iii)确定所述的线中哪些线形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的线和包含至少一个转折点的线之外，去除所有所述的线；

v)如果剩余的线上的每一个向量点距离所述式样边界大约半英寸，则将所述剩余的线识别为缝合线；

vi)将所述缝合线输出到用户输出装置。

38.如权利要求37中所述的方法，其中，对于所有所述剩余的线，重复步骤(v)和(vi)。

39.一种识别服装式样的格子参考线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的向量点；

ii)根据线，按顺序地排列向量点；

iii)确定所述的线中哪些线形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的线及与所述式样边界相交的线之外，去除所有的所述线；

v)按出现顺序，沿着所述式样边界标注剩余的线；

vi)如果确定剩余的线符合以下条件，则将所述剩余的线识别为格子参考线：

·基本垂直于所述式样边界，

·长度小于大约半英寸，

·在逆时针方向大约四分之一英寸处，没有基本相同的毗邻的线，及

·在顺时针方向大约四分之一英寸至八分之三英寸处，有三条几乎等间距的的基本相同的毗邻的线；

vii)将所述格子参考线输出到用户输出装置。

40.如权利要求39中所述的方法，其中，对于所有所述剩余的线，重复步骤(vi)和(vii)。

41.一种识别服装式样的条纹参考线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的向量点；

ii)根据线，按顺序地排列向量点；

iii)确定所述线中哪些线形成式样边界；

iv)除了形成所述式样边界的线及与所述式样边界相交的线之外，去除所有的所述线；

v)按出现顺序，沿着所述式样边界标注剩余的线；

vi)如果确定剩余的线符合以下条件，则将所述剩余的线识别为条纹参考线：

·基本垂直于所述式样边界，

·长度小于大约半英寸，

·在逆时针方向大约四分之一英寸处，没有基本相同的毗邻的线，及

·在顺时针方向大约四分之一英寸至八分之三英寸处，有一条或两条几乎等间距的基本相同的毗邻的线；

vii)将所述条纹参考线输出到用户输出装置。

42.如权利要求41中所述的方法，其中，对于所有所述剩余的线，重复步骤(vi)和(vii)。

43.一种识别服装式样的平衡线的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收所述服装式样的向量点；

ii)根据线排列向量点；

iii)确定所述线中哪些线形成式样边界，哪些线形成布纹线；

iv)除了形成所述式样布纹线的线、形成所述式样边界的线以及与所述布纹线相交的线之外，去除所有的所述的线；

v)根据与所述布纹线相交的顺序，排列与所述布纹线相交的所述的线；

vi)如果确定所述的、与布纹线相交的线符合以下条件，则将其识别为平衡线：

·基本垂直于所述布纹线，

·基本在所述线段的中点处与所述布纹线相交，以及

·具有与所述式样边界相交的端点；

vii)将所述平衡线输出到用户输出装置。

44.如权利要求43中所述的方法，其中，对于所述的所有的线，重复步骤(vi)和(vii)。

45.一种将分级栅格编排分配至服装式样的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收包括所述分级尺号码的分级栅格编排库，所述每个分级栅格编排与不同类别的服装式样相关；

b)接收所述服装式样的向量化图像；

c)将所述服装式样的向量化图像与所述的库中的一个分级栅格编排相匹配；

d)使所述式样件的所述的向量化图像与分级栅格编排基本对齐；

e)将与所述分级栅格编排基本对齐的所述服装式样输出到用户输出装置。

46.如权利要求45中所述的方法，其中，通过使所述服装式样的中心质点与所述分级栅格编排基本对齐，从而使所述服装式样与所述分级栅格编排基本对齐。

47.如权利要求46中所述的方法，其中，通过使所述分级栅格编排的轴线与所述服装式样的轴线基本对齐，同样能够使所述服装式样基本对齐。

48.一种分配服装式样的分级尺号码的方法，所述方法包括以下步骤：

i)接收一列转折点及标记点的直角坐标(x，y)；

ii)将所述转折点及标记点标注为分级点；

iii)顺序地标注所述分级点；

iv)选择点(n，m)作为参考点；

v)执行线性转换，其中全部分级点(x，y)被转换为分级点(x-n，y-m)；

vi)选择包括多个覆盖所述服装式样的扇区的分级栅格编排；

vii)根据所述分级栅格编排的所述的扇区内的每一个所述分级点的位置，将分级尺分配至所述的每一个分级点(x-n，y-m)。

49.如权利要求48中所述的方法，其中，对于所述服装式样的所有所述分级点，执行步骤(vii)。

50.如权利要求48中所述的方法，其中，所述的扇区包括四个象限。

51.如权利要求50中所述的方法，其中所述分级点：

a)如果确认所述分级点的y-轴坐标基本大于零，且所述分级点的x-轴坐标基本大于零，则所述分级点被确认为位于第一象限并被分配第一分级尺；

b)如果确认所述分级点的y-轴坐标基本大于零，且所述分级点的x-轴坐标基本小于零，则所述分级点被确认为位于第二象限并被分配第二分级尺；

c)如果确认所述分级点的y-轴坐标基本小于零，且所述分级点的x-轴坐标基本小于零，则所述分级点被确认为位于第三象限并被分配第三分级尺；

d)如果确认所述分级点的y-轴坐标基本小于零，且所述分级点的x-轴坐标基本大于零，则所述分级点被确认为位于第四象限并被分配第四分级尺。

52.如权利要求51中所述的方法，其中，所述参考点(n，m)是所述式样件的中心质点。

53.一种自动更新式样要素的数字化图像的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收式样标识符的光栅数据、向量数据及样本图像；

b)在所述光栅数据和所述向量数据中搜索所述式样标识符；

c)选择与所述式样标识符相关的所述光栅数据和所述向量数据；

d)通过以所述的被选定的向量数据减去所述的被选定的光栅数据，创建差分图像；

e)向量化所述的差分图像；

f)确定所述的向量化差分图像与所述向量数据的相交的端点；

g)识别位于所述相交的端点之间的所述的向量化差分图像的部分和所述向量数据的部分；

h)去除位于所述相交的端点之间的所述向量数据的部分，并以位于所述相交的端点之间的向量化的差分图像的部分取代所述向量数据的部分。

54.如权利要求53中所述的方法，其中，所述式样要素是式样边界。

55.一种对式样要素的数字化图像进行人工更新的方法，所述方法包括以下步骤：

a)接收光栅数据和向量数据；

b)接收式样标识符的样本图像，所述式样标识符包含多个参考点；

c)在所述光栅数据和所述向量数据中搜索所述式样标识符；

d)去除与所述式样标识符不相关的所述光栅数据的所有部分和所述向量数据的所有部分；

e)利用所述式样标识符的参考点，使所述光栅数据与所述向量数据对齐；

f)利用图形用户界面对向量数据进行期望的调整。

56.如权利要求55中所述的方法，其中，所述图形用户界面是俯视交互式显示屏幕。

Images