18/22人工智能在針織圖案中的作用第一部分數字化針織圖案的設計與優化 2第二部分算法優化和機器學習驅動的圖案生成 4第三部分虛擬樣機和預測性分析 7第四部分圖案瑕疵檢測和質量控制 9第五部分智能化針織機控制和自動化 12第六部分個性化和定制化圖案設計 14第七部分跨學科協作和知識共享 16第八部分可持續性和環境影響 18

第一部分數字化針織圖案的設計與優化關鍵詞關鍵要點數字化針織圖案的設計

1.利用計算機輔助設計（CAD）軟件，設計師可以快速且輕松地創建復雜的針織圖案。

2.CAD軟件提供各種工具，例如鏡像、旋轉和縮放，以精確操縱圖案元素。

3.數字化設計允許設計師探索不同的顏色組合、紋理和針腳，從而創造出獨特的和創新的針織品。

數字化針織圖案的優化

1.優化針織圖案涉及使用算法和技術來提高圖案的效率和美觀度。

2.一些優化技術包括自動針跡放置、浮線最小化和形狀生成。

3.通過優化，設計師可以創建針織圖案，這些圖案可以高效生產，同時最大限度地減少浪費和提高視覺吸引力。數字化針織圖案的設計與優化

隨著數字化技術的飛速發展，人工智能在諸多領域展現出強大潛力，針織行業也不例外。人工智能在數字化針織圖案的設計與優化方面發揮著至關重要的作用，極大地提高了圖案設計效率和產品品質。

計算機輔助設計（CAD）

CAD系統是數字化針織圖案設計的基礎工具。它提供了一個虛擬平臺，允許設計師在計算機上創建和修改圖案，無需物理樣品。通過使用CAD軟件，設計師可以：

*輕松創建和編輯復雜的圖案

*模擬針織過程，預測最終產品的外觀

*對圖案進行顏色和紋理調整

*根據特定機器或紗線屬性優化圖案

圖案仿真

圖案仿真是人工智能在數字化針織圖案中的另一個重要應用。通過使用計算機模擬針織過程，設計師可以預覽圖案在編織成最終產品后的效果，從而及早發現潛在問題并進行調整。仿真系統利用物理和數學模型來模擬紗線編織行為，提供高精度和逼真的結果。

圖案優化

人工智能算法還可以用于優化數字化針織圖案的性能和美觀度。這些算法可以分析圖案并識別改進領域，例如：

*減少紗線浪費

*提高編織速度

*改善圖案的對稱性和均勻性

*增強圖案的視覺吸引力

數據分析

人工智能技術還可以對數字化針織圖案設計過程中的數據進行分析。通過收集和分析圖案設計和生產數據，可以識別趨勢、發現規律并提供有價值的見解。這有助于：

*改進設計流程

*識別最有效的圖案制作技術

*提高機器效率

*預測產品需求

案例研究

人工智能在數字化針織圖案設計與優化方面的成功應用已被廣泛證明。例如：

*一家針織服裝公司使用CAD和仿真技術創建逼真的3D針織圖案，減少了80%的物理樣品生產，節省了大量時間和成本。

*一家技術公司開發了一款基于人工智能的圖案優化算法，可以將圖案生產時間縮短50%，同時提高紗線利用率。

*一家面料制造商利用數據分析技術識別了最暢銷圖案的特征，從而改進其設計流程并增加了產品銷量。

結論

人工智能在數字化針織圖案的設計與優化中發揮著變革性作用。通過提供高級設計工具、仿真功能、圖案優化算法和數據分析能力，人工智能幫助針織行業提高生產效率、降低成本、增強產品品質，并為客戶提供創新和個性化產品。隨著人工智能技術的不斷發展，預計其在針織圖案領域的應用將繼續擴展和深入，進一步推動行業的發展。第二部分算法優化和機器學習驅動的圖案生成關鍵詞關鍵要點【算法優化】

1.利用遺傳算法和蟻群優化等啟發式算法優化針織圖案設計，提高圖案復雜度和美觀度。

2.通過模擬退火和禁忌搜索算法，改善圖案優化效率，縮短設計時間。

3.采用并行計算和云計算技術，處理大規模針織圖案優化問題。

【機器學習驅動的圖案生成】

基于符號和機器學習的圖案生成

機器學習（ML）和深度學習（DL）技術在針織圖案生成中發揮著至關重要的作用。通過結合符號推理和機器學習算法，研究人員可以開發出生成創新且復雜的圖案的模型。

基于符號的圖案生成

基于符號的圖案生成方法依賴于形式化語法和規則，這些語法和規則定義了圖案的結構和組成部分。例如，使用L系統（Lindenmeyersystem）或上下文無關文法（CFG）可以創建基于符號規則的針織圖案。這些方法允許對圖案進行精確的控制和操縱，從而產生具有復雜性和對稱性的圖案。

機器學習驅動的圖案生成

機器學習算法，例如人工神經網絡（ANN）和生成對抗網絡（GAN），被用于學習針織圖案的潛在表示和生成新圖案。這些算法通過從現有圖案訓練集中提取特征并構建生成模型來工作。

生成對抗網絡（GAN）

GAN由兩個對抗網絡組成：生成器網絡和判別器網絡。生成器網絡生成新的圖案，而判別器網絡則嘗試區分生成器生成的圖案和真實圖案。通過迭代訓練過程，GAN可以學習生成高度逼真且多樣化的圖案。

深度卷積神經網絡（DCNN）

DCNN是一種特定的ANN類型，用于處理圖像數據。在針織圖案生成中，DCNN被用于學習圖案的特征表示，并生成與訓練集中圖案相似的新圖案。DCNN可以捕獲圖案中的局部和整體特征，從而產生逼真的和多樣化的設計。

圖案生成中的符號和機器學習的結合

符號推理和機器學習方法的結合為針織圖案生成開辟了新的可能性。通過將符號規則與機器學習算法相結合，研究人員可以創建具有以下特點的圖案生成模型：

*可解釋性：符號規則提供了對圖案生成過程的可解釋性，允許用戶理解和修改圖案的結構。

*控制和操縱：符號推理使對圖案元素進行精確控制和操縱成為可能，從而實現特定的設計目標。

*機器學習的創造力：機器學習算法可以生成超出符號規則限制的新穎且創新的圖案。

應用

符號和機器學習驅動的圖案生成在針織行業有著廣泛的應用：

*服裝設計：創建獨特的和個性化的針織面料，用于時裝和配飾。

*室內設計：設計具有復雜紋理和圖案的窗簾、地毯和裝飾品。

*工業設計：為建筑、運輸和醫療等行業創建具有特定功能屬性的針織結構。

結論

符號和機器學習驅動的圖案生成方法的結合為針織圖案設計帶來了革命性的變革。通過將形式化的符號規則與機器學習的強大功能相結合，研究人員可以生成高度逼真、復雜且新穎的圖案，在紡織品設計、室內設計和工業設計等領域開辟新的可能性。隨著這些技術的不斷發展，我們有望看到針織圖案生成領域出現更多創新和令人興奮的應用。第三部分虛擬樣機和預測性分析虛擬樣機和預測性分析在針織圖案設計中的應用

引言

人工智能在針織圖案設計中發揮著至關重要的作用，其中虛擬樣機和預測性分析技術尤為突出。這些技術通過提供虛擬試穿和優化圖案設計的可能性，徹底改變了針織行業的格局。

虛擬樣機

虛擬樣機是一種數字技術，允許針織設計師在生產物理樣品之前創建和可視化逼真的針織品模型。該技術利用三維(3D)建模和渲染軟件來生成逼真的織物外觀和觸感。

虛擬樣機的優勢

*縮短上市時間：虛擬樣機消除了生產物理樣品所需的漫長周期，從而顯著縮短了產品上市時間。

*減少樣品制作成本：物理樣品的制作成本高昂，而虛擬樣機提供了一種經濟高效的替代方案。

*改進設計決策：虛擬樣機使設計師能夠在早期階段評估設計，識別潛在問題并進行修改，從而做出更明智的設計決策。

預測性分析

預測性分析是一種人工智能技術，使用歷史數據和統計模型來預測未來的趨勢和結果。在針織圖案設計中，預測性分析可用于識別流行趨勢、優化生產計劃并改善決策制定。

預測性分析的優勢

*識別流行趨勢：預測性分析可以分析歷史銷售數據、社交媒體趨勢和時尚預測，以識別新興的流行趨勢和消費者偏好。

*優化生產計劃：預測性分析可以預測未來需求，從而優化生產計劃并最大限度地減少庫存過剩或不足的情況。

*改善決策制定：預測性分析為針織企業提供基于數據的見解，支持更明智的決策制定，包括產品開發、市場營銷和定價策略。

虛擬樣機和預測性分析的結合

虛擬樣機和預測性分析技術的結合為針織圖案設計帶來了強大的協同優勢。虛擬樣機允許設計師創建逼真的模型，而預測性分析提供對市場趨勢和消費者偏好的見解。

通過利用這些見解，設計師可以創建更符合市場需求的優化圖案。此外，虛擬樣機可以快速迭代設計并測試不同選項，從而縮短開發時間并提高效率。

結論

虛擬樣機和預測性分析正在徹底改變針織圖案設計行業。這些技術通過提供數字樣衣和基于數據的見解，使設計師能夠加速產品開發、優化決策制定并創建更符合消費者需求的創新設計。隨著這些技術的不斷發展，它們將繼續在針織行業中發揮越來越重要的作用。第四部分圖案瑕疵檢測和質量控制關鍵詞關鍵要點【圖案瑕疵檢測】

1.使用計算機視覺算法分析針織圖像，識別疵點，如破洞、斷線、脫線等。

2.通過深度學習算法訓練模型，提升檢測準確率，降低假陽性和假陰性率。

3.自動化疵點檢測，提高生產效率，節省人工成本，保證產品質量。

【質量控制】

圖案瑕疵檢測和質量控制

人工智能（AI）在針織圖案中扮演著至關重要的角色，圖像處理、機器學習和深度學習技術齊頭并進，實現了圖案瑕疵檢測和質量控制的自動化。

1.實時圖案瑕疵檢測

AI系統利用攝像頭或傳感器實時采集針織面料圖像，并應用計算機視覺算法進行瑕疵檢測。這些算法分析織物圖像，檢測出包括破洞、編織錯誤、跳針、斷線和色差等各種類型的瑕疵。

1.1基于圖像處理的瑕疵檢測

傳統圖像處理技術（例如閾值分割、形態學處理和邊緣檢測）用于增強圖像并突出瑕疵區域。這些方法在檢測明顯瑕疵時表現良好，但對細微瑕疵或復雜的圖案識別效果較差。

1.2基于機器學習的瑕疵檢測

機器學習算法，如支持向量機（SVM）和決策樹，用于從標記的瑕疵圖像中學習模式和特征。訓練后的模型可以對新圖像進行分類，識別已知的瑕疵類型。機器學習算法彌補了圖像處理技術的不足，但在標記數據集的質量和算法的泛化能力方面存在挑戰。

1.3基于深度學習的瑕疵檢測

深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），通過分析大量標注圖像學習高級特征。CNN提取織物圖像中的層次化特征，使系統能夠檢測出細微的瑕疵和復雜圖案中的異常情況。深度學習方法在準確性和魯棒性方面表現優異，但在訓練數據量和計算成本方面需要考慮。

2.質量控制

除了瑕疵檢測，AI還應用于針織圖案的質量控制。這涉及測量關鍵質量參數，如織物密度、彈性、尺寸穩定性和顏色一致性。

2.1織物密度測量

AI系統使用圖像分析算法計算織物單位面積內的環路數。準確的密度測量對于確保織物質量和手感至關重要。

2.2彈性測量

AI系統利用圖像相關技術跟蹤織物在拉伸和恢復過程中的形變。這有助于評估織物的彈性和回彈性。

2.3尺寸穩定性測量

AI系統比較織物在不同環境條件（例如熱、濕）下尺寸的變化。這對于評估織物的耐用性和形狀保持能力至關重要。

2.4顏色一致性分析

AI系統使用分光光度計測量織物的顏色并評估其與標準顏色的匹配程度。這有助于確保染色的均勻性和批次之間的顏色一致性。

3.實施和好處

AI驅動的圖案瑕疵檢測和質量控制系統在針織行業得到了廣泛實施。這些系統提供了以下好處：

*提高生產效率：自動化檢查過程，減少了人工檢查的時間和成本。

*提高產品質量：通過早期檢測和消除瑕疵，確保產品質量。

*降低召回風險：及時識別缺陷，防止有缺陷的產品進入市場。

*優化操作：提供有關瑕疵模式和質量參數的見解，幫助識別薄弱環節和優化生產流程。

4.研究和發展

AI在針織圖案中的應用領域仍在不斷探索和發展。正在研究的領域包括：

*微瑕疵檢測：提高對細小瑕疵和不規則性的檢測能力。

*非監督學習：開發無需標記數據集的瑕疵檢測算法。

*解釋性AI：設計可解釋瑕疵檢測模型，提供有關檢測決策的見解。

*實時質量監控：開發用于在線生產監控的AI系統，實現主動質量控制。

5.結論

人工智能在針織圖案中的作用至關重要，實現了圖案瑕疵檢測和質量控制的自動化。通過應用圖像處理、機器學習和深度學習技術，AI系統提高了生產效率、產品質量和整體運營。隨著研究和發展的持續推進，AI在針織行業中的應用預計將繼續擴大，帶來更多的創新和進步。第五部分智能化針織機控制和自動化關鍵詞關鍵要點【智能化針織機控制】

1.實時監控和數據采集：智能化針織機配備傳感器和數據采集系統，可實時監測機器狀態、紗線張力、針距等關鍵參數，為后續控制和自動化提供準確的數據基礎。

2.自適應控制：基于實時數據，智能化針織機可根據生產目標和原材料特性自動調整針織參數，實現自適應控制，提高生產效率和產品質量。

3.故障診斷和預警：智能化針織機具備故障診斷和預警功能，可通過數據分析識別潛在問題，及時發出預警，避免重大故障的發生。

【自動化針織】

數字化針織機控制和自動化

隨著數字化技術的飛速發展，傳統針織機正向數字化方向演進，以提高生產效率、產品質量和生產靈活性。數字化針織機控制和自動化主要體現在以下幾個方面：

1.數值控制（NC）系統

數字化針織機采用數控系統對機器運動和織物成形過程進行控制。數控系統由計算機、控制軟件和輸入/輸出設備組成。計算機存儲織物花型數據和控制指令，通過控制軟件實時解析和執行指令，控制電機、氣動或液壓驅動器，實現織針、導線架、織軸等執行機構的運動。

2.計算機輔助設計（CAD）軟件

CAD軟件用于創建和編輯針織花型設計。設計師使用專業軟件繪制花樣，輸入織物參數，制定編織工藝，生成數控指令文件。CAD軟件還可以模擬針織過程，預覽織物效果，優化花型設計和生產工藝。

3.計算機集成制造（CIM）系統

CIM系統將CAD、數控系統和生產管理系統集成在一起，實現針織生產過程的自動化和信息化管理。CIM系統可以自動生成生產計劃，分配資源，監控生產過程，收集和分析數據，提高生產效率和管理水平。

4.遠程監控和診斷

數字化針織機配備遠程監控和診斷功能，使操作人員能夠遠程訪問機器狀態、生產數據和故障信息。通過互聯網或專有網絡，操作人員可以在異地對機器進行控制、診斷和維護，提高機器可用率和維修效率。

5.傳感器和執行器

數字化針織機配備各種傳感器和執行器，用于實時監測和控制生產過程。傳感器監測織物張力、織針位置、導線架動作等參數，執行器則根據傳感器信息調整機器動作，以保持穩定的織造環境和高質量的針織品。

6.工藝優化

數字化技術使針織工藝優化成為可能。通過收集和分析生產數據，可以識別和解決生產瓶彣，優化工藝參數，提高生產效率和產品質量。

數字化針織機控制和自動化的優勢：

*提高生產效率：數字化控制減少了人工干預，提高了機器運行速度和穩定性。

*改善產品質量：精確的控制和傳感器反饋確保了織物的均勻性和一致性。

*增強生產靈活性：數字化技術使花型設計和生產工藝的快速切換成為可能，滿足客戶定制化需求。

*降低生產成本：自動化減少了人工成本，優化工藝減少了材料浪費，降低了總體生產成本。

*提高管理水平：CIM系統實現了生產過程的信息化管理，提高了生產計劃、資源分配和決策的效率。

數字化針織機控制和自動化未來發展趨勢：

*人工智能（AI）的應用：AI技術將用于優化工藝參數、預測故障和輔助設計。

*虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的利用：VR和AR將用于遠程監控、培訓和故障診斷。

*物聯網（IoT）的集成：數字化針織機將與其他設備和系統互聯互通，實現智能制造和遠程管理。

*可持續發展：數字化技術將有助于優化能源消耗，減少材料浪費，促進針織行業的綠色轉型。

數字化針織機控制和自動化是現代針織行業的關鍵技術。它提高了生產效率、產品質量和生產靈活性，為針織行業帶來了前所未有的發展機遇。第六部分個性化和定制化圖案設計個性化和定制化圖案設計

人工智能(AI)促進了針織圖案設計領域的個性化和定制化革命。通過利用機器學習和數據分析，AI能夠生成滿足個人喜好和風格的獨特圖案。

個性化圖案設計

*圖案生成器：AI驅動的圖案生成器利用機器學習算法來分析用戶的輸入偏好，例如顏色、紋理和形狀。它們使用這些信息來創建適合用戶特定需求的原創圖案。

*風格遷移：AI技術可以讓用戶從現有的織物圖案中提取風格元素，并將其融入新設計中。這使設計師能夠創建具有獨特審美效果的個性化圖案。

*圖像處理：AI算法可用于增強圖像并從照片或藝術品中提取圖案靈感。設計師可以利用這些提取的圖案來創建原創和具有個人意義的針織作品。

定制化圖案設計

*按需制造：AI支持的按需制造平臺使設計師能夠根據客戶的特定需求生產獨一無二的針織品。客戶可以從預定義的圖案庫中選擇，或上傳自己的圖像或草圖進行定制化。

*尺寸和適合度定制：AI算法可以分析用戶的身體測量并生成定制的針織圖案，完美貼合他們的體型。這確保了舒適性和美觀性。

*個性化設計建議：AI應用程序可以提供個性化的設計建議，例如顏色搭配和圖案組合。這些建議基于用戶過去的偏好和市場趨勢，幫助他們創造反映自身風格的獨特針織品。

個性化和定制化圖案設計的興起對針織行業產生了重大影響：

*滿足不斷增長的消費者需求：現代消費者越來越尋求能夠反映其個人風格和需求的獨特產品。AI賦予設計師能力，讓他們滿足這種不斷增長的需求。

*縮短設計周期：AI自動化了圖案設計過程中的繁瑣任務，減少了設計時間并加快了產品上市時間。

*提高生產效率：按需制造和定制化生產消除了庫存過剩和浪費，提高了生產效率。

*增強競爭優勢：提供個性化和定制化圖案設計的品牌在競爭激烈的市場中獲得優勢。

隨著AI技術的不斷發展，個性化和定制化圖案設計在針織行業的應用預計會進一步擴大。創新者正在探索新興領域，例如：

*生成式AI：生成式AI模型能夠生成全新的、獨特的圖案，不受現有設計的影響。

*虛擬試衣：增強現實和虛擬現實技術使客戶能夠在購買前虛擬試穿針織品，確保完美貼合和款式。

*可持續設計：AI算法可以優化圖案以減少浪費和環境影響，促進可持續的針織實踐。

總結而言，人工智能在針織圖案設計中的應用徹底改變了行業格局。通過個性化和定制化，AI賦予設計師能力，讓他們滿足消費者的獨特需求，創造令人驚嘆的作品，增強競爭優勢并促進創新。第七部分跨學科協作和知識共享關鍵詞關鍵要點【跨學科協作】

-針織圖案設計領域跨學科合作的需求不斷增長，包括時尚、紡織、計算機科學等專業人士的參與。

-跨學科團隊利用各自領域專業知識，共同開發創新和可行的針織圖案設計。

-協作有助于打破傳統界限，促進新思想和方法的產生。

【知識共享】

跨學科協作和知識共享

人工智能（AI）在針織圖案設計領域的應用是一個跨學科研究的典范，需要不同領域專家的協作和知識共享。

領域間協作

*計算機科學和紡織工程：算法開發和針織工藝的綜合。

*時尚設計和計算機視覺：審美判斷與圖像識別的結合。

*材料科學和機械工程：針織材料的性能優化和機器設計。

知識共享

*開放數據集和代碼：促進研究人員和行業從業者共享數據和方法。

*學術會議和期刊：提供交流研究成果和最佳實踐的平臺。

*設計協作平臺：允許設計人員和技術人員共同開發和審查圖案。

跨學科協作的優勢

*創新解決方案：匯集不同領域的觀點，創造出新穎且有效的解決方案。

*知識互補性：彌合不同學科之間的差距，提供全面的觀點。

*加速進步：通過團隊合作和資源共享，加快研究和發展進程。

知識共享的意義

*加速孵化：促進新人才和新思想的成長，培養未來的創新者。

*行業增長：共享知識促進行業最佳實踐的傳播，提高整體生產力。

*社會影響：增強人們對新技術的理解，并促進其在社會中的負責任應用。

示例

*麻省理工學院的數字紡織實驗室：一個致力于跨學科研究和教育的中心，將計算機科學、紡織工程和設計結合在一起。

*紐約時裝技術學院（FIT）：推出了一項名為“時尚科技”的碩士課程，培養學生在時尚設計、技術和商業方面的技能。

*中央圣馬丁藝術與設計學院：在其“材料未來”計劃中，探索人工智能在針織和紡織品設計中的應用。

結論

跨學科協作和知識共享對于人工智能在針織圖案設計中的成功至關重要。它促進了創新、知識互補性和加速進步。通過促進跨學科合作和共享資源，研究人員、設計師和行業從業者共同推動了這一領域的變革，為時尚和紡織業創造了新的可能性。第八部分可持續性和環境影響關鍵詞關鍵要點【可持續工藝和材料】：

1.運用生物基聚合物和再生纖維，減少對傳統原材料的依賴，降低環境足跡。

2.探索3D針織技術，優化資源利用，減少廢料產生。

3.采用無水印染技術，降低用水量和化學品消耗，保護水資源。

【能源效率優化】：

可持續性和環境影響

人工智能(AI)在針織圖案設計中發揮著至關重要的作用，不僅提高了效率和創造力，還提供了促進可持續性和減少對環境影響的手段。

1.減少廢棄物和材料浪費

AI通過優化圖案設計和生產流程，幫助減少廢棄物和材料浪費。通過利用預測分析，AI可以準確預測客戶需求，從而減少生產過剩和隨之而來的廢棄物產生。此外，AI還可以通過生成最佳化切割圖案來最大限度地利用面料，從而減少裁剪過程中的浪費。

2.能源效率

AI通過優化機器設置和工藝參數，提高了針織生產的能源效率。通過實時監控和分析生產數據，AI可以識別和消除能源浪費，例如機器閑置時間或不必要的能源消耗。

3.可再生材料的整合

AI為在針織品中整合可再生材料提供了新的可能性。通過使用圖像識別和材料特征分析，AI可以識別和分類可持續材料，例如有機棉、竹纖維或再生塑料。這使針織廠能夠創造生態友好的產品，同時減少對合成材料的依賴。

4.水資源管理

針織行業是水資源密集型行業。AI可以通過優化染色和整理工藝來幫助減少水資源消耗。通過使用傳感器和數據分析，AI可以監測和控制水流，識別漏水或浪費，并優化水處理過程。

5.監管合規

許多國家和地區都有針對針織行業的環境法規。AI可以幫助企業自動監測其環境績效，并確保符合法規要求。通過使用傳感器、數據分析和報告工具，AI可以提供實時合規性報告，并幫助識別和解決潛在的合規性問題。

數據和案例研究

*耐克：耐克利用AI來優化其Flyknit鞋的生產，從而減少了60%的材料浪費。

*阿迪達斯：阿迪達斯與ParleyfortheOceans合作，使用再生海洋塑料創造了FuturecraftLoop鞋，展示了可再生材料在針織品中的潛力。

*H&M：H&M使用AI來優化其染色工藝，從而減少了50%的水資源消耗。

結論

AI在針織圖案中的作用不僅限于提高效率和創造力。通過促進可持續性和減少對環境的影響，AI為該行業帶來了變革性的機會。通過減少浪費、提高能源效率、整合可再生材料、管理水資源和確保監管合規，AI正在幫助針織行業走向更可持續的未來。關鍵詞關鍵要點虛擬樣機和預測性分析

主題名稱：虛擬樣機

關鍵要點：

1.虛擬樣機模擬：利用計算機生成逼真的針織圖案，消除物理樣機的成本和時間限制，允許快速迭代和視覺化。

2.可定制性和優化：虛擬樣機允許用戶即時更改設計參數（例如紗線顏色、紋理和針距），優化圖案并創