[发明专利]一种服装定制方法

说明书

技术领域

本发明涉及服装定制领域，特别涉及一种服装定制方法。

背景技术

为了提高服装的生产效率并节省成本，一般服装厂均会按照标准号型进行生产，然后向服装店进行供货，购买服装的人去服装店直接购买成品服装即可。但每个人体型以及喜好均各有不同，按此方式生产的服装难以满足所有购买者的需求。另外，在经销过程中，可能产生较大的库存。

部分用户会选择量身定制服装，但量身定制一般均是需要专门购买布匹用来制衣，无法批量生产，因此成本会相对较高。并且定制服装一般为裁缝手工定制，制衣时间较长，对裁缝个人的经验要求也较高，难以实现大量的供应。因此，整体上，量身定制的服装相比传统批量生产的服装，其经济成本与时间成本更高，难以满足大量用户的需求。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何降低定制服装的成本，加快定制服装的制衣时间。

为了解决上述技术问题，本发明中披露了一种服装定制方法，本发明的技术方案是这样实施的：

一种服装定制方法，包括依次执行以下步骤：S1：用户通过第二数据端预约定制服务，量体师通过第二数据端接收到预约后上门为用户量体；S2：量体师获取用户的定制数据，所述定制数据包括形体数据、款式数据及个人信息，所述个人信息包括年龄、身高、体重及行为偏好；S3：量体师通过所述第一移动数据端将所述定制数据上传至数据存储终端；S4：通过所述个人信息中的身高、体重对所述形体数据进行校验；若校验结果为不合理则重新依次执行步骤S2、S3，并再次校验，直至校验结果合理，则执行步骤S5；S5：所述数据存储终端与数据库进行交互，并生成打版文件；S6：根据所述打版文件进行裁剪；S7：对裁剪完成的物料进行缝制，形成服装；S8：对所述服装进行熨烫定型，并进行包装；S9：发货寄送给用户；S10：用户验货后通过所述第二移动数据端上传反馈意见；S11：根据所述反馈意见对所述打版文件进行修正，并将修正后的所述打版文件作为新样本上传至所述数据库。

优选地，执行步骤S5时，若所述数据库中无可匹配的样本，则人工进行服装打版，生成打版文件；若所述定制数据与所述数据库中样本可匹配，则选择相匹配的版式，自动生成打版文件。

优选地，步骤S6中的裁剪方式为激光裁剪。

优选地，所述形体数据包括领围、胸围、中腰围、臀围、肩宽、袖长、衣长、臂围及腕围。

优选地，若用户为特殊体型，则所述形体数据还包括特体数据。

优选地，所述特殊体型包括有胸肌、驼背、将军肚、溜肩、长短手中的一个或一个以上。

优选地，若所述特殊体型包括有胸肌或驼背，则所述特体数据包括前胸尺寸及后背尺寸；若所述特殊体型包括将军肚，则所述特体数据包括腹围最大处尺寸；若所述特殊体型包括溜肩，则所述肩宽为特体数据，所述肩宽通过寻找肩点的方式测得；若所述特殊体型包括长短手，则所述特体数据包括左手袖长与右手袖长。

优选地，所述款式数据包括下列中的一个或一个以上：版型、面料、领型、袖型、门襟、下摆、领撑及是否需要刺绣。

优选地，若用户选择需要刺绣，则所述款式数据还包括刺绣内容及刺绣位置。

优选地，步骤S4中通过人工智能模块校验所述形体数据；步骤S11中通过所述人工智能模块进行修正；执行步骤S11后执行以下步骤：S12：所述人工智能模块根据所述定制数据及所述新样本进行学习；所述人工智能模块采用深度神经网络学习的方式进行机器学习。

实施本发明的有益效果是：

1、本发明通过量体师直接与客户面对面进行量体，将所获取的定制数据上传至数据存储终端，交由柔性定制工厂进行生产，节省了用户到工厂之间多层渠道的时间成本与经济成本，提高了生产效率；

2、本发明中，针对衬衫这一特殊产品，总结出了能够适应各种不同身材的一系列量体数据；特别地，针对特殊体型的用户，进一步获取其特体数据，保证所定制出的服装能满足各种用户的需求；

3、本发明基于传统定制中积累的数据，采用人工智能算法，完成基于用户特别需求的服装打版过程；

4、在该商业模式中，量体师同时承担了销售、客服等多种工作，有利于节省该商业模式的人力成本。

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一种实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。