服装的洗涤、穿着过程中的折皱形成过程，往往是“成皱——回复——成皱”(WRW)的动态过程，折皱的形成具有力学的时间依赖性，是应力松弛或者蠕变的间歇积累过程，是疲劳的表现。“成皱——回复——成皱”(WRW)的折皱过程是多种作用力循环做功形成的。而传统的测试方法——折皱回复角法，仅仅是将织物静态压缩成皱，不足以反映和表征真实服装穿着和洗涤过程中的动态成皱。针对上述“成皱——回复——成皱”(WRW)的折皱过程是多种作用力循环做功形成的结果，本文用一个六元件模型，来表征折皱成型的粘弹性行为，来模拟受力后“一次成皱”的应力松弛与蠕变过程；在此基础上，本文加入了交变循环做功的分析，模拟“成皱——回复——成皱”(WRW)的动态过程，应力松弛、以及蠕变间歇变化与积累，形成疲劳，仿真真实服装穿着和洗涤过程中的动态成皱，提出动态抗皱性与折皱疲劳的说法。通过上述理论分析，本文利用曲柄连杆滑块机构搭建了一台动态起皱装置，通过电机驱动曲柄连杆滑块机构来回往复牵拉织物，模拟织物穿着和洗涤过程中的动态折皱。织物试样在起皱装置起皱过程中，受到拉力（或剪切）、弯曲、压力、摩擦作用力，仿真性好，改变了以往静态压皱的静态测试方法。而且还建立了装置的两种起皱方案：（1）可以测试同种织物、不同时间折皱处理后所形成的折皱疲劳；（2）可以比较相同时间折皱处理后、不同织物的抗皱性。起皱后试样客观测试方法为：通过织物试样折皱处理后，提取三个特征向量，进行最小距离法聚类，得出任一折皱处理后的织物试样的折皱等级。在此之后，通过对比折皱回复角法、观察织物拉伸曲线，说明了织物动态起皱装置存在的意义，以及折皱疲劳的存在性。为了使折皱等级的识别自动化，最大限度的减少人为观测的误差，本文提出了一种新型的数字化图像评价方法，通过对上述动态起皱仪起皱后的织物试样进行数字图像处理，计算机提取特征值，然后使用BP神经网络聚类折皱等级，这三者方法的链接使用使折皱识别快捷准确。而且在上述数字图像处理时，针对不同背景颜色的织物，计算机折皱识别效果较差的问题，采用小波处理，过滤掉不同织物不同背景颜色的影响。通过结果验证，该方法滤掉不同织物不同背景颜色的效果明显。