近年来,纺织复合材料发展迅速,在汽车、轮船、航空航天、建筑、机械、医疗卫生等领域有了广泛应用。织物作为纺织复合材料增强体,其成型性会影响最终制品的使用效果,严重可能导致产品报废,造成不可预估的损失。因此,研究织物的成型性具有非常重要的意义。本文首先采用非接触式三维扫描仪,构建了织物成型性装置,以玻璃纤维作为试验材料,测试了织物相关参数,提出了织物成型性的5个评价指标,分别是褶皱的曲率极差、褶皱的半径极差、试样与顶球间的空隙体积、褶皱的圆形度、织物试样与顶球的接触面积,并利用Geomagic Studio软件和Matlab软件实现了对这5个指标的运算。其次,以7位检验人员对织物试样成型性的主观评价为评价基准,将织物成型性的5个评价指标分别与检验人员评价结果进行一致性检验,并运用逐步回归和线性回归方法对织物成型性的影响因素进行分析。最后利用BP神经网络对织物成型性进行预测。研究表明,5种评价指标中,织物试样与球体的接触面积与检验人员对织物成型性的评定结果一致性最高,并且其数据的稳定性较好,可以将这个指标作为表征织物成型性的指标;织物的成型性与织物的厚度密切相关,根据织物的厚度可以大致估计织物的成型性;BP神经网络预测织物成型性结果与试验结果的误差在可接受范围内,具有一定的可行性。