“快速响应”的制造模式是服装快时尚行业的基础，自动裁剪系统应用于服装制造业，有效地提高了“快速响应”的速度及产品质量。然而，目前服装自动裁剪系统的工艺参数都是人工设定，并根据裁剪质量反复修正，容易导致裁剪失误并造成浪费。本研究旨在探索自动裁剪工艺参数的设定方法，通过性能聚类分析、正交裁剪试验、判别分析，确定了最佳的自动裁剪工艺参数，为服装企业合理选择自动裁剪工艺参数提供参考。　　首先，测试织物性能并聚类，以对织物的自动裁剪性能进行分类研究。以企业常用的20种男士西服用机织物为研究对象，进行撕破强力、透气性、KES以及DSC等性能测试，并利用相关性分析提取了织物厚度、透气率、硬挺度及易熔性等作为聚类指标；利用聚类指标进行聚类分析，将织物分为5类。　　接着，确定了5类织物最佳的自动裁剪工艺参数。选取振动速度、裁剪速度、真空吸力3项自动裁剪工艺参数进行3因素3水平的正交试验，并对裁剪质量的评价指标刀盘抖动、布料拖动、裁边平整度、熔着度进行主观评价，对裁片精度进行客观测量。利用散点图、方差、极差等方法对裁剪质量的评价结果进行分析，得到自动裁剪工艺参数与织物性能的关系、二者对裁剪质量的影响，及铺料层数为50层时，5类织物最佳的自动裁剪工艺参数。　　最后，验证自动裁剪工艺参数的适用性。采用Bayes判别分析法建立了与织物厚度x1、透气率x2、硬挺度x3及易熔性x4相关的5类织物的判别模型，该模型判别准确率高达93％；利用判别模型预测7种织物的所属类别，并选取相应的自动裁剪工艺参数进行裁剪试验，得到7种织物均具有较好的裁剪效果。　　本研究通过测试织物的性能，探索与织物性能相关的自动裁剪工艺参数的设定方法，以提高服装企业自动裁剪质量和效率。