CN101912169A - 带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于符合一定年龄层的人体体型，并能反应人体穿着服装所要求的基本放松量的形态，便于进行服装的立体造型与裁剪，步骤为：首先得到至少30个原始三维人体数据，由三维人体测量系统的计算和统计分析获得一定年龄层人体的中间体体型数据，以中间体体型数据为依据，将原始三维人体数据进行分类，计算一定年龄层的标准的平均形态体型矩阵，建立每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵，获得实体化带有放松量的服装立体裁剪用人台。本发明能够完全满足服装品牌定位以及设计师对于外套服装造型的需求。

Description

带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法

技术领域

本发明涉及一种女装外套立体裁剪用工业人台的建立方法，属于人体工程学及服装设计与工程学技术领域。

背景技术

我国服装业在过去的二十年中发展了14.9倍，并从1994年起成为了最大的服装出口国，尤其在2001年11月中国加入WTO以后。然而自2008年至2010年间，我国服装行业发展又一次步入了一个新的历史阶段。在前所未有的复杂多变的环境下，产业加速调整、升级，产业新格局日渐清晰。自2008年起，我国服装产业规模扩张止步，服装产业总量下降；产业效益明显下滑；行业投资增速放缓；内需减缓，消费结构生变，消费层逐级下移；外需下降，服装出口下降。行业经济运行指标均显示，我国服装业以数量为主要考量指标的规模扩张之路走到了尽头。为此，我国服装产业调整、升级步伐将继续加快，进入服装大国向服装强国的阶段性过渡期。故此，人台作为服装设计与制作最为重要的工具之一越发显得重要，人台是服装设计、生产、展示中必不可少的工具之一，尤其是高端服装品牌必不可少的立体裁剪工具。而我国的人台发展历史仅开始于80年代末期。我国现有可用于服装行业的人台专利有以下13项：

专利号为CN87203133U的立体裁剪人台实用新型(1987年)，该实用新型专利解决了国内人台仅作为服装展销而没有裁剪人台的空白，通过聚苯乙烯发泡材料制作人台使得人台可插针并不损坏，并且此人台规格是根据1981国家号型标准制作的且有设置标示线。

专利号为93240719.6的肩膀伸缩的立裁人台实用新型(1993年)，其左右肩向内通过一滑动机构的左右方框相对滑动来实现肩部的伸缩，意在满足不同人体服装立体裁剪的需要。

专利号为96117367.x的服装模型的制作工艺和申请号为96324653.4的服装模型外观图形(1996年)，该专利发明了一种服装模型的制作工艺，它利用雕塑模型翻制成金属模具，然后通过泡沫成型机通过发泡成型，并在表面覆植绒粘合剂制作成人台，其解决的服装模型有玻璃钢制作和石膏模具寿命短、产品易变性等问题。

专利号为97223524.8的教学服装模型(1997年)，该实用新型通过模壳下端的三角缺口而分出裤裆和大腿使得模型能同时展示上下装或套装，并且模型上有可活动的短臂使得肩部放宽又圆顺成为袖子制作的依据。并且模型做成分体式，使模型上、下分开，即可上下单独使用或整体使用，增加了模型的功能，扩大了使用范围。

专利号为99226573.8的肩部伸缩试衣人台实用新型(1999年)，该人台是一种试衣人台，适用于贴体型服装的肩部伸缩试衣人台，该人台通过在两个活动的肩部之间装有簧片和伸缩扣连机构实现了肩部的伸缩，解决了一般试衣人台只适用于对宽松服装进行试衣而无法对贴体型服装无法试衣的问题。

专利号为03277010.3的服装人台实用新型(2003年)，该人台不仅能够展现人体臀部曲线还能方便确定服装侧中线是否处于标准位置。该实用新型意在提供设计师观察所涉及服装的穿着效果的服装人台，主要解决了旗袍展示时不能充分展示出流畅的人体线条的问题，重点突出服装人台的臀部突起造型和人台侧面中部的纵向突起结构来作为旗袍服饰侧中线的标准位置。

专利号为ZL200420118119.0的服装立体裁剪用人台(2004年)，该实用新型就现有人台都是从美术角度模仿人体或者模仿国外产品而与实际人体体型不吻合和现有人台的同心度差和稳定性差这两大问题，通过申请人关于服装制版的工作经验和人体测量与研究，结合服装与人体美学精心的设计出立体裁剪用人台。其人台由人台本体和纺织面料层组成，面料层由多块单独的面料快拼接而成，并且拼接缝设置在了对应于人台的标识线位置。

专利号为ZL200420102140.1的立裁人台(2006年)，该立裁人台其前胸部位连接有独立的可拆卸的乳房模块，其通过大小不同的四个乳房模块可以调整人台体型以获得与所需人体最为近似的尺寸。

专利号为ZL200710017408.x的分部位组合式三维参数化数字人台构建方法(2007年)，该专利构建了一种分部位组合式三维参数化数字人体构建方法，它通过参数回归方程求得各特征纬度截面关键点的坐标，以此获得虚拟人台的建立，描述了人体基本部位的曲线特征。

申请号为200710093824.8的一种基于实测人群体型的虚拟人台的建立方法与虚拟人台和申请号为200710093826.7的一种中华虚拟人台(2007年)，通过三维费接触式的人体测量和对人体三维数据的处理获得了我国国民体型的男子虚拟人体模型，缩短了人台的设计周期，也使得获得的人台更能准确的反应人体的真实形态。

申请号为200810061387.6的建立个性化的三维人体模型(2008年)，该发明公开了一种建立个性化的三维人体模型的方法，通过照片的拍摄和参考图像的合成、轮廓线分割、二维映射的构造、三维点位置的修改和三维点的合成，生成了一个真实感的、关节化的和个性化的人体模型，方便用来制作动画。

专利号为ZL200810025740.5的一种基于混合插值参数化的人体模型设计方法的发明(2008年)，公开了一种基于混合插值参数化的人体模型设计方法，主要是以特征层上的点位插值点，通过计算特征层的缩放因子计算非特征层的缩放因子从而求得垂直方向插值点的高度H以及水平方向的变化率S，最后得出变化后的坐标从而求得参数化的人体模型。

从以上专利中可以发现中国的人台开发技术正在向更实用、更准确的方向发展，但是要从服装大国发展成服装强国，这些还远远不能满足服装行业的需求，很多服装企业还是无法找到合适的人台，从而制约了高端服装品牌的发展。总结现有人台存在的问题，归纳如下：

1)人台的制作工艺都是通过有经验师傅的手工雕塑模型翻制成金属模具进行人台制作的，雕塑模型师傅的经验并不能真实准确的表现人体体型。

2)人台仅仅是通过人体的一维数据进行塑性，没有对人体的三维数据进行分析，无法准确表现人体的形态特征，从而使得生产出的服装的合体性较差，不能表达设计师的初衷。

3)人台种类单一，没有根据年龄及服装的种类进行细分，对于成衣服装的生产设计实用性不强，无法满足品牌服装的定位需求。

4)人台没有松量的设置，裸体人台在服装设计制作中，松量的加放受到经验的影响较大，并且每个服装制版师的水平参差不齐，使得同样松量的两件衣服在同一个人身上穿起来效果差距较大。

5)我国虽然也应用计算机图形处理技术建立了许多数字人台，这些在虚拟试衣和虚拟服装设计中具有较大的作用，但是它们并不能解决我国现阶段对实体人台的迫切需求。

因此，服务于服装品牌定位需求的立体裁剪用人台必须具有以下功能和作用：

(1)为服装生产的合体性提供依据。以目标消费群体的人体测量数据为基础，反映目标消费群体的人体形态特征。

(2)为服装细分市场提供细分规格依据。由于服装业的快速发展，服装市场细分更加明显。无论是哪一个服装品牌，都需要对目标客户群体的年龄进行定位，为此要满足各品牌的服装生产需要，必须建立反映各个年龄层的人体特征的系列化人台。

(3)为服装设计师进行松量的设计提供帮助。穿着服装时并不只是将服装直接贴附于人体表面，还需要考虑人体在静态呼吸、内衣量和日常运动所需要的放松量。所以在人台中加入这些松量之后，有助于服装设计师在造型服装时把握服装的基本松量，从而减少了服装设计过程中的工作量。

发明内容

本发明的目的是提供一个能够完全满足服装品牌定位需求的立体裁剪用人台的建立方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于符合一定年龄层的人体体型，并能反应人体穿着服装所要求的基本放松量的形态，便于进行服装的立体造型与裁剪，步骤为：

步骤1、选择至少30个人体作为样本，用三维人体测量系统通过非接触式三维人体测量技术对30个人体分别进行测量，得到30个原始三维人体数据；

步骤2、由三维人体测量系统对原始三维人体数据进行一维数据的计算和提取，进行统计分析后获得人体的中间体体型数据；

步骤3、根据人体特征将符合一定年龄层中间体体型数据的原始三维人体数据中相同体型的分为一类，分别对每一类三维数据根据人体特征进行标准化处理，使得每一个人体三维数据转化成一种人体体型矩阵，人体体型矩阵包含人体的各个特征点的坐标，人体体型矩阵的每一行代表人体躯干的每一层截面特征点的坐标集合，人体体型矩阵的每一列代表由每一截面人体中心特定角度的特征点的坐标集合，分别对每一类体型的人体体型矩阵进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件，对所得矩阵文件进行对称处理，以使得人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵；

步骤4、得到服装与人体之间的基本放松量的分配关系，计算出人台特征部位的人体截面上各点的截面松量，获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵，生成数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台；

步骤5、通过快速成型技术将数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台进行实体化打印，获得实体化带有放松量的服装立体裁剪用人台。

本发明通过对人体进行年龄的划分明确了一定年龄层人体的体型特征，为不同定位的服装品牌制造商提供了适合其目标客户群体的工业人台；本发明利用非接触式三维人体测量技术和快速成型技术更精确的获得人体形状，使得人台的建立时间大大缩短并且更为精确；使用本发明所得工业人台可以大大缩减服装设计师的工作量，提供设计师的工作效率，较少重复工作量，使得服装设计师更好的表达其设计理念；本发明弥补了我国至今没有带松量的立体裁剪用工业人台的空白，为服装业的发展提供了技术支持；本发明所提供的人台在胸臀部位根据外套服装松量的分配关系设置了基本的放松量，使得在外套的设计生产变得更为方便简洁。

附图说明

图1为将人体躯干部分纵向分割成93层横截面示意图；

图2为人体每一层横截面按角度进行等分提取各层坐标点示意图；

图3为人体截面松量分配量示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

实施例

本发明提供了一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于符合一定年龄层的人体体型，并能反应人体穿着服装所要求的基本放松量的形态，便于进行服装的立体造型与裁剪，步骤为：

步骤1、选择至少30个人体作为样本，用三维人体测量系统通过非接触式三维人体测量技术对30个人体分别进行测量，得到30个原始三维人体数据。为了达到更好的精度要求，在选取人体样本过程中，四个年龄段中分别选取至少100个人体作为样本，即共至少400个人体作为样本，其中，四个年龄段分别为18-24岁、25-29岁、30-34岁及35-40岁；

步骤2、由三维人体测量系统对原始三维人体数据进行一维数据的计算和提取，进行统计分析后获得每个年龄段人体的中间体体型数据，步骤2的具体实现方法为：

步骤2.1、由三维人体测量系统对每个原始三维人体数据自动进行识别、分析、计算，得到每个原始三维人体数据所对应的人体各部位的长度和纬度尺寸数据；

步骤2.2、首先在步骤2.1所得到的人体各部位的长度和纬度尺寸数据中选取能完全体现人体体型特征的人体数据，随后通过主成分分析法找出描述不同体型数据特点的几个主成分数据；

步骤2.3、对主成分数据求平均值，从而得到人体相同部位的平均值作为中间体体型数据。

步骤3、根据人体特征将符合一定年龄层中间体体型数据的原始三维人体数据中相同体型的分为一类，分别对每一类三维数据根据人体特征进行标准化处理，使得每一个人体三维数据转化成一种人体体型矩阵，人体体型矩阵包含人体的各个特征点的坐标，人体体型矩阵的每一行代表人体躯干的每一层截面特征点的坐标集合，人体体型矩阵的每一列代表由每一截面人体中心特定角度的特征点的坐标集合，分别对每一类体型的人体体型矩阵进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件，对所得矩阵文件进行对称处理，以使得人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵，步骤3的具体实现方法为：

步骤3.1、以所述一定年龄层的中间标准体数据为依据将原始三维人体数据中相同体型的分为一类，分别对每一类三维数据中人体四肢部分的数据删除只保留躯干部分的躯干三维人体数据；

步骤3.2、调整三维坐标系，使得每一躯干三维人体数据的中心平行于z轴，人体背部指向y轴正方向，左手方向指向x轴正方向，调整躯干三维人体数据最下面一层的z坐标为0，头顶方向为z轴正向；

步骤3.3、将人体躯干部分按人体纵向进行横向分割，将人体按纵向分割成N层横截面，从下巴到肩端点划分成N1层，由肩端点到腋下点划分成N2层，由腋下点到胸围线划分成N3层，由胸围线到下胸围划分成N4层，由下胸围到腰围线划分为N5层，由腰围线到臀围线划分为N6层，由臀围线到裆部划分为N7层，并且由下到上每一层储存为人体体型矩阵一行，则每一人体体型矩阵共有N行，人体体型矩阵第一行的z坐标为0；

步骤3.4、将人体每一层以n度为等角度分割，将每一层划分为360/n个型值点，然后每一层存储为人体体型矩阵的360/n个坐标点；

步骤3.5、分别对每一类体型的所有人体体型矩阵进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件；

步骤3.6、对平均形体的特征矩阵文件进行对称处理，以使得平均矩阵所代表人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵文件。

步骤4、得到服装与人体之间的基本放松量的分配关系，计算出人台特征部位的人体截面上各点的截面松量，获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵，生成数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台，步骤4的具体实现方法为：

步骤4.1、通过立体裁剪的方法在裸体人台上制作带有基本松量的服装，通过三维人体测量系统获取裸体人台与服装在同一横截面上的松量分配关系；

步骤4.2、根据松量分配关系计算出由裸体人体体型向带有松量的人体体型转化的转型矩阵，通过转型矩阵文件，将平均形态体型矩阵与转换矩阵相加即可获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵；

步骤4.3、通过计算机图形学的方法将带有放松量的工业人台特征矩阵中的各点连接成三角网格即可得到数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台；

步骤5、通过快速成型技术将数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台进行实体化打印，获得实体化带有放松量的服装立体裁剪用人台。

以下以制作女装外套的带有放松量的服装立体裁剪用人台为例，并结合具体数据来具体说明本发明。

利用非接触式三维人体扫描仪扫描获得人体表面数据。选择华东地区，18-24、25-29、30-34、35-40四个年龄段女性。

本发明所选用三维人体测量系统为美国TC²公司开发研制的非接触式人体测量系统，它包括人体扫描和人体测量两个主要功能模块。人体扫描模块利用白色光源在人体表面投影正弦曲线，正弦曲线随着人体体表形状的不规则变化而产生相位差，从而反映出人体的体表形态。系统从四个方位对人体进行扫描，首先得到一组局部图像，经检测后，系统自动将这组局部图像合并成一个完整的人体图像，获得人体体表30万个点的数据，精度在0.06mm以内。人体测量模块在人体扫描的数据点的基础上，利用专门开发的尺寸提取软件可以提取人体一百八十多个尺寸数据。

人体测量样本量的确定，一般而言，在统计学中规定，n＜30为小样本，n＞30为大样本。对于一般的人体测量，由于年龄及地区跨度很大，所以在一定范围内，原则上样本量越大，统计结果越精确，本发明选定为上海地区，年龄段定为18-40岁女子，研究范围在地域上和年龄段均相对较小，故按照实际情况将样本量作如下计算。

根据国家号型标准中对人体尺寸抽样调查中得知，人体各部位的测量指标近似地服从正太分布，取置信水平α＝5％，样本极限误差

其中，σ为标准差。当取α＝5％，即测量样本置信概率为95％，查标准正态分布函数表，得t值为1.96，代入上式得出：

相对保证误差

由此得出：

开根号得出：

设c·v值为变异系数，它衡量样本个体与总体的离异程度。它的计算方法为样本标准差与样本均值之比，即：

最终得出： $n={1.96}^2\×{\left(\frac{c\·v}{A}\right)}^2.$

A的取值遵循如下原则：

1-2％：适用于重大科研项目；

3-4％：适用于一般科研；

5％：适用于大批量工业生产

根据本发明的工业人台的建立方法，本发明最少选取A值为2％，而为了达到更大精确度，本发明选择A值为1％。C·V是变异系数，表示统计量的差异程度。其计算方法为标准差除以统计量数学期望。利用国家服装号型标准所涉及的人体主要测量项目进行C·V值的确定。其数据如下表1所示：

部位	身高	颈椎点高	腰高	胸围	颈根围	总肩宽	腰围	臀围
									C·V	0.039	0.0431	0.0562	0.0735	0.0536	0.0996	0.0996	0.0504

表1

根据表1所示C·V的数值可知，腰围的精度要求较高，因为主要考虑腰围，若对于腰围的精度能够满足要求，则其他指标的精度也能得到满足。计算如下n＝1.962*0.09962/0.012＝381，规整为400。因此本发明的工业人台的建立方法，人体样本的较好的取样量n为400。该取样量完全满足服装研究的需要。

本发明的人体测量选择华东地区，华东地区是中国服装品牌的集聚地，也是中国时尚产品的发源地。当然，其他地区也可以按相同的方法建立其地区的工业人台。

本发明选择18-24岁，25-29岁，30-34岁及35-40岁四个年龄段进行分类。其主要原因是，人体测量成本和客观条件的限制，人体生长规律的原因和服装市场的原因等。同理，其他年龄段也可以按相同的方法进行工业人台的建立。工业人台的建立方法不受地区或年龄段的影响，可适用于任意地区，任意年龄。

通过TC²三维人体测量系统的人体测量模块可对扫描获得的数据自动进行识别、分析、计算，报告出人体各部位的长度和纬度尺寸数据，共可获得268个尺寸数据。

由于本发明主要应用于服装领域，所以在测量部位上选择了直接测量项日45项，包括人体的高度(长度)、围度、宽度、厚度和角度等数据，如表2所示。

	项目		项目		项目
						V1	身高	V16	左腿围	V31	腹突量
V2	前颈点高	V17	右腿围	V32	左肩斜角
						V3	颈椎点高	V18	胸围宽	V33	右肩斜角
V4	胸围高	V19	下胸围宽	V34	胸前下角
						V5	下胸围高	V20	腰宽	V35	胸前上角
V6	腰高	V21	腹宽	V36	后背下角
						V7	腹高	V22	臀宽	V37	臀突角
V8	臀高	V23	胸厚	V38	乳间距
						V9	大腿围高	V24	下胸围厚	V39	前颈至胸线
V10	颈根围	V25	腰厚	V40	左肩线
						V11	胸围	V26	腹厚	V41	右肩线
V12	下胸围	V27	臀厚	V42	后颈点至胸线

V13	腰围	V28	背突量	V43	颈椎点至肩胛垂直距离
						V14	腹围	V29	臀突量	V44	总肩宽
V15	臀围	V30	胸前突量	V45	经后颈点肩宽

表2

根据本发明所需要的人体信息，以上45项数据并不能完全的体现人体体型的特征，因而通过某些运算法则将直接测量数据进行转化，可以得到间接的项目参与数据分析与对人体躯干特征的描述15项，如表3所示。

表3

以上60个测量项目已完全能满足工业人台体型的服装研究需要。

中间体体型数据即是指各体型的平均数据。例如，18-24岁年龄段女子中间体的胸围数据就是该年龄段所有样本的胸围数据之和除以样本数。即可获得不同年龄段不同体型的中间体数据。

由于以上60个人体数据不便于进行人体体型的分组，故通过主成分分析法找出几个主成分用以描述不同体型的数据特点。

主成分分析是研究多个变量(数值)间相关性的一种多元统计方法，它是研究如何通过少数几个主成分(即原始变量的线型组合)来解释多变量的方差-共变量结构。具体地说，就是导出少数几个主成分，使他们尽可能地完整保留原始变量的信息，并且彼此间不相关。

根据所得不同年龄段人体的中间体数据，参考中间值找到样本中的人体原形，将三维人体数据进行分组，把相同年龄层的人体分为一类。以便进行数据的处理与计算。如下表4、表5、表6、表7所示分别为18-24、25-29、30-34、35-40岁中间特征部位的数据。

部位	18-24岁总体平均(cm)
		胸围	86.8857
身高	161.0693
		背长	37.1618
臀围	91.8186
		腹围	82.2316
颈根围	34.1406
		颈椎点高	137.0354
总肩宽	36.9125
		经后颈点肩宽	35.3827
下胸围	73.8830
		前颈至胸线	19.9157
乳间距	18.0455
		腰围	68.6561
臀高	80.0795
		腹高	90.2658
下胸围高	109.0599
		右肩斜角	24.61
胸围高	115.3148
		腰高	99.8736

表4

部位	25-29岁总体平均(cm)
		胸围	87.6525
身高	160.7917
		背长	38.3764
臀围	93.1376
		臀高	78.0504
腹围	85.6686
		腹高	87.7588
颈根围	35.1989
		前颈点高	131.3473
颈椎点高	135.9098
		总肩宽	37.7339
经后颈点肩宽	35.8726
		胸围高	113.3942
前颈至胸线	20.2325
		乳间距	17.8951
腰围	72.0692
		右肩斜角	25.79
腰高	97.5334

表5

部位	30-34岁总体平均(cm)
		胸围	87.6560
身高	160.1733
		背长	38.4792
臀围	93.8852
		腹围	87.5230
颈根围	35.6130
		颈椎点高	135.7218
总肩宽	37.3764
		经后颈点肩宽	35.4058
下胸围	76.3107
		下胸围高	106.1829
前颈至胸线	19.9514
		乳间距	17.6724
腰围	74.2309
		臀高	78.2272
腹高	87.7272
		胸围高	112.6718
右肩斜角	24.98
		腰高	97.2426

表6

部位	35-40岁总体平均(cm)
		胸围	92.1158
身高	157.8939
		背长	39.0051
臀围	95.0349
		臀高	77.3449
腹围	91.3115
		腹高	86.1934
颈根围	36.5608
		颈椎点高	133.9737
总肩宽	38.9180
		经后颈点肩宽	36.7697
下胸围	81.5212
		下胸围高	103.9055
前颈至胸线	19.8795
		乳间距	17.6562
腰围	80.0121
		右肩斜角	25.30
腰高	94.9686
		胸围高	110.6479

表7

分别对每一类人体的三维数据进行预处理，将预处理后的人体特征进行标准化处理。

通过TC²三维人体扫描系统所获得的人体数据为全身三维点云数据，而本发明只需要人体躯干部分的数据，故此，先将人体四肢部分删除只保留躯干部分。

与此同时，调整三维坐标系，使得每一人体的中心平行于z轴，人体背部指向y轴正方向，左手方向指向x轴正方向，调整躯干最下面一层的z坐标为0，头顶方向为z轴正向。

将人体躯干部分按人体纵向进行横向分割，如图1所示，将人体按纵向分割成93层横截面。从下巴到肩端点划分成6层，由肩端点到也下点划分成15层，由也下点到胸围线划分成15层，由胸围线到下胸围划分成9层，由下胸围到腰围线划分为12层，有腰围线到臀围线划分为27层，由臀围线到裆部划分为9层。并且由下到上每一层储存为矩阵一行，每一矩阵共有94行。例如第一层为躯干的最底层，z坐标为零的一层，则矩阵第一行的z坐标为0；从下到上的第50层将被储存到矩阵的第50行；由于人体是按特征部位进行的划分，即胸围线在矩阵的第58行[58＝1(z＝0的一层)+9(臀围到裆部)+27(腰围到臀围)+12(下胸围到腰围)+9(胸围至下胸围)]；且下胸围到胸围的第6层的z坐标＝z(下胸围)+6*[z胸围-z下胸围]/9。

如图2所示，将人体每一层以5度为等角度分割，将每一层划分为72个型值点，然后每一层存储为特征矩阵的72个坐标点。其中y轴正方向x等于0的那一点为0度角，作为第1个型值点，按照顺时针方向将角度进行等分，则90度角处为x轴正向最大值点和y轴为0的点，是第19个点，即第W度角为第W/5+1个型值点(其中W为5的整数倍)。

每一人体将用一个特征矩阵(如下所示)来表示，每一矩阵包括94行，145列。X代表X坐标，Y代表Y坐标，X(N，M)代表第N层截面的第M个型值点的X坐标，同理Y(S，T)代表第S层截面第T个型值点的Y坐标。Z(U)则代表第U层截面的Z坐标。

X(1，1)Y(1，1)X(1，2)Y(1，2)…X(1，72)Y(1，72)Z(1)

X(2，1)Y(2，1)X(2，2)Y(2，2)…X(2，72)Y(2，72)Z(2)

.

.

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X(94，1)Y(94，1)X(94，2)Y(94，2)…X(94，72)Y(94，72)Z(72)

分别对每一类体型的上述矩阵文件进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件。对一类体型的特征矩阵文件进行均值的计算，对同一体型的特征文件，提取相同行列处的X，Y，Z坐标，计算每一相同位置的X，Y，Z坐标的均值，即可获得同一体型所有层型值点的坐标的平均坐标。即获得同一体型的平均体型的特征矩阵。

以上所得平均形体的特征矩阵文件进行对称处理，以使得平均矩阵所代表人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵文件。计算方法采用与同一截面的第V点与第73V点的，让各个位置的X，Y坐标保留其正负符号，而绝对值采用V点的X，Y坐标值的绝对值与73-V点的X，Y坐标值的绝对值的平均值。通过此计算方法，即可完成对矩阵文件的对称化处理，即可获得对称化的中间体的虚拟人台。

通过人台特征部位人体截面的松量分配方法，计算出由裸体人体体型向带有松量的人体体型转化的转型矩阵文件。

人体与服装之间的松量的分配关系是通过立体裁剪的方法在裸体人台上制作的带有基本松量的外套(胸围松量为5cm，腰围松量为0cm，臀围松量为3cm)，通过TC²三维人体扫描仪，获取裸体人台与外套的在同一横截面上的松量分配关系。

如图3所示为人体一横截面与Y轴正方向成θ角度的射线距离的松量，其中s点为人体横截面上与Y轴成θ角度的点，t为外套横截面上与Y轴正方向成θ角度的点，r为s点到t点的距离，故可得此点的特征矩阵转换矩阵的坐标为ΔX＝r*cos(θ)，ΔY＝r*sin(θ)，同理可获得转换矩阵每一坐标位置的转换矩阵坐标。其中Z坐标不做变化。

本专利所涉及的工业人台松量主要分布在胸臀部位，胸部围度松量为5cm，臀部围度松量为3cm，腰部围度松量为0cm。

通过转型矩阵文件，将每一中间体特征矩阵与转换矩阵相加即可获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵文件。通过计算机图形学的方法将各点连接成三角网格，即可获得没有放松量的裸体人台，与带有外套所需放松量的工业虚拟人台。

通过快速成型技术将上述所获得的带有外套所需放松量的工业虚拟人台进行实体化打印。获得实体化带有外套所需放松量的工业人台。

打印采用Dimension Elite三维打印机，Elite机型为Dimension三维打印机系列中最高端的型号。其最大打印尺寸为204x204x305mm，精度达到0.08mm，设备使用高强度材料ABS Plus，其强度达到原有ABS材料的140％；以及最新的SST(溶解式支撑系统)系统。支撑材料在打印完毕后可以通过特定的溶液进行清理，因此即使是特别复杂以及精细的产品内部结构也能够清晰的表现出来，打印出成品的全过程无需任何手工处理工序。

由于打印最大尺寸远远小于人台的大小，故将人台进行切块后打印，然后将打印出来的每块进行粘合，即可获得实体化的工业人台。

Claims (6)

1.一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于符合一定年龄层的人体体型，并能反应人体穿着服装所要求的基本放松量的形态，便于进行服装的立体造型与裁剪，步骤为：

步骤1、选择至少30个人体作为样本，用三维人体测量系统通过非接触式三维人体测量技术对30个人体分别进行测量，得到30个原始三维人体数据；

步骤2、由三维人体测量系统对原始三维人体数据进行一维数据的计算和提取，进行统计分析后获得人体的中间体体型数据；

步骤3、根据人体特征将符合一定年龄层中间体体型数据的原始三维人体数据中相同体型的分为一类，分别对每一类三维数据根据人体特征进行标准化处理，使得每一个人体三维数据转化成一种人体体型矩阵，人体体型矩阵包含人体的各个特征点的坐标，人体体型矩阵的每一行代表人体躯干的每一层截面特征点的坐标集合，人体体型矩阵的每一列代表由每一截面人体中心特定角度的特征点的坐标集合，分别对每一类体型的人体体型矩阵进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件，对所得矩阵文件进行对称处理，以使得人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵；

步骤4、得到服装与人体之间的基本放松量的分配关系，计算出人台特征部位的人体截面上各点的截面松量，获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵，生成数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台；

步骤5、通过快速成型技术将数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台进行实体化打印，获得实体化带有放松量的服装立体裁剪用人台。

2.如权利要求1所述的一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于：在步骤1的选取样本过程中，在四个年龄段中分别选取至少100个人体作为样本，即共至少400个人体作为样本，其中，四个年龄段分别为18-24岁、25-29岁、30-34岁及35-40岁。

3.如权利要求1所述的一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于：所述步骤2的具体实现方法为：

步骤2.1、由三维人体测量系统对每个原始三维人体数据自动进行识别、分析、计算，得到每个原始三维人体数据所对应的人体各部位的长度和纬度尺寸数据；

步骤2.2、对每个人体相同部位的长度和纬度尺寸数据分别求平均值，从而得到人体相同部位的平均值作为中间体体型数据。

4.如权利要求3所述的一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于：在步骤2.1及步骤2.2之间还有进行数据的刷选，其步骤为：首先在步骤2.1所得到的人体各部位的长度和纬度尺寸数据中选取能完全体现人体体型特征的人体数据，随后通过主成分分析法找出描述不同体型数据特点的几个主成分数据，最后由步骤2.2对主成分数据求平均。

5.如权利要求1所述的一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：

步骤3.1、以所述一定年龄层的中间标准体数据为依据将原始三维人体数据中相同体型的分为一类，分别对每一类三维数据中人体四肢部分的数据删除只保留躯干部分的躯干三维人体数据；

步骤3.2、调整三维坐标系，使得每一躯干三维人体数据的中心平行于z轴，人体背部指向y轴正方向，左手方向指向x轴正方向，调整躯干三维人体数据最下面一层的z坐标为0，头顶方向为z轴正向；

步骤3.3、将人体躯干部分按人体纵向进行横向分割，将人体按纵向分割成N层横截面，从下巴到肩端点划分成N1层，由肩端点到腋下点划分成N2层，由腋下点到胸围线划分成N3层，由胸围线到下胸围划分成N4层，由下胸围到腰围线划分为N5层，由腰围线到臀围线划分为N6层，由臀围线到裆部划分为N7层，并且由下到上每一层储存为人体体型矩阵一行，则每一人体体型矩阵共有N行，人体体型矩阵第一行的z坐标为0；

步骤3.4、将人体每一层以n度为等角度分割，将每一层划分为360/n个型值点，然后每一层存储为人体体型矩阵的360/n个坐标点；

步骤3.5、分别对每一类体型的所有人体体型矩阵进行平均值的计算，得到每一类体型的平均形态体型矩阵文件；

步骤3.6、对平均形体的特征矩阵文件进行对称处理，以使得平均矩阵所代表人台左右两侧完全对称，得到每一体型的标准的平均形态体型矩阵文件。

6.如权利要求1所述的一种带有放松量的服装立体裁剪用工业人台的建立方法，其特征在于：所述步骤4的具体实现方法为：

步骤4.1、通过立体裁剪的方法在裸体人台上制作带有基本松量的服装，通过三维人体测量系统获取裸体人台与服装在同一横截面上的松量分配关系；

步骤4.2、根据松量分配关系计算出由裸体人体体型向带有松量的人体体型转化的转型矩阵，通过转型矩阵文件，将平均形态体型矩阵与转换矩阵相加即可获得每一体型的带有放松量的工业人台特征矩阵；

步骤4.3、通过计算机图形学的方法将带有放松量的工业人台特征矩阵中的各点连接成三角网格即可得到数字化带有放松量的服装立体裁剪用人台。

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