CN111345822A - 一种3d模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统 - Google Patents

一种3d模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，包括框架结构，所述框架结构内部为测量区域，框架结构内侧设有多个用于3D模型数据采集的摄像头；框架结构的上方设有顶部灯箱，框架结构的下方设有底座，底座上设有体脂体重秤，框架结构内侧设有两个把手，把手上设有手部体脂检测电极；所述人体尺寸测量和分析系统还包括处理器，摄像头、体脂体重秤和体脂检测电极采集的数据经过处理器分析处理后形成人体尺寸和体成分测量结果。

Description

一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析 系统
技术领域
本发明涉及人体测量领域，尤其涉及一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统。
背景技术
当前3D建模技术高速发展，诸如激光三角原理、飞行时间原理等研发的3D建模方案，多用于扫地机器人，工业质量把控，物流等行业，其中用于人体3D建模的方案也有，但是不多。市场上目前有一些通过红外和深度传感器来进行点云获取并拼接为3D模型的方案，但是并没有一种在方案上同时具有体重和体成份测量的方案。
单纯的3D建模方案，建立出的人体模型是钢性人体模型，对于人体尺寸计算只能“硬”计算。目前，在关于人体3D建模有很多常见的方法，有的方法原理较成熟，但硬件设计不尽人意，导致成本高、设备灵便性差；有的方法还在探索中。
现有技术如：
一、红外发光二极管方案，通过红外发光二极管进行人体平面的投影，并通过投影实现一些尺寸测量，但缺点明显，精度有限，而且有部分尺寸无法测量出来
二、基于图片合成的3D建模技术，通过对图片处理进行模型的合成，缺点也非常明显，还原度，精度等内容都非常有限。
三、一些低成本的3D建模方案，通过一个3D模组，利用旋转的方式生成点云数据并建模，缺点是精度还原度以及用于尺寸分析的局限性很大。
四、通过激光的三角原理进行3D建模与尺寸测量，优点是精度较高，缺点是设备体积大，成本高。
五、通过红外和深度传感器进行点云采集并拼接人体3D模型，直接进行测量人体尺寸，缺点是无法同时对人体特征进行判断(比如脂肪含量，肌肉含量)。
发明内容
本技术是基于红外和深度传感器以及RGB传感器对物体生成多个点云，多个点云通过坐标转换拼接为3D模型，再配合人体体重和体成份测量，用人体钢性尺寸和人体体重体成份特征结合判断人体尺寸，提高尺寸准确性。
本发明提供如下技术方案：
一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，包括框架结构，所述框架结构内部为测量区域，框架结构内侧设有多个用于3D模型数据采集的摄像头；
框架结构的上方设有顶部灯箱，框架结构的下方设有底座，底座上设有体脂体重秤，框架结构内侧设有两个把手，把手上设有手部体脂检测电极；
所述人体尺寸测量和分析系统还包括处理器，摄像头、体脂体重秤和体脂检测电极采集的数据经过处理器分析处理后形成人体尺寸和体成分测量结果。
进一步的，所述框架结构包括前框架组件和后框架组件，所述前框架组件和后框架组件均设有两根立柱，每根立柱由上到下固定有5个红外深度摄像头，四根立柱上各个摄像头的排布位置一致；立柱固定摄像头的面为斜面，使每个摄像头正对检测区域中央；
所述前框架组件和后框架组件的左右两侧分别设有左框架组件和右框架组件，左框架组件和右框架组件上各安装一个把手；左框架组件和右框架组件的顶部之间安装有标定板悬挂架。
进一步的，所述每根立柱底部的红外摄像头以向下倾斜的角度拍摄，其余摄像头水平进行拍摄，倾斜角度为10°-25°
进一步的，所述两个把手均通过高度调节滑轨安装在框架结构上，每个把手上均包括一个拇指电极和一个手掌电极。
进一步的，所述处理器固定在前框架组件上，前框架组件上还安装有显示屏，处理器将人体尺寸和体成分测量结果输出到显示屏上。
进一步的，所述底座中部设有孔洞，体脂体重秤安放在孔洞内；体脂体重秤包括上方管组件和下方管组件，上方管组件和下方管组件之间安装有称重传感器，上方管组件的上方安装有脚部体脂检测电极片；下方管组件的下方设有调平地脚。
进一步的，所述处理器为网络云端处理器。
进一步的，所述顶部灯箱上设有用于安装帘布的导轨。
进一步的，所述处理器分析处理数据的方法为：
步骤一：将标定板安装在标定板悬挂架上，将摄像头头空间位置标定；
步骤二：测量过程：标定完成后，被测人员直立站在体重体脂秤上，称重传感器将数据传入处理器；
被测人员按将左右脚分别踩在对应的脚部电极片上，手臂张开并握住左右两个把手，左手拇指和手掌分别握住拇指电极片和手掌电极片；双手拇指和手掌的阻抗以及双脚前后脚掌的阻抗数据传入处理器；
20个摄像头自动采集被测人员20个点云数据，传输到处理器；
步骤三：点云拼接：通过摄像头获取到点云数据后，处理器进行坐标系转换，将20个点云拼接为一个较为完整的人体3D点云结构，点云转换的公式如下：
Figure BDA0002447303410000041
其中u，v为图像坐标系下的任意坐标点，u0，v0分别为图像的中心坐标，f/dx和f/dy是相机的内部参数，通过深度摄像头的标定来获取。xw，yw，zw表示世界坐标系下的三维坐标点，zc表示深度图上的深度值，即目标到相机的距，。R，T分别为外参矩阵的3×3的旋转矩阵和3×1平移矩阵，通过以摄像头原点坐标系转换到标定板为坐标系来求取；
步骤四：空洞填补：通过Possion重建对点云进行网格化，填补人体3D点云结构上的空洞，再切割掉脚底以下的不规则模型。
步骤五：通过对人体的水平以及竖直切割，通过切割的交点以及几何特征计算人体上的特征点，再根据特征点计算人体各个部位的尺寸。
步骤六：体重与体成分检测与分析：通过主PCB板传输到处理器中的数据计算出体重和各种体成分数据。
步骤7：结合尺寸与体重和体成份分析，输出测量结果。
进一步的，所述步骤五中特征点为：肩点、腋窝点、胸点、下胸点、臀点、裆点、手臂以及腿的关节点、下颈点、后颈点，通过这些特征点所在位置计算胸围、下胸围、腰围、肩宽、背宽、臀围、臂长、腿长、臂围、腿围、上身高和下身高。
本发明的有益效果为：
本发明将人体3D模型与体重及体成份测量结合，来对人体尺寸进行判断，这种方法避免了单独基于人体3D模型做尺寸分析的时候，无法描述清楚人体肌肉、脂肪等特征，人体肌肉、脂肪等特征能够综合描述出人体肌肉的松紧度，脂肪流动能力等内容，这些内容对于人体尺寸的判断有很大的意义。例如说人体尺寸应用于服装设计的时候，客户要求松一点或紧一点，那么人体特征对于松紧的限制到底是什么样的结果，即是可以通过本专利的发明进行判断。而且本发明将用户的尺寸信息及体重和体成份信息通过文件形式反馈给用户，有助于推广。本发明能够符合很多用于人体尺寸分析的领域，具有一定的经济效益，市场前景广。
附图说明
图1为人体尺寸测量和分析系统结构图；
图2为前框架组件装配图；
图3为图2A部放大图；
图4为左右框架组件；
图5为把手装配图；
图6为底座装配图；
图7为体脂体重秤装配图；
图8为顶部灯箱装配图；
图9为测量流程图。
具体实施方式
如图1所示，本设备包括前框架组件1、后框架组件2、左框架组件3、右框架组件4、底座5、体脂秤6、顶部灯箱7。
如图2所示、前框架组件1包含前框焊接组件11、垂直摄像头组件12、斜摄像头组件13、支架框14、支架背板15、电脑主机箱16、液晶显示屏17、长螺钉18、螺钉19，前框焊接组件11与支架框14、8个垂直摄像头组件12、2个斜摄像头组件13通过螺钉连接，其中斜摄像头组件13与垂直方向上的夹角为α(10°-25°)，如图3。后框架组件摄像头与前框架组件相同，共计20个摄像头。摄像头数量并非只能是20个，而是根据不同的情况进行调整。支架框14后端通过螺钉固定有电脑主机箱16，支架框前部固定有支架背板15，液晶显示屏17固定在支架背板15上。前框架组件1分别与左框架组件3、右框架组件4、顶部灯箱7、底座5、通过长螺钉18、螺钉19固定连接。
如图4、左框架组件3包含左框架焊接组件上31、盖板32、左把手33、左把手滑轨组件34、左前立柱35、左框架焊接组件下36、标定板37、标定板悬挂架38，左框架焊接组件上31、左框架焊接组件下36、盖板32、左前立柱35、左把手33和左把手滑轨组件34通过螺钉固定连接，标定板37悬挂于标定板悬挂架38上，标定板悬挂架通过螺钉固定在左框架焊接组件上31。
如图5、左把手33包含拇指电极片331、左把手上332、左把手下333、手部转接板334、手掌电极片335，左把手滑轨组件34包含把手固定板341、导轨滑块342、导轨343、导轨固定板344，拇指电极片331通过螺钉固定安装在左把手上332上，手掌电极片335和手部转接板334通过螺钉固定安装在左把手下333上，左把手333与把手固定板341通过螺钉固定连接，把手固定板341与导轨滑块342、导轨343、导轨固定板344通过螺钉连接，导轨固定板344与左立柱35通过螺钉固定连接。
如图6、底座5包含地毯51、底座衬板52、底座基台53、调平地脚54、档盖55、扣手盖56，底座衬板52和底座基台53通过螺钉固定连接，地毯51和档盖55直接安装在底座衬板52上，调平地脚54、扣手盖56直接安装在底座基台53上。
如图7、体脂秤6包含脚部电极片61、亚克力面板62、ABS衬板63、方管组件64、固定板65、称重传感器66、调平地脚67、脚部转接板68、主PCB板69、主板盒610，电极片61、亚克力面板62与ABS衬板63通过AB胶粘连，方管组件64与ABS衬板63通过螺钉固定，称重传感器66通过螺钉固定在方管组件上64-a和方管组件下64-b之前，脚部转接板68、主PCB板69通过螺钉固定在主板盒610内，主板盒610内安装于方管组件下64-b下，调平地脚67装在方管组件下64-b下，固定板65下部装在方管组件下64-b下方，上方与底座基台53通过螺钉固定连接。
1、如图8、顶部灯箱7包含灯箱封顶71、灯箱中间支撑72、灯箱方管架73、灯条主板74、灯条压板75、灯条76、匀光板77、堵盖78、外挂帘导轨79、灯箱安装条710，灯箱封顶71、灯箱中间支撑72、灯箱方管架73、匀光板77、灯箱安装条710通过螺钉固定，灯条主板74、灯条压板75、灯条76、堵盖78、外挂帘导轨79通过螺钉固定在灯箱方管架73上。
附图说明：71-灯箱封顶、72-灯箱中间支撑、73-灯箱方管架、74-灯条主板、75-灯条压板、76-灯条、77-匀光板、78-堵盖、79-外挂帘导轨、710-灯箱安装条、
工作流程：s1、标定流程：通过操作主机上的软件后，先将16个垂直摄像头12和4个斜摄像头13空间位置标定。
S2、体重测量过程：标定完成后，被测人员直立站在体脂秤6上，被测人员重力作用于亚克力面板62，使得称重传感器66剪切变形，并将数据传入主PCB板69中；主PCB板69获得数据后通过USB数据线将数据传入电脑主机16；c、体脂和形体测量过程：待体重测量完成后，被测人员按软件提示音提示将左右脚分别踩在对应的脚部电极片61上，前脚掌踩住61-a，后脚掌踩住61-b，手臂张开并握住左把手33和右把手43，左手拇指和手掌分别握住拇指电极片331和手掌电极片335，对称的右手拇指和手掌握住右把手43上的拇指电极片331和手掌电极片335，测试开始时，一方面，双手拇指和手掌的阻抗通过触摸电极片331和335，由手部转接板334，经耳机线将数据传入主PCB板69中；双脚前后脚掌的阻抗数据由脚部转接板68，经端子线将数据传入主PCB板69中，主PCB板69获得数据后通过USB数据线将数据传入电脑主机16，另一方面20个摄像头自动采集被测人员20个点云数据，通过坐标转换拼接为完整的模型，期间通过算法进行空洞填补及优化，生成人体3D模型，最终由电脑计算出被测人员的体成分数据和形体尺寸数据。
S3：点云拼接，通过深度摄像头获取到点云数据后，通过坐标系转换，将20个点云拼接为一个较为完整的人体3D点云结构。摄像头设备上深度摄像头和红外摄像头是一个摄像头，所以可以通过对红外摄像头进行标定，即对深度摄像头进行了标定。深度图转为点云是把图像坐标系转变为世界坐标系，通过使用张正友标定方法对深度摄像头进行标定，获取深度相机内参矩阵。通过深度相机的内参矩阵把深度图上的像素值转为以深度摄像头的中心为原点的世界坐标。设备上20个深度摄像头获取标定板上的小标定板的红外图后，检测每个摄像头对应红外图上小标定板上的9*7角点，根据深度图把这些红外图上的角点还原为点云图。对20个角点的点云进行ICP配准，使20个角点的点云重合到一起，根据小标定板之间的实际位置关系把重合在一起的角点的点云还原。在把20个以摄像头原点为坐标系的角点的点云还原到实际位置时，会生成20个以20个深度摄像头中心为原点的坐标系到标定板中心的旋转平移矩阵。根据20个旋转平移矩阵，把20个深度摄像头扫描的点云转换到同一个坐标系下，即把20个摄像头扫描的物体还原为点云状，具体过程如公式1。
Figure BDA0002447303410000091
其中u，v为图像坐标系下的任意坐标点。u0，v0分别为图像的中心坐标，f/dx和f/dy是相机的内部参数，通过深度摄像头的标定来获取。xw，yw，zw表示世界坐标系下的三维坐标点。zc表示深度图上的深度值，即目标到相机的距离。R，T分别为外参矩阵的3×3的旋转矩阵和3×1平移矩阵，通过以摄像头原点坐标系转换到标定板为坐标系来求取。
S4：因为遮挡以及扫描物的材质问题会产生空洞，Possion重建会根据空洞周边情况补全空洞，并且会对点云进行去噪，所以通过Possion重建对点云进行网格化，因为Possion重建依据点云的法向量来重建的，并且脚低的法向量是一致向外，导致脚底网格化后的模型不规则，所以需要根据脚底实际高度切割掉脚底以下的不规则模型。通过vtk库中的方法把网格化模型中的不规则模型分割出去，然后根据vtk中的方法把脚底分割处的空洞进行补充。最后通过openmesh库把网格化后的模型输出为obj格式的模型文件，合称为OBJ格式的人体模型数据。
S5：基于人体模型，通过算法分析特征点，并利用特征点和尺寸算法，自动测量相关尺寸数据。通过对人体的水平以及竖直切割，通过切割的交点以及几何特征计算人体上的特征点，比如肩点、腋窝点、胸点、下胸点、臀点、裆点、手臂以及腿的关节点、下颈点、后颈点，通过这些特征点所在位置计算胸围、下胸围、腰围、肩宽、背宽、臀围、臂长、腿长、臂围、腿围以及上身高和下身高等尺寸。尺寸算法都是基于云系统跟设备交互，在没有网络环境下，也可以集成到本地系统内。
S6：体重与体成分检测与分析：人体光脚站立在底部的脚步标识的电极片上，双手分别握住左右两个把手的大拇指和手掌部分的电极片(所有电极片共8个)后，核心检测电路板会发送微弱的电流通过电极片对人体体成分进行检测，并通过算法将检测的信号进行分析计算，从而计算出体重和各种体成分数据。
S7：结合尺寸与体重和体成份分析，在大数据计算的基础上，进一步优化分析出的人体尺寸和人体体成份分析结果，也进一步能让设备操作人员对人体肌肉和脂肪等特征进行准确判断，将人的经验也能应用于尺寸分析上。
以上实例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，包括框架结构，其特征在于，所述框架结构内部为测量区域，框架结构内侧设有多个用于3D模型数据采集的摄像头；
框架结构的上方设有顶部灯箱，框架结构的下方设有底座，底座上设有体脂体重秤，框架结构内侧设有两个把手，把手上设有手部体脂检测电极；
所述人体尺寸测量和分析系统还包括处理器，摄像头、体脂体重秤和体脂检测电极采集的数据经过处理器分析处理后形成人体尺寸和体成分测量结果。
2.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述框架结构包括前框架组件和后框架组件，所述前框架组件和后框架组件均设有两根立柱，每根立柱由上到下固定有5个红外深度摄像头，四根立柱上各个摄像头的排布位置一致；立柱固定摄像头的面为斜面，使每个摄像头正对检测区域中央；
所述前框架组件和后框架组件的左右两侧分别设有左框架组件和右框架组件，左框架组件和右框架组件上各安装一个把手；左框架组件和右框架组件的顶部之间安装有标定板悬挂架。
3.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述每根立柱底部的红外摄像头以向下倾斜的角度拍摄，其余摄像头水平进行拍摄，倾斜角度为10°-25°。
4.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述两个把手均通过高度调节滑轨安装在框架结构上，每个把手上均包括一个拇指电极和一个手掌电极。
5.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述处理器固定在前框架组件上，前框架组件上还安装有显示屏，处理器将人体尺寸和体成分测量结果输出到显示屏上。
6.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述底座中部设有孔洞，体脂体重秤安放在孔洞内；体脂体重秤包括上方管组件和下方管组件，上方管组件和下方管组件之间安装有称重传感器，上方管组件的上方安装有脚部体脂检测电极片；下方管组件的下方设有调平地脚。
7.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述处理器为网络云端处理器。
8.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述顶部灯箱上设有用于安装帘布的导轨。
9.如权利要求1所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述处理器分析处理数据的方法为：
步骤一：将标定板安装在标定板悬挂架上，将摄像头头空间位置标定；
步骤二：测量过程：标定完成后，被测人员直立站在体重体脂秤上，称重传感器将数据传入处理器；
被测人员按将左右脚分别踩在对应的脚部电极片上，手臂张开并握住左右两个把手，左手拇指和手掌分别握住拇指电极片和手掌电极片；双手拇指和手掌的阻抗以及双脚前后脚掌的阻抗数据传入处理器；
20个摄像头自动采集被测人员20个点云数据，传输到处理器；
步骤三：点云拼接：通过摄像头获取到点云数据后，处理器进行坐标系转换，将20个点云拼接为一个较为完整的人体3D点云结构，点云转换的公式如下：
Figure FDA0002447303400000031
其中u，v为图像坐标系下的任意坐标点，u0，v0分别为图像的中心坐标，f/dx和f/dy是相机的内部参数，通过深度摄像头的标定来获取。xw，yw，zw表示世界坐标系下的三维坐标点，zc表示深度图上的深度值，即目标到相机的距，R，T分别为外参矩阵的3×3的旋转矩阵和3×1平移矩阵，通过以摄像头原点坐标系转换到标定板为坐标系来求取；
步骤四：空洞填补：通过Possion重建对点云进行网格化，填补人体3D点云结构上的空洞，再切割掉脚底以下的不规则模型；
步骤五：通过对人体的水平以及竖直切割，通过切割的交点以及几何特征计算人体上的特征点，再根据特征点计算人体各个部位的尺寸；
步骤六：体重与体成分检测与分析：通过主PCB板传输到处理器中的数据计算出体重和各种体成分数据；
步骤7：结合尺寸与体重和体成份分析，输出测量结果。
10.如权利要求9所述的一种3D模型与体重及体成份测量结合的人体尺寸测量和分析系统，其特征在于，所述步骤五中特征点为：肩点、腋窝点、胸点、下胸点、臀点、裆点、手臂以及腿的关节点、下颈点、后颈点，通过这些特征点所在位置计算胸围、下胸围、腰围、肩宽、背宽、臀围、臂长、腿长、臂围、腿围、上身高和下身高。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN112508890A (zh) * 2020-11-26 2021-03-16 河南科技大学 一种基于二级评测模型的奶牛体脂率检测方法
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