基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法

摘要

一种基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法，其步骤为：（1）采用抽样统计的方法确定目标群体的控制部位尺寸均值；（2）对每个控制部位尺寸设定一定的容差范围，根据均值和容差范围进行条件抽样，对抽样样本进行三维扫描，获得样本的三维模型数据；（3）将每个样本的三维扫描数据转化为一组均匀间隔的水平断面轮廓曲线，并将每个水平断面曲线按照人体的前中心或后中心对齐，将对齐后的轮廓曲线，转换为椭圆傅里叶级数的形式进行描述；利用椭圆傅里叶的特性，对抽样群体的三维平均形态进行计算，得到三维虚拟人台模型。本发明具有原理简单、易实现、效率高、精确性好等优点。

说明书

技术领域

本发明主要涉及到服装设计制作领域，特指一种基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人 台构建方法。

背景技术

人台是服装设计制作的重要工具，每个品牌都有自己的目标消费群体定位，而不同群体 的人体，由于性别、年龄、地域、职业等存在差异，如青年男子和中年男子、南方地区和北 方地区、体力劳动者和脑力劳动者等，这些因素均会造成人体体型上的差异。因此为了更好 地针对目标消费群体体型进行产品设计，明确目标人群体型特点，优化产品设计和开发，尤 其是对西服类合体服装的样板设计，必须开发适合品牌消费群体型的中间体及系列人台。

传统人台的制作方法，一般采用手工雕塑的方法进行塑形，并根据人体各部位测量尺寸 进行修正。虽然在胸围等主要部位尺寸上一致，但在立体形态上很大程度地依赖人的主观经 验；且制作的人台规格和体型较少，不能快速建立不同体型、号型的系列人台，这显然已经 不能满足制作高品质合体服装产品的需要。

专利CN203234091U公开了一种模拟人体解剖构成的多层结构的人台。采用三维打印制 作骨骼层，海绵材料制作肌肉层，硅胶材料制作皮肤层。专利CN202179160U公开的一种立 体裁剪用人台，将人台的连接部位使用硅胶弯曲段，使人台可以的四肢的姿势可调。主要涉 及人台的物理连接结构设计，在人台的形态上没有进行说明。专利CN202456583U公开了一 种服装人台，也是在物理结构上进行设计，使人台具有形态可调和方便移动。专利CN 202286477U公开了一种女装上半身人台，以45-50年龄段的女性数据基础上，提出了人台的 部分部位的测量尺寸。在局部形态上只作了文字性的定性描述，如“胸部丰满”，“后臀围 更显富态”等。没有涉及人台的构建方法和具体的三维形态，是在现有人台基础上进行的一 种修正。

1.现有技术采用人工雕塑的方法进行人台塑性，人台的形态主要依靠人的主观经验。

2.现有技术在人台塑性时需要耗费很长时间。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理 简单、易实现、效率高、精确性好的种于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法，其步骤为：

（1）采用抽样统计的方法确定目标群体的控制部位尺寸均值；

（2）对每个控制部位尺寸设定一定的容差范围，根据均值和容差范围进行条件抽样，对 抽样样本进行三维扫描，获得样本的三维模型数据；

（3）将每个样本的三维扫描数据转化为一组均匀间隔的水平断面轮廓曲线，并将每个 水平断面曲线按照人体的前中心或后中心对齐，将对齐后的轮廓曲线，转换为椭圆傅里叶级 数的形式进行描述；利用椭圆傅里叶的特性，对抽样群体的三维平均形态进行计算，得到三 维虚拟人台模型。

作为本发明的进一步改进：所述步骤（1）中进行目标人群抽样测量的详细步骤为：

（1.1）按地区、性别、年龄段、体型类别，对目标人群进行抽样测量，并进行统计分 析，得到目标人群的控制部位尺寸均值和标准差；

（1.2）依据步骤（1.1）的统计结果，确定目标人群的总体特征，并以身高、胸围等控 制部位尺寸统计均值为中心，标准差为阈值，对目标总体进行条件抽样，即抽样样本的各部 位测量尺寸都必须在区间内；对条件抽样的样本的进行三维扫描， 获得P各抽样样本的三维模型数据；根据抽样测量结果计算各测量部位尺寸的均值和标准差 数据。

作为本发明的进一步改进：所述步骤（1.1）中，所述体型类别依据国家标准的体型分类 方法，或者按臀胸差进行分类。

作为本发明的进一步改进：所述步骤（1.1）中，测量方法采用马丁仪器的手工接触式测 量法或三维扫描非接触式测量法。

作为本发明的进一步改进：所述步骤（1.1）中，测量的主要部位尺寸有：身高、胸围、 腰围、臀围，肩宽、坐姿颈椎点高。

作为本发明的进一步改进：所述步骤（3）的详细步骤为：

（3.1）将各样本三维模型的躯干部分，以M个，等距的水平平面，即平行于XOY平面 进行分割，获得躯干部分各个水平断面的轮廓曲线，且第一个平面通过大腿根部，最后一个 平面通过第七颈椎点；

（3.2）以各断面曲线轮廓的起始点设定为与人体正中平面的交点，即各水平断面与前中 或后中的交点，按以下方法将各断面曲线转换为椭圆傅里叶描述子：

各水平断面轮廓上各采样点在x，y轴上投影的椭圆傅里叶级数展开为：

$x\left(t\right)=A_0+{\Sigma }_{n=1}^N[A_n\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)+B_n\sin \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)]---\left(1\right)$

$y\left(t\right)=C_0+{\Sigma }_{n=1}^N[C_n\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)+D_n\sin \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)]---\left(2\right)$

其中：A₀为轮廓中心点x坐标；C₀为轮廓中心点y坐标；n为谐波次数；N为最大谐波次数， 即近似逼近的椭圆个数；t为点沿轮廓的累积位移，即轮廓起点到点p弧长；T为总的累积位 移，即轮廓周长；

将轮廓离散为K个采样点近似描述，则X方向的椭圆系数A_n，B_n分别为：

$A_n=\frac{T}{2n^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\cos \left(\frac{2{\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(3\right)$

$B_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\sin \left(\frac{2{\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(4\right)$

Y方向的椭圆系数C_n，D_n分别为：

$C_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(5\right)$

$D_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(6\right)$

其中：K为轮廓的总采样点数；n为谐波次数； Δx_p为从轮廓点p到轮廓点p+1两点间沿X轴 方向的位移量；Δy_p为从轮廓点p到轮廓点p+1两点间沿Y轴方向的位移量；T为轮廓周长； Δt_p为轮廓点p到轮廓点p+1间的距离，即

${\mathrm{\Delta t}}_p=\sqrt{{{\mathrm{\Delta x}}_p}^2+{{\mathrm{\Delta y}}_p}^2}---\left(7\right)$

轮廓的中心点O在x，y轴方向的投影，即傅里叶级数的直流分量，分别为：

$A_0=\frac{1}{T}{\Sigma }_{p=1}^K[\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{2\mathrm{\Delta t}}_p}(t_p^2-t_{p-1}^2)+{ϵ}_p(t_p-t_{p-1})]---\left(8\right)$

$C_0=\frac{1}{T}{\Sigma }_{p=1}^K[\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{2\mathrm{\Delta t}}_p}(t_p^2-t_{p-1}^2)+{\sigma }_p(t_p-t_{p-1})]---\left(9\right)$

其中：

${ϵ}_p={\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta x}}_j-\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}{\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta t}}_j---\left(10\right)$

${\sigma }_p={\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta y}}_i-\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}{\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta t}}_j---\left(11\right)$

且：ε₁=σ₁=0；

取谐波次数N将人体躯干各水平断面轮廓描述为一组椭圆傅里叶描述子E，并记录各水 平断面的位置Z坐标；

（3.3）对P个样本的椭圆傅里叶系数矩阵E进行平均值计算，根据计算的平均值拟合计 算出各个水平断面的平面轮廓曲线，并根据各断面的Z坐标的均值依次叠放排列各断面，形 成平均三维模型。

作为本发明的进一步改进：利用三维打印设备将三维平均模型进行打印输出或立体成型， 得到实体的人台。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1.本发明的基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法，是基于三维扫描数据模 型快速建立各目标人群的三维躯干人台，并通过三维打印设备输出成实体人台的方法。三维 人体扫描设备可以快速获取高质量的人体模型，且具有扫描时间短，精确度高、测量部位多 等多种优于传统测量技术和工具的特点。通过这种方法建立的人台以目标群体的三维形态数 据为依据，在保证控制部位尺寸的前提下更能准确反映目标群体的三维立体形态特征。

2.本发明在三维人体实测模型的基础上进行平均形状计算，建立的人台在各部位尺寸和 形状上均和目标人群一致。本发明能通过计算机程序快速计算生成不同规格、体型的系列人 台。

附图说明

图1是本发明的流程示意图。

图2是本发明在具体应用实例中各体型中间体的计算值示意图。

具体实施方式

以下将结合说明书附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

如图1所示，本发明的基于椭圆傅里叶描述的成年男子系列人台构建方法，其步骤为：

（1）采用抽样统计的方法确定目标群体的控制部位尺寸均值；

本实施例中，进行目标人群抽样测量的详细步骤为：

（1.1）按地区、性别、年龄段、体型类别，对目标人群进行抽样测量，并进行统计分 析，得到目标人群的控制部位尺寸均值和标准差。其中，体型类别可依据国家标准的体型分 类方法，但不局限于此，也可以采用其他体型分类方法，如可以按臀胸差进行分类。测量方 法可采用马丁仪器的手工接触式测量法或三维扫描非接触式测量法。测量的主要部位尺寸有： 身高、胸围、腰围、臀围，肩宽、坐姿颈椎点高。根据抽样测量结果计算各测量部位尺寸的 均值和标准差数据。

（1.2）依据步骤（1.1）的统计结果，确定目标人群的总体特征，并以身高、胸围等控制 部位尺寸统计均值为中心，标准差为阈值，对目标总体进行条件抽样，即抽样样本的各部位 测量尺寸都必须在区间内。对条件抽样的样本的进行三维扫描， 获得P各抽样样本的三维模型数据。

（2）对每个控制部位尺寸设定一定的容差范围，根据均值和容差范围进行条件抽样，对 抽样样本进行三维扫描，获得样本的三维模型数据；

（3）将每个样本的三维扫描数据转化为一组均匀间隔的水平断面轮廓曲线，并将每个 水平断面曲线按照人体的前中心或后中心对齐，将对齐后的轮廓曲线，转换为椭圆傅里叶级 数的形式进行描述。利用椭圆傅里叶的特性，对抽样群体的三维平均形态进行计算，得到三 维虚拟人台模型；

（3.1）将各样本三维模型的躯干部分，以M个（M为定值，且M>100较佳）等距的水 平平面（平行于XOY平面）进行分割，获得躯干部分各个水平断面的轮廓曲线，且第一个 平面通过大腿根部，最后一个平面通过第七颈椎点（参见图2）。

（3.2）以各断面曲线轮廓的起始点设定为与人体正中平面的交点，即各水平断面与前中 或后中的交点。按以下方法将各断面曲线转换为椭圆傅里叶描述子：

各水平断面轮廓上各采样点在x，y轴上投影的椭圆傅里叶级数展开为：

$x\left(t\right)=A_0+{\Sigma }_{n=1}^N[A_n\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)+B_n\sin \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)]---\left(1\right)$

$y\left(t\right)=C_0+{\Sigma }_{n=1}^N[C_n\cos \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)+D_n\sin \left(\frac{2\mathrm{\pi nt}}{T}\right)]---\left(2\right)$

其中：A₀为轮廓中心点x坐标；C₀为轮廓中心点y坐标；n为谐波次数；N为最大谐波次数， 即近似逼近的椭圆个数；t为点沿轮廓的累积位移，即轮廓起点到点p弧长。T为总的累积位 移，即轮廓周长。

将轮廓离散为K个采样点近似描述，则X方向的椭圆系数A_n，B_n分别为：

$A_n=\frac{T}{2n^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\cos \left(\frac{2{\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(3\right)$

$B_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\sin \left(\frac{2{\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(4\right)$

Y方向的椭圆系数C_n，D_n分别为：

$C_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\cos \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(5\right)$

$D_n=\frac{T}{{2n}^2{\pi }^2}{\Sigma }_{p=1}^K\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}[\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_p}{T}\right)-\sin \left(\frac{{2\mathrm{\pi nt}}_{p-1}}{T}\right)]---\left(6\right)$

其中：?为轮廓的总采样点数；n为谐波次数； Δx_p为从轮廓点p到轮廓点p+1两点间沿X轴 方向的位移量；Δy_p为从轮廓点p到轮廓点p+1两点间沿Y轴方向的位移量；T为轮廓周长； Δt_p为轮廓点p到轮廓点p+1间的距离，即

${\mathrm{\Delta t}}_p=\sqrt{{{\mathrm{\Delta x}}_p}^2+{{\mathrm{\Delta y}}_p}^2}---\left(7\right)$

轮廓的中心点O在x，y轴方向的投影，即傅里叶级数的直流分量，分别为：

$A_0=\frac{1}{T}{\Sigma }_{p=1}^K[\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{2\mathrm{\Delta t}}_p}(t_p^2-t_{p-1}^2)+{ϵ}_p(t_p-t_{p-1})]---\left(8\right)$

$C_0=\frac{1}{T}{\Sigma }_{p=1}^K[\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{2\mathrm{\Delta t}}_p}(t_p^2-t_{p-1}^2)+{\sigma }_p(t_p-t_{p-1})]---\left(9\right)$

其中：

${ϵ}_p={\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta x}}_j-\frac{{\mathrm{\Delta x}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}{\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta t}}_j---\left(10\right)$

${\sigma }_p={\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta y}}_i-\frac{{\mathrm{\Delta y}}_p}{{\mathrm{\Delta t}}_p}{\Sigma }_{j=1}^{p-1}{\mathrm{\Delta t}}_j---\left(11\right)$

且：ε₁=σ₁=0

取谐波次数N（N>10较佳）将人体躯干各水平断面轮廓描述为一组椭圆傅里叶描述子E， 并记录各水平断面的位置Z坐标。

（3.3）对P个样本的椭圆傅里叶系数矩阵E进行平均值计算，根据计算的平均值拟合计 算出各个水平断面的平面轮廓曲线，并根据各断面的Z坐标的均值依次叠放排列各断面，形 成平均三维模型。

（4）进一步还可以利用三维打印设备将三维平均模型进行打印输出或立体成型，得到实 体的人台。

在一个具体应用实例中，本发明方法的实施步骤为：

（1）利用TC2三维扫描仪对人体进行三维扫描，得到人体的三维模型数据，并对人体模 型进行分割，去除手臂、腿部和头部，得到躯干部分。

（2）在人体的第七颈椎点（BNP）与大腿根之间，以一组（M=120）平行与胸围线的等距 水平平面与人体躯干模型求交，得到一组交线断面的封闭多边形。

（3）将各断面按人体的前中心对齐，并取谐波次数N=30，计算各断面形状的椭圆傅里 叶描述子。

（4）P个样本的椭圆傅里叶系数矩阵E进行平均值计算，根据计算的平均值拟合计算出 各个水平断面的平面轮廓曲线，并根据各断面的Z坐标的均值依次叠放排列各断面，形成平 均三维模型。

（5）利用三维打印设备将三维平均模型进行打印输出或立体成型，得到实体的人台。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于 本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术 人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。