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    短褲特征截面廓形分析及間隙量預(yù)測模型構(gòu)建

    2019-05-30 08:25:40張益潔鄒奉元
    紡織學報 2019年5期
    關(guān)鍵詞:褲裝臀圍廓形

    李 濤, 杜 磊,2, 孫 潔, 張益潔, 鄒奉元,2

    (1. 浙江理工大學 服裝學院, 浙江 杭州 310018; 2. 浙江理工大學 浙江省服裝工程技術(shù)研究中心, 浙江 杭州 310018)

    影響服裝廓形變化的因素主要有面料性能、服裝設(shè)計以及松量分布。基于計算機的虛擬仿真技術(shù)能夠在生產(chǎn)與制作之前獲知服裝的三維著裝效果[1]。目前虛擬仿真主要展示理想化緊身服裝,具有松量的服裝其仿真效果往往與實際穿著時有較大差異[2]。將松量變化與著裝后的服裝廓形間建立直觀聯(lián)系有助于增強仿真效果。

    Thomassey等[3]對服裝進行虛擬仿真時,發(fā)現(xiàn)由于服裝與人體之間的空間關(guān)系無法清楚確定導致仿真時服裝廓形變化與實際穿著時差異較大。劉正等[4]從測量分析、模擬分析和三維服裝CAD應(yīng)用3個方面綜述松量變化對服裝設(shè)計與造型產(chǎn)生的影響,提出通過調(diào)整人體與服裝之間的間隙量實現(xiàn)服裝空間形狀的合理設(shè)計。Gu等[5]建立了直線距離與松量的回歸方程,完成對間隙量的量化研究。關(guān)于松量分布的研究有很多,在松量引起的廓形變化方面,雖已有學者進行過廓形表征[6],但尚未能有效地闡述從間隙量分布到服裝廓形變化的整體關(guān)聯(lián)。

    本文以短褲為例,研究松量變化對服裝廓形產(chǎn)生的影響,借助三維掃描技術(shù)獲取不同松量短褲的點云數(shù)據(jù),采用小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行曲線擬合得到服裝用形態(tài)曲線;通過相關(guān)性分析將截面廓形與松量變化建立關(guān)聯(lián),獲取截面廓形大小及形狀的變化規(guī)律,構(gòu)建給定松量下的間隙量預(yù)測模型,以期為服裝廓形仿真效果增強提供參考。

    1 實驗部分

    1.1 實驗數(shù)據(jù)

    本文僅考慮松量對服裝廓形的影響,實驗選擇幅寬為1.6 m的32 tex全棉白坯布面料,按照圖1所示的中腰直筒短褲款式進行樣褲制作。考慮到松量變化范圍相對較小,人體的呼吸、搖擺以及站姿變化會直接影響著數(shù)據(jù)采集,造成實驗誤差,故選擇160/68 A女下體人臺作為實驗對象。

    圖1 樣褲款式圖Fig.1 Style of sample shorts. (a) Front; (b) Back

    在實驗樣褲制作中,為保證短褲外觀及款型基本不變,以立體裁剪制作的圖1樣褲為基本款,依據(jù)文獻[7]在較貼體褲范圍內(nèi)設(shè)置短褲松量,腰圍松量范圍控制在2~5 cm,臀圍為6~12 cm,褲口圍為2~5 cm,腰圍、臀圍、及褲口圍分別以檔差1、2及1 cm進行加放制作樣褲,尺寸規(guī)格如表1所示。通過[TC]2三維人體掃描儀掃描著裝人體,得到短褲穿著后的真實形態(tài),數(shù)據(jù)分別以.wrl和.obj 2種格式存儲。

    表1 樣褲尺寸規(guī)格表Tab.1 Size specification of sample shorts cm

    在獲取短褲點云數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,選取與褲裝造形密切相關(guān)的腰圍、臀圍、襠圍及褲口圍特征橫截面進行廓形分析[8],將.obj格式的點云數(shù)據(jù)導入Imageware 13.0逆向工程軟件中,在腰圍、臀圍等部位通過構(gòu)建平行點云截面獲取截面,并在VrmlPad軟件中依據(jù)截面高度值得到截面的點云數(shù)據(jù)。

    1.2 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線模型構(gòu)建

    針對服裝截面點云數(shù)據(jù)大、迭代次數(shù)多且非線性的特點,采用小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cerebella model articulation controller, CMAC)進行點云數(shù)據(jù)擬合[9]。相對于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不需要選擇網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù),且不需要大量數(shù)據(jù)進行建模,在收斂速度、局部泛化及擬合精度上均有較大優(yōu)勢[10]。

    1.2.1 極坐標轉(zhuǎn)化

    [TC]2三維人體掃描儀獲取的點云數(shù)據(jù)以(x,y,z)形式存儲,而特征截面是一個閉合的曲線,點云坐標中x值需要對應(yīng)2個不同的y值。為在小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建單一輸入、單一輸出的效果,需要使用cart2pol函數(shù)進行極坐標轉(zhuǎn)化。

    1.2.2 曲線擬合

    小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2[11]所示。圖中Xi表示輸入狀態(tài)空間,對應(yīng)輸出向量用yi=f(xi)將離散數(shù)據(jù)點轉(zhuǎn)化為服裝用形態(tài)曲線的過程包括:1) 結(jié)果輸出計算及誤差生產(chǎn); 2) 權(quán)值調(diào)整階段。二者的表現(xiàn)形式如下。

    式中:x為CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量;wj為第j個存儲單元的權(quán)值;若aj(x)激活,則其值為1,否則為0;NL為泛化參數(shù),表示網(wǎng)絡(luò)泛化能力大小,與之相對應(yīng)的誤差相對應(yīng)表達式為

    權(quán)值調(diào)整:

    圖2 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of CMAC neural network

    為使擬合精度和速度達到預(yù)期目標,在擬合過程中,通過不斷對參數(shù)進行調(diào)試與優(yōu)化,發(fā)現(xiàn)當學習系數(shù)為0.3,泛化參數(shù)為300及量化精度為0.12時,經(jīng)訓練后輸出的均方誤差小于10-4,可更準確地表征人體截面的局部特征。擬合時間為0.9~1.1 s,符合擬合實驗對精度和速度的要求。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 特征截面廓形形態(tài)的提取

    橫截面的大小及形狀能夠明確地表征截面廓形變化[12],因此本文實驗提取橫截面的最小外接矩形面積表征廓形大小,及所對應(yīng)的厚寬比表征廓形形狀。實驗在MatLab R2016a軟件中依據(jù)最小外接法(Minimum Enclosing Rectangle, MER)原理進行編程,計算并記錄每旋轉(zhuǎn)0.01°后整個截面的矩形面積,依次重復旋轉(zhuǎn)并記錄,選取面積最小時的截面形狀并記錄相對應(yīng)的厚度、寬度作為廓形形態(tài)表征參數(shù)。

    2.2 特征截面廓形分析

    實驗采用MatLab R2016a軟件進行編程,實現(xiàn)短褲特征截面廓形及間隙量的提取和處理。為消除著裝不對稱及角度偏移對截面造成的影響,分別對截面進行對稱及軸線調(diào)整處理。將處理后的特征截面在同一中心點相互疊加,提取截面最小外接面積及所對應(yīng)的厚寬比進行廓形分析。

    圖3為短褲不同松量下特征截面廓形形態(tài)圖??梢钥闯?,松量增加使得截面廓形大小及形狀呈現(xiàn)不同的變化趨勢。對松量與截面廓形變化之間進行相關(guān)性分析,其中相關(guān)系數(shù)采用Pearson系數(shù),結(jié)果如表2所示。可知,短褲臀圍、襠圍及褲口圍特征橫截面大小與松量變化呈明顯正相關(guān),相關(guān)系數(shù)均大于0.89,這表明截面廓形隨著松量的增加而不斷擴大。臀圍、襠圍及褲口圍截面廓形形狀與松量在0.05水平(雙側(cè))上高度負相關(guān),相關(guān)系數(shù)均小于-0.96,這表明松量增加致使廓形厚寬比不斷減小。造成上述變化的主要原因是松量在截面內(nèi)部不同位置的聚集趨勢不同,使得截面廓形厚度的增加量小于寬度。其中,松量變化對腰圍截面廓形影響不顯著,廓形的變化范圍為411.42~452.98 cm2,形狀厚寬比保持在0.83±0.01。

    圖3 不同松量下截面廓形形態(tài)圖Fig.3 Silhouette of different ease allowance. (a) Minimum enclosing rectangle; (b) Ratio of thickness to width

    表2 截面廓形與松量相關(guān)性分析Tab.2 Correlation analysis of silhouette and ease allowance

    注:*表示在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

    為更清楚表述松量變化對廓形形狀產(chǎn)生的影響,以臀圍為例,圖3 (b)中臀圍截面廓形厚寬比以斜率k=-0.006的速度遞減,反映到廓形形狀變化中,松量的不斷增加致使廓形形狀趨于寬扁化。將因變量臀圍截面厚度、寬度分別與松量建立線性回歸模型,結(jié)果如表3所示??梢钥闯?,在95%的置信區(qū)間內(nèi),臀圍截面厚度、寬度與松量之間的回歸系數(shù)置信區(qū)間分別為-0.085~0.170及0.013~1.000,這表明臀圍每增加1 cm的松量,截面厚度的變化范圍為-0.085~0.170 cm,而截面寬度增加范圍為0.013~1.000 cm,截面寬度的增加范圍多于厚度。

    表3 臀圍截面厚度、寬度與松量之間的回歸分析Tab.3 Regression analysis of thickness, width and ease allowance of hip cross section

    注:B為回歸系數(shù);t表示回歸參數(shù)的顯著性檢驗值;Sig.表示T檢驗的顯著性。

    由于松量在人體與服裝間分布不勻造成截面廓形發(fā)生變化,為表征松量在人體周圍的分布規(guī)律,以極角10°為間隔進行區(qū)域化分割,提取同一角度下人體與褲裝表面間的間隙量進行分析,如圖4所示。由于人體軀干部位具有對稱性且在截面處理過程中進行過對稱處理,但考慮到人體腿部并不對稱,所以腰圍、臀圍及襠圍截面的探究范圍為-90°~90°,而褲口圍截面的不對稱性使得探究范圍擴展為-180°~180°。

    圖4 不同松量下截面間隙量Fig.4 Intervals of different ease allowance. (a) Waist; (b) Hip; (c) Thigh; (d) Leg opening

    從圖4可看出,隨著松量的增加,腰圍截面的間隙量逐漸由前褲片向后褲片轉(zhuǎn)移,主要是由于髂骨對短褲的束縛作用逐步被臀大肌所代替,使得褲裝在腰圍處呈現(xiàn)自由狀態(tài),松量分布比較均勻。臀圍和襠圍橫截面變化相似,間隙量明顯變化的位置主要是褲裝兩側(cè)及后中心位置。隨著松量的不斷增加,間隙量在后褲片及側(cè)縫部位呈現(xiàn)不同程度的累積,其中以側(cè)縫處趨勢最為明顯,但臀圍在前中心70°~90°處出現(xiàn)遞減現(xiàn)象。這主要是由于以臀溝為中心的兩側(cè)臀大肌對褲裝進行支撐,使得間隙量在后褲片的累積多于前褲片,且女性盆骨呈前傾狀態(tài),一定程度上牽制了間隙量在前中心位置的累積。褲口圍屬于褲裝結(jié)構(gòu)中的設(shè)計區(qū)域,隨著松量增加的過程中,間隙量在后褲片不斷增加,但這一現(xiàn)象在前片中并不明顯,主要是由于大腿肌肉組織位于腿圍正前方,對褲裝進行牽扯固定。褲裝前片中心位置的緊貼以及中心兩側(cè)間隙量的增加促使后褲片遠離人體表面,處于自由區(qū)域,間隙量累積較多,間隙量在此處容易累積。

    2.3 截面廓形的回歸預(yù)測

    為表征截面不同位置處間隙量與松量的定量關(guān)系,在SPSS 17.0軟件中利用回歸分析構(gòu)建短褲間隙量預(yù)測模型。以臀圍為例,通過Pearson相關(guān)系數(shù)分析不同角度處間隙量與松量之間的相關(guān)性,選取相關(guān)系數(shù)大于0.75的角度,并結(jié)合圖4 (b)確定影響臀圍廓形變化明顯的角度,分別為:-90°、-70°、-30°、0°、20°、50°、80°。將這些角度通過回歸分析構(gòu)建預(yù)測方程,結(jié)果如表4所示,其中y代表臀圍不同位置的間隙量,x為臀圍截面松量值。

    表4 間隙量回歸預(yù)測方程Tab.4 Regression equation of interval

    從表4中可看出,臀圍間隙量預(yù)測模型的擬合度較好,決定系數(shù)R2均大于0.9,其中,以20°、50°及80°的擬合度最優(yōu),達到0.991以上。為進一步驗證預(yù)測模型的準確性,將同一角度下間隙量的預(yù)測值與實際測量結(jié)果進行兩配對樣本T檢驗,結(jié)果如表5所示。

    從表5可看出,配對樣本之間的均值標準誤均小于1,表明間隙量預(yù)測值與實際測量結(jié)果較為接近;且T檢驗的顯著性Sig. (雙側(cè)) 均大于0.05,表明兩配對之間無顯著性差異,表明間隙量預(yù)測模型擬合優(yōu)度較好,具有較好的預(yù)測效果。

    3 結(jié)束語

    1) 利用小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對短褲腰圍、臀圍等特征截面進行曲線擬合,經(jīng)過參數(shù)調(diào)試與優(yōu)化,當學習系數(shù)為0.3、泛化參數(shù)為300及量化精度為0.12時,曲線擬合的均方誤差小于10-4。

    表5 短褲間隙量預(yù)測值與實際值兩配對樣本T檢驗結(jié)果Tab.5 Results of two paired samples T test between predicted values and actual values of shorts interval

    2) 提取短褲特征截面的最小外接矩形面積、厚寬比及間隙量表征廓形變化,得到松量與廓形厚寬比呈負相關(guān),隨著松量的增加,臀圍、襠圍截面處間隙量主要向兩側(cè)及后中部位累積,截面寬度的增加量多于厚度,截面形狀趨于寬扁化。

    3) 依據(jù)臀圍截面間隙量與松量的相關(guān)性和間隙量分布選擇影響廓形變化明顯的位置,并構(gòu)建間隙量與松量的預(yù)測模型。經(jīng)兩配對樣本T檢驗,間隙量預(yù)測值與實際測量結(jié)果之間無顯著差異,相關(guān)系數(shù)R2均大于0.9,模型具有較好的預(yù)測效果。

    FZXB

    致謝本文得到了“浙江省服裝個性化定制2011協(xié)同創(chuàng)新中心”的資助,特此感謝。

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