王永进
(1.北京服装学院 服装艺术与工程学院,北京 100029;2.361°-北京服装学院高性能运动服装设计研发中心,北京 100029)
服装在没有使用弹性面料之前,要满足人体运动中皮肤和肌肉的拉伸变化,就必须在人体静态尺寸的基础上增加必要的松量[1-2],以避免阻碍人体动作,影响运动自由度。目前的传统服装松量设计,由于缺乏专业设备和科学方法来指导与完成测量运动中各特定时间点的人体尺寸,并与静态尺寸相比来获得尺寸变化,最终确定松量,因此大都采用经验方法来直接设计松量。尽管传统的方法对于一般服装设计也许合适,但是对于高性能服装中的松量设计却存在很大的问题,比如专业速度滑冰比赛服或者航天员服装等,其某些特殊部位的松量设计非常严格,如果不准确往往会对运动成绩产生很大的影响,甚至影响到人身安全。正因如此,利用传统的人体测量法获得人体静态尺寸,探索动态人体测量方法并获得运动中相应人体各尺寸最大值,利用相互对比获得最大变化值,最终完成准确的松量设计,对于高性能服装设计非常关键。
目前,手工皮尺和三维扫描方法是最为常见的人体尺寸采集手段,这些方法通常是依据人体生理特征和相关尺寸定义,在人体表面先确定1个或多个标识点,然后利用皮尺或者三维扫描仪,通过这些标识点来获得尺寸数据[3-5]。从这些传统测量方法中可以看出,测量过程必须是静止状态,只有在静止状态下,标识点才能稳定,测量才能进行。然而,当被测量者处于跑步等运动时,皮肤表面不断拉伸或收缩,定义在皮肤表面的标识点就呈现出不稳定状态,对于测量人员将无法确定这些标识点准确位置,此时继续使用传统的手工皮尺或三维扫描方法就无法获得准确人体尺寸,因此,对于运动状态下的人体尺寸采集,采用手工皮尺或三维扫描测量方法是不合适的。为了能够准确测量运动状态下的人体尺寸,了解人体尺寸变化,设计合适的服装松量,本文提出一种探索性的动态人体尺寸测量方法。
在动态人体尺寸测量中,最关键环节是如何在运动中确定尺寸定义相应的标识点,一旦标识点确定后,空间坐标位置也就能确定,进而相应尺寸可以通过合适计算方法,如贝塞尔曲线计算方法[6]等,来完成数值计算与尺寸确定。而解决动态下体表标识点的位置确定问题,就必须借助相应设备来完成运动过程中的标识点抓捕。目前,成熟的动态人体分析系统技术将可以帮助实现标识点的准确抓捕,这就为探索性地建立动态人体尺寸测量方法提供了研究基础。
目前已经研发了多种动态人体分析系统,利用这些系统能准确记录动态下人体运动过程和身体运动体征,并已广泛应用到人体康复以及动画设计等领域[7],其基本功能原理是采用光学系统来捕获精确的人体运动,即利用反光小球在人体指定部位进行固定,然后利用其反光的特点,采用照相设备来抓捕人体运动中小球运动轨迹,并利用设备自带的软件来定义各个点和计算其在特定时间点的位置以及某一时间段的轨迹变化,最终获得每个点的变化特点和人体运动特征。动态人体分析系统通常由硬件和软件构成。如图1所示,硬件部分包括具有反光功能的小球、照相系统、控制器和计算机系统[8],其中将反光小球固定在体表作为标识点,由于其具有反光功能,可以被照相系统抓捕;照相系统与控制器、计算机系统形成一个整体,来为标识点抓捕以及后续定义、计算获取数据等服务提供平台。软件部分通常除了常规运行系统外,不同系统都开发安装了功能相似的抓捕分析软件,其功能主要包括:1)运动中标识点运动位置与轨迹抓捕;2)数据处理和运动呈现;3)人体特定结构与运动特征创建与分析[9]。
图1 动态人体分析系统硬件组成Fig.1 Hardware system of Vicon body motion analysis system.(a)Marker;(b)Camera;(c)Controller;(d)Computer
在动态人体分析系统中,一旦反光小球按照人体尺寸的定义来确定其固定位置,比如袖长尺寸由肩端点、肘关节凸点和腕关节凸点3个点连线长度确定,测量袖长所需要的反光小球就固定在相应3个点上,同时利用照相设备本身具备的在静态和动态下抓捕各个反光点位置的功能,这就能够为后期计算获得人体运动中的尺寸,如袖长等,提供了技术平台,因此动态人体分析系统具备了测量人体运动尺寸的技术条件与功能。
具体测量方法包括:1)按照相关标准中的人体尺寸测量定义,将具有反光功能的小球(通常直径为0.8~1.2cm)固定在被测量者的体表指定位置作为标识点;2)测量前完成系统调校,主要完成被测量者位置、照相机位置以及验证 x,y和 z三维空间系统准确度;3)被测量者完成设计动作,利用系统的照相系统来开展反光标识点的运动位置抓捕,并存储相应数据;4)利用分析系统软件完成数据提取;5)一旦规定时间间隔内的标识点空间位置数据被提取,通过贝塞尔曲线计算方法来计算不同尺寸数值;6)最终,获取特定时间内的运动人体尺寸,其运动状态下的变化特征被呈现。
为验证动态人体尺寸测量方法的准确度和实用性,开展4个不同实验:1)运用三维扫描方法对静态下的人体尺寸进行测量;2)利用动态人体分析系统对静态下的人体尺寸进行测量;3)运用手工皮尺方法对特定姿态下的人体尺寸进行测量;4)利用动态人体分析系统对跑步状态下的人体尺寸进行测量。
为保证实验对象的相似性,10名来自北京服装学院大学三年级男生被招募参与实验,其年龄在22~23岁之间,身高在170~175cm之间,BMI(人体质量指数)在21~23之间。实验前,整个实验方法、要求与目的将告知被测量者,并获得其同意。
根据实验目的,测量25个人体尺寸,这些尺寸包括14个围度尺寸、8个长度尺寸以及3个宽度尺寸。为了测量跑步状态下的这25个尺寸,根据ISO 8559—1989《服装结构和人体测量》定义标准,确认每个尺寸相应的生理标识点,将74个直径为0.8 cm同时具有反光功能的小球固定在这些生理标识点,作为运动过程中的抓捕标识点,具体参见图2所示的人体皮肤表面的反光小球位置。
图2 人体皮肤表面的反光小球位置Fig.2 Marker locations on body skin.(a)Front;(b)Side;(c)Back;(d)Leg
除了传统手工皮尺用于不同姿态下的人体尺寸采集外,用三维扫描系统(TC2)采集人体静态尺寸,在其他2个实验中使用动态人体分析系统(VICON 8.0)和跑步机(Star-Trac)。
所有实验均在室温为24℃,相对湿度为65%,且风速小于0.1 m/s实验室中完成,保证了实验结果的稳定性。
实验前,要求被测量者在实验室坐姿休息10min,适应实验环境。然后,被测量者进入三维扫描箱内完成静态人体尺寸采集;扫描结束后,利用皮尺方法完成指定10个姿态(包括:曲臂、弯腰、后仰、向上举臂、水平抬臂、向前抬臂、向后抬臂、曲膝抬腿、前踢腿和后踢腿)下的同样尺寸测量,这些特定姿态是构成人体运动所必需的动作[10],具体特定姿态参见图3。
在手工和三维扫描测量完成后,同一被测量者休息10min,然后将74个反光小球固定在指定生理点上,然后被测量者静止站立在跑步机上。在调校完设备后,每间隔10s,抓捕静止状态下的体表标识点的位置。最后要求被测量者在跑步机上按照10km/h的速度进行跑步,利用设备抓捕跑步后5 min内,每间隔10s的标识点位置,结果参见图4。最后利用动态分析系统提取数值,并利用贝塞尔曲线计算方法来计算每个时间间隔点上的人体尺寸,最终获得静止和动态状态下的人体尺寸,并计算出跑步状态下的各个尺寸的最大变化值。
图3 不同的特定人体姿态Fig.3 Different special body postures.(a)Bending elbow;(b)Lifting arm upward;(c)Lifting arm horizontally;(d)Lifting arm forward;(e)Lifting arm backward;(f)Bending waist forward;(g)Bending waist backward;(h)Lifting leg and bending knee;(i)Lifting leg forward;(j)Lifting leg backward
图4 动态人体尺寸测量Fig.4 Body anthropometry in running state
在获取相关人体尺寸及其变化数值的基础上,通过对比检验2种方法获取的数据和变化值,可以验证三维扫描和人体动态分析系统2种方法获得静态人体尺寸相互之间的差异性,以及手工皮尺方法和动态人体分析系统获得的动(姿)态下人体尺寸变化的差异性,最终判断动态人体尺寸测量方法的准确性。
通过三维扫描以及人体抓捕2种方法,获得所有被测量者的25个人体尺寸,其数据T检验结果参见表1。从表中可以看出:S代表的是三维扫描方法获得的人体尺寸,而B代表的是动态人体分析系统方法获得的相应部位尺寸。2种方法获的相同部位尺寸的变化值范围在-0.11~-1.03cm之间,这意味着通过人体动态分析系统方法获得的人体尺寸比三维扫描方法获得的数值要大。其中,臀围差距最大(-1.03cm),而立裆深的变化值最小(-0.11cm)。此外,2种方法获得的人体尺寸数据其T检验结果中的 p值均大于0.05,这就意味着三维扫描和人体动态分析系统2种方法获得的静态人体尺寸,其相互之间的差异性不明显,这表明利用动态人体分析系统获得的静态人体尺寸尽管与三维扫描结果之间有差异,但是仍然是准确而可信的,因此这种方法对于静态人体尺寸采集具有一定实用性。
对于动态人体测量以及服装设计来讲,了解动态下的人体尺寸变化是最为重要的,它是服装松量设计的基础,因此,在本文研究中首先对采用手工皮尺方法测量到的特定姿态下人体尺寸,通过与三维扫描结果作对比,计算和分析其尺寸变化,参见表2中的M值;然后,对利用动态人体分析系统测量到的特定时段动态人体尺寸,通过与动态人体分析系统测量的静态人体尺寸对比,分析与了解人体运动状态下的尺寸变化,参见表2中的B'值。根据获取的变化值,T检验方法继续被用来检验2种方法的差异性,其结果见表2。
从表2可以看出,2种方法对颈围、腕围和脚踝围这3个尺寸的测量结果为0.00cm,表明这3个部位的尺寸在动态姿态和运动过程中没有变化。对于其他22个人体尺寸,9个人体尺寸的 p值都小于0.05,包括胸围、腰围、小腿围、肩宽及前、后腰长等,这就意味着特定姿态下的这些部位尺寸变化,与动态下的这些部位尺寸变化相比,有着明显的不同。尽管不同,但从表中数值仍然可以看出相似变化特点,那就是动态下的变化都小于特定姿态下的变化值,分析原因,通过对比人体跑步中的姿态以及特定姿态,可以看出,特定姿态下的各个关节运动角度往往都是人体运动最大角度,而在跑步中往往是达不到这种姿态的,因此,人体运动下的尺寸变化的确应当小于特定姿态下的变化。由此可以看出,人体运动分析系统抓捕到的动态人体尺寸及其变化值是符合运动下人体运动尺寸变化特点的,进而说明该方法是适合运用到动态人体尺寸测量的。此外,余下的13个尺寸的p值都大于0.05,这说明在这13个部位中,尽管有些部位的对比值(M-B')为负值,但是二者之间差异性是不大的,这意味着2种方法获得的人体尺寸变化值是相似的。根据这些分析结果,可以判断这种基于动态人体分析系统的动态尺寸测量方法,对于人体运动状态下的尺寸采集是有效而可信的。
表1 静态人体尺寸的对比Tab.1 Comparison of measurement results in static state
表2 特定姿态和跑步状态下的人体尺寸变化对比Tab.2 Comparison of body measurement variations in dynamic postures and running state
基于动态人体分析系统建立的动态人体测量方法,有助于解决困扰动态人体尺寸测量中一直存在的标识点在运动中不稳定和不确定的问题,可以充分利用系统的照相系统获得静态和动态下固定在各个人体尺寸构成点上的反光点位置,最终计算获得人体尺寸。通过与传统的皮尺测量和三维扫描结果对比,获得结果具有一定的相似性,因此该方法具备人体静动态测量的基本技术条件和能力,能帮助测量人员了解静态和运动中的人体尺寸与变化。但是,也要看到这种方法还存在一些不足,具体表现为:首先,目前测量时使用的球状标记物,其直径仍然偏大,这势必会造成获得数据的准确性受到影响;其次是测量时需要大量标记点,计算并获取人体尺寸需要时间比较长;还有就是测试需要相应比较大的设备和场地,而且对测量人员的技术水平要求较高。但是,作为一种探索性方法,通过对这些环节的改进,比如抓捕反光小球的直径更小和系统更加集成化,动态人体尺寸的采集方法必将最终成熟起来,并能很好地运用到动态人体测量中,同时这种方法也是对未来人体动态测量技术与方法发展方向的指引。
以上实验数据与分析结果可以表明,基于动态人体分析系统的动态人体测量方法对于运动状态下的人体尺寸采集具有较好的准确性和实用性。尽管受到反光点大小等局限和影响,利用这种方法仍然可以测量人体运动过程中特定时间和特定姿态下的尺寸,并掌握其变化特征,进而快速准确地获得人体尺寸最大变化值,设计服装松量尺寸,完成特定部位的合体度设计,满足服装运动自由度并实现运动功能。此外,作为一种动态人体测量方法的探索性研究,将对未来动态人体测量方法设计与发展起着较好的指引作用。
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