基于女性面部三维形态的贴合型防护口罩优化研究

宋佳宇,尹 玲

(常熟理工学院 纺织服装与设计学院,江苏 苏州 215500)

随着疫情防控常态化,佩戴口罩成为有效防疫的重要手段。人们主要使用的平板式口罩,尺寸规格单一,与人体面部的贴合度不高,为了提高口罩的防护性能,口罩与面部的贴合度问题亟待解决。相关文献主要根据人体面部二维尺寸研究口罩结构[1],设计匹配度更优的口罩[2]。一些学者对国内外相关的口罩标准进行分析并提出口罩发展方向[3-4]。一些学者参考中国成年人的头面部尺寸数据,为口罩的号型设计提供方案[5];一些学者基于二维人脸重建三维人脸深度图像[6];一些学者对国内外口罩进行分析并提出展望[7-8]。

由于人体面部是三维的,二维测量难以全面描述人体面部特征,而且男性和女性的面部特征存在极大差异。目前市场上存在的防护口罩基本都是男女通用的,必然会在口罩的贴合密闭性上存在缺陷。基于此,采用手持三维扫描仪采集若干年青女性的面部三维数据,对所得数据进行统计分析,研究人体面部结构的主要特征因子,探索影响口罩贴合度的关键特征指标,根据这些特征指标设计出符合人体面部三维形态的贴合度更高的防护口罩,使口罩更符合人们的防护需求,为设计与人体面部贴合度更高的防护口罩提供参考。

1 女性面部形态尺寸测量

招募75位江苏地区女大学生作为受试者。三维测量参照GB/T 23698—2009《三维扫描人体测量方法的一般要求》,相关测量点的定义及测量指标的方法参阅GB/T 5703—2010《用于技术设计的人体测量基础项目》。由于测量和录入时可能存在一定的差错,造成个别数据的过大过小,剔除可疑数据5个,得到的最终样本为70个。

样本量过少,无法建立科学的数据联系,造成较大的试验误差,导致试验结果不具有代表性;样本量过多,会造成人力、物力、财力、时间等资源的浪费,所以确定合适的样本量对一个试验的合理准确性至关重要。利用式(1)估计测量所需的最小样本容量。

式中:N为所需的样本容量;1.96为标准正态分布函数在95%置信水平时的取值;CV为变异系数,CV=方差/均值;Δ为相对误差,常用于重大精密研究项目,通常在1%～2%,一般科研项目通常取3%～4%,文中取3%。

通过计算10个测量指标的变异系数,得出鼻深的变异系数最大,把鼻深变异系数代入式(1)中,得出要求的最小样本容量为68个,因此现有70个有效样本满足研究的需要。

1.1 测量基准面和基准点的确定

基准水平面采用法兰克福平面[9]。面部的正中矢状面经过鼻梁点、鼻尖点、鼻下点及颏下点,可观察人体侧面面部形态;头部的前头面,也称额状面、冠状面[9],与前额平行的面,观察人体正面面部形态。参考标准[10]确定了7个基准点,具体见表1,测量位置如图1所示。

图1 面部测量基准点示意图

表1 面部测量基准点

1.2 测量指标

参照标准并结合实际需求制定了10个面部测量项目,见表2。具体测量位置如图2、3所示。

图2 直线测量项目示意图

图3 弧线测量项目示意图

表2 面部测量指标

1.3 测量设备和方法

测量设备为先临手持EinScanPro 2X 三维扫描仪(先临三维科技股份有限公司),如图4所示。在测量前,通过面部贴标记点的方式标识测量基准点,受试者挺胸坐正,正视前方,平静呼吸。

图4 EinScanPro 2X 手持三维扫描仪

打开电脑桌面上下载好的EXScan Pro软件,连接设备EinScanPro 2X;连接完成后在导航条上选择“标定”,根据软件向导提示,调整好投影仪与标定板之间的距离,第一组平放标定板,使扫描仪与摆放标定板平面垂直,扫描仪十字对准标定板白框内;标定完成后,选择“手持快速扫描”扫描模式,开始采集,上下移动扫描仪,平稳地将整张人脸扫描进系统里(在采集过程中,LED 灯闪烁,投影投十字。由上而下或者由下而上移动扫描仪,直到距离指示条全部填充完绿色,在采集过程中提示“距离太近”,则需要将扫描仪往上提;提示“距离太远”时,需要向下移动扫描仪);最后点击“后处理”对扫描到的数据进行后处理,将扫描到的样本数据保存下来,如图5所示。

图5 EXScan Pro软件实验过程图

1.4 三维面部模型的处理

将三维面部点云数据导入逆向工程软件Geomagic studio 2015。通过去噪、封装、修补孔洞、平滑处理、裁剪、精确曲面及确定特征点等过程完成三维面部模型的处理,然后通过交互拾取的方法进一步修正面部测量基准点,如图6所示,最后输出为OBJ文件格式。

图6 三维面部模型处理

1.5 特征指标测量方法

将处理好的人体头面部模型导入CLO3D 软件,使用3D 窗口中的“直线测量(虚拟模特)”在模型脸上进行两点间的直线测量,使用3D 窗口中的“3D 笔(虚拟模特)”在模型脸上测量两点间的曲线长度,完成10个测量指标的提取,如图7所示。

图7 人脸测量项目图

2 面部特征尺寸分析

2.1 测量指标基本信息描述

按照确定的基准点测量10个项目后得到受试者测量指标的基本信息,见表3。

表3 面部基本信息统计 单位:cm

2.2 测量指标特征分析

对面部指标分别进行主成分分析,从面部特征指标中提取了4个因子,方差解释率84.9%,能够覆盖样本的大部分信息,旋转后的因子载荷矩阵见表4。

表4 面部特征指标因子分析

由表4可看出,因子1中贡献大的是鼻长、鼻高及形态面长。这3个指标都是面部长度方向的尺寸,由此将因子1定义为面长因子。因子2中,贡献大的指标为面宽和面宽弧长,定义为面宽因子;因子3中贡献大的指标为下颌角点间颏下弧长和鼻深,鼻深是衡量鼻子凸度的指标,下颌角点间颏下弧长可以衡量下颏的凸度,所以因子3定义为脸部凸度因子;因子4中贡献大的指标为鼻梁宽和鼻宽,定义为鼻宽因子。

3 青年女性脸型分类

通过聚类分析,将脸型分成4类,见表5。进一步计算形态面长/面宽,形态面长/两下颌角间宽,面宽弧长/下颌角点间颏下弧长,见表6。

表5 青年女性脸型分类结果 单位:cm

表6 脸型分析比较

由表5、6看出组别1的两下颌角间宽最小,面宽最宽,形态面长最小,定义为小巧鹅蛋形脸型,如图8(a)所示;组别2两下颌角间宽最宽,面宽最小,形态面长较小,说明组别2为上窄下宽的梯形脸型,如图8(b)所示;组别3面宽弧长最长,形态面长最长,鼻子大而高,下颌角点间颏下弧长最大,说明组别3 是轮廓分明、立体感较强的大长脸型,如图8(c)所示;组别4的各项指标都居于中间,没有明显突出的特征,定义为大众长方脸型,如图8(d)所示。由以上分析,得到占比最大样本量的脸型是组别4大众长方脸型。

图8 脸型分类图示

4 防护口罩样板的生成及优化设计

从受试者中找出一位面部数据最接近组别4的数据,在CLO 3D 虚拟试衣软件中导入处理好的面部模型,直接在面部模型上立裁,展平得到样板雏形,结合富怡CAD 和CLO 3D,完善原型样板,最终得到的口罩样板如图9 所示。根据测量项目的分析数据以及3D 立裁的适配程度,优化设计的防护口罩主体设定分为面部外层(左、右)、面部内层(左、右)、口罩鼻夹和面部固定器(左、右),其中口罩鼻夹的宽取1 cm。由于传统的一片式口罩佩戴时耳朵受压过大,佩戴时间久后会造成耳朵疼痛的症状,优化后的口罩取消了挂耳绳,使佩戴更方便、舒适和安全。在CLO 3D 虚拟试衣软件中,应用面部原型版设计并完成青年女性防护口罩的虚拟适配,如图10所示。防护口罩佩戴后的压力图如图11所示。从中能看出优化的防护口罩可以使口罩与面部的贴合度提高,口罩鼻夹可以调整口罩与鼻部的贴合度,在面部两侧的口罩固定器佩戴方便且不会压迫面部,面部压力舒适性良好。

图9 面部原型样板

图10 青年女性防护口罩虚拟适配效果

图11 压力图

5 结束语

通过采集江苏地区70位女大学生面部形态尺寸,获得10项人体面部数据信息,运用主成分分析和聚类分析对受试者样本的面部数据形态进行研究和分类,将脸型分为4类:小巧鹅蛋形脸、梯形脸、大长脸、大众长方脸。以占比最大的大众长方脸型为例,采集与该数据相近的受试者三维形态数据,运用逆向工程软件拟合三维脸部模型,结合CAD 和CLO 3D 的展平功能完成女性面部的原型样板,并进行了防护口罩的优化设计,为贴合型防护口罩的设计提供一定参考。