胸圍截面輪廓點獲取方法優化

楊天， 寧艷群， 楊秀月， 尚笑梅*

(1.蘇州大學 紡織與服裝工程學院，江蘇 蘇州 215021；2.上海紡織集團檢測標準有限公司，上海 200336)

人體尺寸包含長度尺寸和圍度尺寸，是服裝造型設計和結構設計的基礎，而人體胸圍尺寸是服裝設計的重要尺寸之一[1]。在文胸產品中，人們越來越追求舒適、合體，對胸立體尺寸的描述要求越來越精準，故除了獲取通用的胸圍、胸底圍的尺寸外，文中增加了依次經過胸圍截面輪廓點測量而得的胸圍尺寸，對其控制輪廓點的獲取方法進行優化[2-3]。

另外，在非接觸式測量技術迅猛發展的今天，其測量數據的準確度和精確度是人們關注的重點，該測量技術建立在精確獲取人體表面輪廓點的基礎上，通過點連成線，線組成面，才能準確測量出輪廓線的尺寸，生成精確的截面圖形，故而文中對人體胸圍截面輪廓點的獲取方法進行優化研究，得到最優的輪廓點獲取方法，以服務于服用非接觸式測量技術。

目前,對人體表面輪廓基準點的研究主要有側頸、第七頸椎、肩、前腰、側腰、會陰等測量時容易出錯的點[4]。田亞楠等[5]分析了不同測量方法對測量精確度的影響，主要研究了前腰點、側腰點和會陰點，通過目測法和控制法對內胯高和周襠進行測量。對胸部乳房截面輪廓的研究目前仍集中在人體胸圍曲線的擬合。尚笑梅等[6]通過拍攝人體的二維圖像，提取出其胸圍的輪廓截面，用于三維測量技術，并通過三次多項式函數對胸圍進行擬合。對胸圍截面輪廓點的獲取方法優化可使測量而得的胸圍數據值更加準確，對于提高文胸結構設計的合理性有重要意義。

文中基于是否依次經過胸圍輪廓點，采用兩種方法測量胸圍尺寸，研究兩種方法測量值的精確度以及實際可操作性；建立兩種方法測量值的轉換模型以便得到更接近胸圍真實值的數據。最終建立不同方法測量值轉換的回歸模型。

1 樣本測量實驗

1.1 樣本選取

被測者：從蘇州大學隨機選取30名女大學生作為被測者，年齡在18～25歲，身高在155～170 cm。

測量者：隨機選取10名女性作為測量人員，實驗前統一進行的人體測量技能培訓，年齡在20～25歲，身高在155～170 cm。

記錄者：隨機選取10名女性作為記錄人員，實驗前統一進行的人體測量數據記錄培訓，年齡在20～25歲。她們與10名測量人員隨機組成測量搭檔。

1.2 實驗工具及環境

實驗工具：軟尺、筆、記錄表、記錄板、測體工作者專用實驗服、被測者專用測體緊身衣。被測者雙腳并攏，自然站立，頭發盤起，脫掉上衣和文胸，下身穿著專用測體緊身衣；測量者身穿測體專用實驗服，手拿軟尺；記錄人員身穿測體專用實驗服，手拿夾有記錄表格的記錄板和記錄筆。

實驗環境：實驗要求在同一時間段、統一操作規范以及統一測量設備下進行；環境溫度為(27±3) ℃、濕度(60±10) %，保證室內測體實驗人員感覺舒適[7]；燈光強度適中，保證清晰讀數。

1.3 實驗方法

根據GB/T 16160—2008中胸圍的定義,通用方法測量的胸圍尺寸是經過左右胸凸點(A和A′)、左右腋窩點(B和B′)和左右背凸點(C和C′)的水平圍長，測量方法如圖1所示。基準點的位置標識如圖2所示。采用“胸圍輪廓點一次測量法”和“胸圍輪廓點依次測量法”分別獲取胸圍尺寸，將其分別命名為方法1和方法2。

圖1 胸圍測量法Fig.1 Bust measurement method

圖2 胸圍輪廓點位置示意Fig.2 Bust profile point position diagram

被測者站姿要求：兩腳并攏，自然站立，目視前方，手臂前伸。在整個測量過程中，要求被測者站姿保持不變。

測量前，在6個胸圍輪廓點貼好標記，以方便測量并減少實驗誤差。10名測量者均按照方法1和方法2，依次量取30名被測者的胸圍尺寸，記錄者做好數據記錄。

1.3.1方法1 被測者保持站姿，手臂前伸。測量者站于被測者左側，手拿軟尺，對胸圍進行環抱式測量，且保持軟尺形成的水平面與地面平行，經過左右胸凸點，左右背凸點和左右腋窩點形成貼合人體的圓周曲線，得到輪廓點一次測量法胸圍尺寸[8]。該測量過程中，測量者站于被測者左側不移動。

1.3.2方法2 被測者保持站姿，手臂前伸。測量者站于被測者右側，手拿軟尺，對胸圍進行輪廓點順序測量：首先將軟尺零刻度線固定于被測者B′點，然后依次經過A′，A，B，C，C′點，最后回到B′點，得到輪廓點依次測量法的胸圍尺寸。測量過程中，保證測量水平面與地面平行，測量者隨軟尺走勢不斷移動。

1.4 數據處理方法

在最初30個樣本中，剔除5個特殊體型樣本，最終確定實驗被測者25人，設置編號為1～25，測量者10人。規定每位測量者依次測量25名被測者，每個樣本測量3次，故得到實驗數據750組。剔除掉無效數據組和異常數據組，最終確定可用于研究的樣本量為732組。對每個樣本的數據取均值，隨機選取15個樣本用于精確度分析和建模研究，對剩余10個樣本進行模型驗證分析。

2 方法1和方法2精確度分析

將25個樣本中隨機選取的15個樣本，利用Excel軟件對方法1和方法2所得數據分別進行胸圍均值對比分析和離散程度統計分析。

2.1 均值對比分析

求出兩種測量方法所得的每位被測者的胸圍均值，對所獲取的均值進行對比分析，結果如圖3所示。

圖3 方法1和方法2所得胸圍均值對比分析 Fig.3 Comparisons of the mean chest circumference measured by method 1 and 2

從圖3中可得出如下結論：

1)方法1和方法2的均值存在明顯差異，說明通過控制輪廓點獲取尺寸的方法對實驗結果會產生一定的影響。

2)方法2測量所得的數據值均大于方法1，表明通過依次控制基準點獲取的數據值均大于直接測量。

2.2 離散程度統計分析

通過換算，獲得被測項目的均值、標準差和AVEDEV函數值。其中標準差表示一組數據的離散程度，數值越大離散程度越大。AVEDEV函數值是指數據絕對偏差的平均值，也反映數據的離散程度，其數值越大，離散程度越大，數據越不穩定。方法1和方法2離散程度統計見表1。

表1 方法1和方法2離散程度統計

從表1可得出如下結論：

1)通過對比標準差和AVEDEV函數值可知，就整體而言，方法1的標準差和AVEDEV值大于方法2，說明采用方法2得到的數據離散程度更小，數據值較穩定；而用方法1得到的數據值離散程度較大，不夠穩定，故其測量值精確度較小。此結果與方法2采用的測量方法有一定關系，因其直接按照定義依次經過基準點貼體測量，故所得數據更接近真實值，數據值更加穩定。

2)對比兩種方法的實際可操作性，方法2依次經過6個輪廓點進行測量，測量過程中會和被測者肌膚接觸過多，且操作方法復雜，耗時較長，實際可操作性較弱；方法1采用胸圍輪廓點一次測量胸圍尺寸，是所有服裝企業量體時重要的環節之一，已經發展多年，技術成熟，具備實際可操作性。故在實際運用中，可通過構建數學模型將胸圍輪廓點一次測量法獲得的胸圍尺寸轉換成胸圍輪廓點依次測量法尺寸，既減小工作量，也可同時得到兩組數據值。

3 顯著性分析及轉換模型建立

對上述隨機選取的15個樣本，運用SPSS軟件系統，分析方法1和方法2的相關性和顯著性水平，并建立轉換模型。首先，對方法1和方法2的數據組進行配對樣本t檢驗，判斷兩組數據的相關性及差異性[9]，若其存在較大相關性且差異顯著，可建立回歸模型；然后對測量樣本進行回歸分析，并建立數學模型；最后對模型進行驗證分析。

3.1 顯著性分析

分析兩種測量方法所得數據組的顯著性水平。設置可信區間為95%，對兩組數據進行配對樣本t檢驗，所得結果見表2和表3。

表2 方法1和方法2相關性

表3 方法1和方法2配對樣本t檢驗

由表2可知，兩種方法所得胸圍數據組的相關系數為0.988，相關系數的顯著性檢驗表明其顯著值為0.000，因為Sig.<0.05，故二者具有顯著相關性。由表3可知，配對檢驗結果表明t為-7.969，自由度為14，兩尾檢驗差異水平為0.000，因為Sig.<0.05，表明二者存在極顯著性差異。綜上可知，方法1和方法2之間可以建立回歸模型。

3.2 轉換模型建立

對樣本進行回歸分析，建立數學回歸模型。其中，設定方法1所得數據值為自變量x，方法2所得數據值為因變量y，選擇曲線擬合中的線性、二次、三次、復合及邏輯函數類型進行擬合[10-11]，所得擬合結果見表4。各模型的優劣通過相關系數的平方值(RSQ)比較，RSQ函數越大，則所選的模型越好。另外，表4中F值越大，表明該差異值越顯著，v代表自由度，b代表函數模型的系數值。

通過比較表4中所有模型的RSQ值可知，二次和三次多項式模型的RSQ值均為0.978，且均高于線性、復合和邏輯模型的RSQ值，故排除線性、復合和邏輯模型；另外，三次多項式模型中b3值為0.000，b1和b2的值均和二次多項式模型中b1，b2值相等，說明此三次多項式模型不存在，故排除。

表4 方法1和方法2的模型匯總及參數估計值

綜上所述，采用二次多項式模型對函數進行擬合是最合適的，其中，二次多項式模型中的常數項為-91.424，一次項系數b1為3.101，二次項系數b2為-0.012。

故其擬合結果為

y=-91.424+3.101x-0.012x2

(1)

3.3 模型驗證

根據服用人體手工測量尺寸的精確度要求，參照GB/T 1335.2—2008中胸圍尺寸的檔差為4 cm，將胸圍檔差值轉換為數據值域，由此設定胸圍誤差范圍為2 cm。對剩余的10個樣本進行轉換模型驗證分析，若由模型求得的數據值與手工測量值相差的絕對值在2 cm以內，說明模型有效。 剩余樣本回歸模型驗證分析結果見表5。其中，x值是方法1的實際測量值，y值是方法2的實際測量值，y′值是方法1的模型驗證值，即帶入式(1)得到的值，差值比率指y與y′絕對差值與y的比。其中差值比率越小，說明其模型越好[12]。

表5剩余樣本回歸模型驗證分析

Tab.5Validationanalysisoftheresidualsampleregressionmodel

樣本編號x/cmy/cmy′/cmy與y′的絕對差值/cm差值比率/%384.5085.6584.930.720.84583.6884.6084.040.560.66686.4587.2086.970.230.26887.8489.2088.380.820.921083.5784.8683.920.941.111385.4086.8085.890.911.051483.1083.9083.400.500.601590.1090.4090.560.160.181782.3083.6882.511.171.402286.4587.4086.970.430.49

由表5可知，y與y′的絕對差值均小于2 cm，且差值比率均小于2%，故經模型驗證，二次多項式回歸模型有效。綜上可知，采用二次多項式模型對函數進行擬合最合適。

4 結語

通過對胸圍兩種測量法所得數據進行數理統計分析，得到如下結論。

1)用方法1獲取的數據離散程度較大，數據值不夠穩定，但具有較好的實際可操作性。

2)用方法2獲取的數據離散程度較小，數據值穩定，但實際可操作性較差。

3)兩組數據具有顯著相關性且呈現極顯著差異，可對兩組數據建立轉換模型。

4)最終最優轉換模型擬合結果為二次多項式模型y=-91.424+3.101x-0.012x2。

5)經模型驗證得到式(1)二次多項式模型有效。

在常規的人體尺寸測量中，方法1是最常用且非常重要的測量方法之一，同方法2相比，其測量速度快，實際可操作性較高；方法2依次經過輪廓點測量而得的數據離散程度更小，較方法1數據值更穩定，且更接近胸圍真實值。因此，通過建立兩種方法間的轉換模型，可使兩種測量方法獲得的數據值相互轉換，使企業在只獲得通用胸圍尺寸的情況下，通過帶入轉換模型便可獲得“胸圍輪廓點依次測量法”的結果。該轉換關系不僅節省了人體測量的成本，還提高了測量值的利用率，為人體測量領域的建模研究提供參考。