基于女性面部三維形態的貼合型防護口罩優化研究

宋佳宇,尹 玲

(常熟理工學院 紡織服裝與設計學院,江蘇 蘇州 215500)

隨著疫情防控常態化,佩戴口罩成為有效防疫的重要手段。人們主要使用的平板式口罩,尺寸規格單一,與人體面部的貼合度不高,為了提高口罩的防護性能,口罩與面部的貼合度問題亟待解決。相關文獻主要根據人體面部二維尺寸研究口罩結構[1],設計匹配度更優的口罩[2]。一些學者對國內外相關的口罩標準進行分析并提出口罩發展方向[3-4]。一些學者參考中國成年人的頭面部尺寸數據,為口罩的號型設計提供方案[5];一些學者基于二維人臉重建三維人臉深度圖像[6];一些學者對國內外口罩進行分析并提出展望[7-8]。

由于人體面部是三維的,二維測量難以全面描述人體面部特征,而且男性和女性的面部特征存在極大差異。目前市場上存在的防護口罩基本都是男女通用的,必然會在口罩的貼合密閉性上存在缺陷。基于此,采用手持三維掃描儀采集若干年青女性的面部三維數據,對所得數據進行統計分析,研究人體面部結構的主要特征因子,探索影響口罩貼合度的關鍵特征指標,根據這些特征指標設計出符合人體面部三維形態的貼合度更高的防護口罩,使口罩更符合人們的防護需求,為設計與人體面部貼合度更高的防護口罩提供參考。

1 女性面部形態尺寸測量

招募75位江蘇地區女大學生作為受試者。三維測量參照GB/T 23698—2009《三維掃描人體測量方法的一般要求》,相關測量點的定義及測量指標的方法參閱GB/T 5703—2010《用于技術設計的人體測量基礎項目》。由于測量和錄入時可能存在一定的差錯,造成個別數據的過大過小,剔除可疑數據5個,得到的最終樣本為70個。

樣本量過少,無法建立科學的數據聯系,造成較大的試驗誤差,導致試驗結果不具有代表性;樣本量過多,會造成人力、物力、財力、時間等資源的浪費,所以確定合適的樣本量對一個試驗的合理準確性至關重要。利用式(1)估計測量所需的最小樣本容量。

式中:N為所需的樣本容量;1.96為標準正態分布函數在95%置信水平時的取值;CV為變異系數,CV=方差/均值;Δ為相對誤差,常用于重大精密研究項目,通常在1%～2%,一般科研項目通常取3%～4%,文中取3%。

通過計算10個測量指標的變異系數,得出鼻深的變異系數最大,把鼻深變異系數代入式(1)中,得出要求的最小樣本容量為68個,因此現有70個有效樣本滿足研究的需要。

1.1 測量基準面和基準點的確定

基準水平面采用法蘭克福平面[9]。面部的正中矢狀面經過鼻梁點、鼻尖點、鼻下點及頦下點,可觀察人體側面面部形態;頭部的前頭面,也稱額狀面、冠狀面[9],與前額平行的面,觀察人體正面面部形態。參考標準[10]確定了7個基準點,具體見表1,測量位置如圖1所示。

圖1 面部測量基準點示意圖

表1 面部測量基準點

1.2 測量指標

參照標準并結合實際需求制定了10個面部測量項目,見表2。具體測量位置如圖2、3所示。

圖2 直線測量項目示意圖

圖3 弧線測量項目示意圖

表2 面部測量指標

1.3 測量設備和方法

測量設備為先臨手持EinScanPro 2X 三維掃描儀(先臨三維科技股份有限公司),如圖4所示。在測量前,通過面部貼標記點的方式標識測量基準點,受試者挺胸坐正,正視前方,平靜呼吸。

圖4 EinScanPro 2X 手持三維掃描儀

打開電腦桌面上下載好的EXScan Pro軟件,連接設備EinScanPro 2X;連接完成后在導航條上選擇“標定”,根據軟件向導提示,調整好投影儀與標定板之間的距離,第一組平放標定板,使掃描儀與擺放標定板平面垂直,掃描儀十字對準標定板白框內;標定完成后,選擇“手持快速掃描”掃描模式,開始采集,上下移動掃描儀,平穩地將整張人臉掃描進系統里(在采集過程中,LED 燈閃爍,投影投十字。由上而下或者由下而上移動掃描儀,直到距離指示條全部填充完綠色,在采集過程中提示“距離太近”,則需要將掃描儀往上提;提示“距離太遠”時,需要向下移動掃描儀);最后點擊“后處理”對掃描到的數據進行后處理,將掃描到的樣本數據保存下來,如圖5所示。

圖5 EXScan Pro軟件實驗過程圖

1.4 三維面部模型的處理

將三維面部點云數據導入逆向工程軟件Geomagic studio 2015。通過去噪、封裝、修補孔洞、平滑處理、裁剪、精確曲面及確定特征點等過程完成三維面部模型的處理,然后通過交互拾取的方法進一步修正面部測量基準點,如圖6所示,最后輸出為OBJ文件格式。

圖6 三維面部模型處理

1.5 特征指標測量方法

將處理好的人體頭面部模型導入CLO3D 軟件,使用3D 窗口中的“直線測量(虛擬模特)”在模型臉上進行兩點間的直線測量,使用3D 窗口中的“3D 筆(虛擬模特)”在模型臉上測量兩點間的曲線長度,完成10個測量指標的提取,如圖7所示。

圖7 人臉測量項目圖

2 面部特征尺寸分析

2.1 測量指標基本信息描述

按照確定的基準點測量10個項目后得到受試者測量指標的基本信息,見表3。

表3 面部基本信息統計 單位:cm

2.2 測量指標特征分析

對面部指標分別進行主成分分析,從面部特征指標中提取了4個因子,方差解釋率84.9%,能夠覆蓋樣本的大部分信息,旋轉后的因子載荷矩陣見表4。

表4 面部特征指標因子分析

由表4可看出,因子1中貢獻大的是鼻長、鼻高及形態面長。這3個指標都是面部長度方向的尺寸,由此將因子1定義為面長因子。因子2中,貢獻大的指標為面寬和面寬弧長,定義為面寬因子;因子3中貢獻大的指標為下頜角點間頦下弧長和鼻深,鼻深是衡量鼻子凸度的指標,下頜角點間頦下弧長可以衡量下頦的凸度,所以因子3定義為臉部凸度因子;因子4中貢獻大的指標為鼻梁寬和鼻寬,定義為鼻寬因子。

3 青年女性臉型分類

通過聚類分析,將臉型分成4類,見表5。進一步計算形態面長/面寬,形態面長/兩下頜角間寬,面寬弧長/下頜角點間頦下弧長,見表6。

表5 青年女性臉型分類結果 單位:cm

表6 臉型分析比較

由表5、6看出組別1的兩下頜角間寬最小,面寬最寬,形態面長最小,定義為小巧鵝蛋形臉型,如圖8(a)所示;組別2兩下頜角間寬最寬,面寬最小,形態面長較小,說明組別2為上窄下寬的梯形臉型,如圖8(b)所示;組別3面寬弧長最長,形態面長最長,鼻子大而高,下頜角點間頦下弧長最大,說明組別3 是輪廓分明、立體感較強的大長臉型,如圖8(c)所示;組別4的各項指標都居于中間,沒有明顯突出的特征,定義為大眾長方臉型,如圖8(d)所示。由以上分析,得到占比最大樣本量的臉型是組別4大眾長方臉型。

圖8 臉型分類圖示

4 防護口罩樣板的生成及優化設計

從受試者中找出一位面部數據最接近組別4的數據,在CLO 3D 虛擬試衣軟件中導入處理好的面部模型,直接在面部模型上立裁,展平得到樣板雛形,結合富怡CAD 和CLO 3D,完善原型樣板,最終得到的口罩樣板如圖9 所示。根據測量項目的分析數據以及3D 立裁的適配程度,優化設計的防護口罩主體設定分為面部外層(左、右)、面部內層(左、右)、口罩鼻夾和面部固定器(左、右),其中口罩鼻夾的寬取1 cm。由于傳統的一片式口罩佩戴時耳朵受壓過大,佩戴時間久后會造成耳朵疼痛的癥狀,優化后的口罩取消了掛耳繩,使佩戴更方便、舒適和安全。在CLO 3D 虛擬試衣軟件中,應用面部原型版設計并完成青年女性防護口罩的虛擬適配,如圖10所示。防護口罩佩戴后的壓力圖如圖11所示。從中能看出優化的防護口罩可以使口罩與面部的貼合度提高,口罩鼻夾可以調整口罩與鼻部的貼合度,在面部兩側的口罩固定器佩戴方便且不會壓迫面部,面部壓力舒適性良好。

圖9 面部原型樣板

圖10 青年女性防護口罩虛擬適配效果

圖11 壓力圖

5 結束語

通過采集江蘇地區70位女大學生面部形態尺寸,獲得10項人體面部數據信息,運用主成分分析和聚類分析對受試者樣本的面部數據形態進行研究和分類,將臉型分為4類:小巧鵝蛋形臉、梯形臉、大長臉、大眾長方臉。以占比最大的大眾長方臉型為例,采集與該數據相近的受試者三維形態數據,運用逆向工程軟件擬合三維臉部模型,結合CAD 和CLO 3D 的展平功能完成女性面部的原型樣板,并進行了防護口罩的優化設計,為貼合型防護口罩的設計提供一定參考。