基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法

摘要：家居產品種類繁多，客戶根據其環境對家居產品的造型也有不同的需求。為了最大程度地滿足客戶對家居產品的個性化需求，作者提出了基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法。通過客戶需求數據獲取、處理與轉換識別客戶的定制需求；利用硬件設備獲取已有家居產品的造型圖像，從顏色、形狀和紋理三個方面提取家居產品的造型特征，采用加權融合的方式得出家居產品造型特征的融合處理結果；結合特征融合結果與客戶需求數據關聯度，確定定制家居產品造型的優化位置與調整量，最終得出定制家居產品造型的優化設計結果。將設計的造型優化設計方法應用到衣柜、燈具以及沙發產品的定制工作中，得出造型優化結果的尺寸設計偏差為0.253mm，需求匹配度為0.95，由此證明了所提方法具有良好的造型優化效果。

關鍵詞：多特征融合；家居產品；產品造型；加權融合；定制設計

中圖分類號：TS664；TP399""""""""" 文獻標識碼：A"""""""" 文章編號：1009-3583（2024）-0173-06

Optimization Design Method of Custom Home Products Based on Multi-feature Fusion

CHEN Mu1 ， QIN Zhen-yan2

（1. School of Arts and Media， Chuzhou City Vocational College， Chuzhou 239000， China;2. School of Art， Anhui Jianzhu University， Hefei 230022， China）

Abstract： There are many kinds of household products， and customers have different needs for the shape of household products according to their environment. In order to meet the personalized needs of customers for household products to the greatest extent， a method of shape optimization design of customized household products based on multi-feature fusion is proposed. Through the acquisition， pro- cessing and transformation of customer demand data， identify the customer's customization needs. The hardware equipment is used to obtain the modeling image of the existing home products， and the modeling features of the home products are extracted from the color， shape and texture. The weighted fusion method is used to obtain the fusion processing results of the modeling features of the home pro- ducts. Combined with the correlation between the feature fusion result and the customer demand data， the optimization position and ad- justment amount of the customized home product shape are determined， and the optimization design result of the customized home prod- uct shape is finally obtained. The design method of shape optimization is applied to the customization of wardrobe， lamp and sofa pro- ducts， and the size design deviation of the shape optimization result is 0.253 mm and the demand matching degree is 0.95， which proves that the proposed method has good shape optimization effect.

keyword： multi-feature fusion; home products; product modeling; weighted fusion; custom design

家居產品是人們維持正常生活、從事生產實踐、進行社會生活所必需的一大類設備。在審美水平普遍提高的大背景下，人們對家居用品的要求也越來越高，不僅僅是為了實用，更多的是對產品的文化內涵、審美趣味的追求[1]。客戶居住戶型以及對家居產品的審美存在差異，為了滿足不同客戶對家居產品的需求，家居產品行業開設了定制服務。

定制家居產品是指家居產品廠商在批量生產的基礎上，把每個顧客看作獨立的市場，顧客可以按照自己的需求來設計他們所需要的家居產品，而公司則可以按照他們的需求制作個性化的家居產品。在家居產品市場上，許多商家所宣傳的實木定制家居產品都是以實木為主，可以按照房屋的面積、設計、布置等來定制。家居產品的定制可以大體分為造型和材質兩個方面，其中家居產品造型是指家居產品使用材料與構件之間的組合與連接方式。

目前大多數家居產品公司均開設了定制服務，同時選擇定制服務的客戶數量逐年增加，由此可見定制家居產品具有良好的發展前景。從目前定制家居產品的發展情況來看，客戶對定制家居產品造型的滿意度較低，主要體現在與居住風格不匹配、與客戶需求存在明顯偏差，產品造型不穩固等方面，為此作者利用多特征融合技術對定制家居產品造型進行優化設計。此次基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計的目的是在已有定制家居產品的基礎上作進一步優化，基本設計原理是利用圖像處理技術分析現有定制家居產品的基本特征，并與人體工學理論以及客戶定制需求對比，從而確定需要調整的位置，實現定制家居產品造型的更新與優化。

多特征融合就是把從圖像中提取的特征，合并成一個比輸入特征更具有判別能力特征的處理技術。融合不同尺度的特征是提高分割性能的一個重要手段，將多特征融合技術應用到定制家居產品造型的優化設計工作中，以期能夠在保證家居產品功能的同時，提高產品造型與客戶需求之間的匹配程度，最大程度地滿足用戶的定制需求。

1識別客戶家居產品造型定制需求

定制家居產品造型設計大體可以分為四個階段：需求分析階段、特征分析階段、設計與研發階段以及安全測試階段。客戶對家居產品造型定制需求的識別包括需求獲取、需求處理和需求轉換三個步驟，客戶需求獲取的基本流程如圖1所示。

初始獲取的客戶定制需求存在散亂和不確定的特點，因此需要明確客戶需求，這也是實現定制家居產品研發設計的重要前提。客戶需求處理是將客戶需求轉換為產品設計規范，并將其劃分為功能需求、性能需求、外觀需求、結構需求等多個方面。在實際的應用過程中，需要對客戶的初始定制需求進行評分，剔除不合理的客戶需求[2]。

假設家居產品造型客戶需求的評分記為Fdemand，評分的上下限為Fupper和Flower，該評分體現了客戶對需求的直觀印象，而評分的上下限反映了客戶評分的模糊程度。通過客戶評分獲得客戶需求的主觀權重，并保證權重滿足如下條件

公式1中，odcmad，i為客戶第 i 個需求對應的權重值， ndemand 為客戶提出的需求數量。設置客戶需求評分的上下限集合區間為

公式2中，U（Fupper 和UFlower 分別為上下限的集合， fmax 為設置的最高客戶需求評分。若客戶提出的需求評分與區間之間不存在交集，則表示該客戶對需求達成共識，否則認為客戶與研發人員對該需求的認知存在爭議，兩者之間的交集區域越大證明客戶需求存在的爭議越大。對爭議較大的客戶需求做剔除處理，在此基礎上，利用公式3計算各個客戶需求的重要程度系數

公式3中，max（）表示最大值求解函數。根據公式3的求解結果，排序客戶提出的所有需求，在實際的定制家居產品造型優化設計過程中，若出現需求沖突，則優先滿足重要程度系數更高的客戶需求。

2獲取定制家居產品造型圖像

以已有的定制家居產品為優化設計對象，利用圖像傳感器設備從多個角度上獲取產品的造型圖像。圖2表示的是定制家居產品造型的成像原理。

圖2中，P（x，y）表示家居產品；O-xyz 表示 CCD原件成像坐標系；O ’-x ’y ’表示圖像平面坐標系；P ’（x ’，y ’）表示成像后的家居產品。圖像傳感器的采集原理是利用CCD 元件，實現場景中光信號與電信號以及數字信號之間的轉換，采集傳感器前端的原始圖像。在此基礎上，對攝像機進行了色差校正、伽瑪校正、色彩空間變換等操作[3]。通過變換和封裝各種格式的數據，并將其傳送到顯示器上，實現了整個定制家居產品造型圖像的采集和顯示。圖像傳感器輸出的定制家居產品造型圖像獲取結果的亮度與入射到傳感器的光輻照強度、圖像傳感器的響應度、光積分時間、光圈大小以及信號傳輸增益有關。因此在圖像采集過程中設置部分參數，其中光圈參數的設置情況如下

公式4中，和Dcamera 分別為圖像傳感器的焦距和鏡頭直徑。同理可以設置圖像傳感器中其他工作參數，由此保證定制家居產品造型圖像的獲取質量，將最終獲取的圖像標記為。

3利用多特征融合技術處理融合家居產品造型特征

從顏色、形狀和紋理三個方面提取定制家居產品的造型特征，其中顏色是造型圖像中最明顯的、最直接的底層特征，它不依賴于圖像本身的大小、方向和視角，因而具有很好的不變性[4]。為了保證造型圖像中顏色特征的提取效果，需要將初始獲取的RGB 圖像轉換至 HSV 顏色空間，轉換過程可以表示為

公式5中，gmax（）和 gmin（）分別為顏色分量的最大值和最小值求解函數；R、G 和 B 對應的是獲取造型圖像中紅、綠、藍三個顏色分量。同理可以得出 HSV 顏S 和 V 分量的轉換結果為

公式7中，A 和 B 分別為初始造型圖像的寬度和高度，q（i，j）為造型圖像中（i，j）位置上的顏色信息；1、 or 2和。r 3分別為一階顏色矩、二階顏色矩和三階顏色矩的特征提取結果[5]。

從形狀方面來看，需要提取的特征值包括結構比例、中心矩、輪廓曲線分散度等，其中結構比例用來描述整體造型在不同段上的比例架構，該特征的提取結果如下

公式8中，ai 和 bi 分別為圖像中第 i 行物體對應像素的寬度和高度；amax 和 bmax 分別為造型圖像寬度和高度的最大值。按照上述方式可以得出中心矩、輪廓曲線分散度等形狀特征值的提取結果[6]。紋理一般用來表征物體表面是否光滑，定制家居產品造型圖像中的紋理特征的提取結果可以表示為

公式9中，（ i，j）為像素（i，j）位置上的粒度值；和 k 分別為相角以及相對峰與最大值對應的相角；Rk 和 nz 分別為相角集合和峰值個數；W（）為造型圖像的直方圖；texture，c 和 texture，f分別為圖像紋理粗糙度和平滑度的最終輸出結果。

由于提取的定制家居產品造型特征類型不同，因此需要在特征融合前利用公式10對所有的提取結果作歸一化處理。

公式10中， i 和 nor 分別為歸一化處理前后的特征值，和分別為特征值的均值和方差[7]。按照圖3表示的融合機理處理提取的圖像特征。

在多元函數極值理論的支持下，計算定制家居產品造型特征值的加權因子為

公式11中，n 為提取特征的個數。此時，定制家居產品造型[8]特征的融合結果可以表示為

將公式11的計算結果代入到公式12中，完成定制家居產品造型特征的融合處理。

4確定定制家居產品造型優化位置與調整量

利用公式13計算當前定制家居產品特征與客戶需求之間的關聯度。

公式13中，為產品第u 個區域的融合特征與客戶需求 v 之間的關聯等級。若計算得出兩者之間的關聯度高于設置閾值vo，則認為當前造型滿足客戶需求，無需優化與調整家居產品造型，否則認為當前造型與客戶需求之間存在較大偏差，特征區域即為造型優化位置[9]。

通過對公式13的逆向計算，確定客戶需求對應的特征取值，進而實現相應區域特征的調整，調整量的計算公式如下

（14）

公式14中，為逆向求解得出的預期特征值。根據取值的正負情況，確定定制家居產品造型的調整方向[10]。除了客戶需求外，設計的定制家居產品造型還需要滿足客戶居住環境尺寸以及人體工學，因此需要根據圖像形狀的提取結果計算家居產品的尺寸與比例，并與人體工學的標準比例比對，判斷定制家居產品造型的優化位置與調整量。

5 實現定制家居產品造型優化設計

根據定制家居產品造型圖像的特征融合結果，確定產品造型的優化位置和調整量，采用鄰接式、穿插式等連接方式實現產品零部件之間位置的調整，以此實現對造型結構的調整[11、12]。采取顏色替換的方式，校正產品造型的外觀顏色，提高家居產品與空間環境之間的契合度，在無特殊客戶需求的情況下，最大程度保證家居產品紋理的平滑度，因此可以采用打磨或涂層的方式，降低造型圖像的粗糙度。最終利用連接件結合、螺釘和木螺釘結合等方式，實現定制家居產品造型的加固，完成對定制家居產品造型的優化設計。

6 實例分析

為了測試定制家居產品造型優化設計效果，選擇多個家居產品定制項目作為研究對象，設計實例分析實驗，得出客戶需求匹配度以及家居產品功能的測試數據，從而反映出基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法的應用優勢。

6.1家居產品定制實例

此次實驗分別選擇衣柜、沙發和燈具三種家居產品作為研究對象，為滿足用戶需求，定制端為燈具的大小和形狀提供定制服務，同時為燈具的顏色提供多個選擇，沙發、衣柜的長度和寬度均可定制，能夠為客戶提供材質方面的多個選擇項，衣柜內部儲物格的數量和大小可定制，拉門把手等五金件可以自選。由于此次設計的基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法需要在初始產品的基礎上進行優化，因此選擇現有的家居產品成品作為初始產品，初始家居產品的設計效果如圖4所示。

在家居產品的初始設計過程中需要標記家居產品的顏色信息、尺寸大小等基本造型數據。

6.2收集客戶需求數據

通過與客戶的交涉，獲取客戶需求數據如表1所示。

除表1中的客戶需求數據外，還需要針對布局的需求做進一步分析，確定每個隔斷的造型。將收集客戶需求數據作為家居產品的定制目標，量化轉換與存儲客戶需求。

6.3描述定制家居產品造型優化與測試過程

優化設計的定制家居產品造型優化方法應用了多特征融合技術，因此需要對初始家居產品圖像的特征進行提取與融合處理，其中衣柜初始定制產品的特征融合處理結果，如圖5所示。

按照圖5所示方式可以得出其他兩個家居產品的特征融合結果。將提取的特征與收集的客戶需求比對，根據特征與客戶需求之間的偏差調整產品造型。經過調整得出的定制家居產品造型優化設計結果如圖6所示。

為了體現出基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法設計家居產品的優勢，設置定制家居產品造型的尺寸偏差以及需求匹配度作為實驗的量化測試指標，其中尺寸偏差的數值結果如下

公式15中，L、w 和 h 分別為定制家居產品的長度、寬度和高度；角標 design 和 target 分別為家居產品尺寸的實際設計值和目標值；N 為造型中的組成元素數量。需求匹配度的測試結果可以表示為

（16）

公式16中， target 為設置造型目標特征，為提取的實際產品造型特征。從公式16中可以看出，需求匹配度的測試過程就是度量輸出的定制家居產品造型特征與產品造型設計目標特征之間的相似度。

為保證基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法的產品造型優化效果，要求指標不得高于0.5mm，需求匹配度不得低于0.9。

6.4定制家居產品造型優化效果測試分析

統計定制家居產品造型優化設計的相關數據，通過公式15和公式16的計算，得出造型優化設計效果的測試結果，如表2所示。

由表2可知，通過基于多特征融合的定制家居產品造型優化設計方法，實際得出的定制家居產品造型與預期效果之間的平均尺寸偏差為0.253mm，需求匹配度的平均值為0.95，均滿足預設要求。

7 結語

定制家居涉及木門、衣柜、櫥柜以及樓梯等，并逐漸向全屋定制方向發展。目前家居市場的受眾群體排斥大眾型產品，更加注重個性化的表達，這催生了定制家居產品可觀的市場前景，個性化與年輕化成了未來定制家居市場的發展趨勢。在此次研究中，通過多特征融合技術的應用，實現了定制家居產品造型的自動化設計與優化，在滿足用戶需求的同時，提高了產品定制的工作效率。然而在此次研究中選擇的定制家居產品實例較少，因此得出的實驗結果存在一定的局限性，針對這一問題還需要在今后的研究中進一步完善。

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（責任編輯：羅東升）