基于聚类和Apriori算法的苗族女上装色彩分析

苗族服饰元素是中国服饰文化的重要组成部分,其色彩搭配方式蕴含着极大的文化价值,展现了中国传统设计理念。以苗族女上装图像作为研究对象,对其色彩进行提取与分析。通过K-means聚类得到10个整体色、5个主色及10个辅色代表色,在HSV色彩空间下分析苗族服饰色彩分布,最后采用Apriori算法挖掘配色规则并建立配色网络。结果显示,苗族女上装以中低饱和、中低明度的红、黄、蓝色系为主,图案与主体色彩呈现出强烈对比。将配色关系应用到设计实践中,可促进苗族服饰色彩的传承与保护,为研究民族传统服饰色彩提供一定的借鉴和参考。

基于姿态嵌入机制和多尺度注意力的单张着装图像视频合成

基于单张着装图像生成视频在虚拟试衣和三维重建等领域有重要应用,但现有方法存在生成帧之间动作不连贯、生成视频质量差、人物服装细节缺失等问题,为此提出一种基于姿态嵌入机制以及多尺度注意链接的生成对抗网络模型。首先采用位置嵌入方法,对相邻帧间动作建模,然后针对每个分辨率尺度的特征添加注意力链接,同时在训练过程中输入人物解析图像,最后在服装视频合成数据集的测试集合上进行结果验证。结果表明:本文模型比当前单张着装图像生成视频主流模型在定性结果与定量结果指标上均有所提高,其中峰值信噪比和运动矢量分别为20.89和0.1084,说明本文模型能够有效提高视频生成的质量与帧间动作的稳定性,为着装人物视频合成提供了新模型。

青年男性颈肩部轮廓量化分析与形态匹配

以190名青年男大学生为研究对象,通过照片测量法、三维人体扫描法获取人体正侧面照片及三维点云数据。基于三维点云数据,提取颈肩部轮廓曲线进行椭圆傅立叶拟合得到椭圆系数,经主成分分析和聚类分析,将青年男性颈肩部正侧面形态各分为3类。采用角度半径和欧几里得距离实现二维照片与三维点云数据之间的匹配,并验证匹配准确率。结果显示:颈肩部正面轮廓匹配验证准确率达92.5%,侧面轮廓匹配验证准确率达95.0%。该研究为基于人体照片的人体形态研究提供了理论依据。

基于工艺相似性的衬衣部件模块族构建

为建立服装生产标准工时预测模型,实现混合款式的模块化生产编排优化,提出了基于衬衣部件工艺相似性的生产工艺模块族构建方法。以550款典型衬衫款式为例,根据服装结构及裁片种类,整理各部件造型及加工种类差异,建立相关数据集。从生产角度将衬衣部件生产工艺划分为42个模块并进行编码,结合31种工艺类型构建“模块-工艺”结构矩阵,通过基于等价关系的模糊聚类及F-统计量,最终确定11类衬衣模块族。聚类结果经过验证基本符合实际生产情况,且同一模块族工序加工工艺基本类似。该研究理论可推广到成本核算、工资发放、质量评估等方面,可为服装生产编排、工期预测等提供一定的参考。

基于角度半径的青年男子躯干部形态相似性匹配

为实现基于三维人体点云的人体形态相似性匹配,文章提出了利用角度半径进行青年男体躯干部轮廓形态描述的方法。先以187名18~25周岁的青年男大学生为研究对象,使用三维扫描法获取其三维点云数据。再通过逆向工程软件识别人体躯干部特征点,截取其正侧面躯干轮廓形态。然后分别建立正侧面躯干部坐标系,提取27个正面角度半径值和60个侧面角度半径值形成三维点云躯干形态数据库。选取14名被试者进行验证,提取的正、侧面角度半径为样本,采用均方根误差法与点云截面数据库进行匹配,并使用OpenCV框架中的MatchSharp法验证匹配结果。结果显示,13名被试者的躯干部正侧面轮廓形态与三维点云轮廓形态匹配成功,准确率达92.86%。研究结果可为三维点云形态相似性分析提供一定的理论基础。

基于足部有限元模型的跑鞋中底结构设计分析

为从足部生物力学角度分析跑鞋中底结构的性能,建立了3种基于有限元模拟的足部接触仿真模型,模拟和预测不同跑鞋中底结构带来的足底软组织和足骨的应力分布情况。对受试者的右脚进行薄层CT扫描,将所得Dicom格式数据导入三维重建软件Mimics 21.0和逆向工程软件Geomagic Design X中进行优化处理,得到完整清晰的足部几何模型。通过网格划分软件Hypermesh对得到的足部几何模型进行网格划分,并导入有限元软件Marc进行静态数值分析。对比分析手性结构实验结果、模拟的仿真结果结果和物理实验结果,证明了有限元模型的有效性。由提取的仿真结果可知,在手性结构中,部分足底压力从足跟转移到足弓,从而释放足跟区域的压力,为足弓提供支撑,使体重分布更均匀。验证的有限元模型可用于预测跑鞋中底结构带来的足部变形和接触压力,进一步为足部疾病的临床研究提供模型支持。

非竞技马拉松女性跑者与普通人群足型分类及差异对比

通过收集205位女性非竞技马拉松跑者和195位普通女性的足型数据,完成了两类女性人群的足型分类,并比较分析其足型差异。借助三维扫描仪获取包括长度、宽度、高度、围长、角度在内的23项足型数据,利用主成分分析降维,采用K-means聚类算法将普通女性人群足型分为短尖足、长宽足、短矮足,将非竞技马拉松女性跑者足型分为宽厚足、短窄足、窄平足,以探究非竞技马拉松女性跑者的足型规律;通过独立样本T检验分析,发现两类人群的足型在趾跖宽度、围长方面存在显著差异,非竞技马拉松女性跑者这两项指标的数值均大于普通女性人群。研究结论可以扩展非竞技马拉松女性跑者的足型数据库,并且为设计研制非竞技马拉松跑者的鞋楦提供一定的数据参考。

柔性应变天线传感器的研究进展与应用

传感器是智能穿戴设备的核心元件之一,其发展对可穿戴行业至关重要。天线传感器整合了天线和传感器两个元件的功能,简化了传感系统的结构。从应变天线传感器的工作原理出发,综述了柔性应变天线传感器的制作材料、制备方法及其在健康监测和运动监测等领域的应用前景,最后提出了柔性应变天线传感器面临的挑战与未来发展方向。

复杂背景下人体轮廓及其参数提取

针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段建立了43200张图片训练集,利用深度学习网络模型进行训练学习并构建最优边缘检测模型;最后选取40名样本作为验证对象,以13个人体比例、角度等参数作为验证参数,对人体轮廓提取值与三维点云测量值进行误差分析。结果表明,本文研究成果能够快速实现复杂背景下人体轮廓的自动提取,且人体轮廓提取值与三维点云测量值的角度参数误差小于2°,比例参数误差小于0.09,为非接触式二维测量技术的进一步研究提供理论依据和技术支撑。

基于聚类和形态参数的人体体型分析研究进展

从形态参数分析和聚类方法两方面综述了人体体型相关的国内外研究成果。为更加细致地划分人体体型研究的不同方向,将形态参数分为整体体型参数和局部形态特征参数,其中局部形态根据人体部位与服装结构的关联性,共分为颈部、肩部、胸部、腰腹臀部和下肢。针对人体体型分析方法,总结了3种常用的聚类分析方法,包含K-means聚类分析、两步聚类分析和模糊聚类分析。基于现有成果展望了人工智能技术及人体自动测量技术在体型分析方面的发展前景,为其在服装尺码设置、三维人体建模和数字化服装等领域的应用提供参考。

青年男体非接触式测量系统围度拟合的完善

二维非接触测量系统是一项新兴的数字化服装技术。为了提高二维非接触式人体测量系统围度尺寸预测的精准度,尤其对于胸围、腹围等关键围度,以272名在校男大学生为研究对象,用人体各围度的宽厚比作为体型分类的依据,采用高度定位的方法,从三维扫描仪获取的点云图和人体正侧面照片中获取相关数据,并将获取的数据进行对应和筛选,然后进行青年男体围度尺寸测定与分析研究,建立拟合方程。实验结果表明,胸围、腹围、腰围和臀围等的拟合结果较理想,且预测的精准度得到了明显的提高,同时也证明了二维非接触测量方法的可行性。

“新工科”视域下服装设计与工程专业人才培养模式改革与实践

本文基于“新工科”背景下服装设计与工程专业人才培养模式的现状和问题,以“新工科”的内涵及要求为导向优化服装设计与工程专业人才培养模式,建立服装设计与工程专业课程体系反向设计机制、“评价-反馈-持续改进”循环工作机制。搭建由基础认知实践平台、专业导向实践平台和创新融合实践平台三部分构成的能力递增式实践平台,深化产教融合,培养兼具理论知识、实践技术以及科研素养的创新型人才,促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接。期望为服装产业发展提供有力的人才支持,为新工科复合创新型人才能力培养提供途径。

服装设计与工程专业“四型”人才培养模式探索

在“新工科”建设背景下,服装设计与工程专业人才培养模式改革面临新的发展机遇与挑战。为了培养能力复合型、学科交叉型、思维创新型和实践应用型的“四型”人才,文章分析了目前服装设计与工程专业人才培养面临的主要问题,提出了一种教产研创新人才培养模式。以浙江理工大学为例,采用该模式建立与产业、行业、科研机构多元协同创新的合作机制,从优化课程体系、构建校企互融模式、打造科研实训平台方面进行实践探索。最后,从学生能力提升、产教融合成果及推广应用方面分析了该人才培养模式的实践成效,为高校培养具有综合能力的高水平服装设计与工程人才提供借鉴。

人体穿着防弹服的有限元模型构建与仿真

为探究防弹服间隙量对防弹性能的影响机理,提出一种基于有限元软件模拟的人体穿着防弹服的仿真模型,模拟不同间隙量分布下子弹冲击力学状态。采用三维扫描仪对裸体人台和穿着防弹服表面进行扫描,通过逆向工程软件对所获得的点云数据进行处理和曲面化,构建多层防弹服的几何模型。通过有限元软件对得到的防弹服和人体曲面模型进行网格划分,最终建立并验证多层防弹服与人体的有限元模型,对人体穿着防弹服状态下受到子弹冲击的过程进行仿真。通过防弹服和人体模型曲面的偏差分析结果以及仿真结果与物理实验的对比,证明了该有限元模型的有效性。

基于特征点自动定位的乳房形态参数提取

为实现青年女性乳房形态参数自动提取,提出一种基于三维点云数据的“点-线-切片-参数”乳房形态参数自动提取方法。使用三维人体扫描仪获取实验对象的三维点云数据,利用MATLAB软件基于乳房局部三维点云建立乳房局部坐标系,基于特征点/线定义建立其自动定位规则;根据乳房特征点/线构建乳房切片模型,最终实现乳房形态参数自动提取。为验证参数提取精度,对比分析随机选取样本的自动提取与手工测量参数之间的误差。结果表明:G BL和G UBL的测量误差均小于±2 cm,D的测量误差小于0.5 cm,W的测量误差小于1 cm,90%A IBO的测量误差在2°内,90%W BB的测量误差在1 cm内,参数测量精度较高,可用于青年女性乳房形态分析。

层后空间对防弹织物防护性能的影响

为探究层后空间对防弹织物弹道性能的影响,使用有限元方法建立了5个不同量级层后空间的Twaron?弹道冲击模型,并对该模型进行了验证。分析对比了各模型下的黏土形变程度及黏土应变能吸收,并根据不同层织物的应变能情况,阐述了织物的能量吸收过程。最后,分析了有层后空间的防弹织物的破坏机理。有限元结果表明,层间距离最大的模型中,黏土形变最不明显且能量吸收最少,织物能量吸收最多。研究认为防弹织物若存在层后空间,防弹性能更好。且在0~8 mm范围内,层后空间越大,防弹性能越好,对人体损伤越小。究其原因就在于有层后空间的织物受到的反作用力更小,织物拉力更小,不容易发生破坏。

工程教育专业认证背景下小组作业差异化评分探索与实践

工程教育专业认证遵循成果导向教育的理念,要求在课程教学中同时培养学生的技术能力和非技术能力。小组作业是教学中常见的可以同时考核学生技术能力和非技术能力的方式,但目前小组作业的评分方式仍然存在很大的优化空间。为了提高小组作业评价的科学性、合理性,提出互评贡献度排序法和自评贡献度排序法两种小组作业差异化评分方案。其中,自评贡献度评分能够有效削弱学生间人情关系对评分结果的影响,并且能够实现多指标的差异化评分,方便工程教育专业认证课程目标达成度计算,对工程教育专业认证的持续改进具有重要意义。

基于人体数字图像的青年女体围度拟合

为实现非接触式人体尺寸自动测量,提出用二维人体照片来预测青年女性的人体围度。首先使用相机获得人体的正面和侧面图像,通过MATLAB软件对图像进行阈值分割和二值转化等处理以提取正侧面人体轮廓。然后通过识别人体特征点得到人体的宽度和厚度,研究了人体基本尺寸的提取方法。基于各部位的宽度和厚度值进行颈部、胸部、下胸部、腰部、腹部和臀部六个特征部位的围度预测,并将预测结果与手工测量结果进行了比较。最后对各个特征部位的回归公式进行了误差分析,结果显示建立的围度预测模型是有效的,为服装定制实现中的非接触式人体自动测量系统奠定了可靠的基础。

女西装特征部位松量分布规则

为通过探究人体与服装间的距离松量分布规律构建成衣样板生成规则,首先使用三维扫描仪对未穿着服装的人台进行扫描,获得人台基本数据。然后扫描穿着7件相同款式不同尺码的西装,获得7件服装点云数据。再将人台数据和服装数据进行叠加展示服装间的距离松量分布规律,并通过测量人台与服装间10个特征部位的截面环建立距离松量计算模型,进行给定松量和距离的松量转换。最后用三维曲线拟合方式以胸围曲线为例进行了样板增量的转化。结果表明:各部位距离松量回归方程的R^2值均大于0.9,验证了该预测模型的精确度;通过案例验证发现成衣胸围与人体净胸围之间存在-0.42 cm的误差,且在国内女装制作胸围标准误差范围内。

产教融合背景下服装设计与工程专业人才培养探讨

在服装行业转型升级背景下,培养高质量的服装设计与工程专业人才成为服装专业内涵式发展的关键。基于工程教育专业认证理念,按照“需求导向、高端定位、专业特色、国际视角”的办学标准,加强产教融合,以“三化融合、三大建设”为举措,改革教学内容和教学模式,培养满足服装产业智能制造及个性定制需求的人才。