滑雪镜人机尺寸个性化定制研究
黄雨晨 杨洪君
摘要:滑雪镜人机尺寸的个性化设计是滑雪镜个性化定制的重要指标,人机尺寸适宜不但会增加滑雪镜舒适度,同时也会提高滑雪镜使用安全性。由于不同人面部尺寸的差异致使不同人对滑雪镜尺寸要求均有不同,因此需要对用户面部尺寸进行测量,为其推荐最符合其面部的尺寸规格,并在合适规格中微调滑雪镜与面部接触弧度,使其与用户面部完全贴合,最终形成最适宜用户面部尺寸的滑雪镜。
本文通过分析人脸结构与滑雪镜之间的关系,定义出人脸的五个测量点,然后根据三维扫描人脸测量测点的數据结果,将滑雪镜分为不同的尺寸,并运用朴素贝叶斯分类器将输入的用户尺寸进行自动分类,为用户推荐最适合其面部尺寸的滑雪镜边框尺寸,经过测点个人调节,从而使滑雪镜与面部达到最适合状态。
关键词:滑雪镜 人机尺寸 个性化定制
引言
现如今个性化定制模式市场份额越来越大,已成为企业发展重要趋势。对于滑雪镜而言,舒适性和安全性是该产品基本需求,因此滑雪镜尺寸的个性化定制为滑雪镜个性化定制的重要部分,获取滑雪镜个性化尺寸成为完成滑雪镜个性化定制的关键步骤。
一、滑雪镜镜框尺寸获取方法
人体测量学是人机工程学的重要分支,为产品设计提供了重要标准。头部测量为人体测量学的重要部分,为防护目镜的设计和制造提供依据。在滑雪镜的个性化研究中以传统头部装备仅参考头部长宽一维数据,难以满足符合个性化尺寸调节的标准,随着三维扫面部技术的发展,通过扫描面部尺寸得到面部三维模型,获取人机参数的方法已被广泛应用。
本文运用统计学知识,从点云模型中获取滑雪镜的尺寸型号,再根据用户的面部尺寸数据,为用户推荐最适合的滑雪镜型号,根据用户面部曲线,细调滑雪镜与面部及鼻部接触面,使之达到紧贴又不压迫的状态,避免因滑雪镜尺寸不合适导致的漏风、压迫等不适带来安全隐患的发生。
具体步骤(如图1)所示,为保证数据的可靠性,首先通过三维扫面分别获取男、女模型,形成面部的点云数据,再对数据进行预处理,去燥并建立坐标系,坐标系定义原点而后进行测点识别,将有效点进行统计计算,根据测点间距离得到滑雪镜尺寸型号。
获取滑雪镜镜框尺寸首先应了解人面部的生理状况,即肌肉与骨骼的分布情况和人头部重要穴位分布情况。在避免人头部穴位受到长期压迫的条件下,分析滑雪镜在人脸上的合理位置,基于几何特征分析方法(例如高斯曲率、局部极值等)获取滑雪镜位于面部的测点。
二、人面部生理状态分析
(一)滑雪镜直接接触面部骨骼及肌肉
滑雪镜佩戴时主要由镜框及后部的绑带两部分与头部接触,镜框对面部的压力主要分布于眼周、鼻部脸颊及眉周,绑带环绕于经过耳上方与后脑。
滑雪镜框会直接压迫的骨骼有额骨、眉弓、颧骨及鼻骨(如图2)所示。滑雪镜绑带会压迫的骨骼分别为顶骨、颞骨及枕骨,可能触及到的骨缝及点分别为冠状缝)、人字缝及翼点。
滑雪镜框直接压迫的脸部肌肉分别为眼上方的额肌,眼裂周围的眼轮匝肌,眼底的颧大、小肌、提上唇肌以及鼻上的鼻肌。绑带直接压迫颞窝的颞肌及后脑的枕肌。
(二)滑雪镜应规避的重要穴位
头部有近百处学位密集排列,部分穴位当受到强烈压迫时会引起人的严重不适,该重要穴位分别为:人迎穴、风池穴、哑门穴、人中穴、睛明穴、耳门穴、太阳穴、神庭及百会穴。用户佩戴滑雪镜过程中可能压迫到的学位分别是太阳穴、耳门穴、哑门穴和风池穴。四个穴位具体位置(如图3)所示。太阳穴经属奇穴,重度压迫后会导致耳鸣、眼黑甚至头昏。耳门穴经属手少阳三焦经,重度压迫后会出现耳鸣头晕甚至昏倒在地。哑门穴经属督脉、系督脉与阳维脉之会穴,重度压迫后会冲击延髓中枢,导致失哑、头晕甚至倒地。风池穴经属足少阳胆经系手足少阳阴维之会,压迫后会冲击延髓中枢,严重可导致昏迷。
根据以上穴位受压迫导致情况分析,滑雪镜的设计应考虑避免这几个穴位受到长期压迫。
三、面部测点确定
基于以上面部肌肉及骨骼分析,滑雪镜边框固定及密封效果最佳状态即滑雪镜边缘紧贴面部突出部分最高点。滑雪镜镜框上边缘紧贴额骨上的额肌,滑雪镜下边缘经过颧骨上提上唇肌及鼻骨鼻肌。滑雪镜框应规避的重要穴位主要为太阳穴和耳门穴,滑雪镜与面部接触曲率变化的最大值位于滑雪镜鼻部,保证滑雪镜鼻部不透风是滑雪镜尺寸设计的关键。滑雪镜镜框大小的控制由控制点间间距决定,滑雪镜的长度由滑雪镜位于脸部最边缘控制点决定,由于该点位置不应位于太阳穴处,因此该点应取于靠近太阳穴内侧。滑雪镜的宽度由滑雪镜上下两边框位置决定,取眉骨处与脸颊最高处y坐标差的绝对值控制滑雪镜的宽。基于以上面部生理状态分析,选取面部测点,(如图4)所示。
根据以上分析,选取人脸上与滑雪镜相关关键九个点如图所示,但由于人脸基本对称,因此在测量中以上图a、b、c、d、e作为测点,选取具体位置如下表所示。
(一)测点识别
测点识别是测量数据统计过程中的难点,本文将采用基于几何特征的分析识别方法识别扫描头像中的测点。根据测点的几何特征和在人脸中的位置,可以将测点位置分成四类:
1.最值点:最值点可分为局部最值点和全局最值点。局部最值点即在局部区域范围内,某—方向坐标的最值。全局最高点即有全局为范围某—方向上的最值,以人脸为例,鼻尖点、头顶点等即为全局最值点。
2.局部极值点:此类测点常落于轮廓线上,或曲线、曲面的凹、凸点上,可以通过轮廓线位置找到该点,以人脸为例,鼻梁点、眉间点即为局部极值点。
3.约束测点:约束测点通常靠其他点与之约束关系识别该点。
4.一般测点:一般测点不具备极值和峰值,不落于轮廓线上,也没有与他点的约束关系,一般可以借助头部比例关系选取该点。五、头部点云数据收集
(一)三维扫描
通过三维扫描仪(ZWSJ-3DAK)分别扫描样本量分别为50的中国成年男子和中国成年女子面部数据,所有样本均坐在同一位置,模型比例相同。
(二)弱处理
扫描过程中由于头发的遮挡和阴影部分扫描不完全的现象,模型中会出现漏洞、噪声和边缘不规整等情况,此时需要使用Geomagic等3D软件将模型修复、补洞、去噪等将模型规则化处理(如图5)所示。
(三)测点识别
将每个模型的原点设置在两眼球之间连线的中点,眼球之间连线方向为x轴(向右为正方向),平行于面部的平面为水平面(xOY平面,向上为Y轴正方向)垂直于该平面为z轴(向内为正方向),原点(如图5)所示。
根据(表1)测点,在模型中识别5个测点,并记录坐标位置,(如图6)。
(四)尺寸计算
1.贝叶斯分类
本文利用三维扫描仪(ZWSJ-3DAK)扫描出的面部数据,基于几何特征分析识别方法选用位于鼻骨最高处(鼻梁点)、鼻部与脸部交汇处、面部最高点(颧点)、太阳穴前部、眉骨处五个面部点位,对测点坐标进行规则化处理后,将所提取的面部特征测点数据,作为建立朴素贝叶斯分类器的训练集,对其进行尺寸分类。尺寸分类流程(如图7)所示。
贝叶斯方法是一种推理的概率手段。假定待考查变量遵循某种概率分布,且可根据这些概率及己观察到的数据进行推理,从而作出最优的决策。其理论基础为贝叶斯公式,定义如下:
其中,P(h)代表还没有训练实例集前假设拥有的初始概率。P(D)代表将要观察的训练实例集的先验概率,即在没有确定某一假设成立时的概率。P(Dlh)代表假设成立的情形下观察到实例集的概率。P(hlD)代表给定训I练实例集时成立的概率。
2.样本测点训练集
训练集中的数据测点为人头部五个测点的空间坐标(如图8、9),本文将五个点位的坐标关系划分三个属性值,代入朴素贝叶斯分类器进行分类。
样本数据集测量得出50名男子、50名女子实验对象适用最优尺码,(如表3、4、5、6、):
根据以上数据,男子、女子a点变化范围分别为7mm和6mm,因此可以设置1cm的调节空间_b点变化范围分别为18mm和8mm,因此可以分别设置2cm和1cm的调节空间;c点变化范围分别为12mm和16mm,因此均可以设置2cm的调节空间。
根据模块划分方法,滑雪镜尺寸可划分为纵模块,即功能相同尺寸男女各九个模块(九个尺寸),模块选取方法为将用户进行头部扫描,得到用户头部三维模型,取用户的a,b,c,d,e点坐标值,将用户的测点数据输入模型,即可为用户推荐滑雪镜尺寸。
滑雪镜经样品头部数据测量得到高度调节范围,当用户佩戴好滑雪镜后,可根据其个人尺寸,在滑雪镜调节范围内进行调节,以达到滑雪镜尺寸贴合面部尺寸,调节范围:男子滑雪镜a,b,c点调节范围分别为:1cm,2cm,2cm。女子滑雪镜a,b,c点调节范围分别为:1cm,1cm,2cmo
根据以上结论作为尺寸推荐方式的尺寸依據,运用测量数据根据正态分布原则得出初级尺寸方案作为基础,运用朴素贝叶斯分类方法在之后测量中不断优化滑雪镜基础尺寸,形成更为严密的滑雪镜个性化定制尺寸,增加滑雪镜舒适度的同时也提高了产品安全性。