服裝穿著起拱等級的主客觀評價

鄭曉萍 劉成霞 孫思晴

摘要： 為準確、客觀地評價服裝穿著起拱性能，文章以18種機織面料為研究對象，將其制成褲子進行穿著起拱實驗，利用三維掃描技術獲取膝部起拱點云數據，對預處理后的數據進行主觀評價和指標提取，得到曲面指標：均值、方差、峰度、均偏移、粗糙度和扭曲度，將6個曲面指標和起拱高度分別與主觀起拱等級進行回歸分析。結果表明：在著裝起拱實驗中，方差、粗糙度和均偏移預測起拱等級的優度均高于起拱高度。采用逐步回歸法建立的綜合模型預測起拱等級的優度最高為0.918，該模型可以合理地反映著裝起拱等級，為客觀評價服裝起拱性能提供依據。

關鍵詞： 褲子穿著起拱;曲面指標;起拱高度;主觀評價;客觀評價;起拱變形;膝部關節

中圖分類號： TS941.2

文獻標志碼： A

文章編號： 1001-7003（2021）05-0047-06

引用頁碼： 051108

DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2021.05.008（篇序）

Abstract： To evaluate the wearing bagging properties accurately and objectively， 18 woven fabrics were selected to make into pants for wearing bagging tests. The knee bagging point cloud data were obtained by using 3D laser scanner. Then the processed data were subjectively evaluated and indicators were extracted to obtain surface indexes include mean， variance， kurtosis， average deviation， roughness and torsion. Then the regression analysis of 6 surface indexes and bagging height with subjective bagging grade was conducted. The results showed that the superiority of variance， roughness and average deviation in predicting bagging grade is higher than that of bagging height. A comprehensive index model established by stepwise regression method is used to predict the degree of superiority of clothing bagging grade， which is 0.918. The model can reasonably reflect the clothing bagging grade and provide a basis for objectively evaluating wearing bagging.

Key words： pants wearing bagging; surface index; bagging height; objective evaluation; subjective evaluation; bagging deformation; knee joint

服裝起拱的原因有多種，如工藝上的裁剪不當，吃勢不均、粘襯不平整等，但多數源于人體著裝運動時，膝、肘等部位的大幅活動。這種起拱變形嚴重影響了服裝的外觀性能和使用壽命。因此，各國學者就如何測試、評價服裝起拱進行了大量研究。胡金蓮等[1]在Celanese型起拱儀[2]的基礎上采用Instron拉伸儀對棉織物進行定負荷起拱測試，并用WIRA地毯厚度儀測量起拱高度。Doustar等[3]利用拉力試驗機獲得不同織物的起拱阻力、織物疲勞、殘余拱高等參數。王道航等[4]自主設計了圖像采集裝置，并利用圖像處理技術對織物殘余起拱高度進行了預測。Hasani等[5]建立了織物基本結構及混紡比與起拱殘余高度之間的回歸模型。Bouatay等[6]研究了纖維、紗線和織物特性對單面針織物起拱性能的影響。余芳[7]利用小波分析提取了客觀指標，來預測起拱高度和主觀評價。

綜上所述，現有研究多以起拱疲勞實驗來測試織物的起拱性能，或基于織物基本結構對起拱高度的預測[8]。但服裝起拱多發生于人體穿著過程中，其起拱形態不同于起拱疲勞實驗?；诖?，本文進行了著裝實驗，采集起拱部位進行主客觀評價，并依據現有的三維掃描技術來獲取著裝起拱曲面的特征，并與起拱高度進行對比分析，研究能有效代替主觀評價結果的客觀參數，以期能更客觀、更全面地評價著裝起拱。

1 實 驗

1.1 試樣的選取

膝關節是人體活動幅度較大的關節之一，反復的運動極易使服裝產生難以回復的變形。因此，本文以褲裝膝部的起拱變形為研究對象，選取18種市面常用于制作褲裝的純色機織面料進行實驗，其組織結構均不相同，原料包含棉、麻、絲、毛及滌綸等，規格參數如表1所示。

1.2 實驗樣褲的制作與穿著實驗

穿著實驗在實際應用中會受到一些限制，例如人體體型特征、服裝的款式造型、合身度，以及穿著狀態等，這些都會對起拱變形造成影響。基于此本文選擇一名身高170 cm、體重55 kg、H體型中等身材的女性作為唯一的被測者，在標準大氣環境下進行穿著實驗。繪制適合被測者體型的直筒褲樣板，后在統一所有參數的條件下將所選的18塊機織物進行裁剪、縫制，保證褲子中檔部位松量為4 cm左右。最后讓被測者穿上熨燙好的褲子進行如下指定動作：以5 km/h的速率在跑步機上勻速行走5 min，小腿垂直地面平坐5 min，保持下蹲狀態5 min，最后站立回復5 min，以上行、坐、蹲、站為一個循環，每條褲子連續做3個循環。完成上述動作后，迅速將褲子小心脫下，并立即噴上織物定型噴霧以保證起拱形狀不會進行回復。由于三維掃描儀只可掃描平面物體，因此需將褲子沿側縫線剪開，使起拱部位平置于水平桌面上，以便后續定量研究。

1.3 起拱三維數據的采集與處理

1.3.1 手持式三維掃描儀

實驗所用儀器為REVscan手持式激光掃描儀（Creaform公司），該設備具有高達18 000 次/s的測量速率，完成一次起拱掃描約30 s;且其配有專用的VX-elements數據采集軟件，可實現自動多分辨率和實時三維渲染，具有表面重建、優化算法、改進兼容性等強大功能。此外，該儀器掃描得到的點云無分層，可自動生成三維實體圖形，且其即插即用的系統可以快速實現安裝和使用。

1.3.2 點云數據的獲取和預處理

對18塊實驗后置于水平桌面的織物依次進行三維掃描，掃描得到的每塊織物包含大約20萬個離散數據點，每個點包含了其在空間直角坐標系中的位置和法向量信息。在掃描過程中，設備的精度、操作者的經驗、被測物體表面質量、環境等因素均易產生噪點影響后續重建模型的精度，因此需要對獲取的點云數據進行預處理[9]，主要包括曲面重建和點云的截取。即將掃描得到點云數據輸入到Geomagic Studio（GS）軟件中進行擬合和封裝，然后將掃描儀自定位坐標系的XY平面與GS軟件內的XY平面進行對齊、并沿對齊后平面的XZ方向及YZ方向將數據裁剪為固定大小，最后將重建后的曲面轉化為點數據。圖1（a）為預處理前的起拱曲面，圖1（b）為預處理后轉化為點數據的曲面。

1.4 膝部起拱主觀評價

起拱程度會隨時間而變化，理想情況是將全部試樣在實驗后的同一時刻呈現給每個評判者，但實際情況不能得到保證，所以一般選擇在預定的起拱時間內用相機拍攝二維起拱圖像，其中相機放大倍數、拍攝位置及光源等保持不變。但此方法得到的圖片角度固定，評判者只可在單一視角下觀察，難免產生視覺誤差?；诖耍疚倪x擇請評判者對在GS軟件中重建好的起拱曲面進行評價，如圖2所示。各類織物重建后的起拱曲面其顏色、質地均一致，消除了二維圖片中織物顏色、紋路、質地等對主觀評價產生的影響。且在軟件中可隨意拖動方向工具，全方位觀察起拱曲面形態，大幅提高了主觀評價的準確性。

主觀評價小組由6名具有多年服裝質檢經驗的專家組成，評價結果依照起拱程度以5級評分法進行表示：嚴重為1級，較嚴重為2級，中等為3級，較輕為4級，輕微為5級。請評價專家對每條樣褲的兩個褲腿分別進行評級，求取平均值作為主觀評價結果。檢驗結果表明，6名專家對同一織物的評價等級具有良好的一致性。最后對6名專家的評價結果求取平均值并進行四舍五入取整，得到最終起拱等級。

2 特征指標提取與分析

2.1 起拱高度的獲取

在起拱疲勞實驗中，織物在鋼球的反復頂壓下起拱變形，并記錄殘余拱高進行評價。鋼球形狀規則，形成的起拱曲面如圖3所示。據前人研究可知：起拱疲勞實驗中，影響主觀值的物理刺激主要來源于起拱高度[10]。而著裝實驗中，由于膝蓋形狀的不規則性、膝部皮膚的伸長、肢體運動的固定性導致起拱邊緣連接著多處褶皺，平整度較差，視覺上更加粗糙（圖2）。為探究起拱疲勞實驗與穿著實驗的異同，在穿著試驗中也提取起拱高度作為對比指標進行分析。

將預處理后的點云數據輸入到Matlab軟件中，使用scatter函數生成三維散點圖，從中提取空間直角坐標系中z軸坐標點的極值，即起拱最高點到織物水平放置面的垂直距離為起拱高度HR。

2.2 曲面特征指標的提取

為探究實際著裝產生的起拱形態，定量分析織物起拱等級，在預處理之后，根據起拱形態特征分別提取均值、方差、峰度、均偏移、粗糙度、扭曲度6個起拱曲面特征值。

均值：織物表面任意高度點數的平均值。表達式為：

方差：用于反映起拱織物表面高度的變化。表達式為：

峰度：起拱部位存在高低不平的現象，可用來表征面料表層的起伏程度。表達式為：

均偏移：織物起拱表面高度偏移量的大小決定了不同的平整程度。表達式為：

粗糙度：著裝起拱表面高度起伏不定，通過計算起拱表面各點高度的標準差，可獲取粗糙度值。表達式為：

扭曲度：扭曲度在一定意義上反映了織物的平整程度，扭曲度越嚴重，織物表面則越不平整。表達式為：

3 結果與分析

表2是18塊織物的特征指標值和主觀評價結果。

3.1 起拱高度與主觀起拱等級的關系

起拱高度與主觀評價等級間的回歸關系如圖4所示。著裝起拱實驗中，起拱高度與主觀等級之間呈現了良好的多項式關系，即影響主觀值的物理刺激有83%來源于起拱高度。隨著起拱高度的增大，其主觀起拱程度有明顯加重的趨勢。起拱高度越高，起拱越嚴重，其織物抗起拱性越差，主觀起拱等級越低。具體關系式為y=-0.019x2-1.683x+6.003，其中x為起拱高度，y為主觀起拱等級，相關系數R2為0.832。

3.2 曲面特征指標與主觀起拱等級的關系

6個曲面特征指標直接或間接地反映了織物表面的起拱現象，選擇二階曲線擬合作為主觀等級與單個特征值的擬合分析，得到不同起拱織物的點云沿Z軸方向上的特征參數分布，如圖5所示。其中，X軸代表單個特征指標，Y軸代表主觀起拱等級。

分析單個特征指標與主觀起拱等級的單變量相關性可得到，方差、均偏移、粗糙度與主觀起拱等級的擬合R2分別為0878、0.844、0.865，均高于起拱高度與主觀起拱等級的擬合程度。由此可見，在著裝起拱實驗中，起拱高度并不是唯一影響主觀起拱等級的主要物理刺激，只因下蹲、平坐等實驗條件致使起拱邊緣連接大量褶皺，單方向的高度特征并不能準確地描述這些著裝產生的變形，而曲面指標方差、均偏移、粗糙度等可綜合計算起拱區域內所有點，能夠更加全面地解釋主觀評價等級。

3.2.1 逐步回歸分析

本文需要估計的特征指標有起拱高度、均值、方差、峰度、均偏移、粗糙度、扭曲度。單個特征指標不能精準地預測出織物的起拱等級，需要綜合考慮多個特征指標與起拱等級之間的關系。基于此，本文采用逐步回歸的方法進一步探討特征指標與起拱等級的關系。逐步回歸即每次逐個引入對因變量影響最顯著的自變量，并對方程中已引入的自變量一一進行檢驗，把變得不顯著的自變量逐個從方程中剔除。這是一個反復的過程，最終得到的最優回歸方程中既不漏掉對因變量影響顯著的自變量，又不包含對因變量影響不顯著的自變量。

表3為逐步回歸后所得的方差分析情況。由表3可知，逐步回歸后得到2個回歸方程，其F檢驗統計量的觀測值分別為105.725和95.615，概率p值均接近為0，回歸性非常顯著。

表4為所得回歸方程系數情況。由表4可知，7個自變量經逐步回歸后，粗糙度進入了第一個方程，粗糙度和均值進入了第二個方程。且2個方程中，變量回歸系數顯著性檢驗的概率p值均小于顯著性水平0.01，即通過了t檢驗。

將表4中回歸系數列的數據代入回歸模型，最終得到2個回歸方程。表達式如下：

式中：x1為粗糙度，x2為均值，y為主觀起拱等級。

式（7）和式（8）的擬合優度分別為0.860、0.918。理論上這2個回歸方程都能預測起拱等級，且式（8）的精確度更高。

4 結 論

選取18種機織試樣為研究對象，將其制作成褲子進行穿著起拱實驗，采集膝部起拱部位的三維點云數據，在預處理之后進行主觀評價和特征提取，得到曲面特征指標：均值、粗糙度、方差、峰度、均偏移、扭曲度。并將6個曲面指標和起拱高度分別與主觀評價結果進行回歸分析，得出以下結論：

1）在著裝起拱實驗中，單個指標預測起拱等級的優度排序為：方差>粗糙度>均偏移>起拱高度，分別為0.878>0865>0.844>0.832。

2）用逐步回歸法建立的2個綜合回歸方程中，式（7）選入了粗糙度為自變量，擬合優度為0.860;式（8）選入了粗糙度和均值為自變量，擬合優度為0.918。這2個回歸方程的擬合優度均大于用起拱高度預測起拱等級方程的擬合優度（0.832）。依托這2個關系式，可根據提取的粗糙度和均值來進一步預測起拱等級。

研究結果表明，本文提取曲面特征指標可用于評價服裝穿著起拱，且建立的綜合指標模型大幅提高了預測優度，可以合理地反映實際著裝起拱等級，為客觀評價服裝起拱提供依據。

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