王燕珍，張 燕，張 婷，寧思威，胡 璇，董玉峰

（上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201620）

人體測(cè)量技術(shù)不斷發(fā)展，經(jīng)歷了由手工接觸式到非接觸式，由二維到三維，并向自動(dòng)測(cè)量和利用計(jì)算機(jī)測(cè)量、處理和分析的方向發(fā)展［1］。手工測(cè)量的方法雖然需要由經(jīng)驗(yàn)豐富的測(cè)量人員測(cè)量，直接測(cè)量的身體接觸會(huì)影響測(cè)量的精度，而且很難進(jìn)行方便簡(jiǎn)單的重復(fù)測(cè)量，不利于數(shù)據(jù)的采集和分析［2］；但可以進(jìn)行比較精細(xì)和隱蔽部位的測(cè)量［3］。三維測(cè)量雖然具有掃描時(shí)間短，精確度高、測(cè)量部位多等多種優(yōu)點(diǎn)［4-7］，但存在一定的測(cè)量死角，在掃描的死角或投影不到的地方會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)的缺失。這些都是需要分析和研究的。

1 實(shí)驗(yàn)方案

1.1 試驗(yàn)儀器

三維掃描：ScanWorX

手工測(cè)量：馬丁測(cè)量?jī)x 包括：直線長(zhǎng)度測(cè)量尺；曲線、圓周長(zhǎng)度測(cè)量?jī)x尺；厚度測(cè)量設(shè)備等，如人體身高測(cè)量器、棒狀測(cè)量器、測(cè)徑器、馬丁游標(biāo)卡尺、直尺。

1.2 試驗(yàn)對(duì)象

隨機(jī)抽取本校200名在校女大學(xué)生，平均身高為157.36cm。

1.3 試驗(yàn)測(cè)量部位

根據(jù)服裝結(jié)構(gòu)要求在維度上測(cè)量了胸圍、腰圍、臀圍、大腿圍、膝圍、小腿圍，排除內(nèi)衣的影響因素，所以有效數(shù)據(jù)采用腰圍、臀圍、大腿圍、膝圍、小腿圍。

1.4 試驗(yàn)方法

采用三維掃描和手工測(cè)量?jī)煞N方法對(duì)著緊身內(nèi)衣褲的被測(cè)者進(jìn)行測(cè)量。

手工測(cè)量由經(jīng)過(guò)相關(guān)培訓(xùn)的實(shí)驗(yàn)人員使用馬丁測(cè)量?jī)x的工具對(duì)被測(cè)者進(jìn)行測(cè)量，首先用標(biāo)記帶將需要測(cè)量的部位標(biāo)記一下，然后進(jìn)行手工測(cè)量。測(cè)量時(shí)要求被測(cè)者直立站立，盡可能不要晃動(dòng)，在測(cè)量期間保持姿勢(shì)，以確保獲取較為精確的數(shù)據(jù)。

ScanWorX 是源自德國(guó)的三維掃描儀，其原理是利用激光二極管發(fā)射出條光（激光束）投射到被掃描物體表面上，投射到物體上的激光束由于物體表面形狀的變化而產(chǎn)生變形，傳感器（CCD）可以接收并記錄下該變形，并轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，放置在激光頭內(nèi)的傳感器沿著被掃描物體的垂直方向（人體高度方向）移動(dòng)，即可獲得物體的完整掃描圖像［1］。

測(cè)量時(shí)，將手工測(cè)量的部位上的標(biāo)記帶換成能夠被三維掃描儀掃描到的標(biāo)記點(diǎn)再進(jìn)行測(cè)量，要求被測(cè)者嚴(yán)格按照儀器測(cè)量要求站立，身體盡量不晃動(dòng)，保持平衡，以減少由于人體晃動(dòng)帶來(lái)的隨機(jī)誤差的影響，獲取較為精確的測(cè)量數(shù)據(jù)。

紅松是產(chǎn)于我國(guó)東北部林區(qū)的鄉(xiāng)土樹種。由于連續(xù)開挖園林中，其經(jīng)濟(jì)價(jià)值的食用、藥用、工業(yè)、生態(tài)等領(lǐng)域，近年來(lái)，森林砍伐現(xiàn)象嚴(yán)重，使得野生紅松資源更加緊缺，人工紅松樹齡結(jié)構(gòu)偏離。為了滿足市場(chǎng)需求，提高紅松產(chǎn)量和人工工程林紅松造林技術(shù)質(zhì)量，已成為一個(gè)重要的節(jié)點(diǎn)。樹種選擇、時(shí)機(jī)選擇、造林面積控制，造林土地處理、混合管理、造林技術(shù)、病蟲害防治技術(shù)控制都是紅松造林技術(shù)重點(diǎn)。

2 正態(tài)分析

為了比較三維掃描和手工測(cè)量所得數(shù)據(jù)的精確性，采用SPSS軟件對(duì)其進(jìn)行分析研究。SPSS for Windows是一個(gè)組合式軟件包，它集數(shù)據(jù)整理、分析功能于一身。SPSS統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程包括描述性統(tǒng)計(jì)、均值比較、一般線性模型、相關(guān)分析、回歸分析、對(duì)數(shù)線性模型、聚類分析、數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化、生存分析、時(shí)間序列分析、多重響應(yīng)等幾大類，本實(shí)驗(yàn)采用顯著性分析，概率分析等方法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.1 顯著性差異分析

首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，目的是分析兩組數(shù)據(jù)是否服從相同的分布。PP 概率圖能直觀地探查樣本數(shù)據(jù)是否與某個(gè)概率分布的統(tǒng)計(jì)圖形相一致，如果被檢測(cè)的數(shù)據(jù)符合所指定的分布，代表樣本數(shù)據(jù)的點(diǎn)簇在一條直線上。本文通過(guò)PP概率圖來(lái)檢驗(yàn)三維掃描和手工測(cè)量數(shù)據(jù)的分布及兩者分布是否相同。圖1、圖2 分別是臀圍的三維掃描和手工測(cè)量數(shù)據(jù)的正態(tài)PP概率圖。

由圖1、圖2可以看出：數(shù)據(jù)的點(diǎn)都分布在一條直線上，因此可以認(rèn)為三維掃描數(shù)據(jù)與手工測(cè)量數(shù)據(jù)分布相同，都近似服從正態(tài)分布。

2.2 概率分析

經(jīng)相關(guān)性分析，臀圍的三維掃描數(shù)據(jù)與手工測(cè)量數(shù)據(jù)的相關(guān)性為0.870，顯著相關(guān)。

在經(jīng)過(guò)概率分析發(fā)現(xiàn)：在均值基本相同的情況下，手工測(cè)量的數(shù)據(jù)相較于三維掃描的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差較小，圖（3）、圖（4）分別為臀圍的手工測(cè)量和三維掃描的頻率直方圖。

圖3 臀圍的手工測(cè)量頻率直方圖

圖4 臀圍的三維掃描頻率直方圖

根據(jù)最小二乘法則，對(duì)臀圍的三維掃描數(shù)據(jù)和手工測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)與曲線上對(duì)應(yīng)值的殘差之平方和最小的一條曲線。計(jì)算方法如下：

用最小二乘法對(duì)以上所列數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式回歸，最高次數(shù)分別取1、2、3，經(jīng)T檢驗(yàn)，知3個(gè)回歸方程無(wú)顯著差別，二次回歸方程的擬合效果最佳。即用方程Y=ax2+bx+c對(duì)其進(jìn)行計(jì)算分析。以下以臀圍兩組數(shù)據(jù)關(guān)系式為例，分析它們之間的關(guān)系，其余部位方法與臀圍相同。

經(jīng)過(guò)相關(guān)性分析，得出測(cè)量部位的相關(guān)性見表1。

表1 各測(cè)量部位兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)及其關(guān)系式

當(dāng)0.8＜R＜1時(shí)，為高度相關(guān)；當(dāng)0.5≤R＜0.8時(shí)，為中度相關(guān)；當(dāng)0.3≤R ＜0.5時(shí)，為低度相關(guān)：當(dāng)0＜R ＜0.3時(shí)，為不相關(guān)［2］。所以除了膝圍的三維掃描和手工測(cè)量的數(shù)據(jù)為低度相關(guān)外，其余部位的測(cè)量部位都為高度相關(guān)。

3 結(jié)論

3.1 考察實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，根據(jù)表1 的相關(guān)性分析：膝圍的三維掃描和手工測(cè)量的數(shù)據(jù)相關(guān)性不大，兩者測(cè)量所得數(shù)據(jù)相差較大，而根據(jù)數(shù)據(jù)顯示膝圍三維掃描數(shù)據(jù)普遍小于手工測(cè)量數(shù)據(jù)，且差距較大；其余部位的三維掃描數(shù)據(jù)普遍大于手工測(cè)量數(shù)據(jù)，但相差不大。

3.2 根據(jù)綜合分析得出結(jié)論：手工測(cè)量的數(shù)據(jù)相對(duì)三維掃描的數(shù)據(jù)精確度略高。

3.3 未來(lái)研究方向：是什么因素影響手工測(cè)量與三維掃描的數(shù)據(jù)精度。

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