автореферат диссертации по технологии материалов и изделия текстильной и легкой промышленности, 05.19.04, диссертация на тему:Разработка бесконтактных методов исследования поверхности фигуры для проектирования одежды

ПЕТРОСОВА ИРИНА АЛЕКСАНДРОВНА

РАЗРАБОТКА БЕСКОНТАКТНЫХ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕРХНОСТИ ФИГУРЫ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОДЕЖДЫ

СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 05 19 04 «Технология швейных изделий»

АВТОРЕФЕРАТ ,диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2007

Работа выполнена в Московском государственном университете дизайна и технологии на кафедре «Технология швейною производства»

Научный руководите чь кандидат технических наук, доцент

Мартынова Алевтина Ивановна Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Костылева Валентина Владимировна кандидат ¡ехничсских наук Галун Дмитрий Анатольевич

Ведущая организация Центральный научно - исследовательский

институт швейной промыш ценности

Защита состоится 2007 г в & часов

на заседании диссертационного совет Д 212 144 01 в Московском государственном университете дизайна и технологии по адресу 115998, Москва, ул Садовническая, 33

С диссершцией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета дизайна и технологии

Автореферат разослан г

Ученый секретарь диссертационного совета

Киселев С. Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. В настоящее время предприятия легкой промышленности активно используют автоматизированные системы проектирования одежды Практически во всех САПР одежды предусмотрена и реализована возможность использования размерных признаков индивидуальной фигуры

Существующий механизм получения размерных характеристик тела человека представляет собой трудоемкий и длительный процесс Большинство современных методов получения и экспорта размерных признаков индивидуальной фигуры в САПР одежды отличаются сложностью использования и высокой стоимостью, требуют применения специального, иногда громоздкого оборудования и дорогостоящего обучения операторов

Контактные методы не обеспечивают достаточного быстродействия и тяжело поддаются автоматизации Большинство современных бесконтактных методов обеспечивает возможность экспорта полученных данных в ЭВМ, однако обладают рядом недостатков, к которым относятся необходимость коррекции получаемых данных при использовании методов традиционной и цифровой фотограмметрии, сложность настройки оборудования и влияние качества используемого оборудования на точность измерений

Бурное развитие компьютерной техники и цифровых технологий расширяет возможности для разработки более совершенных бесконтактных методов получения информации о размерных характеристиках объекта

Цель и задачи исследования Основной целью работы является разработка доступных бесконтактных методов получения информации о форме поверхности фигуры и интеграции их в САПР одежды

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задами

• проанализированы существующие методы исследования формы поверхности фигуры человека и определены направления их совершенствования,

• проведен патентный поиск, анализ уровня техники и сформулированы требования к проектируемым бесконтактным измерительным устройствам и методу определения антропометрических характеристик тела человека,

• разработаны новые измерительные бесконтактные устройства и методы, базирующиеся на применении современных технологий,

• разработаны различные варианты конфигураций систем технического зрения с применением разработанных методов и устройств,

• определена структура пользовательских меню и сценарных форм диалога для интеграции разработанных систем технического зрения в САПР Одежды

Объектом исследования выбран процесс определения размерных характеристик и объемной формы поверхности фигуры человека

Основные методы исследования. В работе использованы методы системно-структурного анализа, теоретического анализа, обобщения, сравнения, планирования эксперимента, теоретические и практические достижения в области исследования формы поверхности фигуры, теоретические и практические знания в области создания интеллектуальных САПР, теоретические и практические достижения в области проектирования одежды В работе так же применялись методы аналитической геометрии, критериального выбора и теории организации баз данных и знаний

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты

• разработаны лазерные измерительные устройства для изучения объектов сложных форм, обеспечивающие получение точных проекционных измерений, в том числе объектов доступ к которым невозможен или затруднен

• разработан виртуальный измерительный инструмент для бесконтактного исследования поверхности фигуры человека, позволяющий использовать широкий ряд считывающих устройств (фото-видео-камера, сканер штрих-кодов и тд). обеспечивающий возможность определения размерных признаков объекта с его визуализацией и без

• разработаны различные конфигурации систем технического зрения с использованием лазерных и виртуальных измерительных устройств с целью интеграции получаемой информации в САПР одежды

Праш ическая значимость проведенных исследований заключается

• создании лазерного антропометра и лазерного курвимегра для определения проекционных размеров объекта,

• разработке метода определения размерных характеристик фигуры с помощью ряда виртуальных инструментов цветного муруса, муруса, состоящего из элементов штрих-кода или геометрических элементов,

• разработке алгоритмов и программ создания муруса для различных конфигураций систем технического зрения,

• разработке версии программного обеспечения с целью организации интерактивного взаимодействия конструктора с системой технического зрения

Достоверность проведенных исследований подтверждена

актами производственной апробации на швейных предприятиях

Апробации и реализация результатов исследования.

Разработанные „бесконтактные измерительные устройства и метод использовались для создания систем технического зрения различных конфигураций и интеграции их в САПР одежды

Практическая значимость результатов работы подтверждена результатами промышленных испытаний в ус ювиях ООО «ДизайнСтройСервис» и ЗАО «АТЛ-Ко»

Публикации. Основные положения проведенных исследовании опубликованы в четырех печатных работах

Объем и структура работы Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений Объем диссертации составляет 170 страниц текста Список использованной литературы содержит 103 наименования

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, опредечена ее новизна и практическая значимость, сформулированы цели и задачи исследования

В первой главе систематизирована информация, отражающая современный уровень методов исследования формы поверхности фигуры человека Существующие методы определения размерных признаков фигуры человека проанализированы по таким показателям как вид и полнота получаемой информации, доступность, скорость, универсальность, степень специализации и т д

Проведен патентный поиск, в результате которого определены основные направления разви гая методов исследования фигуры человека, в частности

• усовершенствование контактных методов и преобразование их в бесконтактные путем создания нового инсгр\ментального аппарата с

использованием современных технологий, например, лазерного луча,

• совершенствование существующих бесконтактных методов путем снижения стоимости и трудоемкости обработки информации за счет программных и технических средств,

• разработка новых бесконтактных методов,

разработка систем технически о зрения для легкой промышленности Реализация предложенных путей развития методов определения размерных характеристик фигуры человека, осуществлена в диссертационной работе в виде нового инструментального аппарата с использованием лазерного луча, разработанного метода определения размерных характеристик фигуры с помощью ряда виртуальных инструментов цветного муруса, муруса, состоящего из элементов штрих-кода или геометрических элеменюв, различных конфигураций систем технического зрения на основе разработанных измерительных устройств и методов

Вторая глава посвящена разработке новых измерительных инструментов, предназначенных для бесконтактного получения проекционных размеров объекта Отличительной особенностью разработанных инструментов является наличие оптического целеуказателя, который позволяет

• проводить измерения любых видимых проекционных размерных признаков на расстоянии,

• отслеживать конфигурацию контуров и положение экстремальных точек на поверхности объекта,

• снизить дискомфорт измеряемого человека в процессе проведения измерений,

• уменьшить трудоемкость процесса измерений,

• обеспечить высокую точность проводимых измерений

В качестве оптического целеуказателя используются лазерные полупроводниковые излучатели, имеющие малые габаритные размеры и требующие для своей работы небольшой мощности питания, безопасные для здоровья человека

Разработаны и созданы действующие образцы следующих измерительных инструментов

1 лазерный антропометр, запатентован под названием «Устройство для бесконтактного определения проекционных размеров объекта», патент РФ № 2251382.

2 курвиметр с лазерным целеуказателем (Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам принято положительное решение по заявке на изобретение №2006107836 «Курвиметр с оптическим целеуказателем») Лазерный курвиметр выполнен и апробирован в следующих конфигурациях курвиметр механический, курвиметр электронный, курвиметр электронный, обеспечивающий экспорт результатов в базу данных ЭВМ Внешний вид курвиметра с лазерным целеуказателем и его принципиальная схема приведены на рисунках 1 и 2

В основе описанных устройств лежат следующие общие принципы

• измерительный узел включает в себя лазерный излучатель, с помощью которого производится получение метрической информации о проекционных размерах объекта,

• позиционирование измерительных устройств относительно объекта измерения осуществляется перпендикулярно к плоскости проведения измерений

Общность принципов легла в основу разработанного единого алгоритма (рисунок 3) использования разработанных измерительных инструментов

Предложенные устройства апробированы в процессе проектирования конструкций детской и женской одежды С помощью разработанных устройств получены проекционные размерные признаки фигур, по которым построены их трехмерные модели.

Оценка точности разработанных устройств проводилась в сравнении с результатами, полученными с помощью контактного метола. Погрешность результатов измерений не превышает пределов, установленных ГОСТ 8 001 - 80 и составляет ±0,1 Осм.

Диапазон применения разработанных инструментов варьируется от применения при массовом обмере населения до измерения объектов, доступ к которым невозможен или затруднен

■■•■ ■— - ■ ■

Рисунок I Внешний вид курвиметра электронного с лазерным целеуказателем

Рисунок 2- Схема курвиметра с лазерным целеуказателсм

Рисунок 3 - Алгоритм бесконтактного определения проекционных размеров объекта с помощью устройств с лазерными целеуказателями

В третьей главе представлено теоретическое обоснование нового бесконтактного метода, обеспечивающего возможность использования широкого ряда общедоступных считывающих устройств и определения размерных характеристик объекта без визуализации его изображения

Разработанный способ позволяет получить сведения о координатах любой точки исследуемого объекта и о взаимном расположении точек относительно друг друга ( Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам принято положительное решение по заявке на изобретение № 2005122014 «Способ бесконтактного

определения проекционных размеров объекта и получение ei о трехмерной модели»)

Отличительной чертой предложенного метода является создание виртуальною измерительного инструмента — муруса (от лат muras «стена»)

Мурус представляет собой математическую модель, содержащую парную информацию о координатах каждой метки эталонной и материальной матриц Действия над отображением объекта и сопоставление его с мурусом с целью получения размерных характеристик объекта можно назвать мурусометрией

На рисунке 4 приведены и отражены взаимосвязи в организационной структуре мурусометрического метода измерений объекта

Для получения муруса используют эталонную матрицу, материальную матрицу, считывающее устройство и отображение материальной матрицы

Эталонная матрица представляет собой какую-тибо закономерность расположения меток, содержащих метрическую информацию Эталонную матрицу / (рисунок 4), представляют в виде математической модели, позволяющей определить эталонные координаты каждой метки материальной матрицы В качестве метки может использоваться точка, геометрическая фигура, заданной формы и/или цвета, линия штрих-кода, элемент оптической записи и т д, и их всевозможные сочетания между собой

Материальную матрицу 4 (материальный объект, с нанесенными на него метками) изготавливают с помощью современных технических средств по заданной эталонной матрице 1

Отображение материальной матрицы 2 получают с помощью считывающего устройства 6, переносят информацию в базу данных ЭВМ и обрабатывают В качестве считывающего устройства могут быть

использованы: сканер штрих-кодов, фото или видеокамера, проекционный сканер и т.д.

Материал-мая

натрии»

Объмт шмереннЯ

Эталонная матриц» 4чат*мтнч«схая

_ Ы0А«ЛЬ| _гШ

Ото6ра*«ние матгрнаяькон матрицы___

€Уго$раж*нн* в6ъ*гг>

мурус 5"

Виртуальный

>|>мер»гг*лькы11

инструмент

апнсь овыгкт» ш »тллоиион чгтрнц* в

Т(>*ЕМ«РНМ МОД*Л).

Вм»у»лт»щ«

Экспорта САПР

Рисунок 4- Организационная структура мурусс метрического метода измерений объекта

Ото браже н и е материальной матрицы представляет собой информацию об отображенных координатах каждой метки материальной матрицы, с искажениями использованного считывающего устройства

Мурус 3 получают путем определения эталонных координат каждой отображенной метки материальной матрицы, следовательно, мурус является записью эталонной и отображенной информации о координатах каждой метки

Для определения проекционных размеров объекта с помощью Считывающего устройства 6 получают отображение объект;} 7. Отображение объекта 7 совмещают с муру сом 3 и получают запись объекта в в эталонной матрице, представляющей собой математическую

модель, содержащую информацию об отображении объекта покрытого мурусом

Каждая метка муруса несет в себе эталонную метрическую информацию, с помощью которой определяют проекционные координаты любой точки исследуемого объекта

Запись объекта в эталонной матрице позволяет получить точные размерные характеристики объекта 9 в автоматическом режиме без визуализации объекта, в виде доступном для экспорта в САПР одежды 10 При необходимости запись объекта в эталонной матрице позволяет визуализировать отображение объекта в различных плоскостях 11, и построить трехмерную модель объекта 12 Предлагаемый мурусометрический метод определения проекционных размеров объекта может применяться как с визуализацией объекта, так и без нее

В работе разработана последовательность действий, общая для различных типов муруса и считывающих устройств Схема расположения считывающего устройства, материальной матрицы и объекта измерения приведена на рисунке 5

Рисунок 5-Схема установки для проведения мурусометрических измерений

г^У Считывающее устройство

Место расположения муруса, \ считанного однократно предварительно

Для реализации мурусометрического метода разработаны эталонные матрицы, состоящие из меток следующего вида

• процентное содержание трех различных цветов в каждой метке,

• линии штрих-кода,

• геометрические элементы,

Особенностью колориметрической эталонной матрицы, является то, что в каждой ее метке содержится неповторяющаяся информация о количественном сочетании трех различных цветов Метрическая информация доступна только средствам технического зрения и не распознается органами чувств человека

На следующем этапе работы выявлены соответствия между цифровой и графической информацией штрихового кода Полученные закономерности использованы для формирования муруса, состоящего из линий штрих-кода В качестве считывающего устройства применяются сканеры штрих-кодов и стандартное программное обеспечение, в результате чего обеспечивается универсальность и расширяется диапазон применения разработанного мурусометрического метода

Для использования считывающих устройств с невысокой разрешающей способностью разработан мурус из геометрических элементов

В данном виде муруса в качестве метки выступает геометрическая фигура заданной величины, например прямоугольник, каждая сторона которого не превышает величины погрешности измерений, принятой в швейной промышленности Сочетание белых и черных прямоугольников, расположенных в шахматном порядке позволяет использовать считывающие устройства с небольшой разрешающей способностью При этом невысокая разрешающая способность считывающего устройства не влияет на точность измерений

этом невысокая разрешающая способность считывающего устройства не влияет на точность измерений

Разработанные лазерные устройства и мурусометрическии метод апробированы в процессе проектирования конструкций детской и женской одежды Объектами проектирования являлись детский манекен и индивидуальные фигуры женщин С помощью разработанных лазерных измерительных инструментов и мурусов различного типа (из геометрических элементов и элементов штрих-кода) получены проекционные размерные признаки фигур, по которым в САПР AutoCAD 3D построены их трехмерные модели На рисунке 6 приведены различные ракурсы 3D модели детского манекена

Для оценки точности полученных результатов проведен обмер iex же объектов контактным методом на установке МГУДТ Снятие измерении в каждом отдельном случае осуществлялось 7-9 раз для большей точности и достоверности результатов измерений

Точность результатов измерений, полученных при помощи разработанных бесконтактных методов определения размерных характеристик не превышает пределов, установленных ГОСТ 8.001 - 80 и составляет + 0,10см (таблица 2)

Таблица 2 -Сводная таблица оценки точности измерений

№ Антропометр Курвиметр Мурус из геометрическ элементов Mvpyc из элементов штрихкода

Цена деления с > Д 1мм 0 05мм 1мм 3 5мм

Случайная погрешность среднеарифметических значений 5х ±0,03 ±0,01 +0,03 ±0,01

Погрешность Д + СМ ±_0,1 см. ±0,1 см, ^0,06 см, ±_0,1 см,

Относительная погрешность б +0 26 см ±0 52 см ±0 35% ±0 59 %

Точность прибора Т = 1/6 ±3,84 % ±1,92 % ±2,85 % + 1,69%

Погрешность от параллакса Snap ±0,013 мм

Рисуйок 7- Блок - схема процесса проектирования швейных изделий с использованием модулей САПР и СТЗ

В четвертой главе диссертации представлены различные конфигурации и принцип действия систем технического зрения для швейной промышленности, с использованием разработанных бесконтактных методов

Система Технического Зрения (СТЗ) предназначена для автоматического распознавания, определения координат, контроля внешнего вида объектов сложной формы и включает в себя аппаратные и программные средства, которые обеспечивают высокую производительность и быстродействие работы оборудования Блок-схема процесса получения информации с помощью СТЗ проектирования представлена на рисунке 7

На основании разработанного технического и информационного обеспечения, представленного в виде алгоритма получения проекционных размеров объекта с помощью мурусометрии (рисунок 8), алгоритмов определения вертикалей и горизонталей муруса (рисунок 9) осуществлена разработка версии программного обеспечения для СТЗ на основе мурусометрии

Определена последовательность диалоговых взаимодействий пользователя с программными средствами СТЗ Разработано многоуровневое пользовательское меню, обеспечивающее удобный режим активизации функций системы, которая содержит следующие элементы

• ввод или выбор типа эталонной матрицы,

• выбор и сохранение типа считывающего устройства,

• ввод и сохранение отображенной информации о материальной матрице,

• создание и сохранение муруса,

• ввод и сохранение отображения объекта,

• распознавание контура объекта по отображению объекта,

• запись объекта в эталонной матрице с помощью муруса,

Рисунок 8 - Алгоритм работы программы для определения проекционных размеров объекта

Рисунок 9 - Ашоритм определения вертикалей и горизонталей муруса

• определение и сохранение проекционных размеров объекта,

• визуализация и сохранение записи объекта в эталонной магрице,

• построение трехмерной модели объекта,

• определение дуговых и обхватных размерных признаков объекта,

• экспорт данных в САПР одежды

Апробация различных конфигураций систем технического зрения на основе разработанных методов проведена на примере определения размерных признаков индивидуальных фигур по заранее составленной программе На основе полученных измерений в САПР «Eleandr CAD» были построены БК и МК детского пиджака с двухшовным рукавом и БК и МК женского костюма

Качество посадки изготовленных изделий оценивались группой экспертов Согласованность мнений опрашиваемых экспертов высокая Изготовленные образцы изделий имеют хорошую степень соответствия опорных участков конструкций фигуре, правильную ориентацию рукава в изделии, и хорошую балансировку изделий в целом

Произведен расчет себестоимости опытною образца системы ¡ехнического зрения с применением мурусометрии, обеспечивающей автоматический расчет проекционных размерных признаков объекта без его визуализации и построение трехмерной модели, с точностью измерений ±0,1 см Себестоимость составит 104626 рублей

Для получения СТЗ, обеспечивающей точность получаемых размерных признаков до 0,01 см, позволяющей производить эталонную визуализацию и построение 3D модели и получать любые размерные признаки объекта, необходимы затраты в размере 431000 рублей.

Целесообразность затрат для создания СТЗ для швейной промышленности очевидна, так как стоимость зарубежных аналогов, обеспечивающих требуемую точность и возможность построения трехмерной модели, начинается от двух с половиной миллионов рублей (2500000)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты работы сформулированы в виде следующих

выводов:

1 В результате анализа направлений развития методов исследования формы поверхности фигуры человека, как наиболее перспективное выделено развитие бесконтактных методов Технической задачей совершенствования бесконтактных методов получения размерных характеристик является повышение точности измерений, упрощение обработки информации, использование широкого ряда общедоступных считывающих устройств

2 Разработаны новые лазерные измерительные инструменты и методика их использования для бесконтактного определения проекционных размеров объекта С помощью предложенных устройств возможно получение размерных характеристик тела человека с высокой точностью, в виде доступном для экспорта результатов обмера в современные САПР одежды Погрешность результатов измерений, полученных с помощью лазерных курвиметра и антропометра составляет + 0,1см, что соответствует требованиям, предъявляемым ГОСТ 8 001-80

3 Установлено, что проекционных измерений, полученных с помощью разработанных устройств, достаточно для построения трехмерной модели фигуры человека, необходимой для определения различных размерных признаков

4 Предложен принципиально новый виртуальный измерительный инструмент- мурус, предназначенный для бесконтактного получения данных о форме поверхности и метрических характеристиках объекта, отличающийся тем, что позволяет использовать широкий ряд считывающих устройств и получать размерные характеристики объекта без искажений

5 Обоснованы условия проведения измерений объекта, сформулированы принципы формирования трех вариантов эталонных и материальных матриц, необходимых для создания муруса и проведения мурусометрических измерений

6 Разработан универсальный мурусометрический бесконтактный метод определения антропометрических характеристик объекта, позволяющий получать визуальную и метрическую информацию, обеспечивающий высокую точность и скорость получения данных

7 Разработаны различные конфигурации систем технического зрения с использованием лазерных и виртуальных измерительных устройств с целью интеграции получаемой информации в САПР одежды Создана версия программного обеспечения для организации интерактивного взаимодействия конструктора с системой технического зрения

8 Установлено, что наиболее согласованная работа СТЗ и САПР одежды достигается при использовании муруса из геометрических элементов, а в качестве считывающего устройства используется фотоаппарат разрешением более 3,2 Мп

9 Себестоимость опытного образца системы технического зрения составит 104626 рублей, которые необходимы для получения СТЗ, обеспечивающей автоматический расчет проекционных размерных признаков объекта без его визуализации и построения трехмерной модели, и обеспечивающей погрешность измерений + 0,1 см

Опубликованные работы по теме диссертации:

I Петросова И А, Коблякова Е Б патент на изобретение № 2251382 «Устройство для бесконтактного снятия проекционных размеров объекта»// Бюллетень № 13, 2005г

2 Петросова И А, Мартынова А И заявка на изобретение №2006107836 «Курвиметр с оптическим целеуказателем», //бюллетень № 9,2006г

3 Петросова И А, Мартынова А И , «Перспективы развития методов определения антропометрических характеристик тела человека»// Техника и технология, № 6, 2006 г с 13-18

4 Петросова И А, Мартынова А И, «Новые инструменты для бесконтактного определения размерных признаков» // Швейная промышленность, № 5, 2006 г, с 42-44

Петросова Ирина Александровна Разработка бесконтактных методов исследования поверхности фигуры для проектирования одежды Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Усл-печ 1,0 Тираж 70 экз Заказ № НЗ -~€>Т Информационно - издательский центр МГУДТ 115998, г Москва, ул Садовническая, 33 Отпечатано в ИИЦ МГУДТ

Введение

1 Направления развития методов исследования формы поверхности 9 фигуры человека

1.1 Обзор возможностей современных методов исследования формы 10 поверхности фигуры человека

1.2 Патентный поиск, обзор существующих методов исследования 15 поверхности фигуры

1.2.1 Контактные методы

1.2.2 Бесконтактные методы

1.3 Системы технического зрения

1.3.1 Структура системы технического зрения

1.3.2 Внешние специализированные устройства ввода

1.3.3 Анализ методов распознавания введенной информации

1.4 Обзор систем трехкоординатного сканирования 31 Выводы к 1 главе

2 Разработка инструментов для бесконтактного определения размеров 43 объекта с использованием лазерного луча

2.1 Обоснование выбора оптического целеуказателя для 43 измерительных инструментов

2.2 Разработка лазерного антропометра

2.3 Разработка курвиметра с оптическим целеуказателем

2.3.1 Устройство курвиметра

2.3.2 Различные способы использования курвиметра с лазерным 52 целеуказателем

2.4 Общий алгоритм применения устройств

2.5 Оценка точности измерений, проведенных с помощью 58 разработанных устройств

2.5.1 Получение проекционных размерных характеристик объекта

2.5.2 Построение трехмерной модели детского манекена

2.5.3 Оценка результатов 61 Выводы ко 2 главе

3 Разработка мурусометрического метода бесконтактного определения 67 размерных характеристик объекта

3.1 Теоретические основы мурусометрического метода, основные 67 понятия и формулировки

3.2 Разработка методов получения муруса

3.2.1 Метод получения цветного муруса

3.2.2 Формирование муруса в виде линий штрих-кода

3.2.3 Разработка муруса из геометрических элементов

3.3 Практическое применение мурусометрического метода для 85 определения размерных характеристик объекта

3.3.1 Общая последовательность действий для реализации 85 разработанного метода

3.3.2 Получение размерных характеристик объекта с помощью 86 сканера штрих-кодов

3.3.3 Получение размерных признаков с помощью фоторкамеры 88 и различных мурусов.

3.4 Количественная и качественная оценка результатов эксперимента 89 Выводы к главе

4 Разработка системы технического зрения с использованием лазерных устройств и мурусометрического метода

4.1 Интеграция СТЗ в САПР одежды

4.2 СТЗ на основе лазерных измерительных устройств

4.3 СТЗ на основе мурусометрического метода

4.4 Разработка алгоритма работы программного обеспечения для 104 СТЗ с использованием мурусометрии

4.4.1 Выделение и сегментация контуров тела человека

4.4.2 Алгоритм получения размерных характеристик

4.5 Версия ПО для СТЗ на основе мурусометрического метода

4.6 Диапазон применения разработанных устройств и методов

4.6.1 Области применения лазерного анропометра и курвиметра с 118 лазерным целеуказателем

4.6.2 Возможные области применения мурусометрического метода

4.7 Расчет себестоимости изготовления опытногообразца СТЗ на 120 основе мурусометрии

Выводы к главе

В настоящее время предприятия легкой промышленности активно используют автоматизированные системы проектирования одежды. Интерфейс современных САПР одежды позволяет с помощью средств технического конструирования выполнять полный цикл проектно-конструкторских работ. Системы САПР одежды имеют базы данных (БД) размерных признаков типовых фигур мужчин, женщин и детей по ОСТ, кроме этого практически во всех системах предусмотрена и реализована возможность использования размерных признаков индивидуальной фигуры. Это актуально для малых предприятий, ателье и моделирующих организаций.

Существующий механизм получения размерных характеристик тела человека представляет собой трудоемкий и длительный процесс. Большинство существующих методов получения и экспорта размерных признаков индивидуальной фигуры в САПР одежды отличаются сложностью использования, громоздкостью, высокой стоимостью и требуют дорогостоящего обучения операторов, применения специального оборудования и программного обеспечения.

Контактные методы не обеспечивают достаточного быстродействия, и тяжело поддаются автоматизации. Большинство современных бесконтактных методов обеспечивает возможность экспорта полученных данных в ЭВМ, однако обладают рядом недостатков, к которым относятся: необходимость использования поправочных коэффициентов в традиционной и цифровой фотограмметрии, сложность настройки оборудования и влияние качества используемого оборудования на точность измерений, необходимость использования громоздких математических формул и создание специальных программных продуктов.

Бурное развитие компьютерной техники и цифровых технологий дает возможность обрабатывать огромное количество информации за короткий 5 период времени. Это позволяет разработать бесконтактные методы получения информации о размерных характеристиках объекта, с применением современных технологий.

Цели и задачи исследования. Основной целью работы является разработка доступных бесконтактных методов получения информации о форме поверхности фигуры и интеграция их в САПР одежды. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

• проанализированы существующие методы исследования формы поверхности фигуры человека и определены направления их совершенствования;

• проведен патентный поиск, анализ уровня техники и сформулированы требования к проектируемым бесконтактным измерительным устройствам и методу определения антропометрических характеристик тела человека;

• разработаны новые измерительные бесконтактные устройства и методы путем применения современных технологий

• разработаны различные варианты конфигураций систем технического зрения с применением разработанных методов и устройств;

• определена структура пользовательских меню и сценарных форм диалога для интеграции разработанных систем технического зрения в САПР одежды

Методы исследования. В работе использовались методы системно-структурного анализа, планирования эксперимента, теоретические и практические достижения в области исследования формы поверхности фигуры, теоретические и практические знания в области создания интеллектуальных САПР, теоретические и практические достижения в области проектирования одежды. В работе так же применялись методы аналитической геометрии, критериального выбора и теории организации баз данных и знаний.

Объектом исследования выбрана поверхность фигуры человека, определение ее размерных характеристик и объемной формы.

Научная новизна работы заключается в

• разработке лазерных измерительных устройств для изучения объектов сложных форм;

• разработке виртуального измерительного инструмента для бесконтактного исследования поверхности фигуры человека, позволяющего использовать широкий ряд считывающих устройств;

• разработке различных конфигураций систем технического зрения с использованием лазерных и виртуальных измерительных устройств с целью интеграции получаемой информации в САПР одежды.

Практическая значимость заключается в:

• создании лазерного антропометра и лазерного курвиметра для определения проекционных размеров объекта;

• разработке метода определения размерных характеристик фигуры с помощью ряда виртуальных инструментов: цветного муруса, муруса, состоящего из элементов штрих-кода или геометрических элементов

• разработке алгоритмов и программ создания муруса для различных конфигураций СТЗ

• разработке версии программного обеспечения с целью организации интерактивного взаимодействия конструктора с системой технического зрения.

Реализация результатов работы. Разработанные бесконтактные измерительные устройства и метод использовались для создания систем технического зрения различных конфигураций и интеграции их в САПР одежды.

Апробация. Практическая значимость результатов работы подтверждена результатами промышленных испытаний в условиях ООО «ДизайнСтройСервис» и ЗАО «АТЛ-Ко».

Публикации. Основные положения проведённых исследований опубликованы в четырех печатных работах.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Объем диссертации составляет 170 страниц текста. Список использованной литературы содержит 103 наименования.

Выводы по работе

1. В результате анализа направлений развития методов исследования формы поверхности фигуры человека, как наиболее перспективное выделено развитие бесконтактных методов. Технической задачей совершенствования бесконтактных методов получения размерных характеристик является повышение точности измерений, упрощение обработки информации, использование широкого ряда общедоступных считывающих устройств.

2. Разработаны новые лазерные измерительные инструменты и методика их использования для бесконтактного определения проекционных размеров объекта. С помощью предложенных устройств возможно получение размерных характеристик тела человека с высокой точностью, в виде доступном для экспорта результатов обмера в современные САПР одежды. Погрешность результатов измерений, полученных с помощью лазерных курвиметра и антропометра составляет + 0,1см, что соответствует требованиям, предъявляемым ГОСТ 8.001-80.

3. Установлено, что проекционных измерений, полученных с помощью разработанных устройств, достаточно для построения трехмерной модели фигуры человека, необходимой для получения различных размерных признаков.

4. Предложен принципиально новый виртуальный измерительный инструмент- мурус, предназначенный для бесконтактного получения данных о форме поверхности и метрических характеристиках объекта, отличающийся тем, что позволяет использовать широкий ряд считывающих устройств и получать размерные характеристики объекта без искажений.

5. Обоснованы условия проведения измерений объекта, сформулированы принципы формирования трех вариантов эталонных и материальных матриц, необходимых для создания муруса и проведения мурусометрических измерений.

6. Разработан универсальный мурусометрический бесконтактный метод определения антропометрических характеристик объекта, позволяющий получать визуальную и метрическую информацию, обеспечивающий высокую точность и скорость получаемых данных.

7. Разработаны различные конфигурации систем технического зрения с использованием лазерных и виртуальных измерительных устройств с целью интеграции получаемой информации в САПР одежды. Создана версия программного обеспечения для организации интерактивного взаимодействия конструктора с системой технического зрения.

8. Установлено, что наиболее согласованная работа СТЗ и САПР одежды достигается при использовании муруса из геометрических элементов, а в качестве считывающего устройства используется фотоаппарат разрешением более 3,2 Мп.

9. Себестоимость опытного образца системы технического зрения составит 104626, которые необходимы для получения СТЗ, обеспечивающей автоматический расчет проекционных размерных признаков объекта без его визуализации и построения трехмерной модели, и обеспечивающей погрешность измерений ±0,1 см. Для получения СТЗ обеспечивающей более высокую точность получаемых данных, построение и визуализацию ЗБ модели необходимы более высокие затраты.

1. Коблякова Е.Б., Ивлева Г.С. и др. Основы конструирования одежды. М., 1980г.

2. Курышева В.Н. разработка эмпирического метода одевания трехмерной поверхности тканью Дисс. к. т. н. М.: МГУДТ, 2006. 217с.

3. Покровская О.В. Метод проектирования одежды на основе визуализации внешнего облика заказчика Дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук по спец. 05.19.04. М.: МГУДТ. 2002.

4. Курбатов Е. В. Разработка информационного обеспечения интегрированной системы трёхмерного и двухмерного проектирования одежды: Дисс. к. т. н. М.: МГУДТ, 2004. 217с.

5. Кривобородова Е.Ю. Разработка методологии адресного проектирования одежды с использованием новых информационных технологий: Дисс. докт. т. н. М.: МГУДТ, 2004. 362с.

6. Патент РФ №936874 Устройство для снятия мерок. Иванов М.Н., Колбасин В.М. и др.

7. Патент РФ №2019109 устройство для снятия мерок Салихова 3. Р. (1994.09.15)

8. Патент РФ №2179404 (2002.02.20) устройство для снятия мерок с фигуры человека Цимбал Т. В. (Рефераты российских патентных документов за 1994-2007 (рус.))

9. Чистякова Т.В. Исследование и разработка метода трехмерного проектирования базовых основ одежды. М.1993

10. Ю.Шверцель В.М., Егоров В.В Автоматизация проектирования одежды. Обзорная информация. Минск. 2001

11. П.Титов В.П., Подсевалов Е.В. и др. Устройство для обмера фигуры человека. Авторское свидетельство СССР №12261,1990

12. Ду Цзинь Сун. Разработка метода измерения и методики проектирования поясных изделий на конкретные фигуры. Дисс на соиск. учен, степ.маги. 2003

13. Патент РФ № 465060 антропометрический манекен БогдановВ.И., ВишняковВ.А. опубликован 1999.11.27

14. Заявка на изобретение № 2004138617 способ получения развертки пл0тн00блегающег0 изделия Баландина Г. В., Корнилова Н. JI.

15. Заявка на изобретение №2003133953 «макроскопическое трёхкоординатное антропометрическое устройство», Трибунов Г. Ю.

16. Патент РФ №2101990 способ получения шаблонов одежды Раздомахин H.H.

17. Заявка на изобретение № 2000120730 модель головы измерительная Сильников М. В., Васильев Н. Н., 2002.09.27

18. Патент РФ №2211652 способ бесконтактного измерения внешней формы тела человека Кривобородова Е.Ю Покровская О.В 2003.09.10

19. Патент РФ № 2264768 способ бесконтактного измерения прямых линейных размерных признаков фигуры человека , Раздомахин Н.Н, БасуевА.Г, Калитеевский Н.А, Сурженко Е.Я 2005.11.27

20. Заявка на изобретение №2002130159 способ построения основы поясного изделия на конкретную фигуру Основина Валентина Ивановна 2004.05.20

21. Патент РФ № 1762449 устройство для бесконтактного измерения поверхности стопы и голени , Комиссав А.Г, Карагезян Ю.А, Оршанский Г.И. 1996.05.10

22. Заявка на изобретение № 2001119821 Способ измерения параметров объемной поверхности фигуры человека (манекена) и устройство для его осуществления Хейнсоо Михаил Хеннович, Чижик Маргарита Анатольевна, Иванцова Тамара Михайловна 2003.06.27

23. Патент РФ № 1623537 телевизионный измеритель координат подвижных точечных объектов Денисов B.C., Дмитриенко B.JI, Курячий М.И., 1994.03.30

24. Патент РФ № 2031443 устройство для измерения геометрических параметров плоских фигур Алиев P.M. 1995.03.20.

25. Патент РФ № 2111478 способ определения геометрических параметров объектов на изображении Леонов Г.В Мещеряков Р.В1998.05.20

26. Медведева В.Т. Художественное конструирование одежды. М.2003

27. Бирюков В.С Цифровые снимки в фотограмметрии Геодезия и картография. 2000. - N10. - С. 33

28. Бобир Н. Я., Лобанов А. Н., Федорук Г. Д., Фотограмметрия, М., 1974; Дробышев Ф. В., Основы аэрофотосъемки и фотограмметрии, 3 изд., М., 1973;

29. Дивинский Л.А., Иванов М.Н. и др. Устройство для обмера фигуры человека. Авторское свидетельство СССР №12261.1981

30. Лазарев В.А. Краткий обзор боди сканирования. // Швейная промышленность. - 2003. № 5. - С. 14 -15.

31. Хранцов П.И., Федоров В.А. Описание способа и устройства оценки состояния осанки человека. Патент РФ №2116047.1998

32. Римкявичюс П.П. Устройство для снятия мерок с фигуры. Авторское свидетельство СССР №1039477.1971

33. Патент на изобретение № 2251382 «Устройство для бесконтактного снятия проекционных размеров объекта» , Петросова И.А., Коблякова Е.Б.

34. Терпенова О.К.,Изместьева А.Я. Устройство для обмера фигуры человека. Авторское свидетельство СССР №12261.1990 Полные тексты российских патентных документов за 1994-2006 (рус.)

35. Прыгункова E.H. О возможности использования метода муаровой топографии в конструировании одежды. В кн. Совершенствование методов конструирования, формования и улучшения качества швейных изделий. 1981

36. Autoscan: a flexible and portable 3D scanner. IEEE Computer Graphics and Aplication. 1998. #5/6.

37. Киселев С. Ю., Бекк H. В. Перспективы развития бесконтактных методов обмера стоп. В кн. Межвузовский сбор. Трудов, М.: МГАЛП. 1999г

38. Родэ C.B., Киселев С.Ю. Применение муар-эффекта для бесконтактного обмера стоп / 1992 International Conference on Advanced and Laser Technologies ALT 92, Moscow, Book of summaries, part 2.

39. Костылева В. В., Бекк H.B. О современных дизайнерских программных пакетах в конструировании обуви // Кожевно обувная промышленность, 1999, №3, с. 38.

40. Заявка на изобретение №2004105560 способ моделирования в компьютерных системах трехмерного проектирования, ЛатЫПОВ1. И.И, 2005.08.20

41. Патент РФ №2148790 способ и устройство для высокоточного БЕСКОНТАКТНОГО ИЗМЕРЕНИЯ РАССТОЯНИЙ ПОВЕРХНОСТЕЙ БЕТРИБСФОРШУНГСИНСТИТУТ ФДЕх ИНСТИТУТ ФЮР АНГЕВАНДТЕфоршунг ГмбХ (de) 2000.05.10

42. Раздомахин H.H. Теоретические основы и методическое обеспечение трехмерного проектирования одежды. Дисс. на соиск. уч. степ. докт. техн. наук по спец. 05.19.04. СПб.: СПбГУТД. 2004.

43. Мехельс Ю.Дело техники.//Ателье.№9.2003.с.46-47.

44. Воловник A.A. Знакомьтесь, информационные технологии. — СПб.: БХВ-Петербург,2002.—352с.: ил.

45. Яковлева Е.Я. Разработка метода проектирования конструкций женского платья гладкой формы в системе 3-CAD: Автореф. дис. на соиск. учен, степ. канд. техн. наук. М., 1996.

46. Медведева Т.В. Оптимизация разверток поверхности манекена фигуры в интерактивном режиме.// Швейная промышленность 1992, №5. с.32-34.

47. Кривобородова Е.Ю. Проектирование эскиза модели с помощью универсальных средств компьютерной графики / Е.Ю. Кривобородова, Е.Б. Коблякова, Т.В. Пяева, JI.P. Перегняк // Швейная пром-ть. 2001. - № 1.-С. 40-41.

48. Конструктивное моделирование одежды: Учебное пособие для вузов / Мартынова А.И., Андреева Е.Г.- М.: Московская государственная академия лёгкой промышленности, 2002. 216с

49. Шишкин И.Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством. М.: Издательство стандартов, 1990. - 342с

50. Дунаевская Т.Н. и др. Размерная типология населения с основами анатомии и морфологии человека. М.,2001г

51. ГОСТ 17522-72 «Типовые фигуры женщин. Размерные признаки для проектирования одежды».

52. Белоус М. Тотальная оцифровка//РС Magazin.-2003.-№12.

53. Corner В., Hu A. "Effect of sway on image fidelity in whole body digitizing", in Three-Dimansional Image Capture and Applications, Richard N. Ellson, Joseph H. Nurre, Editors, Proceedings of SPIE Vol.3313,p.74-81 (1998).

54. Lewark E.A., Nurre J.H. "Automated fudicial labeling on human body data", in Three-Dimansional Image Capture and Applications, Richard N. Ellson, Joseph H. Nurre, Editors, Proceedings of SPIE Vol.3313,p.74-81 (1998).

55. Шенчунь JIo, Кузьмичев В.Е. Анализ возможностей системы ТС.2® для измерения размерных признаков фигур и построения чеРтежей конструкций// Швейная промышленность. №6. 2004 с.30-33.

56. Pargas R.P., Staples N.J., Malloy B.F., "Titled planes in 3D image analysis", in Three-Dimentional Image Capture and Applications, Richard N.Ellson, Joseph H. Nurre, Editors, Proceedings of SPIE Vol.3313, p.74-81(1998).

57. Ying Li, Ken Brodlie. Soft Object Modelling with Generalised ChainMail-Extending the Boundaries of Web-based GraphicsV/Computer Graphics. Volume 22 (2003), number 4 pp.717-727.

58. Реннессон Жан-лу, Пинти Антонио, Кузьмичев Виктор, Юе Ли. Автоматическая система SYMCAD для высокоскоростного измерения и цветного оцифровывания систем «фигура-костюм». // В мире оборудования.2005.№ 3, с.24-25.

59. Мееров К.А.Под прицелом: 3D сканеры для индустрии развлечений Render Magazine №3 2005

60. Фроловский В.Д., Газизова Н.Н. Моделирование поведения ткани на твердом многогранном объекте.// Труды 12-ой Международной конференции по компьютерной графике и ее приложениям «ГрафиКон'2002» (16-21 сентября 2002 г.) НГАСУ. Нижний Новгород. С. 415-418

61. Gagalovicz A. Realistic 3D Simulation of Garments// Conference Proceeding. 15th International Conference on Computer Graphics and Applications. Institute of Computational Mathematics & Mathematical Geophisics. June 20-24, 2005.

62. Обзор решения прикладных задач с помощью систем технического зрения. Семин М. С. НПК «Видеоскан»

63. А.П. Вежневец "Методы классификации с обучением по прецедентам в задаче распознавания объектов на изображениях" Труды конференции Graphicon-2006, стр. 166-173, Новосибирск, Академгородок, Россия, Июль 2006

64. Воронцов К. В. "Обзор современных исследований по проблеме качества обучения алгоритмов" Таврический вестник информатики и математики. — 2004

65. Воронцов К. В. "Байесовские алгоритмы классификации. Черновики лекций" Таврический вестник информатики и математики. — 2004.

66. Т. V. Pham, М. Worring, and A. W. М. Smeulders. "Face detection by aggregated bayesian network classifiers" Pattern Recognition Letters, 23(4):451— 461, February 2002.

67. Heckerman, D. (1998) "A Tutorial on Learning with Bayesian Networks," In Jordan, M. (Ed.), Learning in Graphical Models, MIT Press.

68. Александр Вежневец "Популярные нейросетевые архитектуры" журнал "Графика и Мультимедиа", 2002

69. Александр Вежневец "Нестандартные нейросетевые архитектуры" электронный журнал "Графика и Мультимедиа"

70. Горелик A.JI., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высш. Шк., 2004.-261.

71. Степанов М. Ф. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления. М., 2002.

72. Райков JI.H., Интеллектуальные информационные технологии. М., 2000, 71 стр.

73. Интеллектуальные САПР, под ред. Пупкова К.А. N2. -, М., 2000.133

74. Городецкий А. Е., Дубаренко В.В., Тарасова И.Л., Интеллектуальные средства автоматизированного проектирования и производства. Спб.: изд-во СПбГТУ, 1999.

75. IV Симпозиум "Интеллектуальные САПР", под ред. Пупкова К.А. М., 2000.

76. Искусство ЗЭ-анимации и спецэффектов / Айзек В. Керлоу;Пер. с англ. Е.В.Смолиной.—М.: ООО «Вершина», 2004,—480с.:илл.

77. Адаме Д. DirectX: продвинутая анимация/ Пер. с англ.— М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004—480с.

78. Андреева М.В., Холина Т.Ю. Конструктивное моделирование в САПР «Ассоль»

79. В.Н. Цибанов, А.С. Крылов «Выделение контуров человеческого тела в ортопедических исследованиях» кафедра математической физики, факультет ВМиК МГУ, вестник МГУ 2006

80. Cristian Liska and Robert Sablathig."Entropy of Profile-Sections to Estimate the Next Sensor Position", in Three-Dimansional Image Capture and Application III, Brian D. Corner, Joseph H. Nurre, Editors, Proceeding of SPIE Vol.3958, p.52-60

81. Рольф Ричардсон Сканируя пространство «Экспресс-Электроника», №10/2003

82. Реннессон Жан-лу, Пинти Антонио, Кузьмичев Виктор, Юе Ли. Автоматическая система SYMCAD для высокоскоростного измерения и134цветного оцифровывания систем «фигура-костюм». // В мире оборудования.2005.№ 3, с.24-25.

83. Баринова, А Вежневец, Методы сегментации изображений: автоматическая сегментация Графика и Мультимедиа Научно-образовательный сетевой журнал 16.10.2006

84. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. М: Машиностроение, 1990. 320 с.

85. Гиренко A.B., Ляшенко В.В., Машталир В.П., Путятин Е.П. Методы корреляционного обнаружения объектов. Харьков: АО "БизнесИнформ", 1996. 112 с.

86. Р. Вудс, Р. Гонсалес Цифровая обработка изображений Издательство: Техносфера. ISBN 5-94836-028-8,2005 г. 1072 стр.

87. Дэвид А. Форсайт, Джин Понс Компьютерное зрение. Современный подход 2004,1 кв.; Вильяме. 928 стр.

88. Адаптивные методы обработки изображений. Сб. науч. тр. под ред. В.И. Сифорова, Л.П. Ярославского М.: Наука,1988 - 244с.

89. L.Gupta and M.R.Sayeh. Neural networks for planar shape classification. IEEE. 1998. P.936.

90. А.П. Горелик, В.А. Скрипкин. Методы распознавания. М. "Высшая школа". 1989. С.216.

91. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. В 2-х книгах. Пер. с англ. -М.: Мир, 1982

92. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. Пер с англ. -М.: Радио и Связь, 1986

93. В. Яншин, Г. Калинин, Обработка изображений на языке СИ для IBM PC. Алгоритмы и программы. -М.: Мир, 1994

94. В.И. Васильев, А.И. Шевченко, Формирование и опознавание образов ДонГИИИ 2000 359с.