Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.Phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng xây dựng Avatar trong phần mềm thiết kế trang phục 3D.
TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN
Trong những năm gần đây, công nghệ 3D được mọi người nhắc đến ngày càng nhiều và đang trở thành chủ đề nở rộ trên thế giới Chúng ta đã thấy sự phát triển của công nghệ 3D trong giải trí, trong các ngành công nghiệp và đang tiến gần cuộc sống tiêu dùng hàng ngày Cùng với sự phát triển thần tốc của công nghệ điện toán, ngành công nghệ may và thời trang cũng đang tận dụng các kỹ thuật mới để phát triển Các nhà khoa học [1-4] phát triển cửa hàng quần áo trực tuyến dưới dạng ứng dụng web Thời trang ảo đang là xu hướng và nhu cầu mua sắm thời trang online của các khách hàng thông minh Các nghiên cứu đã sử dụng kích thước chính của cơ thể con người làm dữ liệu đầu vào để áp dụng trong một mô hình chung, làm biến dạng mô hình hiện có trong cơ sở dữ liệu sẽ dễ dàng có được mô hình mới hơn Ứng dụng của thực tế ảo trong ngành may mặc bắt đầu từ những năm 1980, là công nghệ hiển thị ảo hàng may mặc ba chiều dựa trên thực tế ảo và công nghệ mô phỏng kỹ thuật số [2] Với sự hỗ trợ của công nghệ thiết kế 3D, trí tuệ nhân tạo và công nghệ thực tế ảo, thời trang kỹ thuật số bùng nổ mạnh mẽ hơn bao giờ hết, đặc biệt phù hợp với xu hướng phát triển thời trang bền vững [5] Optitex, V-Stitcher, CLO3D,v.v là những phần mềm thiết kế thời trang 3D tiên phong, có thể tích hợp việc xây dựng mô hình người, thiết kế mẫu 2D, may ảo 3D, mô phỏng vải và trình diễn thời trang ảo [6] Đồng thời, khả năng đánh giá ảo độ vừa vặn trang phục và các chức năng khác có thể được sử dụng để tạo ra quần áo cho người tiêu dùng dựa trên vóc dáng cơ thể của họ [3] Hiện nay, việc ứng dụng các phần mềm thiết kế 3D ngày càng trở nên phổ biến tại Việt Nam, hứa hẹn một tương lai mới của ngành công nghiệp thời trang thế giới nói chung và ngành công nghiệp dệt may Việt Nam nói riêng
Ngành dệt may Việt Nam là ngành kinh tế mũi nhọn của đất nước, một trong những ngành xuất khẩu chủ lực với tốc độ tăng trưởng bình quân 10%/năm, con số này cho thấy ngành dệt may đang đi đến đỉnh điểm của sự hội nhập toàn cầu và là một trong những nước xuất khẩu dệt may đứng đầu trên thế giới, dự kiến 2021-2030, ngành dệt may sẽ phát triển theo chiều sâu, tiếp cận tiêu dùng bằng cách dành thế chủ động, hướng tới phương thức sản xuất cao hơn như ODM, OBM, kiện toàn phát triển nội lực thiết kế nhằm tăng giá trị sản phẩm [7] Vì vậy việc nghiên cứu xây dựng mô hình 3D Avatar làm cơ sở nền tảng xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số theo vóc dáng người Việt Nam có thể tích hợp vào các phần mềm thiết kế thời trang 3D đang là xu hướng giải pháp giúp nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành công nghệ dệt may nước ta trong xu thế hội nhập thế giới
Các nghiên cứu về 3D ứng dụng cho ngành công nghệ may đều cần nguồn đầu vào là dữ liệu quét 3D cơ thể người Từ dữ liệu quét 3D các tác giả có thể nghiên cứu ra nhiều kết quả đa dạng phục vụ cho sự phát triển của ngành công nghệ may như: nghiên cứu về đặc điểm vóc dáng cơ thể, nghiên cứu đặc điểm hình thể, nghiên cứu về phương pháp xây dựng mô hình 3D Avatar cơ thể người phục vụ cho các phần mềm thiết kế trang phục 3D, v.v Đồng thời các mẫu ma-nơ-canh truyền thống hiện nay thì không còn phù hợp với vóc dáng của người Việt Nam, gây ra các khó khăn trong việc
Thiết kế trang phục và thử mẫu đánh giá độ vừa vặn là bước quan trọng trong sản xuất may mặc cho người Việt Tuy nhiên, chi phí đầu tư để có được dữ liệu quét 3D khá cao, gây khó khăn cho các nghiên cứu ứng dụng công nghệ 3D trong ngành may và thời trang theo vóc dáng người Việt Nam Vì vậy, hướng nghiên cứu về phân loại vóc dáng cơ thể ứng dụng trong phần mềm thiết kế cho người Việt Nam là cấp bách và cần được ưu tiên.
Trong những năm gần đây, các nhà khoa học Việt Nam đã thực hiện nhiều nghiên cứu về vóc dáng và đặc điểm hình dạng cơ thể của phụ nữ, học sinh nam và nữ, trẻ em trai và gái, cũng như nam và nữ trong độ tuổi lao động Tuy nhiên, vẫn còn thiếu nghiên cứu về đặc trưng vóc dáng của nam giới trung niên từ 30-60 tuổi, một độ tuổi có nhiều biến động về nhu cầu sinh hoạt, dinh dưỡng và công việc Nhóm tuổi này đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế và xã hội, và có nhu cầu hoàn thiện hình ảnh bản thân thông qua trang phục Vì vậy, nghiên cứu về vóc dáng và đặc điểm cơ thể của độ tuổi này là cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn.
Luận án này tập trung nghiên cứu phân loại hình dáng cơ thể nam trung niên từ 30-60 tuổi, nhằm đề xuất giải pháp thiết kế tăng khả năng đáp ứng nhu cầu mặc đẹp vừa vặn thoải mái của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần quan trọng trong dữ liệu nhân trắc 2D và 3D và khoa học phân loại vóc dáng cơ thể nam trung niên Việt Nam Phương pháp xây dựng mô hình 3D Avatar theo vóc dáng cơ thể bằng máy học sâu là khoa học và công nghệ hiện đại tiên phong hiện nay Sự liên kết khoa học giữa ngành công nghệ may và công nghệ thông tin hứa hẹn một tương lai mới của ngành công nghiệp thời trang thế giới và ngành công nghiệp dệt may Việt Nam.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
- Nghiên cứu phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh
- Xây dựng được ma-nơ-canh kỹ thuật số phù hợp với vóc dáng người Việt Nam Ứng dụng được làm Avatar trong các phần mềm thiết kế trang phục 3D.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
- Nội dung 1: Phân loại và phân tích đặc điểm vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh từ dữ liệu quét 3D
- Nội dung 2: Nghiên cứu xây dựng mô hình 3D Avatar cơ thể người từ dữ liệu quét 3D theo vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
Nội dung nghiên cứu được thực hiện bằng các phương pháp sau:
Phương pháp phân tích và tổng hợp được áp dụng để nghiên cứu và phân tích các tài liệu, công trình khoa học trong và ngoài nước có liên quan Qua việc nhận xét và đánh giá các vấn đề còn tồn tại, nghiên cứu sẽ định hướng luận án phù hợp với điều kiện thực tiễn ở Việt Nam.
- Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm cho từng nội dung cụ thể
Nghiên cứu phân loại vóc dáng nam trung niên tại TP.HCM nhằm xây dựng dữ liệu cho Avatar 3D được thực hiện qua ba giai đoạn Giai đoạn đầu tiên là thu thập và mô tả các đặc trưng thống kê của dữ liệu nhân trắc 3D Tiếp theo, nghiên cứu phân loại vóc dáng của 1106 nam giới tại TP.HCM, dự đoán sự khác biệt về vóc dáng theo độ tuổi Cuối cùng, nghiên cứu tiến hành phân loại vóc dáng cho 378 nam trung niên tại TP.HCM.
Bài viết mô tả quy trình thu thập dữ liệu 3D và phân tích thống kê các kích thước cơ thể thông qua các chỉ số như giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, độ nhọn, và phân vị Để thực hiện, thiết bị đo kích thước cơ thể 2D và 3D, cụ thể là máy quét 3D Size Streamer, được sử dụng tại trường Đại học Công nghiệp TPHCM Kế hoạch quét 3D cho các đối tượng nghiên cứu được lập ra, nhằm mục đích mô tả đặc trưng thống kê các kích thước cơ thể phục vụ cho nghiên cứu vóc dáng và xây dựng Avatar 3D.
Nghiên cứu đã phân loại vóc dáng của 1106 nam giới trong độ tuổi lao động, bao gồm sinh viên, công nhân, cán bộ và giảng viên đến từ các trường Đại học và Cao đẳng.
Kết quả mô tả dữ liệu cho 1106 người tại TP Hồ Chí Minh là cơ sở quan trọng cho nghiên cứu phương pháp xây dựng Avatar ban đầu Các bước thực nghiệm bao gồm phân tích nhân tố chính, kiểm định KMO và Bartlett’s, phân tích phân nhóm K-mean, phân tích biệt số, và so sánh bằng ANOVA hoặc T-test, nhằm tính toán tỷ lệ liên hệ giữa các kích thước Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS.
Nghiên cứu phân loại vóc dáng cho 378 nam trung niên tại TP.HCM tập trung vào sự đa dạng vóc dáng trong độ tuổi này Thực nghiệm phân tích đã được thực hiện để xác định các đặc điểm hình thể, từ đó thu thập dữ liệu về các vóc dáng khác nhau Kết quả của nghiên cứu cung cấp thông tin chi tiết về đặc trưng cơ thể của từng vóc dáng, phục vụ cho việc xây dựng đa dạng Avatar 3D phản ánh vóc dáng của nam trung niên tại TP Hồ Chí Minh.
Để xây dựng Avatar 3D, nghiên cứu sinh đã tiến hành nghiên cứu ba phần chính: phương pháp toán học nội suy, máy học chuyên sâu và kiểm tra may thử ảo Áo dài cho mô hình 3D Avatar của nam trung niên.
Chúng tôi giới thiệu một phương pháp thiết kế mô hình 3D bằng cách sử dụng nội suy toán học, cho phép xây dựng lại cơ thể người 3D từ các thông số kích thước 2D và 3D Phương pháp của chúng tôi tập trung vào việc chia cơ thể 3D thành các phần nhỏ, từ đó thiết lập các tham số cần thiết để nội suy cho từng phần Cuối cùng, các phần này được ghép lại để tạo thành một mô hình 3D hoàn chỉnh của cơ thể người.
Các đám mây điểm và mắt lưới là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng mô hình 3D Luận án này giới thiệu phương pháp mới để tạo ra đám mây điểm cho các đối tượng 3D dựa trên các thông số kích thước cơ thể Để khám phá mối quan hệ giữa hình dạng và kích thước, phương pháp cấu trúc lát mỏng (slice-structure) được trình bày Một mô hình học tập sử dụng Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được thiết kế và điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu Các lát cắt chính được tạo ra bằng cách khớp với chiều cao đã xác định trước, sau đó toàn bộ đám mây điểm được điều chỉnh bởi Mạng nơ-ron tích chập.
+ Sau khi có kết quả mô hình 3D Avatar, nhập Avatar vào phần mềm CLO3D để thiết kế, may ảo, thử ảo sản phẩm.
Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA LUẬN ÁN
1) Đã xây dựng được phương pháp tiên tiến có độ chính xác cao để thu thập được dữ liệu 3D của 1106 nam giới TP HCM tuổi từ 18-60
Đã kết hợp khoa học nhân trắc với thiết kế thời trang để trích xuất kích thước cơ thể từ dữ liệu 3D, đồng thời sử dụng công cụ toán thống kê để phân tích dữ liệu, nhằm phân loại vóc dáng cho nam trung niên Việt Nam.
Dữ liệu đầu vào được lấy từ kết quả nghiên cứu về kích thước 2D và vóc dáng 3D của nam trung niên tại TP HCM Dựa trên cơ sở khoa học nhân trắc, các bài toán phân tích thành phần chính được xây dựng, kết hợp với phương pháp máy học sâu và toán học nội suy để giải quyết Mục tiêu là xây dựng mô hình 3D Avatar phù hợp với cơ thể nam trung niên TP HCM, có khả năng kết nối với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D.
GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN
Bộ dữ liệu nhân trắc 2D và 3D của 1106 nam giới trung niên tại TP HCM, độ tuổi từ 18-60, được thu thập bằng thiết bị quét cơ thể, góp phần quan trọng vào sự phát triển của ngành thời trang may sẵn tại Việt Nam.
Việc xây dựng thành công Avatar 3D và kết nối nó với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D đã mở ra cơ hội mới trong lĩnh vực thiết kế thời trang tại Việt Nam Ứng dụng Avatar mới trong quy trình thiết kế không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thiết kế thời trang 3D trong nước.
ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN
1) Đã xây dựng được bộ dữ liệu 2D và 3D cơ thể người từ 30 đến 60, nam trung niên Thành phố HCM Phân loại được thành 5 vóc dáng
Xây dựng Avatar 3D theo vóc dáng nam trung niên tại Thành phố Hồ Chí Minh bằng phương pháp nội suy toán học, kết nối với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D, đã tạo ra bước đột phá trong ngành Công nghệ dệt may và Thiết kế thời trang tại Việt Nam Ứng dụng thành công Avatar mới trong các phần mềm thiết kế thời trang góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành này.
3) Đã ứng dụng phương pháp máy học sâu để xây dựng Avatar 3D.
KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN
- Chương 1: Tổng quan về phân loại vóc dáng, đặc điểm nhân trắc nam giới và mô phỏng mô hình 3D cơ thể người
- Chương 2: Đối tượng, nội dung và phương pháp nghiên cứu
- Chương 3: Kết quả nghiên cứu và bàn luận
NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN
Tổng quan về phân loại vóc dáng cơ thể nam giới
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, đặc biệt trong bối cảnh dịch Covid-19, đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của mua sắm trực tuyến trong ngành thời trang, với sự hỗ trợ của công nghệ thiết kế 3D và thử đồ ảo Một yếu tố quan trọng là việc phân loại và xác định hình dạng cơ thể của khách hàng để tạo ra sản phẩm vừa vặn hơn Để tối ưu hóa ứng dụng phần mềm thiết kế 3D cho ngành may mặc tại Việt Nam, cần thiết phải xây dựng thư viện Avatar ảo phản ánh đặc điểm nhân trắc học của từng nhóm đối tượng Nghiên cứu vóc dáng vì vậy trở thành một mắt xích quan trọng trong việc phát triển công nghệ may và thời trang không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới.
Thị trường may mặc Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với sự tham gia của nhiều công ty trong nước bên cạnh các thương hiệu quốc tế Tuy nhiên, kích cỡ sản phẩm thường không phù hợp với vóc dáng người Việt Nghiên cứu đã chỉ ra rằng hình dáng cơ thể ảnh hưởng lớn đến thiết kế trang phục Việc phân loại hình dáng cơ thể giúp các nhà thiết kế nhận diện đặc trưng cơ thể và điều chỉnh thiết kế cho phù hợp với người mặc.
Hình 1.1: Hình ảnh mặc thử trang phục ảo
Hình dạng bên ngoài của cơ thể người có mối liên hệ chặt chẽ với phương pháp thiết kế và tạo dáng quần áo, như đã được khẳng định bởi 7 áo trong và ngoài nước.
Mẫu áo trước khi điều chỉnh Mẫu áo sau khi điều chỉnh
Hình 1.2: Mẫu áo cơ sở trước và sau khi điều chỉnh
Nghiên cứu cơ thể người cho thấy tỉ lệ phát triển các phần cơ thể không đồng đều theo thời gian và bị ảnh hưởng bởi không gian, địa lý, và chủng tộc Ngay cả trong cùng một chủng tộc, sự khác biệt về đặc điểm và tỷ lệ các bộ phận cơ thể vẫn tồn tại giữa các cá nhân Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về số liệu nhân trắc học ở Việt Nam, nhưng chưa có công trình nào công bố về vóc dáng và đặc điểm cơ thể nam giới trong độ tuổi trung niên từ 30-60 tuổi.
1.1.1 Phương pháp xác định thông số kích thước cơ thể
Có hai phương pháp chính để xác định thông số kích thước cơ thể: đo tiếp xúc bằng bộ dụng cụ đo Martin và đo không tiếp xúc như quét 3D Bộ dụng cụ đo Martin, do Rudolf Martin phát minh, đã được áp dụng trong thống kê nhân trắc từ năm 1900-1925 và tiếp tục được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu trong các nghiên cứu khoa học, cũng như trong khảo sát và thống kê nhân trắc quy mô lớn tại Việt Nam.
Máy quét 3D đầu tiên để sao chép cơ thể con người được sản xuất tại Loughborough vào cuối những năm 80, là một thiết bị chụp đường viền cơ thể mà không ghi nhận các chỗ lõm Vào đầu những năm 90, công ty Cyberware nhận thấy nhu cầu về bản sao 3D trong ngành điện ảnh Hollywood và đã nghiên cứu để phục vụ cho ngành này Các nhà thiết kế thời trang cũng gặp khó khăn trong việc kiểm tra sự phù hợp của trang phục cho diễn viên, dẫn đến việc phát triển phần mềm thiết kế thời trang sử dụng mô hình quét 3D Hiện nay, nhiều máy quét 3D như Hamamatsu, Vitronic, Telmat và SizeStream đã được sử dụng để quét toàn thân, cho ra kết quả đo không tiếp xúc với thông số 2D và hình dạng 3D của cơ thể Phương pháp này ngày càng trở nên phổ biến vì nó cho phép thu thập thông số kích thước chính xác và lưu trữ dữ liệu 2D và 3D lâu dài.
8 đối với các nghiên cứu về cơ thể người, về thiết kế trang phục đảm bảo độ vừa vặn theo vóc dáng [39, 44]
(a) Hình ảnh máy quét 3D đầu tiên; (b) Hình ảnh quét 3 mặt cơ thể
Hình 1.3: Hình ảnh máy quét 3D cơ thể người
Bộ dữ liệu 2D và 3D của CAESAR là nguồn tài liệu tham khảo quý giá trong nghiên cứu xây dựng mô hình 3D cơ thể nam giới, cung cấp thông tin chi tiết về các mốc nhân trắc với hình ảnh mô tả vị trí cụ thể trên cơ thể từ nhiều góc độ Dữ liệu 3D của CAESAR đại diện cho số đo của công dân Châu Mỹ và Châu Âu, được thu thập từ các số đo thực tế.
Nghiên cứu CAESAR đã khảo sát 2400 công dân Mỹ và Canada cùng 2000 công dân Châu Âu, với sự phân bổ đồng đều về đa dạng công việc và chủng tộc Nghiên cứu này xác định 74 kích thước cơ thể, bao gồm cả số đo bên trái và bên phải, cũng như yêu cầu tư thế đứng và ngồi Trong thiết kế trang phục và Avatar, xu hướng hiện nay là tập trung vào sự đối xứng của cơ thể, do đó, số đo trung bình của bên trái và bên phải được sử dụng làm cơ sở để xử lý số liệu và dựng hình.
Việc xác định mốc nhân trắc chính xác là yếu tố then chốt để đảm bảo độ chính xác của bộ dữ liệu về kích thước cơ thể người Trong mọi nghiên cứu khoa học liên quan đến nhân trắc, việc xác định đúng các mốc nhân trắc luôn được ưu tiên hàng đầu Các mốc này được tự động trích xuất từ máy quét 3D của CAESAR, như mô tả trong hình 1.4 – 1.7.
Hình 1.4: Các mốc nhân trắc ở phần trên cơ thể, mặt trước
Hình 1.5: Các mốc nhân trắc ở phần dưới cơ thể, mặt trước
Hình 1.6: Các mốc nhân trắc ở phần trên cơ thể, mặt nghiêng
Hình 1.7: Các mốc nhân trắc ở phần trên cơ thể, mặt sau
Số lượng kích thước cơ thể trong nghiên cứu được điều chỉnh theo mục tiêu cụ thể Su Joung Cha đã phân loại hình dáng nam giới trưởng thành Hàn Quốc dưới 170 cm, từ 20 đến 60 tuổi, với 65 kích thước bao gồm 11 kích thước chiều cao, 19 chiều dài, 19 chu vi, 6 chiều rộng, 6 độ dày, 2 nghiêng vai và 2 mục khác là cân nặng và BMI Hana Lee nghiên cứu vóc dáng cơ thể béo phì của nam giới Hàn Quốc ở độ tuổi 30 và 40 với 40 kích thước cơ thể Keiko Wantanabe đã phân loại vóc dáng cơ thể của đàn ông Nhật Bản.
Để thiết kế quần áo cho người từ 20 đến 70 tuổi, 67 kích thước được đo bằng thước đo chiều cao Martin và thước dây Người mẫu cần giữ tư thế đứng tự nhiên, với hai bàn chân cách nhau 20cm và cánh tay chếch khoảng 20 độ Đường thẳng nối gót trái và gót phải phải song song với trục X Lim và các cộng sự đã nghiên cứu phân loại kiểu cơ thể của đàn ông Trung Quốc tại Bắc Kinh và Thượng Hải, trong đó danh sách đo lường bao gồm tổng cộng 38 kích thước, trong đó có 6 kích thước về chiều cao.
Trong bài viết này, chúng tôi đề cập đến các kích thước đa dạng, bao gồm 4 kích thước về chiều rộng, 3 kích thước về độ dày, 8 kích thước về chu vi, 14 kích thước về chiều dài, 2 kích thước về góc, và 1 kích thước về trọng lượng.
Theo Ergonomics trong ngành công nghiệp may, nhân trắc được chia thành hai loại: nhân trắc tĩnh, cung cấp dữ liệu cho việc định hình Avatar ảo trong tư thế đứng thẳng, và nhân trắc động, phục vụ cho Avatar ảo trong tư thế bước đi thời trang (catwalk) Các nghiên cứu về nhân trắc toàn cầu thường tuân theo các tiêu chuẩn quốc tế như ISO/TRI 10652:1991, JIS L 4005:2001, và KS K 0051:2004 Ở Việt Nam, tiêu chuẩn TCVN5781-2009 được áp dụng cho các nghiên cứu khoa học về nhân trắc may mặc, được xây dựng dựa trên ISO 8559-1:2009, đảm bảo tính thống nhất và độ tin cậy cao Ngoài ra, nghiên cứu về nhân trắc học lao động tại Việt Nam cũng dựa vào Atlat nhân trắc học người lao động trong độ tuổi lao động, bao gồm các chỉ tiêu nhân trắc tĩnh và động.
1.1.2 Phương pháp phân loại vóc dáng cơ thể người
Nghiên cứu phân loại vóc dáng là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện độ vừa vặn của trang phục Phân loại vóc dáng đã được thực hiện từ nhiều thập kỷ trước, bắt đầu với các phương pháp đơn giản dựa trên hình dạng tư thế cơ thể Khi các thông số kích thước cơ thể được xác định, phương pháp phân loại theo tỷ lệ kích thước và chỉ số tương quan trở nên phổ biến Gần đây, với sự phát triển của dữ liệu 2D và 3D, cùng với các phần mềm xử lý số liệu thống kê, phương pháp phân loại vóc dáng dựa trên xử lý số liệu đã được đánh giá là có độ tin cậy cao.
1.1.2.1 Phân loại vóc dáng theo đặc trưng hình dạng cơ thể a) Phân loại theo tư thế của cơ thể
Khi phân loại vóc dáng dựa trên tư thế cơ thể, yếu tố chính được xem xét là độ cong của cột sống cùng với sự tương quan giữa viền trước và viền sau của cơ thể.
Hình 1.8: Phân loại vóc dáng theo tư thế đứng của cơ thể người
Người ta chia tư thế đứng cơ thể thành 3 dáng: bình thường, gù và ưỡn [34] Đặc điểm của mỗi dáng được mô tả như sau:
Tổng quan về ứng dụng công nghệ 3D tạo mô hình 3D Avatar trong ngành công nghiệp dệt may
Công nghệ 3D, được phát triển từ các phần mềm máy tính, cho phép người dùng quan sát hình ảnh trong không gian ba chiều Ứng dụng của công nghệ này rất đa dạng và phong phú.
Công nghệ 20 đã chứng minh hiệu quả cao trong nhiều lĩnh vực như Y học, xây dựng, kiến trúc, điện ảnh, trò chơi, mô phỏng đào tạo, công nghệ may và thiết kế thời trang.
Nghiên cứu về công nghệ 3D trong ngành may mặc và thiết kế thời trang đã được thực hiện rộng rãi cả trên thế giới và tại Việt Nam, với nhiều công trình từ đơn giản đến phức tạp Luận án phân tích và tổng hợp các nghiên cứu trước đó, chia thành ba nhóm nghiên cứu khác nhau.
Nhóm thứ nhất nghiên cứu mô hình 3D sản phẩm quần áo từ dữ liệu quét 3D cơ thể
Nhóm thứ hai dùng các phương pháp nội suy toán học hay hồi quy từ dữ liệu quét 3D để xây dựng mô hình 3D
Nhóm cuối cùng dùng phương pháp máy học, mà đặc biệt là máy học sâu xây dựng mô hình 3D Avatar cơ thể người từ dữ liệu quét 3D
1.2.1 Nghiên cứu xây dựng mô hình 3D sản phẩm từ dữ liệu quét 3D cơ thể người
Nghiên cứu của Park Soonjee và Miyoshi Machiko năm 2003 đã ứng dụng dữ liệu quét 3D để phát triển lý thuyết làm trơn bề mặt cơ thể, di chuyển các điểm lõm của da đến vị trí ngang bằng với điểm lồi gần nhất Nguyên lý này được áp dụng để xây dựng bề mặt cho trang phục áo bó sát, với việc tạo hình từ điểm lồi này sang điểm lồi khác, chẳng hạn như từ đỉnh ngực trái sang đỉnh ngực phải Tương tự, phần lưng cũng được điều chỉnh từ điểm lồi bên này của cột sống sang bên kia Qua quá trình này, nhóm tác giả đã chứng minh rằng tại mỗi mặt cắt ngang của cơ thể, như vòng eo và vòng ngực, đều được hình thành từ một hình chữ nhật ở giữa và hai nửa vòng tròn hai bên Các nhà khoa học khác đã tiếp tục phát triển nguyên lý này thành mô hình 3D cho sản phẩm áo dài nữ và áo dáng ôm với nhiều chi tiết thiết kế, cũng như áo cơ sở có lượng dư cử động.
Năm 2007, Wang Zhaohui đã nghiên cứu độ vừa vặn của áo vét nữ dạng X-line bằng công nghệ 3D, xác định khoảng cách giữa bề mặt cơ thể và mặt trong của vải, đồng thời giới thiệu khái niệm REA (Radial Ease Allowance) để tính toán lượng dư cử động từng phần Nghiên cứu được thực hiện qua quy trình gồm: thiết kế áo vét trên ma-nơ-canh, quét ma-nơ-canh không mặc áo và có mặc áo, sau đó so sánh hai hình quét để đo khoảng cách REA và xây dựng phương trình toán học cho REA Để thực hiện nghiên cứu, tác giả đã sử dụng máy quét 3D hai lần và trải qua giai đoạn may mẫu thực trên ma-nơ-canh Năm 2009, Jihong Xu và Wenbin Zhang đã kế thừa nghiên cứu này và áp dụng để tính lượng dư cử động từng phần.
Khi làm việc với 21 cho ma-nơ-canh, các sản phẩm được thiết kế từ nhiều chất liệu khác nhau, tác giả cần thực hiện hai lần quét ma-nơ-canh và may mẫu thực cho mỗi loại chất liệu.
Năm 2012, Pingying Gu và các cộng sự đã tiến hành nghiên cứu thiết kế mẫu váy bó sát cho phụ nữ dựa trên dữ liệu đám mây điểm 3D của 100 nữ sinh trường đại học Soochow Hàn Quốc Họ sử dụng phần mềm Imageware kết hợp với máy quét 3D Symcad của Telmat để thu thập dữ liệu cơ thể không tiếp xúc và đo thủ công các thông số Nghiên cứu phân tích và tối ưu các đặc điểm phần thân dưới của phụ nữ trẻ, xác định mối quan hệ giữa chiều cao cơ thể và các kích thước eo, bụng, hông Kết quả đã phân loại kích thước cơ thể dựa trên tỷ lệ chiều dày và chiều rộng của các phần này, đồng thời đưa ra sự tương ứng giữa đường cấu trúc trên mẫu thiết kế váy bó sát và dữ liệu nhân trắc phần thân dưới.
Năm 2009, hệ thống máy quét 3D cơ thể người lần đầu tiên được đưa về Việt Nam và đặt tại Viện nghiên cứu Dệt May Việt Nam, 478 Minh Khai, Hà Nội Sự kiện này mở ra cơ hội vàng cho các nhà khoa học trong ngành may và thời trang Việt Nam, cho phép họ thu thập dữ liệu 3D cơ thể người Việt Nam để nghiên cứu và ứng dụng trực tiếp cho đối tượng người Việt.
Năm 2012, một nghiên cứu đã phát triển bề mặt trang phục 3D với lượng dư cử động tối thiểu cho áo dáng ôm phù hợp với vóc dáng phụ nữ Việt Nam Nghiên cứu sử dụng dữ liệu 3D từ quá trình quét cơ thể để xây dựng bề mặt trang phục bó sát, đồng thời đề xuất hai phương pháp xác định khoảng cách từ bề mặt cơ thể đến bề mặt trang phục: phương pháp cộng từng phần và phương pháp cộng đều Phương pháp cộng đều đã được chứng minh có độ tin cậy cao và thực hiện đơn giản Kết quả nghiên cứu này đã được ứng dụng vào thiết kế mẫu cơ sở cho trang phục nữ, giúp điều chỉnh theo sự đa dạng vóc dáng của phụ nữ Việt Nam.
Năm 2012, Thảo P.T và cộng sự đã phát triển hệ thống ma-nơ-canh cho trẻ em trai và gái, ứng dụng thiết kế thời trang cho học sinh tiểu học từ dữ liệu quét 3D Nghiên cứu này được đánh giá cao trong ngành công nghiệp, đáp ứng nhu cầu về phom dáng ma-nơ-canh trẻ em còn thiếu trên thị trường lúc bấy giờ.
Năm 2013, Quyên N.N và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu trích xuất 62 mốc đo cơ thể từ ảnh chụp 2D của nam sinh viên trong độ tuổi 18-24, bao gồm 33 mốc từ mặt trước và 29 mốc từ mặt nghiêng Những mốc đo này được ứng dụng để xây dựng mô hình cơ thể người 3D thông qua thuật toán tính kích thước cơ thể 3D.
Năm 2015, Tùng N.T và cộng sự đã phát triển công thức cho các đường cong ngang của lưới cơ sở chân váy nữ sinh Việt Nam bằng công nghệ 3D, nhằm phục vụ cho nghiên cứu về mô hình thiết kế thời trang.
Bài viết trình bày 22 hình hóa bề mặt cho chân váy nữ bó sát dựa trên các ảnh quét 3D cơ thể Bằng cách sử dụng các đường cơ sở của chân váy nữ từ mẫu quét 3D thực nghiệm, các tác giả đã xây dựng công thức toán học cho các đường cong ngang 3D của lưới trang phục Kết quả đạt được là việc xây dựng lưới trang phục cho chân váy bó sát một cách chính xác và hiệu quả.
Năm 2019, Lưu Hoàng đã nghiên cứu dữ liệu quét 3D cơ thể người không có quần áo và có quần áo để xác định thông số D-text, thể hiện mối liên hệ giữa lưới điểm bề mặt cơ thể và lưới điểm bề mặt quần áo Khoảng cách D-text giữa các điểm tương ứng của hai lưới này là cơ sở cho thiết kế quần áo 3 chiều Nghiên cứu cũng giới thiệu một thuật toán và phần mềm ứng dụng, cho phép tạo lưới bề mặt quần áo từ bề mặt cơ thể dựa trên kết quả D-text, từ đó mô phỏng chi tiết quần áo.
Năm 2019, Nguyễn Quốc Toản đã thực hiện mô phỏng 3D cơ thể người và trang phục bằng cách kết hợp ảnh quét 3D với ảnh chụp cắt lớp CT, tập trung vào phần thân dưới của nữ thanh niên Việt Nam từ 18-25 tuổi Nghiên cứu đã phân tích ba khu vực chính: bụng, mông và đùi, và đạt được mô hình mô phỏng chi tiết cho từng phần cơ thể Đồng thời, nghiên cứu cũng thực nghiệm xác định áp lực tiện nghi của quần bó sát lên cơ thể người.
