TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN
Trong những năm gần đây, công nghệ 3D đã trở thành một xu hướng nổi bật, đặc biệt trong ngành thời trang và may mặc Sự phát triển của công nghệ điện toán đã thúc đẩy việc tạo ra các cửa hàng quần áo trực tuyến và đáp ứng nhu cầu mua sắm thời trang online của người tiêu dùng thông minh Các nghiên cứu đã áp dụng kích thước cơ thể con người để tạo ra các mô hình mới, cải tiến từ cơ sở dữ liệu hiện có Ứng dụng thực tế ảo trong ngành may mặc đã bắt đầu từ những năm 1980, giúp hiển thị quần áo 3D dựa trên công nghệ mô phỏng kỹ thuật số Nhờ vào sự hỗ trợ của thiết kế 3D, trí tuệ nhân tạo và thực tế ảo, thời trang kỹ thuật số đang phát triển mạnh mẽ, phù hợp với xu hướng bền vững Các phần mềm như Optitex, V-Stitcher và CLO3D cho phép thiết kế mẫu 2D, may ảo 3D và mô phỏng vải, đồng thời đánh giá độ vừa vặn của trang phục Việc ứng dụng phần mềm thiết kế 3D ngày càng phổ biến tại Việt Nam, mở ra một tương lai mới cho ngành công nghiệp thời trang trong nước và toàn cầu.
Ngành dệt may Việt Nam là một trong những lĩnh vực xuất khẩu chủ lực, với tốc độ tăng trưởng bình quân 10%/năm, cho thấy sự hội nhập toàn cầu mạnh mẽ Từ năm 2021 đến 2030, ngành dệt may dự kiến sẽ phát triển theo chiều sâu, áp dụng các phương thức sản xuất tiên tiến như ODM và OBM, nhằm nâng cao giá trị sản phẩm thông qua thiết kế nội lực Việc nghiên cứu và xây dựng mô hình 3D Avatar để tạo ra ma-nơ-canh kỹ thuật số phù hợp với vóc dáng người Việt Nam, tích hợp vào phần mềm thiết kế thời trang 3D, đang trở thành xu hướng quan trọng giúp nâng cao năng lực cạnh tranh cho ngành dệt may trong bối cảnh hội nhập quốc tế.
Nghiên cứu 3D trong ngành công nghệ may cần dữ liệu quét 3D cơ thể người để phát triển nhiều ứng dụng hữu ích Từ dữ liệu này, các tác giả có thể khám phá đặc điểm vóc dáng và hình thể, đồng thời xây dựng mô hình 3D Avatar phục vụ cho phần mềm thiết kế trang phục Hơn nữa, các mẫu ma-nơ-canh truyền thống hiện nay không còn phù hợp với vóc dáng người Việt Nam, gây khó khăn trong quá trình thiết kế và sản xuất trang phục.
Thiết kế trang phục và thử mẫu để đánh giá độ vừa vặn cho người Việt đang gặp khó khăn do chi phí cao trong việc thu thập dữ liệu quét 3D Điều này đã dẫn đến những thách thức trong nghiên cứu ứng dụng công nghệ 3D cho ngành may mặc và thời trang theo vóc dáng người Việt Do đó, việc nghiên cứu và phân loại vóc dáng cơ thể để ứng dụng vào phần mềm thiết kế cho người Việt Nam trở nên cấp bách hơn bao giờ hết.
Trong những năm gần đây, các nhà khoa học Việt Nam đã tiến hành nhiều nghiên cứu về vóc dáng và đặc điểm hình thể của phụ nữ, học sinh, và nam nữ trong độ tuổi lao động Tuy nhiên, vẫn chưa có nghiên cứu nào tập trung vào đặc trưng vóc dáng của nam trung niên từ 30-60 tuổi, độ tuổi có nhiều biến động về hình thể do nhu cầu dinh dưỡng và công việc đa dạng Nhóm tuổi này đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế và có nhu cầu cải thiện hình ảnh cá nhân thông qua trang phục, đồng thời có khả năng chi trả cho các loại trang phục phù hợp Do đó, việc nghiên cứu vóc dáng và đặc điểm cơ thể của nhóm tuổi này là rất cần thiết.
Luận án này tập trung vào phân loại hình dáng cơ thể nam trung niên từ 30-60 tuổi, nhằm đáp ứng nhu cầu mặc đẹp và thoải mái của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp dữ liệu nhân trắc 2D và 3D, đồng thời đóng góp vào khoa học phân loại vóc dáng cơ thể nam trung niên Việt Nam Phương pháp xây dựng mô hình 3D Avatar bằng máy học sâu là công nghệ tiên tiến, hứa hẹn tạo ra sự liên kết giữa ngành công nghệ may và công nghệ thông tin, góp phần vào sự phát triển của ngành công nghiệp thời trang toàn cầu và dệt may Việt Nam, đặc biệt trong nghiên cứu thiết kế thời trang và phát triển sản phẩm.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
- Nghiên cứu phân loại vóc dáng nam trung niên Thành phố Hồ Chí Minh
Xây dựng ma-nơ-canh kỹ thuật số phù hợp với vóc dáng người Việt Nam giúp tối ưu hóa quá trình thiết kế trang phục Ứng dụng này có thể sử dụng làm Avatar trong các phần mềm thiết kế 3D, mang lại trải nghiệm trực quan và chính xác cho người dùng.
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 đó, chúng tôi sẽ nhận xét và đánh giá các vấn đề còn tồn tại Từ những phân tích này, luận án sẽ được định hướng nghiên cứu phù hợp với điều kiện thực tiễn tại 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 Đầu tiên, nghiên cứu 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 1.106 nam giới tại TP.HCM, dự đoán rằng sẽ có sự khác biệt về vóc dáng theo độ tuổi Cuối cùng, nghiên cứu tiến hành phân loại vóc dáng cho 378 nam trung niên ở TP.HCM.
Thu thập dữ liệu 3D và mô tả đặc trưng 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, giá trị nhỏ nhất, độ nhọn và phân vị Bước đầu tiên là chuẩn bị thiết bị đo kích thước cơ thể 2D và 3D, cụ thể là máy quét 3D Size Streamer tại trường Đại học Công nghiệp TPHCM Tiếp theo, lập kế hoạch quét 3D cho các đối tượng nghiên cứu và 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 nghiên cứu tại TP Hồ Chí Minh dựa trên dữ liệu của 1106 người đã cung cấp thông tin cần thiết cho việc xây dựng Avatar ban đầu Quy trình thực nghiệm bao gồm các bước như 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 Tất cả dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS để tính toán tỷ lệ liên hệ giữa các kích thước và đặc điểm vóc dáng.
Nghiên cứu về phân loại vóc dáng của 378 nam trung niên tại TP.HCM tập trung vào việc phân tích sự đa dạng về hình thể trong độ tuổi này Qua các bước thực nghiệm, dữ liệu và đặc điểm cơ thể của từng vóc dáng đã được thu thập, từ đó xây dựng nên đa dạng Avatar 3D phản ánh các vóc dáng của nam trung niên tại TP.HCM.
Để xây dựng Avatar 3D, nghiên cứu sinh đã thực hiện nghiên cứu qua ba giai đoạn: đầu tiên là áp dụng phương pháp toán học nội suy, tiếp theo là sử dụng máy học chuyên sâu, và cuối cùng là kiểm tra may thử ảo Áo dài cho mô hình 3D Avatar với vóc dáng nam trung niên đã được phát triển.
Chúng tôi đề xuất một phương pháp thiết kế mô hình 3D bằng cách sử dụng nội suy toán học, nhằm xây dựng lại cơ thể người 3D từ các thông số kích thước cơ thể 2D và 3D Ý tưởng chính của phương pháp này là 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 sẽ 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 một phương pháp mới 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 dựa trên Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được phát triển và điều chỉnh để phù hợp với dữ liệu Các lát cắt chính được tạo ra bằng cách khớp với chiều cao xác định trước, trước khi toàn bộ đám mây điểm được tinh 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 và thiết kế thời trang để trích xuất kích thước cơ thể từ dữ liệu 3D, sử dụng công cụ toán thống kê nhằm phân tích dữ liệu, phục vụ cho việc phân loại vóc dáng của nam giới 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, chúng tôi xây dựng các bài toán phân tích thành phần chính và áp dụng phương pháp máy học sâu cùng với toán học nội suy Mục tiêu là phát triển mô hình 3D Avatar phù hợp với cơ thể nam trung niên tại TP HCM, có khả năng tích hợp với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D hiện có.
GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN
Bộ dữ liệu nhân trắc 2D và 3D của nam trung niên tại Thành phố Hồ Chí Minh, được thu thập từ 1106 nam giới trong độ tuổi 18-60 bằng thiết bị quét cơ thể, đóng góp quan trọng cho sự phát triển ngành thời trang may sẵn tại Việt Nam.
Việc xây dựng thành công Avatar 3D và kết nối Avatar mới với phần mềm thiết kế thời trang CLO3D đã tạo ra một bước đột phá trong lĩnh vực thiết kế thời trang Ứng dụng Avatar mới trong thiết kế thời trang không chỉ nâng cao chất lượng sản phẩm mà còn góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thiết kế 3D tại Việt Nam.
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 cho nam trung niên tại Thành phố HCM 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 của mua sắm trực tuyến trong ngành thời trang, với các công nghệ như thiết kế 3D và thử đồ ảo Để nâng cao trải nghiệm mua sắm, việc phân loại và xác định hình dạng cơ thể của khách hàng là rất quan trọng Để tối ưu hóa ứng dụng phần mềm thiết kế 3D cho sản phẩm may mặc tại Việt Nam, cần xây dựng thư viện Avatar ảo phù hợp với đặc điểm nhân trắc học của từng nhóm đối tượng Nghiên cứu vóc dáng vì vậy trở thành một yếu tố then chốt trong việc phát triển ngành công nghệ may và thời trang trên toàn cầu và tại Việt Nam.
Thị trường may mặc Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với sự xuất hiện của nhiều sản phẩm từ các 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 trước đây đã chỉ ra rằng hình dáng cơ thể ảnh hưởng đáng kể đến thiết kế trang phục Việc phân loại hình dáng cơ thể giúp các nhà thiết kế nhận diện đặc trưng cơ thể, từ đó đề xuất phương pháp thiết kế phù hợp cho người mặc.
Hình 1.1: Hình ảnh mặc thử trang phục ảo
Hình dạng bên ngoài của cơ thể con 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
Trong nghiên cứu cơ thể người, các nhà khoa học đã phát hiện rằng tỷ 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 Sự khác biệt về đặc điểm hình thái cơ thể còn tồn tại ngay cả trong cùng một chủng tộc và dòng họ, cũng như giữa các cá nhân Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về số liệu nhân trắc học ở Việt Nam cho cả nam và nữ qua các lứa tuổi, nhưng hiện vẫn thiếu các nghiên cứu liên quan đến vóc dáng và đặc điểm cơ thể của 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: phương pháp đo tiếp xúc bằng bộ dụng cụ đo Martin và phương pháp đo không tiếp xúc như quét 3D Bộ dụng cụ đo Martin, do Rudolf Martin phát minh, đã được sử dụng trong thống kê nhân trắc từ năm 1900-1925 và tiếp tục được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu khoa học và khảo sát nhân trắc quy mô lớn tại Việt Nam.
Máy quét 3D đầu tiên sao chép cơ thể con người được sản xuất tại Loughborough vào cuối những năm 80, là một thiết bị có khả năng chụp đường viền cơ thể mà không có chỗ lõm Đến đầu những năm 90, công ty Cyberware nhận thấy nhu cầu về bản sao 3D trong ngành điện ảnh Hollywood và đã phát triển công nghệ 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 nghiên cứu và phát triển phần mềm thiết kế thời trang sử dụng mô hình quét 3D Hiện nay, nhiều máy quét 3D toàn thân như Hamamatsu, Vitronic, Telmat và SizeStream đã được sử dụng, mang lại kết quả đo không tiếp xúc chính xác với thông số 2D và hình dạng 3D của cơ thể Phương pháp này ngày càng phổ biến trên toàn cầu, cho phép thu thập và lưu trữ dữ liệu kích thước một cách hiệu quả và 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
Trong nghiên cứu xây dựng mô hình 3D cơ thể nam giới, bộ dữ liệu CAESAR 2D và 3D được coi là tài liệu tham khảo giá trị, cung cấp thông tin chi tiết về các mốc nhân trắc trong 3D với hình ảnh mô tả vị trí cụ thể trên cơ thể Bộ dữ liệu này đại diện cho số đo của công dân Châu Mỹ và Châu Âu, được thu thập từ các số liệu thống kê.
Nghiên cứu CAESAR đã khảo sát 2400 công dân Mỹ và Canada cùng 2000 công dân Châu Âu, với sự phân bổ đa dạng về công việc và chủng tộc Nghiên cứu xác định 74 kích thước cơ thể, bao gồm các số đo bên trái và bên phải, cũng như yêu cầu về tư thế đứng và ngồi Trong thiết kế trang phục và Avatar trong phần mềm, xu hướng thiết kế tập trung vào cơ thể đối xứng, do đó, số đo trung bình của bên trái và bên phải được sử dụng để xử lý dữ liệu và dựng hình.
Việc xác định mốc nhân trắc chính xác là bước khởi đầu quan trọng để đảm bảo độ chính xác của bộ dữ liệu kích thước cơ thể người Do đó, trong bất kỳ nghiên cứu khoa học nào về nhân trắc, việc xác định các mốc này luôn được ưu tiên hàng đầu Các mốc nhân trắc 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, sử dụng 65 kích thước, bao gồm chiều cao, chiều dài, chu vi, chiều rộng, độ dày, nghiêng vai, cân nặng và BMI Hana Lee nghiên cứu vóc dáng cơ thể béo phì của nam giới Hàn Quốc trong độ tuổi 30 và 40 với 40 kích thước 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, cần thực hiện đo 67 kích thước bằng thước đo chiều cao Martin và thước dây Người mẫu phải đứng tự nhiên với hai chân cách nhau 20cm và cánh tay chếch khoảng 20 độ Đường thẳng nối gót chân trái và phải phải song song với trục X Nghiên cứu của Lim và các cộng sự về phân loại kiểu cơ thể của đàn ông Trung Quốc tại Bắc Kinh và Thượng Hải đã xác định danh sách đo lường gồm 38 kích thước, trong đó có 6 kích thước liên quan đến chiều cao.
Bài viết 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, các chỉ tiêu nhân trắc bao gồm nhân trắc tĩnh để định hình Avatar ảo đứng thẳng và nhân trắc động cho tư thế bước đi (catwalk) trong thiết kế trang phục 3D Nghiên cứu nhân trắc toàn cầu tuân theo tiêu chuẩn quốc tế như ISO/TRI 10652:1991 và TCVN5781-2009 tại Việt Nam, với tính thống nhất và độ tin cậy cao Ngoài ra, nghiên cứu về nhân trắc học lao động dựa trên Atlat nhân trắc học người lao động Việt Nam cho các dấu hiệu tĩnh và động.
1.1.2 Phương pháp phân loại vóc dáng cơ thể người
Nghiên cứu phân loại vóc dáng là một yếu tố quan trọng trong việc cải thiện độ vừa vặn của trang phục Phân loại này đã được thực hiện từ nhiều năm trước, bắt đầu từ việc xác định hình dạng tư thế cơ thể Sau đó, các phương pháp phân loại dựa trên tỷ lệ kích thước cơ thể và chỉ số tương quan đã trở nên phổ biến Gần đây, với sự phát triển của dữ liệu 2D và 3D cùng các phần mềm xử lý số liệu thống kê, phương pháp phân loại vóc dáng dựa trên xử lý thống kê đã cho thấy 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 và 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, 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 3D rất đa dạng, từ thiết kế đồ họa đến mô phỏng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
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.
Các nhà nghiên cứu trên toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam, đã thực hiện nhiều nghiên cứu về công nghệ 3D trong ngành may mặc và thiết kế thời trang, từ những ứng dụng đơn giản đến phức tạp Luận án này tổng hợp và phân tích các công trình khoa học trước đó, phân chia thành ba nhóm nghiên cứu chính.
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 sử dụng dữ liệu quét 3D để phát triển lý thuyết làm trơn bề mặt cơ thể bằng cách điều chỉnh các điểm lõm của da đến vị trí ngang bằng với các điểm lồi lân cận Nguyên lý này được áp dụng để xây dựng bề mặt cho áo bó sát, với việc chuyển từ điểm lồi này sang điểm lồi khác, như từ đỉnh ngực trái sang đỉnh ngực phải Tương tự, phần lưng dọc theo cột sống cũng được điều chỉnh để tạo hình dáng phù hợp Các tác giả chứng minh rằng tại mỗi mặt cắt ngang của cơ thể, như vòng eo, vòng bụng và vòng ngực, đều có thể được mô phỏng bằng một hình chữ nhật ở giữa và hai nửa vòng tròn hai bên Ngoài ra, nhiều nhà khoa học khác đã phát triển mô hình 3D cho sản phẩm áo dài nữ, áo dáng ôm với nhiều chi tiết thiết kế, và 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, đưa ra khái niệm REA (Radial Ease Allowance) và công thức tính toán khoảng cách giữa bề mặt cơ thể và mặt trong của vải Nghiên cứu bao gồm quy trình thiết kế áo vét trên ma-nơ-canh, quét ma-nơ-canh không mặc áo và có mặc áo, so sánh hai hình quét để đo khoảng cách REA, từ đó xây dựng phương trình toán học cho REA Để thực hiện nghiên cứu, tác giả đã sử dụng máy quét 3D hai lần và thực hiện giai đoạn may mẫu thực trên ma-nơ-canh Năm 2009, Jihong Xu và Wenbin Zhang đã kế thừa nghiên cứu này để tính lượng dư cử động từng phần.
Khi thiết kế các sản phẩm từ nhiều chất liệu khác nhau, việc sử dụng ma-nơ-canh là rất quan trọng Tác giả cần thực hiện hai lần quét ma-nơ-canh và may mẫu thực tế cho mỗi loại chất liệu để đảm bảo tính chính xác và chất lượng trong thiết kế.
Năm 2012, Pingying Gu và các cộng sự đã tiến hành nghiên cứu về 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 và máy quét 3D Symcad của Telmat để thu thập dữ liệu cơ thể không tiếp xúc, đồng thời đo các thông số thủ công 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 chiều cao eo, bụng, hông Kết quả nghiên cứu phân loại kích thước cơ thể dựa trên tỷ lệ chiều dày và chiều rộng của các vùng này, đồng thời đưa ra sự tương ứng của đường cấu trúc trên mẫu thiết kế váy bó sát với dữ liệu nhân trắc phần thân dưới.
Năm 2009, hệ thống máy quét 3D cơ thể người lần đầu tiên được nhập về Việt Nam và đặt tại Viện nghiên cứu Dệt May Việt Nam, 478 Minh Khai, Hà Nội Đây là cơ hội quý giá cho các nhà khoa học trong ngành may và thời trang Việt Nam, giúp họ thu thập dữ liệu 3D về cơ thể người Việt Nam để nghiên cứu và ứng dụng trực tiếp cho đối tượng người Việt.
Vào 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 tạo ra bề mặt trang phục bó sát Hai phương pháp được đề xuất để xác định khoảng cách từ bề mặt cơ thể đến bề mặt trang phục là phương pháp cộng từng phần lượng dư cử động và phương pháp cộng đều lượng dư Trong đó, phương pháp cộng đều lượng dư được chứng minh có độ tin cậy cao và thực hiện đơn giản Kết quả nghiên cứu này đã được ứng dụng vào việc thiết kế mẫu cơ sở cho trang phục nữ, điều chỉnh theo vóc dáng để phù hợp với 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 trẻ em trai và gái, ứng dụng thiết kế thời trang cho học sinh tiểu học dựa trên dữ liệu quét 3D Nghiên cứu này đã được đánh giá cao trong ngành công nghiệp, giúp giải quyết sự thiếu hụt về phom dáng ma-nơ-canh trẻ em trên thị trường lúc bấy giờ.
Năm 2013, Quyên N.N và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu về việc trích xuất mốc đo cơ thể của nam sinh viên trong độ tuổi 18-24 từ ảnh chụp 2D Kết quả nghiên cứu đã thu được 33 mốc đo từ mặt trước và 29 mốc đo 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.
Vào năm 2015, Tùng N.T cùng các cộng sự đã phát triển công thức cho các đường cong ngang của lưới cơ sở chân váy nữ sinh Việt Nam, ứng dụng công nghệ 3D trong nghiên cứu mô hình này.
Bài viết trình bày 22 hình ảnh bề mặt của chân váy nữ bó sát được tạo ra từ các ảnh quét 3D cơ thể Bằng cách sử dụng các đường cơ sở chân váy nữ trên mẫu quét 3D thực nghiệm, nghiên cứu đã xây dựng công thức toán học cho các đường cong ngang 3D của lưới trang phục Kết quả là việc xây dựng lưới trang phục cho chân váy bó sát được thực hiện thành công.
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, phản ánh 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 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, giúp 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 này chú trọng vào ba khu vực chính: bụng, mông và đùi Kết quả đạt được là mô hình mô phỏng chi tiết từng phần cơ thể, đồng thời xác định áp lực tiện nghi của quần bó sát đối với cơ thể người.
