Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp đo 3d khô
Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp hình ảnh 3D, ứng dụng trong thiết kế sản phẩm y tế.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
161
Thời gian đọc
25 phút
Lượt xem
1
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan phương pháp đo kích thước cơ thể người 3D
- Số trang:
- 161 trang
- Trường:
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Công nghệ Dệt, May
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Nhung
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan phương pháp đo kích thước cơ thể người 3D
Nghiên cứu về đo lường cơ thể người có lịch sử lâu đời. Các phương pháp truyền thống sử dụng thước dây, thước kẹp. Phương pháp này mang lại nhiều hạn chế về thời gian và độ chính xác. Việc đo thủ công đòi hỏi tiếp xúc vật lý. Sự phụ thuộc vào kỹ năng người đo dẫn đến sai số lớn. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng số đo nhân trắc học. Sự phát triển công nghệ mang đến giải pháp mới. Công nghệ đo 3D không tiếp xúc đang thay đổi cách thu thập dữ liệu kích thước cơ thể. Nó giúp giải quyết các vấn đề tồn tại của phương pháp cũ. Luận án này tập trung vào việc áp dụng công nghệ này. Đặc biệt trong ngành may mặc. Mục tiêu là nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong thiết kế, sản xuất trang phục. Việc cập nhật các số đo sinh trắc học là cần thiết. Các số liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra sản phẩm phù hợp. Nhu cầu về cá nhân hóa ngày càng cao. Điều này thúc đẩy việc tìm kiếm giải pháp đo lường tiên tiến.
1.1. Lịch sử Hạn chế phương pháp đo truyền thống
Phương pháp đo lường cơ thể truyền thống sử dụng thước dây, thước kẹp. Phương pháp này tồn tại nhiều hạn chế. Việc đo mất thời gian, đòi hỏi tiếp xúc vật lý. Kết quả đo phụ thuộc vào kỹ năng người đo. Sai số thường phát sinh. Điều này ảnh hưởng đến độ chính xác số đo nhân trắc học. Các khảo sát nhân trắc học quy mô lớn khó thực hiện. Dữ liệu không được tiêu chuẩn hóa. Việc cập nhật dữ liệu trở nên phức tạp. Ngành may mặc gặp khó khăn trong việc thiết kế sản phẩm đại trà và cá nhân hóa. Kích thước ergonomic không được đảm bảo tối ưu. Nhu cầu về độ chính xác và hiệu quả ngày càng cao. Điều này đòi hỏi một phương pháp đo mới.
1.2. Xu hướng công nghệ đo 3D không tiếp xúc
Công nghệ đo 3D không tiếp xúc đã cách mạng hóa lĩnh vực anthropometry. Nó cung cấp giải pháp nhanh chóng, chính xác. Các hệ thống quét 3D cơ thể sử dụng công nghệ photogrammetry hoặc ánh sáng cấu trúc. Quá trình quét diễn ra trong vài giây. Dữ liệu thu được là đám mây điểm 3D chi tiết. Điều này loại bỏ sai số do con người. Nó cũng giảm thiểu sự khó chịu cho đối tượng đo. Công nghệ này cho phép thu thập hàng trăm số đo nhân trắc học cùng lúc. Dữ liệu có thể được phân tích, lưu trữ dưới dạng số hóa. Đây là bước tiến lớn cho nghiên cứu kích thước cơ thể. Nó mở ra nhiều ứng dụng mới trong y tế, thể thao, đặc biệt là ngành may.
1.3. Vai trò số đo nhân trắc học trong thiết kế may
Số đo nhân trắc học đóng vai trò trung tâm trong ngành may. Chúng là cơ sở để thiết kế mẫu, phân loại cỡ số quần áo. Sự phù hợp của trang phục phụ thuộc vào độ chính xác của các kích thước cơ thể. Dữ liệu về số đo sinh trắc học giúp tạo ra sản phẩm chất lượng cao. Nó đáp ứng đúng nhu cầu thị trường. Việc sử dụng công nghệ đo cơ thể 3D cải thiện đáng kể quá trình này. Nó cho phép thiết kế quần áo cá nhân hóa. Đồng thời giảm thiểu lãng phí vật liệu. Kích thước ergonomic được đảm bảo tốt hơn. Điều này tối ưu hóa sự thoải mái và vẻ đẹp của trang phục. Nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp may.
II. Thiết lập hệ thống quét 3D cơ thể người không tiếp xúc
Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng một hệ thống đo 3D không tiếp xúc. Hệ thống này được thiết kế riêng cho việc thu thập kích thước cơ thể người. Mục tiêu là đạt được độ chính xác cao. Đồng thời đảm bảo tính tiện lợi, nhanh chóng. Hệ thống sử dụng phương pháp ánh sáng cấu trúc. Đây là một trong những công nghệ đo 3D tiên tiến. Thiết bị bao gồm máy chiếu ánh sáng, camera ghi hình. Phần mềm xử lý dữ liệu đám mây điểm 3D. Việc thiết lập đòi hỏi sự tính toán kỹ lưỡng. Các thông số kỹ thuật được tối ưu hóa. Điều này đảm bảo chất lượng ảnh quét 3D cơ thể người. Các yếu tố môi trường cũng được kiểm soát chặt chẽ. Từ đó giảm thiểu sai số trong quá trình đo lường. Hệ thống này là nền tảng cho việc trích xuất số đo nhân trắc học. Nó phục vụ cho các ứng dụng thực tiễn trong ngành may.
2.1. Yêu cầu Nguyên lý hệ thống đo 3D cơ thể
Hệ thống đo 3D cơ thể yêu cầu độ chính xác cao. Thời gian quét cần nhanh chóng. Thiết bị phải an toàn cho người sử dụng. Nguyên lý hoạt động dựa trên việc chiếu các mẫu ánh sáng cấu trúc lên đối tượng. Camera ghi lại hình ảnh bị biến dạng. Phần mềm sẽ phân tích sự biến dạng này. Từ đó tái tạo lại biên dạng 3D của cơ thể. Hệ thống cần khả năng xử lý dữ liệu đám mây điểm lớn. Nó phải chuyển đổi thành các số đo nhân trắc học cụ thể. Yêu cầu về phần cứng và phần mềm được xây dựng chi tiết. Điều này đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của toàn bộ hệ thống đo cơ thể.
2.2. Điều kiện quét 3D tối ưu Các yếu tố ảnh hưởng
Để đạt được chất lượng quét 3D cơ thể người tối ưu, các điều kiện cần được kiểm soát. Ánh sáng môi trường đóng vai trò quan trọng. Nhiệt độ và độ ẩm cũng ảnh hưởng đến thiết bị. Tư thế của đối tượng cần được chuẩn hóa. Các vật cản hoặc bề mặt phản chiếu phải được loại bỏ. Yếu tố này giúp tránh nhiễu loạn tín hiệu ánh sáng. Việc hiệu chuẩn hệ thống định kỳ là cần thiết. Nó duy trì độ chính xác của các phép đo. Nghiên cứu đã xác định các yếu tố ảnh hưởng chính. Đồng thời đề xuất giải pháp để giảm thiểu tác động tiêu cực. Điều này đảm bảo dữ liệu quét 3D luôn đạt chất lượng cao.
2.3. Đánh giá độ chính xác hệ thống quét 3D
Độ chính xác là yếu tố then chốt của mọi hệ thống đo lường. Hệ thống quét 3D được đánh giá thông qua các phương pháp kiểm định. Sử dụng các vật chuẩn có kích thước đã biết. So sánh kết quả đo 3D với giá trị thực tế. Thực hiện lặp lại phép đo nhiều lần. Điều này đánh giá độ lặp lại, độ ổn định. Phân tích thống kê kết quả đo. Kết quả kiểm định cho thấy độ chính xác cao. Sai số nằm trong giới hạn cho phép của ngành may. Sự tin cậy của công nghệ đo cơ thể 3D được khẳng định. Hệ thống đáp ứng yêu cầu khắt khe của việc thu thập số đo nhân trắc học. Dữ liệu sinh trắc học được đảm bảo độ tin cậy cao.
III. Trích xuất tính toán số đo nhân trắc học từ dữ liệu 3D
Dữ liệu thu được từ hệ thống quét 3D là một đám mây điểm. Đây là tập hợp hàng triệu điểm không gian. Việc chuyển đổi đám mây điểm này thành các số đo nhân trắc học có ý nghĩa là một thách thức. Nghiên cứu này đã phát triển các phương pháp và thuật toán. Mục tiêu là tự động trích xuất các mốc đo cơ thể người. Từ đó tính toán các kích thước cơ thể cần thiết. Các mốc đo là những điểm đặc trưng trên cơ thể. Chúng được sử dụng làm cơ sở cho các phép đo. Quá trình này đòi hỏi sự chính xác cao. Nó phải xử lý được sự đa dạng về hình dáng cơ thể. Phần mềm chuyên dụng được xây dựng. Nó hỗ trợ toàn bộ quá trình từ nhận dạng mốc đến tính toán số đo. Đây là bước quan trọng để áp dụng công nghệ đo 3D vào thực tế ngành may.
3.1. Phương pháp xác định mốc đo cơ thể từ đám mây điểm
Việc xác định các mốc đo trên đám mây điểm là bước đầu tiên. Các mốc này là cơ sở để trích xuất kích thước cơ thể. Nghiên cứu phát triển các thuật toán nhận dạng mốc tự động. Chúng sử dụng các đặc trưng hình học của cơ thể. Ví dụ: điểm uốn cong, đỉnh, hõm. Phương pháp này giảm thiểu sự can thiệp thủ công. Nó nâng cao tốc độ và độ khách quan. Một số mốc đo khó xác định tự động. Chúng được xử lý bằng cách kết hợp với các kỹ thuật thủ công. Sự chính xác trong việc xác định mốc ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng số đo nhân trắc học cuối cùng.
3.2. Thuật toán tính kích thước cơ thể người tự động
Sau khi các mốc đo được xác định, các thuật toán tính toán kích thước cơ thể được áp dụng. Các phép đo bao gồm chu vi, chiều dài, đường kính. Ví dụ: vòng ngực, vòng eo, chiều dài tay. Thuật toán phải xử lý được dữ liệu 3D phức tạp. Chúng cần đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác cao. Việc tính toán tự động giúp loại bỏ sai sót do con người. Nó tăng tốc độ xử lý dữ liệu. Các thuật toán này được tối ưu hóa. Chúng có khả năng tính toán hàng trăm số đo sinh trắc học trong thời gian ngắn. Điều này cung cấp thông tin chi tiết về kích thước cơ thể. Nó rất hữu ích cho thiết kế sản phẩm may mặc và kích thước ergonomic.
3.3. Xây dựng phần mềm hỗ trợ đo kích thước ergonomic
Phần mềm chuyên dụng được xây dựng để hỗ trợ quá trình trích xuất và tính toán. Giao diện phần mềm thân thiện. Nó cho phép người dùng dễ dàng quản lý dữ liệu quét 3D. Phần mềm có chức năng xác định mốc đo. Nó thực hiện tính toán số đo tự động. Các kết quả hiển thị trực quan. Chúng có thể xuất ra nhiều định dạng khác nhau. Phần mềm còn hỗ trợ phân tích kích thước ergonomic. Nó giúp các nhà thiết kế đưa ra quyết định chính xác hơn. Mục tiêu là tạo ra sản phẩm phù hợp tối ưu với người dùng. Nâng cao hiệu quả của quy trình thiết kế và sản xuất trong ngành may.
IV. Đánh giá hiệu quả ứng dụng nhân trắc học 3D ngành may
Nghiên cứu này không chỉ dừng lại ở việc phát triển công nghệ. Nó còn đi sâu vào việc đánh giá hiệu quả thực tiễn. Việc ứng dụng công nghệ đo cơ thể 3D trong ngành may mang lại nhiều lợi ích. Các thử nghiệm được tiến hành trên một nhóm đối tượng lớn. Dữ liệu quét 3D cơ thể được thu thập. Các số đo nhân trắc học được trích xuất. Sau đó, kết quả được so sánh với phương pháp đo truyền thống. Sự khác biệt về độ chính xác và tốc độ được phân tích. Kết quả cho thấy sự vượt trội của công nghệ 3D. Nó cung cấp cơ sở vững chắc cho việc áp dụng rộng rãi. Ứng dụng này hứa hẹn cải thiện đáng kể quy trình sản xuất và thiết kế. Đặc biệt trong việc tạo ra các sản phẩm cá nhân hóa và phù hợp hơn.
4.1. Thực nghiệm đo kích thước cơ thể người đối tượng
Các thực nghiệm được tiến hành trên một mẫu đại diện. Đối tượng nghiên cứu là người Việt Nam. Dữ liệu về kích thước cơ thể được thu thập bằng hệ thống quét 3D. Quá trình quét được thực hiện theo quy trình chuẩn. Các thông số môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Số lượng đối tượng đủ lớn để đảm bảo tính thống kê. Dữ liệu thu được cung cấp cái nhìn toàn diện. Nó là cơ sở để phân tích số đo nhân trắc học. Việc này giúp đánh giá khả năng áp dụng của công nghệ đo cơ thể trong điều kiện thực tế. Đồng thời tạo ra bộ dữ liệu sinh trắc học có giá trị.
4.2. So sánh kết quả đo 3D với phương pháp truyền thống
Kết quả đo từ hệ thống 3D được so sánh với phương pháp đo truyền thống. Sự khác biệt về độ chính xác được phân tích. Dữ liệu cho thấy công nghệ 3D mang lại độ chính xác cao hơn. Nó giảm thiểu sai số do con người. Thời gian đo cũng nhanh hơn đáng kể. Tính nhất quán của các số đo nhân trắc học được cải thiện. Kết quả này khẳng định ưu điểm vượt trội của công nghệ đo cơ thể 3D. Nó cung cấp cơ sở khoa học cho việc thay thế phương pháp đo cũ. Việc này giúp nâng cao chất lượng dữ liệu kích thước cơ thể. Nó mang lại hiệu quả cao hơn trong sản xuất ngành may.
4.3. Lợi ích của công nghệ đo 3D cho thiết kế sản xuất may
Công nghệ đo 3D mang lại nhiều lợi ích cho ngành may. Nó cho phép thu thập số đo nhân trắc học chi tiết. Dữ liệu này hỗ trợ thiết kế cá nhân hóa. Giúp tạo ra sản phẩm vừa vặn hoàn hảo. Việc tối ưu hóa kích thước ergonomic trở nên dễ dàng hơn. Giảm thiểu chi phí sửa chữa, trả lại sản phẩm. Nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Công nghệ này cũng hỗ trợ phát triển hệ thống cỡ số quần áo mới. Nó phù hợp với đặc điểm cơ thể người Việt Nam. Nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp may. Đẩy mạnh quá trình số hóa trong toàn ngành.
V. Kết luận triển vọng công nghệ đo kích thước cơ thể 3D
Nghiên cứu đã thành công trong việc phát triển hệ thống đo 3D không tiếp xúc. Hệ thống này thu thập kích thước cơ thể người với độ chính xác cao. Các phương pháp trích xuất số đo nhân trắc học tự động được xây dựng. Điều này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong ngành may. Kết quả thực nghiệm khẳng định hiệu quả của công nghệ này. Nó vượt trội hơn hẳn so với phương pháp truyền thống. Công nghệ đo cơ thể 3D hứa hẹn một tương lai đầy tiềm năng. Nó không chỉ giới hạn trong ngành may. Các lĩnh vực khác như y tế, thể thao, thiết kế nội thất cũng có thể hưởng lợi. Sự phát triển tiếp theo của công nghệ quét 3D cơ thể sẽ tiếp tục nâng cao khả năng cá nhân hóa sản phẩm. Đồng thời tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
5.1. Tóm tắt những đóng góp chính của nghiên cứu
Nghiên cứu này đã đóng góp nhiều điểm mới. Phát triển thành công hệ thống đo 3D cơ thể người không tiếp xúc. Xây dựng phương pháp trích xuất số đo nhân trắc học tự động. Đánh giá chi tiết độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Tạo ra bộ dữ liệu kích thước cơ thể có giá trị. Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học vững chắc. Nó thúc đẩy ứng dụng công nghệ đo cơ thể 3D vào ngành may. Những đóng góp này giúp nâng cao năng lực công nghệ trong nước. Đồng thời tối ưu hóa quy trình sản xuất, thiết kế trang phục.
5.2. Hướng phát triển công nghệ quét 3D cơ thể trong tương lai
Tương lai của công nghệ quét 3D cơ thể rất hứa hẹn. Nghiên cứu có thể mở rộng tích hợp trí tuệ nhân tạo. Nó giúp cải thiện khả năng nhận dạng mốc đo tự động. Phát triển hệ thống di động, nhỏ gọn hơn. Điều này giúp dễ dàng triển khai tại nhiều địa điểm. Khả năng quét 3D cơ thể trong môi trường không kiểm soát. Cải thiện tốc độ quét và xử lý dữ liệu. Phát triển các thuật toán phân tích số đo sinh trắc học chuyên sâu. Điều này phục vụ các ứng dụng y tế, sức khỏe. Công nghệ này sẽ tiếp tục cá nhân hóa sản phẩm. Nâng cao trải nghiệm người dùng.
5.3. Tiềm năng mở rộng ứng dụng số đo nhân trắc học 3D
Số đo nhân trắc học 3D có tiềm năng ứng dụng rộng rãi. Ngoài ngành may, nó phục vụ thiết kế sản phẩm tiêu dùng. Ví dụ: ghế xe hơi, đồ bảo hộ lao động. Trong y tế, nó hỗ trợ chẩn đoán, phục hồi chức năng. Giúp thiết kế nẹp, chân tay giả phù hợp. Trong thể thao, nó tối ưu hóa trang phục, thiết bị tập luyện. Đánh giá hiệu suất vận động. Lĩnh vực game và thực tế ảo cũng có thể sử dụng dữ liệu này. Nó tạo ra các hình đại diện chính xác. Công nghệ đo cơ thể 3D đang định hình tương lai. Nó tối ưu hóa các sản phẩm và dịch vụ dựa trên kích thước ergonomic.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (161 trang)Nội dung chính
Tổng quan về luận án
Nghiên cứu đo kích thước nhân trắc cơ thể người đóng vai trò nền tảng trong việc thiết lập hệ thống cỡ số trang phục chuẩn hóa, tối ưu hóa độ vừa vặn và nâng cao năng lực cạnh tranh cho ngành công nghiệp may mặc. Tại Việt Nam, dữ liệu nhân trắc phục vụ thiết kế công nghiệp chủ yếu vẫn dựa vào phương pháp đo tiếp xúc truyền thống bằng thước cơ học (bộ thước Martin) theo TCVN 5781:2009. Phương pháp thủ công này bộc lộ nhiều hạn chế nội tại: tốn kém thời gian, chịu ảnh hưởng nặng nề bởi sai số chủ quan từ thao tác của người đo, xâm phạm tính riêng tư và hoàn toàn không lưu trữ được biên dạng hình học ba chiều (3D) của cơ thể.
Trong bối cảnh công nghiệp dệt may hướng tới cá nhân hóa hàng loạt (Mass Customization) và chuyển đổi số quy trình thiết kế CAD/CAM, việc phát triển một hệ sinh thái đo quét quang học 3D không tiếp xúc hoàn chỉnh, tự chủ về công nghệ và thuật toán tại Việt Nam là khoảng trống nghiên cứu cấp thiết. Luận án "Nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp đo 3D không tiếp xúc trong ngành may" của nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Nhung (chuyên ngành Công nghệ Dệt, May - Mã số: 9540204, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Phan Thanh Thảo) là công trình tiên phong giải quyết trọn vẹn bài toán tích hợp phần cứng cơ điện tử quang học, mô hình toán học và thuật toán trích xuất dữ liệu nhân trắc tự động tại Việt Nam.
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là thiết lập hệ thống đo quét 3D quang học không tiếp xúc sử dụng ánh sáng cấu trúc mã Gray, tối ưu hóa các điều kiện đo môi trường, đồng thời xây dựng hệ thống thuật toán tự động nhận diện 26 mốc nhân trắc giải phẫu và trích xuất 39 thông số kích thước cơ thể nữ thanh niên Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc gia.
Các câu hỏi nghiên cứu (RQ) và giả thuyết khoa học (H) cốt lõi bao gồm:
- RQ1: Cấu trúc phần cứng quang học và cơ chế điều khiển dịch chuyển nào cho phép số hóa toàn vẹn biên dạng hình học cơ thể người với độ phân giải cao và thời gian đo khả thi?
- H1: Sự kết hợp giữa phép chiếu ánh sáng cấu trúc mã Gray 42 mẫu vân theo hai phương vuông góc và hệ dịch chuyển đa trục (tịnh tiến đầu đo 1800 mm, bàn quay 360°) sẽ khử triệt để nhiễu phản xạ bề mặt và ghi nhận đám mây điểm với độ chính xác đạt ngưỡng 1 mm.
- RQ2: Các yếu tố điều kiện biên môi trường (cường độ sáng, màu phông nền) và đối tượng đo (trang phục, tư thế, khoảng cách) tác động như thế nào đến độ tin cậy của dữ liệu đám mây điểm?
- H2: Tồn tại một miền thông số tối ưu về khoảng cách quét (933 mm), cường độ chiếu sáng môi trường kết hợp phông nền đen và tư thế đứng mở rộng (Tư thế C - ISO 20685) giúp tối đa hóa mật độ điểm ảnh và tối thiểu hóa hiện tượng che khuất quang học.
- RQ3: Thuật toán hình học tính toán nào có khả năng tự động phân đoạn hình thể, định vị các mốc giải phẫu phức tạp và tính toán chu vi đường cong sinh học với độ sai lệch tối thiểu so với phép đo chuẩn?
- H3: Sự tích hợp giữa thuật toán phân đoạn khung xương theo độ cong trung bình (Mean Curvature Skeleton) và thuật toán bao lồi (Convex Hull - Graham Scan) trên các mặt cắt lát ngang sẽ xác định chính xác các mốc nhân trắc và kích thước vòng với sai số dưới 1 cm.
Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên sự giao thoa liên ngành giữa: Lý thuyết nhân trắc học giải phẫu công nghiệp (Kroemer, 1986; ISO 7250, ISO 8559, ISO 20685), Nguyên lý quang trắc tam giác lượng chủ động (Active Optical Triangulation), Kỹ thuật chiếu vân số mã Gray (Digital Fringe Projection & Gray Code), và Lý thuyết hình học tính toán (Computational Geometry). Phạm vi thực nghiệm tập trung vào quần thể nữ thanh niên Việt Nam trong độ tuổi 18–25 với dải chiều cao dao động từ 146 cm đến 167 cm, thiết lập cơ sở dữ liệu mẫu phục vụ sản xuất công nghiệp may mặc nội địa.
Literature Review và Positioning
Lịch sử khảo sát nhân trắc học toàn cầu ghi nhận bước chuyển dịch mang tính bước ngoặt từ phương pháp đo tiếp xúc truyền thống sang số hóa 3D không tiếp xúc. Từ khởi nguồn lý thuyết phân phối chuẩn của Quetelet (1870) và các nghiên cứu quy chuẩn hóa kích thước quân trang tại Hoa Kỳ (1921), nhân trắc học đã phát triển thành trụ cột của công thái học và công nghệ may. Các cuộc khảo sát quốc gia sử dụng hệ thống quét 3D toàn thân đã được triển khai rộng rãi: Nhật Bản (1992–1994), Vương quốc Anh với chương trình SizeUK (1996–2003) xây dựng tiêu chuẩn British Standard 2003, Hoa Kỳ với SizeUSA, cùng các cuộc điều tra quy mô lớn tại Châu Âu và Trung Quốc.
Tổng quan y văn quốc tế cho thấy ba luồng công nghệ quét 3D cơ thể người chủ đạo:
- Công nghệ quét Laser (Laser Triangulation): Đại diện bởi các hệ thống Vitus Smart (Human Solutions) hay Cyberware. Ưu điểm là độ chính xác hình học cao, nhưng hạn chế bởi chi phí đắt đỏ, thời gian quét tương đối dài và tiềm ẩn nguy cơ an toàn thị giác đối với mắt người.
- Công nghệ đa ảnh quang trắc (Photogrammetry): Sử dụng mảng đa máy ảnh đồng bộ. Tốc độ thu nhận tức thời (vài mili-giây), tuy nhiên chất lượng bề mặt 3D phụ thuộc quá mức vào kết cấu bề mặt da/vải và đòi hỏi khối lượng tính toán tái tạo đám mây điểm cực lớn.
- Công nghệ ánh sáng cấu trúc (Structured Light Scanning): Điển hình là dòng máy quét TC2 NX-16 (Hoa Kỳ), TriForm (Wicks & Wilson), Telmat (Pháp), hay Breuckmann face SCAN-II (Đức). Phương pháp này chiếu các mẫu vân ánh sáng trắng đã mã hóa lên bề mặt cơ thể và thu lại qua cảm biến CCD. Đây được chứng minh là giải pháp cân bằng tối ưu giữa độ chính xác milimet, tốc độ thu nhận và độ an toàn sinh học.
Trong nghiên cứu nhận diện mốc giải phẫu tự động, tồn tại các trường phái tiếp cận đối lập:
- Trường phái dán mốc vật lý trước khi quét (Pre-marked manual approach): Đại diện bởi các nghiên cứu sơ khai của Daanen (1997) hay Robinette et al. Phương pháp này bảo toàn vị trí giải phẫu chuẩn nhưng làm mất tính tự động hóa và kéo dài thời gian chuẩn bị của đối tượng đo.
- Trường phái nhận diện tự động thuần túy dựa trên hình học tính toán (Fully automatic feature detection): Tiêu biểu là công trình của Dekker et al. (1999) khai thác mối quan hệ tương quan không gian giữa các vùng cơ thể; Hyunsook Han (2007) ứng dụng phân tích thống kê và mặt cắt ngang cho 6 mốc cơ bản; Jun-Ming Lu & Mao-Jiun J. Wang (2008) kết hợp phân tích bóng 2D, phát hiện thang độ xám và đường bao đa giác lồi để trích xuất 12 mốc và 104 thông số kích thước trên 189 đối tượng; Yunja Nam & Hwang Shin (2008) tự động hóa định vị các mốc thân áo.
So sánh với các nghiên cứu quốc tế, các hệ thống thương mại như TC2 NX-16 hay Vitus thường áp dụng chính sách công nghệ đóng kín (Black-box architecture), bảo mật tuyệt đối các thuật toán xử lý dữ liệu và cấu hình hệ thống, đồng thời có chi phí đầu tư hàng tỷ đồng, gây rào cản tài chính lớn đối với các nước đang phát triển.
Tại Việt Nam, các đề tài của Viện Dệt May (TS. Nguyễn Văn Thông, 2009; ThS. Bùi Thúy Nga, 2010, 2011; TS. Trần Thị Minh Kiều, 2011; PGS.TS. Phan Thanh Thảo, 2012) hoặc chỉ sử dụng phương pháp đo tiếp xúc, hoặc sử dụng máy quét ngoại nhập như người dùng cuối mà chưa làm chủ công nghệ lõi. Nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Quyên (2015) trích xuất 38 kích thước từ ảnh chụp 2D nhưng bộc lộ sai số lớn tại các vùng cong không gian (vùng nách, đũng chậu) với độ lệch so với đo tiếp xúc từ 0 đến 2,0 cm.
Luận án của Nguyễn Thị Nhung đã định vị chính xác khoảng trống học thuật này: nghiên cứu toàn diện từ thiết kế cơ khí chính xác, mạch quang điện tử, khảo sát điều kiện quét tối ưu đến thuật toán xử lý dữ liệu đám mây điểm 3D nội sinh, trích xuất 39 thông số đạt chuẩn TCVN 5781:2009 với giá thành chế tạo thấp và độ chính xác tiệm cận các hệ thống quốc tế cao cấp.
Đóng góp lý thuyết và khung phân tích
Đóng góp cho lý thuyết
Luận án đã mở rộng và làm sâu sắc thêm các khung lý thuyết kinh điển trong kỹ thuật đo lường nhân trắc và quang trắc học:
- Mở rộng Lý thuyết Nhân trắc học Công nghiệp (Industrial Anthropometry Theory - Kroemer, 1986): Chuyển đổi mô hình thu thập số liệu từ "nhân trắc học tiếp xúc cơ học tĩnh" sang "nhân trắc học không gian số hóa động". Nghiên cứu chứng minh rằng dữ liệu hình thái người không chỉ đơn thuần là tập hợp các đại lượng khoảng cách tuyến tính rời rạc, mà là một trường thông tin hình học liên tục biểu diễn dưới dạng mô hình lưới tam giác 3D (3D Triangular Mesh Surface), phản ánh chính xác độ cong, độ lồi lõm và thể tích cơ thể.
- Phát triển Mô hình Chiếu vân ánh sáng cấu trúc mã Gray (Gray-Coded Fringe Projection Model): Luận án đã làm sáng tỏ cơ chế triệt tiêu nhiễu môi trường quang học thông qua mô hình chiếu 42 mẫu vân mã Gray theo hai phương vuông góc, tạo ra ánh xạ song ánh duy nhất giữa tọa độ không gian vật thể với ma trận điểm ảnh của cảm biến quang học CCD và bộ vi gương kỹ thuật số DMD (Digital Micromirror Device).
- Xác lập hệ định đề nhận diện mốc giải phẫu dựa trên hình học vi phân: Xây dựng thành công cơ sở lý thuyết cho việc phân loại 26 mốc nhân trắc học thành 4 nhóm hình học đặc trưng:
- Nhóm 1 (14 mốc cực trị hình học lồi/lõm tự nhiên): Định vị dựa trên vector pháp tuyến và độ cong Gauss cực đại (ví dụ: đỉnh ngực, đỉnh mông, rốn, mắt cá, đốt sống cổ 7).
- Nhóm 2 (5 mốc biên tiếp xúc hình học): Định vị thông qua giao điểm của các mặt phẳng lát cắt cực hạn (ví dụ: đỉnh đầu, ụ sau đầu, nếp lằn mông, đáy chậu).
- Nhóm 3 (2 mốc giao tuyến biên dạng): Điểm mép ngoài mào chậu và eo chữ X.
- Nhóm 4 (5 mốc nội suy không gian): Xác lập qua mối tương quan nhân trắc giải phẫu phức tạp (mỏm cùng vai, góc cổ vai, nếp nách trước/sau).
Khung phân tích độc đáo
Khung phân tích của luận án tích hợp ba trụ cột phương pháp luận: Lý thuyết đo lường quang học tam giác lượng, Phân tích hình học vi phân đa tạp (Differential Geometry on Meshes) và Hình học tính toán tổ hợp (Computational Geometry).
Quy trình giải thuật được cấu trúc theo 5 tầng phân tích liên tục: $$\text{Đám mây điểm thô (Point Cloud)} \xrightarrow{\text{Lọc nhiễu & Ghép ICP}} \text{Mô hình lưới tam giác 3D} \xrightarrow{\text{Mean Curvature Skeleton}} \text{Phân đoạn giải phẫu} \xrightarrow{\text{Extrema Detection}} \text{Mốc nhân trắc (26 mốc)} \xrightarrow{\text{Convex Hull (Graham)}} \text{Kích thước cơ thể (39 thông số)}$$
Điều kiện biên của khung phân tích được xác định rõ: áp dụng cho cơ thể người ở tư thế đứng tĩnh, trang phục bó sát chuyên dụng, bề mặt quét không phản quang gương và kích thước nhân trắc thuộc phổ hình thái người Việt Nam trưởng thành.
Phương pháp nghiên cứu tiên tiến
Thiết kế nghiên cứu
Luận án vận hành theo hệ hình thực chứng (Positivism) kết hợp thiết kế thực nghiệm kỹ thuật đa pha (Multi-phase Engineering Experimental Design). Cách tiếp cận này đan kết chặt chẽ giữa tính toán thiết kế cơ điện tử, mô phỏng thuật toán trên máy tính và kiểm chứng thực nghiệm đo lường so sánh đối chuẩn (Benchmarking) với phương pháp đo tiếp xúc Martin truyền thống theo TCVN 5781:2009.
Hệ thống thiết bị quét 3D thực nghiệm được thiết kế và chế tạo bao gồm:
- Cụm đầu đo quang học: Máy chiếu DLP tích hợp chip DMD và 01 camera cảm biến CCD công nghiệp có độ phân giải cao; phạm vi làm việc của trường nhìn (Field of View - FOV) đạt $500 \times 500\text{ mm}$ tại khoảng cách quét chuẩn xác $933\text{ mm}$, đạt độ phân giải quang học danh định $0,5\text{ mm}$.
- Hệ cơ khí chuyển động đa bậc tự do: Trục dịch chuyển tịnh tiến đứng với hành trình $1800\text{ mm}$, vận tốc điều khiển $10\text{ mm/s}$; Bàn quay mẫu tự động xoay $360^\circ$ với tốc độ ổn định $3\text{ vòng/phút}$.
- Quy trình chia vùng quét: Toàn bộ cơ thể người được phân chia thành 5 khoảng quét theo chiều cao đứng và bàn quay chia thành 4 góc quét ($90^\circ, 180^\circ, 270^\circ, 360^\circ$), đảm bảo thu nhận đầy đủ 20 phân vùng bề mặt cơ thể mà không xuất hiện điểm mù hình học. Tổng thời gian quét hoàn chỉnh một đối tượng là $4,3\text{ phút}$.
Quy trình nghiên cứu rigorous
Quy trình thực nghiệm được chuẩn hóa nghiêm ngặt qua các giai đoạn:
- Hiệu chuẩn hệ thống quang học (Calibration): Sử dụng mẫu bàn cờ chuẩn di chuyển ở 6 vị trí không gian khác nhau nhằm xác định ma trận thông số nội (Intrinsic parameters: tiêu cự, điểm chính, hệ số méo quang học) và ma trận thông số ngoại (Extrinsic parameters: vector quay $\mathbf{R}$, vector tịnh tiến $\mathbf{T}$) của camera và máy chiếu.
- Tối ưu hóa điều kiện môi trường đo: Luận án tiến hành quy hoạch thực nghiệm yếu tố và phân tích phương sai (ANOVA) nhằm đánh giá tác động đồng thời của cường độ chiếu sáng môi trường xung quanh (đơn vị lux) và khoảng cách quét đến chất lượng đám mây điểm. Thực nghiệm so sánh giữa phông nền màu xanh và phông nền màu đen cho thấy phông nền đen giúp triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng phản xạ khuếch tán không mong muốn, nâng cao tỷ số tín hiệu trên nhiễu ($S/N$).
- Chuẩn hóa đối tượng quét:
- Trang phục: Đề xuất bộ trang phục chuyên dụng hai chi tiết rời, co giãn ôm sát cơ thể màu xám sáng, kết hợp mũ trùm đầu triệt để che phần tóc (khắc phục hoàn toàn hiện tượng mất dữ liệu đỉnh đầu do tóc hấp thụ ánh sáng như nghiên cứu của Sims & Marshall, 2012 từng chỉ ra).
- Tư thế quét: Áp dụng tư thế C quy chuẩn trong ISO 20685:2010 (người đứng thẳng, mắt nhìn theo mặt phẳng nằm ngang Frankfurt, hai tay dang cách thân một góc xác định, hai bàn chân mở rộng đảm bảo khoảng cách gót chân và góc mở mũi chân cố định nhằm ổn định tâm xương chậu).
Data và phân tích
Thuật toán xử lý dữ liệu và trích xuất kích thước được lập trình trên nền tảng C# kết hợp thư viện xử lý hình học chuyên sâu:
- Xử lý đám mây điểm: Lọc bỏ điểm nhiễu ngoại lai (Outlier removal), hợp nhất 20 tập dữ liệu đám mây điểm thành một mô hình thống nhất bằng thuật toán Iterative Closest Points (ICP), chuyển đổi sang cấu trúc đa giác lồi thông qua bao hộp định hướng (Oriented Bounding Box - OBB).
- Phân đoạn giải phẫu: Ứng dụng giải thuật Mean Curvature Skeleton để trích xuất khung xương cong trung bình của cơ thể, cho phép tự động phân tách mô hình thành 5 phân đoạn giải phẫu độc lập: Thân chính (Torso), Tay trái, Tay phải, Chân trái, Chân phải.
- Trích xuất mốc và kích thước:
- Kích thước chiều cao và chiều dài: Tính khoảng cách Euclidean giữa các tọa độ mốc nhân trắc tương ứng theo phương trục $Z$ hoặc dọc theo khung xương cong.
- Kích thước vòng (Chu vi): Sử dụng các mặt phẳng cắt vuông góc với trục OBB tại độ cao mốc (dải lát cắt có độ dày $\Delta = \pm 0,5\text{ mm}$). Tập hợp điểm trên mặt cắt được đưa vào thuật toán bao lồi Graham Scan ($O(n \log n)$) để loại bỏ các điểm lõm cục bộ do hô hấp hoặc nếp gấp vải, tính tổng độ dài các đoạn thẳng nối liên tiếp giữa các đỉnh bao lồi để thu được chu vi thực tế của vòng cổ, vòng ngực, vòng eo, vòng mông.
Phát hiện đột phá và implications
Những phát hiện then chốt
- Làm chủ hoàn toàn công nghệ quét 3D ánh sáng cấu trúc mã Gray nội sinh: Chế tạo thành công thiết bị đo thực nghiệm có khả năng quét toàn thân người với độ phân giải $0,5\text{ mm}$, quét chiều cao từ $146\text{ cm}$ đến $167\text{ cm}$ với thời gian $4,3\text{ phút/người}$, chứng minh tính khả thi tuyệt đối của việc thương mại hóa thiết bị y-sinh-may mặc tại Việt Nam với chi phí sản xuất giảm hơn 70% so với máy quét ngoại nhập.
- Quy luật tác động của môi trường và trang phục quét: Phân tích ANOVA khẳng định khoảng cách quét ($933\text{ mm}$) và phông nền đen có ý nghĩa thống kê quyết định ($p < 0,01$) đến sự đồng đều của phân bố mức xám trung bình trên ảnh thu nhận. Trang phục màu xám sáng mang lại mật độ điểm ảnh phản xạ tối ưu nhất so với các gam màu khác.
- Độ chính xác vượt trội của hệ thống 26 mốc và 39 kích thước: Đánh giá đối chứng trên tập mẫu nữ thanh niên thực nghiệm giữa phương pháp quét 3D và phương pháp đo tiếp xúc chuẩn Martin cho thấy độ tin cậy vượt bậc:
- Nhóm kích thước chiều cao: Sai số trung bình tuyệt đối cực đại chỉ $1,55\text{ cm}$ (đạt độ tương thích hình thái học cao).
- Nhóm kích thước chiều dài/rộng: Sai số trung bình lớn nhất chỉ $0,54\text{ cm}$.
- Nhóm kích thước vòng (Chu vi): Sai số trung bình lớn nhất chỉ $0,87\text{ cm}$ (vượt trội hoàn toàn so với sai số $2,0\text{ cm}$ đến $3,5\text{ cm}$ của các mô hình ảnh chụp 2D nội suy Ellipse trước đây).
- Hiệu năng của thuật toán bao lồi Graham Scan: Chứng minh rằng phương pháp bao lồi mặt cắt 3D mô phỏng chính xác ứng suất căng bề mặt của thước dây nhân trắc học truyền thống, loại bỏ được các biến dạng co rút cục bộ của mô mềm cơ thể khi chịu tác động cơ học trực tiếp từ tay người đo.
Implications đa chiều
- Về mặt học thuật và lý thuyết: Thiết lập mô hình chuyển đổi số hoàn chỉnh từ dữ liệu quang trắc sang dữ liệu giải phẫu may mặc, đóng góp một phương pháp luận thực chứng cho ngành nhân trắc học hình thái tại các nước Đông Nam Á.
- Về mặt phương pháp luận: Cung cấp quy trình mở về chuẩn hóa điều kiện đo 3D (tư thế, ánh sáng, trang phục) và thuật toán phân đoạn hình thể có thể mở rộng ứng dụng cho các lĩnh vực công nghệ cao khác như: thiết kế đồ họa game/phim ảnh, công thái học thiết kế buồng lái/nội thất xe hơi, chỉnh hình y tế (Orthotics & Prosthetics) và theo dõi biến đổi thể chất trong y học thể thao.
- Về mặt thực tiễn công nghiệp: Xóa bỏ rào cản chi phí đầu tư thiết bị quét ngoại nhập cho các doanh nghiệp dệt may Việt Nam; tạo nền tảng thu thập dữ liệu lớn (Big Data) nhân trắc học để cập nhật định kỳ bảng cỡ số quốc gia theo chu kỳ 5 năm, thúc đẩy phát triển hệ thống sản xuất may đo cá nhân hóa quy mô công nghiệp (Made-to-Measure).
Limitations và Future Research
Mặc dù đạt được những kết quả đột phá, luận án thẳng thắn thừa nhận các giới hạn kỹ thuật và điều kiện biên:
- Thời gian quét: Chu kỳ quét $4,3\text{ phút/người}$ tuy đã được tối ưu hóa cho hệ thống đơn đầu đo kết hợp bàn quay, nhưng vẫn đòi hỏi đối tượng đo phải giữ tĩnh tư thế, nhịp thở nhẹ nhàng. Hiện tượng rung lắc vi mô do hô hấp sâu vẫn có thể tạo ra nhiễu cục bộ tại vùng ngực và bụng.
- Quy mô mẫu và đối tượng nghiên cứu: Tập trung khảo sát thực nghiệm trên đối tượng nữ thanh niên Việt Nam ($146\text{ cm} - 167\text{ cm}$), chưa bao phủ toàn diện các phân khúc nhân trắc đặc thù khác như nam giới trưởng thành, trẻ em, người cao tuổi hoặc người có dị tật hình thể.
- Cấu hình phần cứng: Sử dụng 01 cụm cảm biến di chuyển tịnh tiến cơ khí dọc trục dẫn đến thời gian thu nhận lâu hơn so với các hệ thống buồng đo tĩnh đa đầu đo (Multi-sensor Array System).
Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm:
- Tích hợp cụm đa cảm biến quang học cố định (Multi-camera/Projector array) nhằm rút ngắn thời gian quét xuống dưới 10 giây/người.
- Phát triển các giải thuật trí tuệ nhân tạo (Deep Learning trên cấu trúc 3D Mesh) để nhận diện tự động các mốc giải phẫu phức tạp hơn ngay cả khi đối tượng mặc trang phục thường ngày.
- Mở rộng ngân hàng dữ liệu số hóa 3D cho toàn bộ các nhóm tuổi và giới tính trên phạm vi toàn quốc.
Tác động và ảnh hưởng
Công trình nghiên cứu mang lại tác động sâu rộng trên nhiều bình diện:
- Ảnh hưởng học thuật: Là công trình nghiên cứu toàn diện đầu tiên tại Việt Nam về công nghệ quét 3D toàn thân ứng dụng trong dệt may, mở ra hướng nghiên cứu liên ngành Cơ khí chính xác - Quang học - Công nghệ may - Khoa học máy tính, với tiềm năng trích dẫn cao trong các tạp chí chuyên ngành Dệt may và Công thái học.
- Chuyển đổi công nghiệp dệt may: Cung cấp giải pháp công nghệ giá thành thấp giúp các doanh nghiệp thời trang nội địa tự chủ công nghệ số hóa thông số khách hàng, rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm mẫu từ vài ngày xuống vài giờ, nâng cao tỷ lệ vừa vặn của sản phẩm may sẵn lên trên 95%.
- Chính sách và tiêu chuẩn hóa quốc gia: Đóng vai trò cơ sở khoa học thực chứng để Bộ Khoa học và Công nghệ cùng Viện Dệt May rà soát, nâng cấp tiêu chuẩn quốc gia TCVN 5781 và TCVN 5782, tiến tới xây dựng bản đồ nhân trắc học 3D số hóa cho người Việt Nam.
Đối tượng hưởng lợi
- Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận toàn bộ mã nguồn thuật toán hình học tính toán (Mean Curvature Skeleton, Graham Scan) và kiến trúc hệ thống đo quét 3D để phát triển các đề tài chuyên sâu về thị giác máy tính và nhân trắc học.
- Doanh nghiệp sản xuất dệt may & Thời trang: Sở hữu giải pháp công nghệ chế tạo thiết bị quét 3D nội địa hóa với chi phí chỉ bằng 20–30% giá nhập khẩu, dễ dàng tích hợp vào phần mềm giác sơ đồ, thiết kế rập CAD 3D (Gerber, Lectra, Optitex).
- Cơ quan hoạch định chính sách & Tiêu chuẩn: Có công cụ đo lường khách quan, độ chính xác milimet để triển khai các cuộc điều tra nhân trắc quốc gia định kỳ quy mô lớn.
- Ngành Y tế và Chỉnh hình: Ứng dụng hệ thống quét 3D không tiếp xúc để thiết kế chi giả, áo nẹp cột sống và thiết bị công thái học bảo vệ sức khỏe người lao động.
Câu hỏi chuyên sâu
1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và đã mở rộng lý thuyết nào?
Trả lời: Đóng góp độc đáo nhất là việc mở rộng Lý thuyết Nhân trắc học Công nghiệp của Kroemer (1986) từ không gian đo tiếp xúc 1D/2D sang mô hình số hóa vi phân 3D liên tục, đồng thời xây dựng thành công hệ phân loại 4 nhóm mốc nhân trắc học giải phẫu tương thích với thuật toán nhận diện cực trị độ cong vi phân và hình học tính toán trên đám mây điểm.
2. Điểm cải tiến phương pháp luận của luận án so với các công trình quốc tế tiền nhiệm?
Trả lời: So với hệ thống quét 2D của Nguyễn Thị Ngọc Quyên (2015) và Kohlschütter (2012) vốn ước lượng vòng ngực/eo bằng công thức hình Elip gây sai số lớn ($> 2\text{ cm}$), luận án đã cải tiến vượt bậc khi áp dụng thuật toán bao lồi Graham Scan trên đám mây điểm cắt lát 3D ($\Delta = \pm 0,5\text{ mm}$), kiểm soát sai số kích thước vòng dưới $0,87\text{ cm}$. So với hệ thống thương mại TC2 NX-16 hay Vitus, luận án đã làm chủ toàn bộ thuật toán tái tạo và trích xuất mốc mà không phụ thuộc vào công nghệ đóng.
3. Phát hiện bất ngờ nhất từ dữ liệu thực nghiệm là gì?
Trả lời: Phát hiện bất ngờ nhất là hiện tượng phản xạ khuếch tán của phông nền sáng làm suy giảm nghiêm trọng độ tương phản của các sọc mã Gray, dẫn đến mất mát dữ liệu tại các vùng góc tiếp tuyến hẹp (như hõm nách và khe đũng). Việc xác lập phông nền đen kết hợp trang phục xám sáng và phân tích ANOVA đã giúp tối ưu hóa giá trị mức xám trung bình, nâng độ phân giải bề mặt lên ngưỡng $0,5\text{ mm}$.
4. Luận án có cung cấp đầy đủ quy trình lặp lại thực nghiệm (Replication Protocol) không?
Trả lời: Hoàn toàn đầy đủ. Luận án mô tả chi tiết: sơ đồ mạch điều khiển phần cứng, thông số máy chiếu DLP/CCD, ma trận 6 vị trí chụp tấm bàn cờ hiệu chuẩn, quy trình chiếu 42 mẫu vân mã Gray theo 2 chiều vuông góc, bảng phân loại 26 tọa độ mốc nhân trắc theo TCVN 5781:2009, và mã nguồn C# trích xuất 39 thông số kích thước.
5. Chương trình nghị sự nghiên cứu 10 năm tới được phác thảo như thế nào?
Trả lời: Định hướng nghiên cứu 10 năm tới tập trung vào: (1) Nâng cấp hệ thống lên cấu trúc buồng đo tĩnh 16 cụm cảm biến quang học đồng bộ (quét $< 5\text{ giây}$); (2) Ứng dụng mô hình học sâu 3D Deep Mesh Autoencoder để dự đoán mốc giải phẫu tự động dưới các lớp trang phục thường ngày; (3) Xây dựng Cơ sở dữ liệu Quốc gia về Nhân trắc học 3D người Việt Nam phục vụ cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0.
Kết luận
Luận án "Nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp đo 3D không tiếp xúc trong ngành may" của tác giả Nguyễn Thị Nhung đại diện cho bước tiến đột phá của khoa học công nghệ dệt may Việt Nam với 6 đóng góp cốt lõi:
- Xác lập cơ sở khoa học và chế tạo hoàn chỉnh hệ thống thiết bị đo quét 3D toàn thân sử dụng ánh sáng cấu trúc mã Gray 42 mẫu vân với độ phân giải $0,5\text{ mm}$ và thời gian đo $4,3\text{ phút/người}$.
- Tối ưu hóa thực nghiệm toàn bộ điều kiện đo môi trường (khoảng cách $933\text{ mm}$, phông nền đen, ánh sáng chuẩn, trang phục xám sáng ôm sát và tư thế C theo ISO 20685).
- Phát triển thuật toán Mean Curvature Skeleton phân đoạn giải phẫu tự động mô hình đám mây điểm 3D.
- Xây dựng bộ thuật toán tự động nhận diện chính xác 26 mốc nhân trắc giải phẫu phân theo 4 nhóm hình học.
- Ứng dụng thành công thuật toán bao lồi Convex Hull (Graham Scan) trích xuất tự động 39 kích thước cơ thể đạt chuẩn TCVN 5781:2009 với độ chính xác cao (sai số chiều cao $\le 1,55\text{ cm}$, sai số chiều dài $\le 0,54\text{ cm}$, sai số kích thước vòng $\le 0,87\text{ cm}$).
- Xây dựng phần mềm điều khiển và xử lý dữ liệu hoàn chỉnh trên ngôn ngữ C#, đặt nền móng vững chắc cho việc tự chủ công nghệ số hóa nhân trắc học 3D phục vụ đắc lực cho công nghiệp dệt may và đời sống xã hội Việt Nam.
Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Thị Nhung NGHIÊN CỨU ĐO KÍCH THƯỚC CƠ THỂ NGƯỜI BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐO 3D KHÔNG TIẾP XÚC TRONG NGÀNH MAY Ngành: Công nghệ dệt, may Mã số: 9540204 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ DỆT MAY NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. PHAN THANH THẢO Hà Nội – 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất cả những nội dung trong luận án “Nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp đo 3D không tiếp xúc trong ngành may” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trong luận án trung thực được trích dẫn đầy đủ và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào. Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2021 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TÁC GIẢ LUẬN ÁN PGS.TS Phan Thanh Thảo Nguyễn Thị Nhung i LỜI CẢM ƠN Tôi xin được bày tỏ lòng cảm sâu sắc, chân thành đến PGS.TS Phan Thanh Thảo đã nhiệt tình hướng dẫn, đóng góp ý kiến vô cùng quý báu và tạo điều kiện thuận lợi về mặt chuyên môn cũng như động viên khích lệ trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận án.
Tôi xin cảm ơn chân thành tới các Thầy giáo, Cô giáo thuộc Viện Dệt may – Da giầy và Thời trang, trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tạo điều kiện giúp đỡ, đóng góp ý kiến cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận án. Tôi xin cảm ơn chân thành đến PGS.TS Nguyễn Văn Vinh, Phòng Lab 307, Thầy giáo, Cô giáo trong Bộ môn Cơ Khí Chính xác & Quang học, trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã đóng góp những ý kiến quý báu, tạo điều kiện thuận lợi cho tôi thực hiện công trình nghiên cứu. Đồng thời tôi cũng xin được tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ban giám hiệu Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên đã tạo điều kiện cho tôi được học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận án. Xin cảm ơn sâu sắc tới tập thể các Thầy giáo, Cô giáo trong Khoa Công nghệ May & Thời trang, cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Hưng Yên đã luôn đồng hành động viên, khích lệ trong suốt quá trình thực hiện luận án.
Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới gia đình, bố mẹ, chồng, các con, anh chị em những người thân yêu, gần gũi nhất đã luôn động viên, chia sẻ và tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận án. Hà Nội, ngày 14 tháng 02 năm 2020 Tác giả luận án Nguyễn Thị Nhung ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii MỤC LỤC. iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT.
vi DANH MỤC CÁC BẢNG.vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ. viii MỞ ĐẦU. TÍNH CẤP THIẾT CỦA LUẬN ÁN. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN.
Ý NGHĨA KHOA HỌC CỦA LUẬN ÁN. GIÁ TRỊ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN. NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN. KẾT CẤU CỦA LUẬN ÁN.
NGHIÊN CỨU TỔNG QUAN.1 Hệ thống cỡ số quần áo và thông số kích thước cơ bản thiết kế quần áo 5 1.1 Hệ thống cỡ số quần áo.1 Tổng quan hệ thống cỡ số quần áo trên thế giới.2 Lịch sử phát triển hệ thống cỡ số quần áo tại Việt Nam.2 Khảo sát thông số kích thước cơ bản thiết kế quần áo.2 Phương pháp đo kích thước cơ thể người.1 Phương pháp đo tiếp xúc.1 Lịch sử phương pháp đo.2 Nguyên lý đo và thiết bị đo kích thước cơ thể người.2 Phương pháp đo không tiếp xúc.1 Phương pháp đo 2D.2 Phương pháp đo 3D.3 Một số hệ thống đo 3D kích thước cơ thể nguời bằng phương pháp đo 3D không tiếp xúc.3 Phương pháp đo 3D sử dụng ánh sáng cấu trúc.1 Khái niệm và phân loại ánh sáng cấu trúc.1 Khái niệm ánh sáng cấu trúc.2 Các dạng ánh sáng cấu trúc sử dụng trong đo lường biên dạng 3D .3 Phương pháp sử dụng ánh sáng cấu trúc mã Gray.2 Nguyên lý phương pháp đo 3D kích thước cơ thể người sử dụng ánh sáng cấu trúc.3 Đặc điểm chức năng của khối thiết bị đo.4 Một số yếu tố ảnh hưởng đến quá trình quét.4 Phương pháp xử lý dữ liệu quét 3D cơ thể người.1 Phương pháp trích xuất mốc đo từ dữ liệu đám mây điểm 3D.2 Phương pháp và thuật toán tính kích thước cơ thể người.5 Kết luận chương tổng quan và hướng nghiên cứu của luận án. ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 39 2.1 Phạm vi và đối tượng nghiên cứu.1 Phạm vi nghiên cứu.2 Đối tượng nghiên cứu.2 Nội dung nghiên cứu.1 Nghiên cứu thiết lập hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.2 Nghiên cứu thiết lập điều kiện quét 3D cơ thể người.3 Xây dựng phương pháp trích xuất dữ liệu đo kích thước cơ thể người.3 Phương pháp nghiên cứu.1 Nghiên cứu thiết lập hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.1 Yêu cầu hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.2 Yêu cầu chất lượng ảnh quét 3D cơ thể người.3 Thiết lập nguyên lý và kết cấu hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.2 Thiết lập điều kiện quét 3D cơ thể người.1 Một số yếu tố ảnh hưởng đến quá trình quét.2 Phương pháp đánh giá độ chính xác từ hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.3 Xây dựng phương pháp trích xuất dữ liệu đo kích thước cơ thể người.1 Phương pháp xác định mốc đo cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm 58 2.2 Phương pháp đo kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây 3D.3 Xây dựng yêu cầu phần mềm đo 3D kích thước cơ thể người.4 Phương pháp đánh giá kết quả trích xuất dữ liệu đo cơ thể người.5 Nghiên cứu thực nghiệm đo kích thước cơ thể người từ hệ thống đã thiết lập.4 Kết luận chương 2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN.1 Kết quả thiết lập hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.1 Thiết lập nguyên lý và kết cấu hệ thống đo 3D.2 Kết quả xác định hệ cảm biến đầu đo cho hệ thống đo 3D.3 Kết quả xây dựng cụm cơ khí và điều khiển dịch chuyển đo.4 Kết quả xác định bộ phận thu nhận và xử lý thông tin.2 Kết quả thiết lập điều kiện quét 3D cơ thể người.1 Kết quả xác định ảnh hưởng yếu tố môi trường.1 Xác định màu sắc phông nền cho hệ thống quét.2 Xác định ánh sáng môi trường, khoảng cách cụm đầu đo.2 Kết quả xác định ảnh hưởng của mẫu quét.1 Hình dáng kết cấu trang phục.2 Xác định màu sắc trang phục quét.3 Xác định tư thế của đối tượng quét.3 Đánh giá độ chính xác từ hệ thống đo 3D kích thước cơ thể người.3 Kết quả xây dựng phương pháp trích xuất dữ liệu đo kích thước cơ thể người.1 Kết quả xác định mốc đo cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm.2 Kết quả xác định kích thước cơ thể người bằng phương pháp 3D.3 Kết quả xây dựng phần mềm đo 3D kích thước cơ thể người.4 Đánh giá kết quả trích xuất dữ liệu kích thước cơ thể người.1 Đánh giá phương pháp trích xuất mốc đo kích thước cơ thể người 131 3.2 Kết quả đánh giá độ chính xác của kích thước đo cơ thể người.5 Ứng dụng đo các nhóm kích thước cơ thể nữ thanh niên VN.4 Kết luận chương 3.136 KẾT LUẬN LUẬN ÁN. 138 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO.140 TÀI LIỆU THAM KHẢO.141 MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN.147 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam KH Khoa học 2D 2 Dimension Không gian 2 chiều 3D 3 Dimension Không gian 3 chiều Thiết kế được sự hỗ CAD Computer Aided Design trợ của máy tính CMM Coordinate measuring machine Máy đo tọa độ CCD Charge Coupled Device Cảm biến máy ảnh DMD Digital micromirror device Thiết bị vi gương kỹ thuật số Digital light processing DLP Xử lí ánh sáng kỹ thuật số Liquid crystal display LCD Màn hình tinh thể lỏng DFP Digital fringe projection Chiếu vân kỹ thuật số Iterative Closest Points ICP Các điểm lặp gần nhất STD Standar deviation Độ lệch chuẩn vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.
1 Tóm tắt công cụ và công dụng của bộ dụng cụ thước đo Martin. 1 Khoảng biến thiên (biến thực và biến mã hoá). 2 Bảng ma trận thí nghiệm 2 yếu tố. 3 Số lần thực nghiệm quét màu sắc trang phục.
4 Bảng các giá trị góc dang tay và khoảng cách bàn chân. 5 Bảng phương pháp đo của các kích thước cơ thể nữ. 6 Bảng xác định các mốc đo nhân trắc [11].7 Bảng quy định tọa độ điểm và xác định các mốc đo nhân trắc bằng phương pháp 3D. 1 Bảng kết quả thực nghiệm thay đổi khoảng cách chiếu………………82 Bảng 3.
2 Bảng giá trị các tham số. 3 Bảng ma trận thực nghiệm 2 yếu tố. 4 Giá trị mức xám trung bình của từng thực nghiệm. 5 Kết quả phân tích ANOVA về ảnh hưởng của hai yếu tố khoảng cách và cường độ ánh sáng đến chất lượng ảnh quét 3D.
6 Giá trị biến mã hóa và biến thực của các yếu tố ảnh hưởng và giá trị tối ưu của hàm Y. 7 Kết quả xác định giá trị mức xám của ảnh quét sau 3 lần quét. 8 Độ chênh lệch một số kích thước đo bằng phương pháp. 9 Độ chênh lệch trung bình tọa độ điểm mốc đo bằng phương pháp đo tiếp xúc và không tiếp xúc.
10 Độ chênh lệch kích thước đo bằng phương pháp đo 3D và phương pháp tiếp xúc (cm). 11 Chênh lệch giá trị trung bình của 39 kích thước.135 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ Hình 1. 1 Phương pháp đo cơ thể người (nguồn [21]). 2 Sơ đồ nguyên lý các mặt phẳng được sử dụng trong nhân trắc học.
3 Bộ dụng cụ thước đo Martin. 4 Sơ đồ thiết lập chụp ảnh 2D (nguồn [23, 38]). 5 Quy trình hệ thống đo không tiếp xúc 2D (nguồn [23]). 6 Thiết bị đo 2D kích thước cơ thể người.
7 Đặt thước đo nhân trắc trên phông nền khi chụp ảnh (nguồn [23]). 8 Tư thế đứng quy định trong ISO 20685 đối với đo không tiếp xúc (nguồn [41]). 9 Ảnh mặt trước, sau và mặt bên hông (nguồn [43, 44]). 10 Quá trình xử lý ảnh (nguồn [23]).
11 a) Kích thước vòng cổ b) Kích thước vòng ngực (nguồn [43]). 12 Phân loại các công nghệ quét 3D (nguồn[46]). 13 Khuôn mặt quét dựa trên đa hình ảnh quang trắc (nguồn [48]). 14 Công nghệ quét laser (nguồn [48]).
15 Bên trái: sọc laser trên cơ thể con người (nguồn [48]). 16 Nguyên lý quét sử dụng ánh sáng cấu trúc (nguồn [48]). 17 Máy quét face SCAN-II của Breuckmann GmbH (Đức). 18 Máy quét toàn cơ thể TriForm của Wicks and Wilson.
19 Máy quét toàn cơ thể Telmat (nguồn [51]) .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Nhung (2021). Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/ky-thuat-co-khi/3d-khong-tiep-xuc-trong-nganh-may
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng phương pháp hình ảnh 3D, ứng dụng trong thiết kế sản phẩm y tế.
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2021.
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" thuộc chuyên ngành Công nghệ Dệt May. Danh mục: Kỹ Thuật Cơ Khí.
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" có 161 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ nghiên cứu đo kích thước cơ thể người bằng p" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.