[发明专利]基于非接触式人体扫描的压力服装与人体共偶变形算法

权利要求书

1.一种基于非接触式人体扫描的压力服装与人体共偶变形算法，包括如下步骤：

步骤1、通过非接触式三维人体扫描仪器获取未穿着压力服装状态下人体目标部位的三维点云数据，去除与该目标部位无关的数据点及噪点从而形成三维数据点集，其特征在于：

步骤2、将三维数据点集在人体高度方向上进行分层，并设定每一层的层级属性，从而将三维数据点集转化为目标部位不同层级的二维数据点集；

步骤3、在每一层级的二维数据点集中，采用傅立叶级数进行拟合截面的轮廓曲线；

步骤4、通过傅立叶级数拟合曲线函数计算未穿着压力服装状态下的每一层级的轮廓曲线的周长和面积；

步骤5、穿着压力服装后，利用与步骤1至步骤4相同的步骤计算穿着压力服装状态下的每一层级的轮廓曲线的周长和面积；

步骤6、计算未穿着压力服装状态下的各层级的轮廓曲线的周长和面积与穿着压力服装状态下的相应层级的轮廓曲线的周长和面积的差值，从而得出共偶变形量。

2.如权利要求1所述的一种基于非接触式人体扫描的压力服装与人体共偶变形算法，其特征在于：在所述步骤2中，将三维数据点集转化为目标部位不同层级的二维数据点集的步骤包括：

三维数据点集包含每个点的三维直角坐标(x，y，z)，以人体高度方向为z轴，进行坐标系变换，转化为柱坐标(r，θ，z)，将三维数据点集在z轴方向进行分层，从初始高度z₁开始每隔高度Δz分为一个层级，从而将三维数据点集转化为目标部位不同层级的二维数据点集。

3.如权利要求1所述的一种基于非接触式人体扫描的压力服装与人体共偶变形算法，其特征在于：在所述步骤3中，第j层级上目标部位围度截面轮廓的拟合曲线为r(θ，z_j)，则有：

r(θ,zj)=a0+Σi=1n(ai·cos(i·θ)+bi·sin(i·θ)),]]>式中，a₀，a_i，b_i是傅立叶级数的系数，傅立叶级数的阶数n越大则拟合精度越大。

4.如权利要求1所述的一种基于非接触式人体扫描的压力服装与人体共偶变形算法，其特征在于：在所述步骤4中，第j层级的轮廓曲线的周长为C(z_j)，则有：

式中，；r′(θ，z_j)为r(θ，z_j)的一阶导数；

第j层级的轮廓曲线的面积为S(z_j)，则有：

S(zj)=∫02π12·r2(θ,zj)dθ.]]>