窿位测量基准点的获取方法优化研究

杨 天， 陶道福， 尚笑梅

(1.苏州大学 纺织与服装工程学院，江苏 苏州 215021; 2.宜禾股份有限公司，江苏 镇江 212212)

窿位测量基准点的获取方法优化研究

杨 天1， 陶道福2， 尚笑梅1

(1.苏州大学 纺织与服装工程学院，江苏 苏州 215021; 2.宜禾股份有限公司，江苏 镇江 212212)

以窿位测量基准点的获取方法为研究对象，采用国标规定的方法(方法Ⅰ)与企业常用的方法(方法Ⅱ)分别测量胸宽和背宽。利用Excel软件分析数据的离散程度及稳定性，结果显示:与方法Ⅱ相比，方法Ⅰ测量的胸宽数据不够稳定，离散程度大，实际操作性较差；与方法Ⅱ相比，方法Ⅰ基准点不易确定，测量的背宽数据离散程度较大，数据不稳定。利用SPSS软件分析数据的相关性并得出胸宽和背宽的最优化回归模型分别为y=13.829+0.130x+0.012x2，y=-39.286+ 3.612x-0.040x2。

测量基准点；胸宽；背宽；最优化回归模型

人体胸宽和背宽的测量值是内衣设计必不可少的数据[1]。一直以来，胸宽和背宽的测量方法并没有统一标准，即对窿弧上胸宽点和背宽点的获取方法不统一。采用不同点位进行测量会导致数据产生偏差，最终体现在服装设计的偏差上，使产品穿着不舒适。可见，精确获取窿位测量基准点，增加测量的准确性，具有重要的研究意义。本文对窿位测量基准点的获取方法进行了优化研究，以期为人体手工测量提供依据和参考。

1 胸宽和背宽测量的实验设计

1.1 实验条件及要求

(1)随机选取15名18～25周岁，身高在155～170 cm之间的在校女大学生作为被测量对象。

(2)随机选取5名身高在155～170 cm之间的在校女大学生作为测量人员，测量前对其进行手工测量技能培训，保证测量准确度。

(3)随机选取5名身高在155～170 cm之间的在校女大学生作为记录人员，实验前对其进行数据记录培训，保证数据记录的熟练度和准确度。记录人员与测量人员随机组合，共同完成整个实验。

(4)选择软尺、游标卡尺、体位标线(用于标示窿位测量基准点)、记录表格、记录笔、记录板、测体工作者专用实验服、被测者专用测体紧身衣作为实验工具。

(5)测量时，被测者身穿专用测体紧身衣，头发盘起，双脚并拢，自然站立，双臂自然下垂，目视前方，避免晃动。测量者和记录人员身穿测体专用实验服进行测量和记录。

(6)实验室温度为(28±2) ℃，湿度为50%±10%，室内灯光强度适中。

1.2 实验方法

1.2.1 测量部位及测量方法

采用两种方法分别测量胸宽和背宽。第一种方法(方法Ⅰ)是GB/T16160-2008《服装用人体测量的部位与方法》中规定的方法。利用此方法测量的胸宽值设为X1,即在乳点高度上胸廓两侧最突出部位间的水平直线距离；背宽值设为Y1，即左右肩峰点分别与左右腋窝点连线的中点的水平弧长。第二种方法(方法Ⅱ)是企业常用的测量方法。利用此方法测量的胸宽值设为X2，即左右前腋点之间的贴体水平弧长；背宽值设为Y2，即左右后腋点之间的贴体水平弧长。

根据胸宽和背宽的定义确定本次实验所需的窿位测量基准点，即左右胸宽点(A1、A2)、左右前腋点(B1、B2)、左右肩峰点与左右腋窝点连线的中点(C1、C2)、左右后腋点(D1、D2)。具体点位标示和胸宽、背宽测量方法见图1。

图1 基准点标示及两种测量方法示意图

1.2.2 实验操作

使用体位标线为每一位被测者标示出窿位测量基准点，以体位标线标示出的胸宽、背宽控制点为基准进行测量。具体操作如下：

(1)方法Ⅰ。 胸宽(X1)为水平直线距离，故选择测量工具为游标卡尺。被测者自然站立，目视前方，测量者站在被测者正前方。被测者张开双臂，等游标卡尺固定好A1、A2基准点后，被测者手臂自然下垂，将游标卡尺取下进行准确读数。背宽(Y1)为贴体弧长，故选择测量工具为软尺。被测者自然站立，目视前方，测量者站在被测者正后方，测量者将软尺零刻度线固定于C1基准点，控制软尺，将软尺贴合人体水平向右走至C2基准点，将软尺取下进行准确读数。

(2)方法Ⅱ。胸宽(X2)为贴体弧长，故选择测量工具为软尺。被测者自然站立，目视前方，测量者站在被测者正前方，测量者将软尺零刻度线固定于B2基准点，控制软尺，使软尺贴合人体水平向右走至B1基准点，将软尺取下进行准确读数。背宽(Y2)为贴体弧长，故测量工具选择软尺。被测者自然站立，目视前方，测量者站在被测者正后方，测量者将软尺零刻度线固定于D1基准点，控制软尺，使软尺贴合人体水平向右走至D2基准点，将软尺取下进行准确读数。

1.3 样本量的确定

样本量n的确定是抽样方案设计中最重要的内容之一。本研究将置信度水平定为95%，根据近似公式n=[1.96×(S/Δ)]2计算样本量，其中，n为样本数量，S为总体标准差，Δ为最大允许误差。由于腰围的精确度要求较高，故由腰围定义样本量。关于腰围，国标规定参数值为S=6.7，Δ=1.0，将其代入近似公式，得出n约为173。理论上，样本量取 173 可满足实验要求，但考虑到胸宽和背宽相关测量数据的高精确度要求，以及剔除一些无效数据后测量数据会减少，要适当增加样本量。

为保证测量数据有效并满足样本量需求，令5名测量人员依次测量15名被测人员，且每位被测人员要被同一位测量人员测量3遍，最后得出225组数据。剔除无效数据，最终得出可用于实验分析的数据210组，满足统计学及实验要求。

2 数据分析

首先对15名被测者按1～15顺序进行编号，再利用Excel软件对两种测量方法所得数据进行初步统计分析，获得被测项目的均值、标准差和AVEDEV函数值。标准差越大，说明该组数据与其均值的差异越大，即其离散程度越大。AVEDEV函数值是指数据的平均绝对偏差，可反映数据的离散程度。AVEDEV函数值越大，数据离散程度越大，数据越不稳定。

2.1 胸宽测量数据分析

两种方法所得胸宽测量数据的分析结果见表1。

表1 胸宽测量数据分析结果

由表1可知：利用方法Ⅱ测出的数值均大于方法Ⅰ，两种测量方法所测结果存在差异；就整体而言，方法Ⅱ的标准差值更小，即采用企业常用方法测量更加准确；通过比较AVEDEV函数值可知，两种方法所测数据相差不大，据此很难断定哪种方法离散程度更小，若想得到进一步结论，还需更多样本实验。综合对比标准差和AVEDEV函数值可知，就数据的整体离散程度而言，用方法Ⅱ测量出的数据离散程度更小。这与测量方法有一定的关系。在不使用体位标线的情况下，方法Ⅰ中在使用游标卡尺测量时，会因找的点位不同而产生测量误差，导致离散程度偏大；而方法Ⅱ采用软尺测量，左右腋下点位(手臂自然下垂时左右腋窝处有褶皱的位置)相对容易确定，提高了数据的准确度。

综上可知，方法Ⅱ测量工具简单，手法简便，用时较短，精确度较高；而方法Ⅰ则在测量过程中工具相对复杂，用时较长，故方法Ⅱ更具有实际可操作性。

2.2 背宽测量数据分析

两种方法的背宽测量数据分析结果见表2。

表2 背宽测量数据分析结果

由表2可知：用方法Ⅰ测量出的数据均值大于方法Ⅱ，两种测量方法所测结果存在差异性；方法Ⅱ的标准差值更小，其离散程度更小，即采用企业常用方法测量更加准确；通过比较AVEDEV函数值可知，用方法Ⅱ测量出的值更小，其离散程度更小，说明采用企业常用方法测量更加准确。综合对比标准差和AVEDEV函数值可知，用方法Ⅱ测量出的数据离散程度更小。这与操作手法有一定的关系。在不使用体位标线的情况下，方法Ⅰ中测量的基准点是左右肩峰点与左右腋窝点连线的中点，找点时会出现较大误差，测量结果差距较大；而方法Ⅱ中测量的基准点为左右腋下点(手臂自然下垂时左右腋窝处有褶皱的位置)，相对容易确定，提高了数据的准确度。

综上可知，方法Ⅱ中点位更易寻找和控制，测量手法简便，精确度较高；方法Ⅰ对基准点位要求较高，不易控制，精确度较低，故方法Ⅱ更具有实际可操作性。

3 显著性分析及回归模型建立

3.1 显著性分析

利用SPSS软件对两种方法所测胸宽和背宽的数据进行样本T检验[2]。

3.1.1 胸宽

两种方法的胸宽测量数据分析结果见表3和表4。

表3 两种方法相关性表

表4 两种方法T检验

由表3可知，两种方法的相关系数为0.970，说明二者呈显著相关性。由表4可知，两种方法的Sig.为0.000，小于0.05，说明二者具有显著性差异，可以建立回归方程。

3.1.2 背宽

两种方法的背宽测量数据分析结果见表5和表6。

表5 两种方法相关性表

由表5可知，两种方法的相关系数为0.913，说明 二者呈显著相关性。由表6可知，两种方法的Sig.为0.000，小于0.05，说明二者具有显著性差异，可以建立回归方程。

表6 两种方法T检验

3.2 回归分析及模型建立

利用SPSS软件分别对胸宽和背宽15个样本数据进行曲线回归分析，并选择线性、二次、复合和逻辑函数模型进行拟合[3]。通过对比相关系数的平方值(R2)来比较各模型的优劣，R2越大，模型越优。

3.2.1 胸宽

两种方法的胸宽模型拟合结果见表7。

表7 模型拟合结果及相关参数表

由表7可知，在所有回归方程中，二次回归方程R2值最高，故选择二次回归方程为最优。其拟合结果为y=13.829+0.130x+0.012x2，其中x为方法Ⅱ，y为方法Ⅰ。

3.2.2 背宽

两种方法的背宽模型拟合结果见表8。

表8 模型拟合结果及相关参数表

由表8可知，在所有回归方程中，二次回归方程R2值最高，故选择二次回归方程为最优。其拟合结果为y=-39.286+3.612x-0.040x2，其中x为方法Ⅱ，y为方法Ⅰ。

4 结 语

本文主要研究了窿位测量基准点的获取方法优化及具体测量问题，并进行实验验证，可为人体手工测量提供依据和参考。

[1] 孙超，郑嵘，李健.女性胸部形态美的研究现状分析[J].纺织学报,2009,30(5):142-146.

[2] 张淑君，丁笑君，邹奉元. 三维人体扫描仪测量数据与手工测量数据关系研究[J].浙江理工大学学报,2006,23(3):298-301.

[3] 卢晨,王辉,尚笑梅,等. 人体胸围曲线的拟合方法[J].苏州大学学报(工科版),2009,29(3):47-50.

(责任编辑：姜海芹)

Study on Optimization of Acquisition Method of Datum Point of Hole Position Measurement

YANG Tian1, TAO Dao-fu2, SHANG Xiao-mei1

(1.Soochow University, Suzhou 215021; 2.YIHE Group Co., Ltd, Zhenjiang 212212, China)

In this paper, the acquisition method of the datum point is adopted as the research object, and chest width and back width are measured using the two measurement methods of national standards(method I) and business commonly (method II ). The discrete degree and stability of measured data are analyzed with Excel. The results of chest width measurement show that the method I is weak in practicality, the measured data is not stable enough, and the degree of discretization is large. Back-width measurement experiments show that, because the method I reference point is not easy to determine, the measurement data discrepancy is large, the data is unstable. SPSS software is used to analyze the correlation of the data and to find out the optimal regression model. It is concluded that the optimal regression model of chest width isy=13.829+0.130x+0.012x2, the back-width optimization regression model isy=-39.286+3.612x-0.040x2.

measurement datum; chest width; back width; optimal regression model

2016-10-09

杨天(1992-)，女，河南安阳人，硕士生，主要研究方向为服装数字化。

1671-6906(2016)06-0052-06

TS941.17

A

10.3969/j.issn.1671-6906.2016.06.011