[發明專利]服裝樣板生成方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811615514.2
• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN109685883A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發明（設計）人: 顧冰菲;李欣華;蘇軍強;閆彥紅;徐平華;鐘澤君;陳希雅;蔡曉裕;王婷
• 申請（專利權）人: 浙江理工大學
• 主分類號: G06T15/30
• 分類號: G06T15/30;G06T15/10;G06T15/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發明公開了一種服裝樣板生成方法，該方法包括以下步驟：采集目標人體各特征部位的特征點和特征線的位置信息；根據各位置信息生成各特征部位對應的目標特征部位曲線；利用服裝造型學原理從預設的服裝原型樣板庫中查找各目標特征部位曲線對應的目標服裝原型樣板；利用距離松量模型生成各目標特征部位曲線對應的距離增量，并將距離增量轉化為樣板增量；根據樣板增量和目標服裝原型樣板生成目標成衣樣板。應用本發明實施例所提供的技術方案，降低了對樣板師服裝生產經驗的要求，降低了確定結構參數的難度，提高了實用性，提高了服裝樣板的精度。本發明還公開了一種服裝樣板生成裝置、設備及存儲介質，具有相應技術效果。

技術領域

本發明涉及服裝智能技術領域，特別是涉及一種服裝樣板生成方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

伴隨著計算機網絡與信息技術的迅速發展，傳統服裝產業邁進了計算機信息化、數字化的歷程。同時，人們對服裝的要求也從實用性、流行性向個性化、合體性轉變。其中，合體性是檢驗服裝質量過程中不可分割的一部分，也是現如今影響消費者滿意度最顯著的一項指標。服裝CAD(Computer Aided Garment Design，簡稱GCAD)技術的發展，將CAD研究領域中的相關理論與高新技術引入到服裝領域，提高了服裝的生產效率和整體質量。

現有的服裝樣板生成方法包括基于傳統放碼規則的服裝智能生成方法、基于參數化設計的服裝智能生成方法、基于人工智能的服裝智能生成方法及基于三維人體模型的服裝智能生成方法。但是其均存在相應的缺點，首先基于傳統放碼規則的服裝智能生成方法必須要有大量的服裝款式數據庫和樣板修改規則的反復驗證，工作量是非常耗時耗力的。其次，這項技術需要樣板師擁有大量的有關服裝樣板繪制和服裝生產方面的經驗，如樣板中放碼點的位置、數量、具體修改量、規則等，這些基本沒有規范和標準可以依據，因此局限了這項技術的發展。其次基于參數化設計的服裝智能生成方法服裝樣板并非機械零件，其結構形式往往會受到很多因素的影響，如服裝面料性能、服裝款式、生產加工工藝等，沒有明顯的規律性。尤其是服裝款式方面，如分割、省道、褶皺等細節造型上復雜的變化，大大增加了確定參數化設計過程中結構參數的難度。再者基于人工智能的服裝智能生成方法需要建立科學合理的服裝合體性評價體系，這是利用人工智能技術實現個體化服裝智能生成的基礎，而目前還缺乏有效的手段來建立該評價系統。同時，為了更廣泛的應用，必須對不同款式的服裝進行一系列實驗，以此建立具備“類人智能”的專家知識庫，這還需要大量的工作。因此，該方法基本還停留在試驗階段，要實現實用化還有一定的距離。最后基于三維人體模型的服裝智能生成方法想實現高精度的三維曲面與二維樣板之間的映射，則需要極其巨大的計算量，大大增加計算時間，在模擬過程中也會遇到很多困難。但若精度不夠，則會影響最終服裝樣板的精度，從而影響服裝的合體性。

綜上所述，如何有效地解決對樣板師服裝生產經驗要求高、確定結構參數困難、實用性低、建立三維模型存在曲線變形造成服裝樣板的精度低等問題，是目前本領域技術人員急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種服裝樣板生成方法，該方法降低了對樣板師服裝生產經驗的要求，降低了確定結構參數的難度，提高了實用性，提高了服裝樣板的精度；本發明的另一目的是提供一種服裝樣板生成裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

一種服裝樣板生成方法，包括：

采集目標人體各特征部位的特征點和特征線的位置信息；

根據各所述位置信息生成各所述特征部位對應的目標特征部位曲線；

利用服裝造型學原理從預設的服裝原型樣板庫中查找各所述目標特征部位曲線對應的目標服裝原型樣板；

利用距離松量模型生成各所述目標特征部位曲線對應的距離增量，并將所述距離增量轉化為樣板增量；

根據所述樣板增量和所述目標服裝原型樣板生成目標成衣樣板。