我国服装行业正处于强国建设的关键时期，雄厚的产业基础、完善的产业体系和巨大的衣着消费市场，为中国服装制造转型升级发展提供了良好的机遇。然而，根据海关统计， 2015年1-11月，我国累计完成服装及衣着附件出口1586.29亿美元，出口数量为275.81亿件，同比分别下降7.64%和7.89%，服装出口平均单价4.62美元/件，同比下降0.22%。统计数据表明，把人体的基础研究和“大数据”并行运用，从源头上改善产品质量，已成为刻不容缓的任务和课题^[1]。伴随着MTM（madeto measure，定制化）的飞速发展，服装工业化大规模定制^[2]已经成为发展趋势。“工业化”和“定制”原本为不兼容的两个语义，随着信息化技术、通讯技术、人工智能等科学领域的发展，以用户为中心的大规模定制系统应运而生^[3]。

在服装行业中，传统的接触式测量软尺效率低下、测量部位单一、稳定性不高，且直接和客户身体接触产生诸多不便。非接触测量技术可以有效地解决上述问题^[4]，同时具备安全、迅速、测量多项人体部位、高效连接服装生产环节等优点。国外对非接触性人体测量的研究起步较早，美国的Cyberware系统、基于全身激光扫描来获取人体点云数据；英国拉夫堡大学的LASS扫描仪通过立体摄影原理，以三角测量学为基础进行人体扫描和测量^[5]；美国TC2公司基于白光相位研制出了一系列人体扫描仪^[6]。国内对非接触式人体测量的研究也取得了大量研究成果，程志全等人^[7]通过自制广角编码结构光三维扫描仪采集用户的三维数据，通过三维人体参数化建模 AI 技术实现用户的三维人体建模；Cheng Z Q^[8]等提出了一种基于一台深度相机Kinect的实时动态人体三维重建方案；谢琴^[9]指导被测者的站姿和位置，并捕捉正、侧、背面的人体图像，提取人体轮廓，输入图像转换装置生成三维人体模型并校正，提取所需的人体尺寸。

目前，非接触式人体测量不能够大规模地应用于服装市场上受到以下几个方面技术的制约：

1.人体的非接触式测量对环境和人的着装、姿势均有较高要求，并不便捷。

2.引起测量误差的因素太多，并且普通的测量算法中没有数据修正和补偿机制，对误差因素没有分类处理。误差因素主要包括测量仪器的测量精度、人体姿势、着装状态、呼吸影响等等。

3.人体的三维结构复杂为不规则几何体，仅依靠人体分段技术和基于轮廓的方法搜索人体关键部位特征点的方法效果并不理想，需要在特征点识别机制上进一步提高识别精度。

4.服装用非接触式测量的操作过程没有规范化，尚处于相关技术的摸索和实验阶段。

由于综上所述原因，非接触式人体测量目前尚不满足高效率、便捷和精准的要求，距离实际投入使用仍然有一段差距，导致了非接触式测量在服装领域的推行进度缓慢，并不能立即替代传统手工测量方法的现状。

现有的三维人体测量技术受技术制约，需要严格地控制被扫描者的测量形态和测量衣着。本文主要研究通过从RGB-D深度相机扫描得到的着衣尺寸^[10]，根据红外数据推算出同一状态下的人体尺寸^[11]，使人体尺寸关键部位的测量结果准确度达到成衣制作的人体测量允许误差范围内，从而实现非接触性着衣测量，更好地应用于服装产业，对基于三维扫描技术的三维人体尺寸系统的推广具有现实的促进作用。对服装生产者而言,不仅可以快速地得到了一些必要的测量数据,也可以根据获得的点云进行进一步的测量,得到对消费者体型更深入的认识。

参考文献：