Xác định các kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm 3 chiều

ISSN 2354-0575 Journal of Science and Technology88 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 XÁC ĐỊNH CÁC KÍCH THƯỚC CƠ THỂ NGƯỜI TỪ DỮ LIỆU ĐÁM MÂY ĐIỂM 3 CHIỀU Nguyễn Thị Nhung1, 2, Phan Thanh Thảo1, Nguyễn Thành Hùng1, Lê Trọng Tín1 1 Trường Đại học Bách khoa Hà Nội 2 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên Ngày tòa soạn nhận được bài báo: 05/7/2017 Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 20/07/2017 Ngày bài báo được duyệt đăng: 15/08/2017 Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp dùng để xác định một số kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm. Các dữ liệu đám mây điểm biểu diễn các góc nhìn khác nhau của cơ thể người thu được từ thiết bị quét 3D, được ghép nối với nhau để đạt được mô hình ba chiều của cơ thể người. Dữ liệu ba chiều này sẽ được phân vùng tự động theo từng bộ phận của cơ thể người dựa trên phương pháp phân đoạn ảnh ba chiều. Từ đó các nhóm kích thước chiều cao, chiều dài và chiều rộng của cơ thể người sẽ được xác định dựa trên mô hình ba chiều của cơ thể người và dữ liệu đám mây điểm của từng bộ phận trên cơ thể người. Để xác định các nhóm kích thước vòng, phương pháp mặt cắt và đường bao lồi đã được sử dụng để đo chu vi của biên dạng nhận được tại mỗi mặt cắt. Đặc biệt, việc xác định độ dài và vòng chu vi, không đòi hỏi cần phải chính xác hóa các mốc đo.Việc xác định thông số cơ thể con người từ đám mây dữ liệu quét 3D chính xác hơn so với phương pháp đo nhân trắc truyền thống, đồng thời góp phần hỗ trợ cho việc thiết kế các sản phẩm thời trang được nhanh hơn. Từ khóa: Đám mây điểm, phân đoạn ảnh, kích thước cơ thể người. 1. Giới thiệu Việc xác định được số đo một cách chính xác trên cơ thể con người để cung cấp cho thiết kế trang phục nói riêng và ứng dụng cho các ngành khác nói chung là không đơn giản. Phương pháp truyền thống là phương pháp đo trực tiếp, xác định các mốc đo cơ thể mang tính chủ quan, đòi hỏi người đo cần phải được tập huấn về phương pháp đo. Thêm nữa trong quá trình đo còn có một số vị trí khó xử lý ví dụ như đo vòng đùi tại vị trí đáy quần (nhạy cảm trong quá trình đo).... Ngày nay, với sự phát triển của KHKT đo lường các số đo được xác định chủ yếu bằng phương pháp đo không tiếp xúc gồm: đo gián tiếp 2D và đo gián tiếp 3D. Trong phương pháp đo gián tiếp 2D ảnh 2D chụp từ nhiều hướng sẽ được xử lý ảnh để trích xuất đường biên, trích xuất mốc đo và tính kích thước cơ thể. Đây là phương pháp được nhiều công trình nghiên cứu do giá thành thiết bị không cao, linh hoạt trong quá trình đo, sử dụng đơn giản. Tuy nhiên, kết quả tính kích thước không đạt độ chính xác bằng phương pháp đo gián tiếp 3D và không phân tích dữ liệu được ở những vị trí khuất trên cơ thể người [2]. Phương pháp đo gián tiếp 3D sử dụng kỹ thuật chiếu tia laser và ánh sáng trắng phù hợp quét cơ thể người cho các nghiên cứu nhân trắc trong ngành may. Kết quả của việc quét là tạo ra dữ liệu đám mây điểm để từ đó dùng các phần mềm xử lý tính toán kích thước từ dữ liệu đám mây điểm đo. Đây là phương pháp đo tiên tiến cung cấp độ chính xác đo cao, tốc độ đo nhanh, đo được hình dạng của những mẫu phức tạp và ứng dụng được cho rất nhiều ngành công nghiệp khác nhau như điện ảnh, y học, cơ khí, may mặc [3]. Tuy nhiên, đây là phương pháp đo mới số lượng các công trình nghiên cứu tại Việt Nam còn hạn chế chưa đáp ứng được yêu cầu thực tế. Bên cạnh đó nó cũng có những mặt hạn chế nhất định với thiết bị đo hiện đại, tốn nhiều chi phí, điều kiện chụp ảnh và thiết lập hệ thống xử lý dữ liệu phức tạp. Tại Việt Nam chỉ duy nhất Viện Dệt May Hà Nội được trang bị hệ thống đo gián tiếp của hãng TC2 chính vì vậy việc tiếp cận và sử dụng hệ thống để phục vụ nghiên cứu và sản xuất gặp nhiều khó khăn. Nhằm đáp ứng nhu cầu thực tế đề tài đã nghiên cứu chế tạo ra một thiết bị đo gián tiếp 3D ứng dụng đo kích thước cơ thể người có chi thấp mà vẫn đảm bảo được yêu cầu đo là rất cần thiết trong điều kiện hiện nay. Sau một khoảng thời gian nhóm nghiên cứu đã hoàn thành việc chế tạo thiết bị quét 3D ứng dụng và đạt được một số kết quả nghiên cứu chế tạo thiết bị đo 3D kích thước cơ thể người bằng phương pháp ánh sáng cấu trúc mã Gray theo nguyên lý cảm biến đo dịch chuyển tịnh tiến và người đo quay 360. Kết quả đã chế tạo được thiết bị đo tự động với một cụm cảm biến dùng máy chiếu Model lnFocus lN114A và camera dfk 41bu02 phạm vi đo 1000x500x1800 (mm3). Tìm hiểu và ứng dụng thuật toán dựng hình và ghép hình, giải thuật điều khiển đo. Xử lý dữ liệu quét thành kết quả quét hoàn chỉnh. Bước đầu phục vụ việc nghiên cứu sâu hơn cho phương pháp đo ISSN 2354-0575 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 Journal of Science and Technology 89 không tiếp xúc [1]. Trong bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu phương pháp đo kích thước cơ thể người dựa trên dữ liệu đám mây điểm thu được từ thiết bị quét 3D đã chế tạo. Phương pháp đo lường bằng phần mềm tự động cho tư liệu nhân trắc học. Kết quả của quá trình này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, ví dụ an ninh, y tế, thể dục thể thao và đặc biệt là ngành công nghiệp may mặc. 2. Phương pháp xác định các kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm 2.1. Tổng quan về phương pháp Dữ liệu đám mây điểm thu được từ máy quét 3D sau khi được loại bỏ nhiễu và chuyển sang dạng lưới sẽ được tự động phân đoạn thành các bộ phận của cơ thể người. Do tư thế người đứng khi đo đã được quy định sẵn, các bộ phận cơ thể người như tay, chân, thân, và đầu đều ở trạng thái thẳng. Vì vậy, để đo kích thước các vòng của các bộ phận cơ thể người, bài báo sử dụng các mặt cắt vuông góc với hướng dài nhất của hình hộp bao có hướng của từng bộ phận để thu được các mặt cắt hai chiều dọc theo chiều dài của bộ phận cần đo. Kích thước các vòng được xác định như là chu vi của đường bao lồi của dữ liệu điểm trên mặt cắt hai chiều. Hình 1. Sơ đồ tổng quan quá trình đo tự động các kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm Trên Hình 1 biểu diễn sơ đồ tổng quan quá trình đo các kích thước cơ thể người dựa trên phân tích đám mây điểm. Từ dữ liệu đám mây điểm dùng thuật toán tách khung xương thành các bộ phận như: đầu, tay, thân, chân Nhằm mục đích xác định được trục của từng bộ phận. 2.2. Tách khung xương và phân đoạn ảnh Để đo các kích thước vòng, dữ liệu đám mây điểm biểu diễn cơ thể người cần được tách ra thành từng bộ phận như tay, chân, thân, và đầu. Để thực hiện quá trình này, trước tiên khung xương sẽ được tách ra từ dữ liệu đám mây điểm bằng cách áp dụng thuật toán độ cong trung bình khung xương (Mean Curvature Skeleton) được mô tả trong tài liệu tham khảo [4], [7]. Phương pháp này tách khung xương bằng cách lặp lại quá trình thu nhỏ lưới điểm. Kết quả tách khung xương của cơ thể người ở Hình 3(a) được biểu diễn trên Hình 3(b). Dựa trên khung xương vừa được tách ra, hàm dạng đường kính (shape diameter function) sẽ được tính toán cho mỗi mặt trong lưới tam giác. Giá trị đường kính là giá trị trung bình của khoảng cách từ 3 đỉnh của tam giác tới điểm tương ứng trên khung xương. Hàm dạng này sẽ được sử dụng để phân đoạn ảnh theo phương pháp cắt biểu đồ (graph cut) [4]. Hình 3(c) biểu diễn kết quả phân đoạn ảnh của dữ liệu đám mây điểm ở Hình 3(a). Hình 2. Sơ đồ quá trình tách khung xương và phân đoạn ảnh lưới điểm 3 chiều (a) (b) (c) Hình 3. Kết quả phân đoạn ảnh đối với dữ liệu đám mây điểm của cơ thể người. Hình (a) là dữ liệu đám mây điểm. Hình (b) biểu diễn kết quả tách khung xương. Kết quả phân đoạn ảnh được thể hiện ở hình (c) ISSN 2354-0575 Journal of Science and Technology90 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 2.3. Hình hộp bao có hướng Hình hộp bao có hướng (oriented bounding box - OBB) là hình hộp bao chữ nhật mà bao phủ toàn bộ đám mây điểm. Các hướng của OBB có thể được xác định bằng cách sử dụng phương pháp phân tích hiệp phương sai, mà được đề xuất bởi Gottschalk, 1996 [6]. Ma trận hiệp phương sai của đám mây điểm được tính như sau: n n x x x x y y x x z z x x y y y y y y z z x x z z y y z z z z COV p p p p1 1 i i T i n i i n i i i n i i i n i i i n i i n i i i n i i i n i i i n i i n 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 = - - = - - - - - - - - - - - - - - - = = = = = = = = = = r r r r r r r r r r r r r r r r r _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ i i i i i i i i i i i i i i i i i R T SSSSSSSSSSSSSSS V X WWWWWWWWWWWWWWW / / / / / / / / / / Trong đó ( , , )x y zpr r r r là tâm của đám mây điểm, p i (x i , y i , z i ) là một điểm trong đám mây điểm, n là số lượng điểm. Ma trận hiệp phương sai ở trên có ba trị riêng thực 1 2 3$ $m m m và ba véc tơ riêng v1(v11, v12, v13), v 2 (v 21 , v 22 , v 23 ), and v 3 (v 31 , v 32 , v 33 ) tương ứng. Các véc tơ riêng này được coi là ba hướng của hình hộp bao có hướng. Bằng cách chiếu toàn bộ các điểm trong đám mây điểm lên ba hướng song song với ba véc tơ riêng, các kích thước của đám mây điểm (l, w, h) có thể được xác định như là khoảng cách giữa điểm chiếu gần nhất và xa nhất trên mỗi hướng của vec tơ riêng. Hình 4 biểu diễn hình hộp bao có hướng của đám mây điểm tương ứng với thân người. p/2 h w l p/1 Hình 4. Hình hộp bao có hướng của đám mây điểm Kích thước chiều cao, chiều ngang và bề rộng cũng là kích thước tương ứng với các kích thước của hình hộp chữ nhật OBB. 2.4. Phương pháp mặt cắt Để xác định kích thước các vòng của cơ thể người, một mặt phẳng cắt vuông góc với hướng dài nhất của hình hộp bao có hướng của đám mây điểm sẽ được di chuyển từng bước Tl từ điểm thấp nhất (p l1 ) đến điểm cao nhất (p l2 ) dọc theo hướng này (Hình 5). Giao của mặt cắt này với đám mây điểm là tập hợp các điểm đồng phẳng (Hình 5). Phương trình của mặt phẳng cắt có thể được viết như sau: v 1 $(p l1 + k(p l2 - p l1 )) = 0 Trong đó mối quan hệ giữa bước di chuyển thứ k và bước Tl được biểu diễn như sau: ,k l l k N0 # # !D; E Mặt cắt Hình 5. Mặt cắt vuông góc với hướng dài nhất của hình hộp bao có hướng 2.5. Đường bao lồi Bao lồi của một tập hợp điểm được định nghĩa là một đa giác lồi nhỏ nhất chứa toàn bộ tập điểm này. Bao lồi có một số tính chất dễ dàng nhận ra là: các đỉnh của nó phải thuộc tập điểm đã cho; với một đường thẳng nối hai điểm bất kì thì đều thuộc đa giác lồi. - Đầu vào: một tập hợp nhiều điểm (>3) - Đầu ra: một đa giác lồi nhỏ nhất chứa tất cả các điểm còn lại Chọn một điểm bất kỳ thuộc đường bao, dùng một tia quét ngược chiều kim đồng hồ cho đến khi gặp một điểm khác, xác định thêm một đỉnh thuộc hình bao, tiếp tục xử lý như trên với điểm vừa tìm được. Quá trình kết thúc khi gặp lại đỉnh đầu tiên. Các bước của thuật toán: - Xác định điểm đầu tiên: chọn điểm có hoành độ nhỏ nhất hoặc điểm có tung độ là nhỏ nhất. - Xác định các điểm tiếp theo: từ điểm đầu tiên, xác định 1 tia có gốc là điểm đầu tiên và đi qua ISSN 2354-0575 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 Journal of Science and Technology 91 gốc tọa độ O, quét tia đó ngược chiều kim đồng hồ để tìm điểm đầu tiên chạm vào, điểm này là điểm tiếp theo thuộc bao lồi. Tiếp tục thực hiện với điểm vừa tìm được cho tới khi gặp điểm đầu tiên. Nối các điểm vừa tìm theo trật tự xác định được một đa giác lồi bao tất cả các điểm còn lại của tập hợp (Hình 6, Hình 7 và Hình 8). Hình 6. chọn điểm đầu tiên có tung độ nhỏ nhất Hình 7. chọn điểm đầu tiên có hoành độ nhỏ nhất Hình 8. Đa giác lồi bao quanh toàn bộ tập điểm Căn cứ vào phương pháp đo thủ công kích thước vòng của các bộ phận cơ thể người, có thể thấy rằng các kích thước vòng này chính là chu vi của đường bao lồi bên ngoài nằm trên mặt cắt vuông góc với trục của bộ phận cần đo. Do đó, coi chu vi của đường bao lồi của tập hợp các điểm trên mặt cắt chính là kích thước vòng cần đo. Đường bao lồi của một tập hợp điểm S được định nghĩa là giao của tập hợp toàn bộ các đường bao lồi mà chứa S. Đối với tập hợp gồm N điểm p 1 , , p N , đường bao lồi sẽ là tập hợp các điểm: Conv :S ip 0 1vài i i i i N i N 11 6$m m m= = == _ i ( 2// Hình 9 biểu diễn đường bao lồi của một tập hợp điểm trên mặt cắt ở Hình 5 gồm các điểm màu đỏ đi kèm các đường thẳng màu xanh da trời nối chúng lại với nhau. 3. Kết quả thực nghiệm 3.1. Kết quả kích thước phân bố trên đám mây điểm Dựa trên hình hộp bao có hướng, chiều cao của cơ thể người được biểu diễn bằng đám mây điểm trên Hình 2 được xác định bằng 176,6 cm và điều này cũng dễ dàng xác định được vị trí vòng eo, vòng mông trên cơ thể dựa vào hình dạng của đường cong cơ thể (Hình 10). Hình 9. Đường bao lồi của các điểm trên mặt phẳng cắt Hình 10. Sự phân bố kích thước vòng của thân người được biểu diễn bằng đám mây điểm trên Hình 3 Cụ thể để xác định được kích thước vòng ngực trên cơ thể ta cần xác định chu vi của đa giác lồi lớn nhất trên đường cong cơ thể từ ngực đến phần bụng. Chu vi của đa giác lồi được tính bằng tồng khoảng cách của các đoạn thẳng nối hai điểm kế tiếp nhau trong đa giác lồi Hình 11. Biên dạng bao lồi của tập điểm trên mặt cắt tại vị trí vòng ngực ISSN 2354-0575 Journal of Science and Technology92 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 3.2. Kết quả xác định một số thông số kích thước cơ thể người Sau khi dựng xác định được biên dạng 3D đường cong cơ thể với dữ liệu đám mây điểm ảnh, tiến hành trích xuất dữ liệu, đo một số kích thước cơ thể người sử dụng hộp bao hướng và bao lồi. Thực nghiệm đo một số thông số kích thước cơ thể người và vẽ đồ thị mối quan hệ giữa kích thước chiều ngang và chiều cao. Hình 12. Các lần đo kích thước vòng ngực Kích thước vòng ngực tiêu chuẩn của manocanh: 820mm. Hình 13. Các lần đo kích thước vòng eo Kích thước vòng eo tiêu chuẩn của manocanh: 600mm Hình 14. Các lần đo kích thước vòng mông Kích thước vòng mông tiêu chuẩn của manocanh: 895mm. Độ chính xác của phép đo được so sánh với kích thước đo bằng thước đo dây (phương pháp đo trực tiếp). Kết quả cho thấy sai số đo của thiết bị cho phép đối với ngành may mặc thời trang. 4. Kết luận Trên cơ sở lấy kết quả nghiên cứu từ dữ liệu quéttừ thiết bị quét 3 với kích thước đối tượng quét 1000x500x1800 mm3 dùng để đo toàn bộ cơ thể người. Các dữ liệu quét được xử lý trên phần mềm Geomagic Studio 2012 để có thể đạt được mô hình ba chiều của cơ thể người dưới dạng đám mây điểm. Đồng thời đã xây dựng phần mềm xác định một số kích thước để lấy tư liệu nhân trắc học bằng ngôn ngữ C++. Căn cứ vào kết quả thực nghiệm và kết quả từ phần mềm đã xác định được kích thước cơ thể người từ dữ liệu đám mây điểm với độ sai số đạt độ tin cậy cho phép. Việc xác định thông số cơ thể con người từ đám mây dữ liệu quét 3D tốn ít thời gian hơn với đo nhân trắc truyền thống, cung cấp nhiều giá trị hơn, chính xác, tiết kiệm thời gian và sức lao động. Tuy nhiên vì điều kiện nghiên cứu mới kiểm chứng độ chính xác kết quả đo với phương pháp đo truyền thống, chính vì vậy thời gian tới kết quả đo tiếp tục được so sánh với thiết bị chuẩn khác hoặc thiết bị thương mại khác. Đây là cơ sở tiếp theo để nghiên cứu phát triển đo kích thước cơ thể người tự động theo các modun phân đoạn cơ thể người dựa trên các mốc đo nhân trắc. Thậm trí có thể phát triển phần mềm 3D mới cho phép chỉnh sửa ngay lập tức các bề mặt từ dữ liệu đám mây 3D. Sự phát triển này cũng sẽ cho phép các chức năng quét, chỉnh sửa và đo lường giảm xuống tới vài phút trong quá trình đo một đối tượng. 5. Lời cảm ơn Xin được gửi lời cảm ơn tới Trung tâm Nghiên cứu ứng dụng Khoa học và Công nghệ, Trường Đại học SPKT Hưng Yên đã hỗ trợ thực hiện nghiên cứu này. ISSN 2354-0575 Khoa học & Công nghệ - Số 15/Tháng 9 - 2017 Journal of Science and Technology 93 Tài liệu tham khảo [1]. Nguyễn Thị Nhung, Nguyễn Thị Kim Cúc, Nguyễn Văn Vinh, Phan Thanh Thảo (10/2016 ), Một số kết quả chế tạo thiết bị đo thông số kích thước cơ thể người bằng ánh sáng cấu trúc, Hội nghị khoa học công nghệ toàn quốc về cơ khí - động lực 2016. [2]. Nguyễn Thị Ngọc Quyên (2015), Nghiên cứu ứng dụng phương pháp đo gián tiếp 2D và xây dựng hệ thống kích thước cơ thể nam sinh viên phục vụ ngành May, Luận án tiến sĩ, Đại học Bách Khoa Hà Nội. [3]. Lê Quang Trà (2016), Nghiên cứu đo biên dạng 3D của chi tiết bằng phương pháp xử dụng ánh sáng cấu trúc, Luận án tiến sĩ, Đại học Bách Khoa Hà Nội. [4]. Andrea Tagliasacchi, Ibraheem Alhashim, Matt Olson, and Hao Zhang. Mean curvature skeletons. Computer Graphics Forum, 31(5) :1735–1744, 2012. [5]. L. Shapira, A. Shamir, and D. Cohen-Or. Consistent Mesh Partitioning and Skeletonisation using the Shape Diameter Function. The Visual Computer, 24(4):249–259, 2008. [6]. S. Gottschalk, M. C. Lin, and D. Manocha. OBBTree: A Hierarchical Structure for Rapid Interference Detection. Proceedings of the 23rd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, New Orleans, Louisiana, 1996, pp. 171–180. [7]. Liu, R., & Zhang, H. (2007). Mesh Segmentation via Spectral Embedding and Contour Analysis. Computer Graphics Forum, 26(3), 385–394. DETERMINING THE HUMAN BODY SIZE FROM THE 3D POINT CLOUD DATA Abstract: This article presents a methodology used to determine some human body sizes from point cloud data. Point cloud datas perform the different angles of the human body obtained from the 3D scanner that will be connect to achieve a three-dimensional model of the human body. This three-dimensional data will be automatically partitioned into sections of the human body based on the three-dimensional segmentation method. Since then groups of height, length and width dimensions of the human body will be determined based on the three-dimensional model of the human body and the cloud point data of each part of the human body. To determine the circumference of size groups, the cross-sectional and convex boundary methods were used to measure the perimeter of the profile received at each section. In particular, the determination of the Length and circumference don’t not require the accurately measurment at the measuring point. Determining human body parameters from the 3D data is more accurate than traditional anthropometric measurements and contributing to faster fashion design. Keywords: Point cloud, image segment, body size.