一种乳房相对位移减少率的测试装置和方法

技术领域

本发明涉及一种乳房相对位移减少率的测试装置和方法，属于乳房健康运动生物力学技术领域。

背景技术

随着体育运动的普及，女性运动健康逐渐受到关注。调查发现，约70％的女性在运动过程中常常感到乳房不适，甚至乳房疼痛。乳房相对于胸壁的过度位移是引起乳房不舒适甚至疼痛的主要原因，而运动文胸、紧身衣等乳房束缚装备可以有效减少乳房相对位移，这种功能被称为防震功能。乳房位移减少率是一种评价乳房束缚装备防震功能的重要指标。

随着乳房束缚装备的防震功能测试需求不断增加，针对乳房相对位移减少率的测试方法逐渐发展起来。目前乳房相对位移减少率的主流测试方法是真人实验测试，例如：Milligan Alexandra等(Milligan Alexandra,Mills Chris,Scurr Joanna.Within-participant variance in multiplanar breast kinematics during 5km treadmillrunning.[J].Journal of applied biomechanics,2014,30(2).)、胡霓嘉(胡霓嘉.不同支撑强度文胸对乳房运动特征的影响[D].北京体育大学,2018.)均采用真人实验测试乳房相对位移减少率。但是，真人实验测试存在可重复性差、时间成本高、费用成本高、实验对象招募困难和测试场地要求高等问题，具体如下：

1)真人实验测试可重复性差，主要是因为实验对象存在较大个体差异，且缺少客观测试设备：首先，同一批实验对象之间存在差异，人体体型各异，即使均为穿着同款同号乳房束缚装备合体的体型，也难以保证其他参数相同，例如乳房形态、身高、体重、跑步姿势、步幅步频等，得到的乳房位移数据虽然是定量化的数据，但难以作为标准数据；其次，不同实验批次的实验对象之间存在差异，对不同批次的乳房束缚装备进行乳房位移减少率测试时，招募的实验对象可能不同，这就造成了不同批实验对象的差异，更难保证评价标准的统一性；

2)真人实验测试成本高，主要体现在时间成本和费用成本上：真人实验测试需要招募合适的实验对象，这需要一定的时间，由于实验对象的个体差异，一般需要招募一定数量的实验对象，具体测试人数与测试数据的变异系数有关；招募到的实验对象每人都需要穿着乳房束缚装备样品进行运动测试，因此总的实验测试时间较长，即时间成本高；由于实验对象人数、测试人员工作时长、测试设备和测试场地的用时都很长，造成总的测试费用增高，即费用成本高。

3)真人实验对象招募困难，对测试场地要求高：真人实验测试过程中需要实验对象穿着乳房束缚装备(运动文胸、紧身衣或者普通文胸甚至不穿文胸)在跑步机上进行运动，并在乳房束缚装备表面或人体表面粘贴标记点以采集数据，由于实验测试需要的运动时间长，且需要在乳房部位粘贴标记点，部分实验对象无法接受，造成招募工作困难，不但花费大量的人力物力，还可能造成测试进展缓慢，影响测试进度；同时，考虑到要更换乳房束缚装备测试样衣，且需要采集不穿乳房束缚装备状态时的乳房位移数据，因此对测试环境的私密性要求较高。

为了解决以上问题，需要开发出一种客观的乳房相对位移减少率测试装置和方法，以满足可重复性好、测试时间短、测试成本低、测试场地要求低等条件。

Lee Cheuk wing等人(Lee Cheuk wing,Yick Kit lun,Ng Sun pui,YipJoanne.Analysis of dynamic vertical breast displacement for the design ofseamless moulded bras[J].The Journal of The Textile Institute,2021,113(4).)使用了一种软体运动假人测试了无缝模杯文胸的乳房位移，但该运动假人只能模拟步行速度为2.30km/h和4.08km/h时的躯干运动和75D罩杯的乳房形态，乳房竖直相对位移分别为20.95mm和22.31mm。但是在乳房健康运动生物力学领域，由于运动越剧烈对乳房位移减少的需求越高，常用的运动速度为5～10km/h，尤其能代表剧烈运动的10km/h更为常用。因此，Lee Cheuk wing等人采用的假人实验测试实用性不高。为了满足对乳房位移减少率测试的常规需求，需要开发能模拟高速运动条件下的测试装置和方法。

发明内容

针对现有技术存在的上述问题，本发明的目的是提供一种乳房相对位移减少率的测试装置和方法。

为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种乳房相对位移减少率的测试装置，为运动假人，所述运动假人包括动力装置和设于动力装置上的软体假人，所述动力装置是用于模拟躯干在竖直方向的运动轨迹，所述软体假人是用于模拟真人的躯干形态和乳房动态特征，所述动力装置采用专利CN202111588268.8中的运动假人动力装置，所述软体假人包括假人本体和设于假人本体底部的底板，所述假人本体包括骨骼层、肌肉层、脂肪层、皮肤层和乳房内部填充层，制作假人本体需要的模具均按照人体的三维形态制成，所述骨骼层为假人本体的最内层，所述肌肉层包覆在骨骼层的外部，所述脂肪层包覆在肌肉层的外部，所述皮肤层为假人本体的最外层，所述乳房内部填充层位于脂肪层与皮肤层之间，所述骨骼层的材质为空心钢，所述肌肉层的材质为发泡硅胶，所述脂肪层的材质为PU胶，所述皮肤层的材质为硅胶，所述乳房内部填充层的材质为明胶，且，在骨骼层与肌肉层之间以及肌肉层与脂肪层之间分别设有纱布层。

一种实施方案，所述骨骼层上下贯穿，上半部分为类十字形，在对应人体的肩部位置具有模拟肩关节，模拟肩关节能在额状面内转动，下半部分为三空心柱式结构，底部具有三个螺孔。

一种实施方案，所述底板的四角及中间部分均设有螺孔，底板中间部分的螺孔与骨骼层底部的螺孔一一对应。

一种实施方案，所述骨骼层采用的空心钢的壁厚为1～2mm，外径为2.5～3.5cm，所述皮肤层的厚度为1.0～1.5cm。

一种优选方案，上乳房位置处的皮肤层厚度大于下乳房位置处的皮肤层厚度。

一种实施方案，所述肌肉层的软度为5～10度，所述脂肪层的软度为3～8度，所述乳房内部填充层的软度为-2～3度。

一种实施方案，所述假人本体的底部与底板之间设有纱布层。

一种实施方案，所述软体假人的制作，包括如下步骤：

a)制作软体假人三维模型；

b)制作软体假人模具：对软体假人三维模型进行分层建模，分别构建骨骼层、肌肉层、脂肪层、皮肤层和乳房内部填充层的三维模型，根据肌肉层、乳房内部填充层的三维模型分别制作出肌肉模具和乳房模具，根据软体假人三维模型的整体外观形状制作躯干模具，躯干模具由躯干前模具和躯干后模具组成；

c)根据构建的骨骼层三维模型，采用空心钢制作骨骼层；

根据构建的肌肉层三维模型，利用肌肉模具、采用发泡硅胶制作肌肉层；

在骨骼层外先包一层纱布后，再将肌肉层包覆在骨骼层的外部；

在肌肉层左右两边各打两个方孔(方孔边长为3厘米)，然后在肌肉层外再包覆一层纱布，纱布从方孔中穿过；

根据构建的皮肤层三维模型，在躯干后模具内部刷硅胶形成躯干后皮肤层；

将骨骼层与肌肉层一起放入躯干后模具内；

根据构建的皮肤层三维模型，在躯干前模具内部刷硅胶形成躯干前皮肤层；

将乳房模具放入躯干前模具内；

根据构建的脂肪层三维模型，在躯干前模具内灌注PU胶形成躯干前脂肪层；

从躯干前模具中取出乳房模具，在乳房模具形成的孔内灌注明胶形成乳房内部填充层；

将躯干前模具与躯干后模具合体形成躯干模具；

向躯干模具内灌注PU胶形成完整的脂肪层；

打开躯干模具，取出假人本体；

在假人本体底部贴一层纱布；

制作底板，将假人本体的底部与底板粘合，制得软体假人。

一种优选方案，步骤a)中，制作软体假人三维模型的途径有两种，一种是通过扫描真人形态制得，一种是通过在人体模型软件中调整人体尺寸获得。

一种优选方案，步骤a)中，通过在人体模型软件中调整人体尺寸制作软体假人三维模型，具体操作如下：

先在Makehuman软件中调用三维人体模型，并根据所需软体假人各部位的目标尺寸调整三维人体模型的上胸宽、胸围、下胸围、腰围和胸围差的尺寸；然后在Makehuman软件中将三维模型导出为“.stl(ASCII码)”格式；最后将从Makehuman软件中导出的三维模型导入Geomagic Studio软件中，并根据所需软体假人各部位的目标尺寸对细部尺寸进行调整，从而制得软体假人三维模型。

一种乳房相对位移减少率的测试方法，采用运动假人作为实验对象，包括如下步骤：

1)选择躯干运动表征点和乳房运动表征点：躯干运动表征点为软体假人上对应胸骨上切迹的位置，记为点A；乳房运动表征点为软体假人上的左乳点L或右乳点R；

2)建立实验室直角坐标系：设置坐标原点O，坐标原点O的位置在用于采集数据的三维运动捕捉系统的镜头采集范围内即可，从坐标原点沿竖直墙面向左为+X，从坐标原点竖直向上方向为+Z，使用右手法则确定+Y，从而建立起实验室直角坐标系；

3)采集三维绝对坐标：使用三维运动捕捉系统测量运动假人不穿乳房束缚装备状态下和穿着乳房束缚装备状态下的所有表征点在实验室直角坐标系中的三维绝对坐标；

4)数据读入与预处理：将采集的三维绝对坐标数据读入Python中，并进行预处理；

5)计算乳房竖直相对坐标：将获取的三维绝对坐标数据中的乳房竖直坐标与躯干竖直坐标相减，获得乳房竖直相对坐标；

6)计算乳房竖直相对位移：分别计算运动假人不穿乳房束缚装备状态下和穿着乳房束缚装备状态下的乳房竖直相对位移；

7)计算乳房竖直相对位移减少率：根据公式“乳房竖直相对位移减少率＝(不穿乳房束缚装备状态下乳房竖直相对位移-穿着乳房束缚装备状态下乳房竖直相对位移)/不穿乳房束缚装备状态乳房竖直相对位移*100％”计算乳房竖直相对位移减少率。

一种实施方案，所述乳房束缚装备包括但不限于运动文胸、紧身衣。

一种实施方案，步骤3)中，采集三维绝对坐标，包括如下步骤：

31)采集运动假人不穿乳房束缚装备状态下所有表征点的三维绝对坐标：

311)传感器粘贴：不穿乳房束缚装备状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器；

312)坐标数据采集：设置运动假人的动力装置的运行时间t1及运动频率f，启动动力装置，稳定时长t2后，通过三维运动捕捉系统采集运动假人躯干运动表征点和乳房运动表征点的三维坐标数据，采集时长t3后，结束采集，保存数据，运动假人运行总时长t1后自动停止运行，需要保证t1＞t2+t3；

32)采集运动假人穿着乳房束缚装备状态下所有表征点的三维绝对坐标：

321)合体性评估：将乳房束缚装备穿着到运动假人上，评估合体性，对不合体部位进行调整，直到各部位均符合合体性标准，如不能调整到合体状态，结束测试，说明选用的软体假人尺寸与测试的乳房束缚装备不匹配；

322)传感器粘贴：穿着乳房束缚装备状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器，如果乳房束缚装备覆盖了躯干运动表征点或者乳房运动表征点，则将位置传感器粘贴到乳房束缚装备外表面与表征点对应的位置上；

323)坐标数据采集：设置运动假人的动力装置的运行时间t1及运动频率f，启动动力装置，稳定时长t2后，通过三维运动捕捉系统采集运动假人躯干运动表征点和乳房运动表征点的三维坐标数据，采集时长t3后，结束采集，保存数据，运动假人运行总时长t1后自动停止运行，需要保证t1>t2+t3。

一种实施方案，步骤4)中，所述预处理是指对数据进行格式上的预处理，包括读取数据并对数据重新排序。

一种实施方案，步骤6)中，计算乳房竖直相对位移，包括如下步骤：

61)计算运动假人不穿乳房束缚装备状态下的乳房竖直相对位移：

611)确定计算周期：在python中使用scipy.signal.argrelmin()获取躯干运动表征点A的Z轴数据的所有极小值点的index数据，相邻两个index之间作为一个计算周期，从而得到若干个计算周期；

612)乳房竖直相对坐标切片：根据步骤611)中得到的计算周期的两端对应的index对乳房竖直相对坐标进行切片，每片对应一个计算周期，每个切片内的数据作为一个计算周期的乳房竖直相对坐标数据；

613)计算单个周期内的乳房竖直相对位移：在python中使用

scipy.signal.argrelmax()和scipy.signal.argrelmin()获取每个计算周期内乳房竖直相对坐标的极大值和极小值，将极大值中的最大值减去极小值中的最小值，得到单周期内的乳房竖直相对位移；

614)所有周期平均值计算：重新计算经过步骤614)剔除异常值后的所有剩余的乳房竖直相对位移值的平均值，重新计算的平均值即为所求的乳房竖直相对位移；

62)计算运动假人穿着乳房束缚装备状态下的乳房竖直相对位移：使用与步骤61)中相同的方法计算穿着乳房束缚装备状态下的乳房竖直相对位移。

与现有技术相比，本发明具有如下显著性有益效果：

本发明采用运动假人代替真人作为实验对象进行乳房相对位移减少率的测试，解决了目前真人实验中存在的可重复性差、时间成本高、费用成本高、实验对象招募困难和测试场地要求高等问题；此外，本发明提供的乳房位移减少率测试装置，更加符合乳房位移减少率客观测试的要求；并且，本发明提供的乳房相对位移减少率测试方法，可以科学快捷地测试和计算乳房相对位移减少率，不仅提高了测试效率，节省了测试成本，且参数更加符合测试要求，与现有的测试方法相比，取得了显著性进步和出乎意料的效果。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的假人本体的正面剖视图；

图2是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的假人本体的乳房结构剖视图；

图3是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的假人本体的侧面剖视图；

图4是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的假人本体的骨骼层侧面剖视图；

图5是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的假人本体的仰视图；

图6是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试装置中软体假人的底板的结构示意图；

图7是本发明实施例中提供的乳房相对位移减少率的测试方法中采用的躯干运动表征点和乳房运动表征点的示意图；

图中标号示意如下：

1、假人本体；11、骨骼层；111、骨骼层的上半部分；112、模拟肩关节；113、骨骼层的下半部分；114、骨骼层的螺孔；12、肌肉层；13、脂肪层；14、皮肤层；15、乳房内部填充层；16、骨骼层与肌肉层之间的纱布层；17、肌肉层与脂肪层之间的纱布层；2、底板；21、底板的螺孔。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案做进一步详细、完整地说明。

实施例1

如图1至图6所示：本发明提供的一种乳房相对位移减少率的测试装置，为运动假人，所述运动假人包括动力装置和设于动力装置上的软体假人，所述动力装置是用于模拟躯干在竖直方向的运动轨迹，所述软体假人是用于模拟真人的躯干形态和乳房动态特征，所述动力装置采用专利CN202111588268.8中的运动假人动力装置，所述软体假人包括假人本体1和设于假人本体1底部的底板2，所述假人本体1包括骨骼层11、肌肉层12、脂肪层13、皮肤层14和乳房内部填充层15，制作假人本体1需要的模具均按照人体的三维形态制成，所述骨骼层11为假人本体1的最内层，所述肌肉层12包覆在骨骼层11的外部，所述脂肪层13包覆在肌肉层12的外部，所述皮肤层14为假人本体的最外层，所述乳房内部填充层15位于脂肪层13与皮肤层14之间，所述骨骼层11的材质为空心钢，所述肌肉层12的材质为发泡硅胶，所述脂肪层13的材质为PU胶，所述皮肤层14的材质为硅胶，所述乳房内部填充层15的材质为明胶，且，在骨骼层11与肌肉层12之间以及肌肉层12与脂肪层13之间分别设有纱布层16/17。

本实施例中，请再结合图1、图4和图5所示，所述骨骼层11上下贯穿，上半部分111为类十字形，在对应人体的肩部位置具有模拟肩关节112，模拟肩关节112能在额状面内转动(模拟肩关节112采用现有技术即可)，下半部分113为三空心柱式结构，底部具有三个螺孔114。安装的时候，将螺栓穿过螺孔114，从而可以将软体假人固定到动力装置的运动平台上，以保证运动过程中软体假人与运动平台连接的稳定性。

相应的，请参见图6所示，所述底板2的四角及中间部分均设有螺孔21，底板2中间部分的螺孔21与骨骼层11底部的螺孔114一一对应，如此，通过螺孔21/114和相应的螺栓即可将软体假人牢固的固定到动力装置的运动平台上。本实施例中，底板2的材质不限，可以为木材、钢材等常规材质。

所述骨骼层11采用的空心钢的壁厚为1～2mm，例如，本实施例中，设定为1.5mm，外径为2.5～3.5cm，例如，本实施例中，设定为3cm。

所述皮肤层14的厚度为1.0～1.5cm。其中，上乳房位置处的皮肤层厚度大于下乳房位置处的皮肤层厚度，躯干部分的皮肤层厚度位于二者之间，例如，本实施例中，设定上乳房位置处的皮肤层厚度为1.5cm，下乳房位置处的皮肤层厚度为1.0cm，躯干部分的皮肤层厚度为1.2cm。

所述肌肉层12的软度为5～10度，例如，本实施例中，设定为5度。

所述脂肪层13的软度为3～8度，例如，本实施例中，设定为5.5度。

所述乳房内部填充层15的软度为-2～3度，例如，本实施例中，设定为-2度。

此外，所述假人本体1的底部与底板2之间设有纱布层(图中未显示)，以增强假人本体1与底板2之间的连接牢度。

本实施例中，所述软体假人的制作，包括如下步骤：

a)制作软体假人三维模型：制作软体假人三维模型的途径有两种，一种是通过扫描真人形态制得，一种是通过在人体模型软件中调整人体尺寸获得；其中，通过在人体模型软件中调整人体尺寸制作软体假人三维模型，具体操作如下：

先在Makehuman软件中调用三维人体模型，并根据所需软体假人各部位的目标尺寸调整三维人体模型的上胸宽、胸围、下胸围、腰围和胸围差的尺寸；然后在Makehuman软件中将三维模型导出为“.stl(ASCII码)”格式；最后将从Makehuman软件中导出的三维模型导入Geomagic Studio软件中，并根据所需软体假人各部位的目标尺寸对细部尺寸进行调整，从而制得软体假人三维模型；

b)制作软体假人模具：对软体假人三维模型进行分层建模，分别构建骨骼层11、肌肉层12、脂肪层13、皮肤层14和乳房内部填充层15的三维模型，根据骨骼层11、肌肉层12、乳房内部填充层15的三维模型分别制作出肌肉模具和乳房模具，根据软体假人三维模型的整体外观形状制作躯干模具，躯干模具由躯干前模具和躯干后模具组成；

c)根据构建的骨骼层11三维模型，采用空心钢制作骨骼层11；

根据构建的肌肉层12三维模型，利用肌肉模具、采用发泡硅胶制作肌肉层12；

在骨骼层11外先包一层纱布后，再将肌肉层12包覆在骨骼层11的外部；如此，即在骨骼层11与肌肉层12之间形成一层纱布层16，通过纱布层16可以增强骨骼层11和肌肉层12之间的粘附牢度；

在肌肉层12左右两边各打两个方孔(方孔边长为3厘米)，然后在肌肉层12外再包覆一层纱布，纱布从方孔中穿过；如此，即在肌肉层12外部形成一层纱布层17，通过纱布层17可以增强肌肉层12和后续的脂肪层132之间的粘附牢度；

根据构建的皮肤层三维模型，在躯干后模具内部刷硅胶形成躯干后皮肤层；

将骨骼层11与肌肉层12一起放入躯干后模具内；

根据构建的皮肤层14三维模型，在躯干前模具内部刷硅胶形成躯干前皮肤层；

将乳房模具放入躯干前模具内；

根据构建的脂肪层13三维模型，在躯干前模具内灌注PU胶形成躯干前脂肪层；

从躯干前模具中取出乳房模具，在乳房模具形成的孔内灌注明胶形成乳房内部填充层15；

将躯干前模具与躯干后模具合体形成躯干模具；如此，躯干后皮肤层与躯干前皮肤层形成整体的皮肤层14；

向躯干模具内灌注PU胶形成完整的脂肪层13；

打开躯干模具，取出假人本体1；

在假人本体1底部贴一层纱布；

制作底板2，将假人本体1的底部与底板2粘合，制得软体假人。

本发明的运动假人(即乳房相对位移减少率测试装置)可以代替真人作为实验对象，用于乳房相对位移减少率测试，本实施例中，以运动文胸作为测试用的乳房束缚装备为例，详细说明乳房相对位移减少率的测试方法。

一种乳房相对位移减少率的测试方法，包括如下步骤：

1)选择躯干运动表征点和乳房运动表征点：躯干运动表征点为软体假人上对应胸骨上切迹的位置，记为点A；乳房运动表征点为软体假人上的左乳点L或右乳点R(如图7所示)；

2)建立实验室直角坐标系：设置坐标原点O，坐标原点O的位置在用于采集数据的三维运动捕捉系统的镜头采集范围内即可，从坐标原点沿竖直墙面向左为+X，从坐标原点竖直向上方向为+Z，使用右手法则确定+Y，从而建立起实验室直角坐标系；

坐标原点O的位置，通常只要三维运动捕捉系统的镜头能够采集到即可，能否采集主要取决于三维运动捕捉系统中用于采集数据的镜头位置，与运动假人及运动假人的位置基本无关，另外，坐标原点O的位置也跟是否好标定有关，如果远离要测试的运动假人太远，标定起来也不大方便，因此，坐标原点O通常设置在运动假人的附近、三维运动捕捉系统的镜头采集范围内即可，具体相对于运动假人的方位不限，可以在运动假人的后方，也可以在运动假人的其它方位，本实施例中，受实际的实验场地所限，将软体假人正后方0.8米处且离地面0.6米处定义为坐标原点O；

3)采集三维绝对坐标：使用三维运动捕捉系统测量运动假人不穿运动文胸状态下和穿着运动文胸状态下的所有表征点在实验室直角坐标系中的三维绝对坐标；本实施例中，运动文胸的型号选用75C的运动文胸；所述三维运动捕捉系统采用现有技术即可，本实施例中，是通过四台MC1300相机(210Hz；CHINGMU,China)获得原始数据，频率为210Hz；

具体的，包括如下步骤：

31)采集运动假人不穿运动文胸状态下所有表征点的三维绝对坐标：

311)传感器粘贴：不穿运动文胸状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器；

312)坐标数据采集：设置运动假人的动力装置的运行时间t1及运动频率f，启动动力装置，稳定时长t2后，通过三维运动捕捉系统采集运动假人躯干运动表征点和乳房运动表征点的三维坐标数据，采集时长t3后，结束采集，保存数据，运动假人运行总时长t1后自动停止运行，需要保证t1＞t2+t3；本实施例中，运行时间t1＝20s，运动频率f＝2.85Hz(该运动频率对应的运动状态为10km/h的跑步机跑步运动)，稳定时长t2＝5s，采集时长t3＝15s；

32)采集运动假人穿着运动文胸状态下所有表征点的三维绝对坐标：

321)合体性评估：将运动文胸穿着到运动假人上，评估合体性，对不合体部位进行调整，直到各部位均符合合体性标准，如不能调整到合体状态，结束测试，说明选用的软体假人尺寸与测试的运动文胸不匹配；

322)传感器粘贴：穿着运动文胸状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器，如果运动文胸覆盖了躯干运动表征点或者乳房运动表征点，则将位置传感器粘贴到运动文胸外表面与表征点对应的位置上；

323)坐标数据采集：设置运动假人的动力装置的运行时间t1及运动频率f，启动动力装置，稳定时长t2后，通过三维运动捕捉系统采集运动假人躯干运动表征点和乳房运动表征点的三维坐标数据，采集时长t3后，结束采集，保存数据，运动假人运行总时长t1后自动停止运行，需要保证t1>t2+t3；本实施例中，运行时间t1＝20s，运动频率f＝2.85Hz(该运动频率对应的运动状态为10km/h的跑步机跑步运动)，稳定时长t2＝5s，采集时长t3＝15s；

4)数据读入与预处理：将采集的三维绝对坐标数据读入Python中，并进行预处理：本实施例中，所获得的三维绝对坐标数据可以保存为“.trc”格式文件，文件中每个点的三维坐标按X坐标值、Y坐标值和Z坐标(即竖直坐标)值排成三列；然后从Python中调用pandas库，使用pd.read_csv()函数读取“.trc”格式文件，将数据读入Python中；

本实施例中，预处理是指对数据进行格式上的预处理，包括读取数据并对数据重新排序，例如，修改列索引为列名，删除空白行，修改行索引为行名，对列索引重新排序，以方便后续Python处理；

5)计算乳房竖直相对坐标：将获取的三维绝对坐标数据中的乳房竖直坐标与躯干竖直坐标相减，获得乳房竖直相对坐标；本实施例中，由于运动假人的动力装置只模拟了躯干在竖直平面内的运动轨迹，因此仅计算乳房竖直相对坐标，具体的是只选用三维绝对坐标数据中的Z坐标数据(即竖直坐标数据)，弃去X和Y坐标数据；将乳房竖直坐标与躯干竖直坐标相减，即获得乳房竖直相对坐标；

6)计算乳房竖直相对位移：分别计算运动假人不穿运动文胸状态下和穿着运动文胸状态下的乳房竖直相对位移；包括如下步骤：

61)计算运动假人不穿运动文胸状态下的乳房竖直相对位移：

611)确定计算周期：在python中使用scipy.signal.argrelmin()获取躯干运动表征点A的Z轴数据的所有极小值点的index数据，相邻两个index之间作为一个计算周期，从而得到若干个计算周期；

本实施例中，躯干运动表征点A的Z轴数据极小值及其对应的index如表1所示：

表1

612)乳房竖直相对坐标切片：根据步骤611)中得到的计算周期的两端对应的index对乳房竖直相对坐标进行切片，每片对应一个计算周期，每个切片内的数据作为一个计算周期的乳房竖直相对坐标数据；本实施例以步骤611)确定的第一个计算周期(index值为60-207)为例进行分析；

613)计算单个周期内的乳房竖直相对位移：在python中使用scipy.signal.argrelmax()和scipy.signal.argrelmin()获取每个计算周期内乳房竖直相对坐标的极大值和极小值，将极大值中的最大值减去极小值中的最小值，得到单周期内的乳房竖直相对位移；本实施例中，在index值为60-207周期内左乳点L的Z轴数据极大值中的最大值为-153.462mm，极小值中的最小值为-210.837mm，则该周期内的乳房竖直相对位移为57.375mm，依此类推，直到求出所有计算周期内的乳房竖直相对位移值；

614)所有周期平均值计算：重新计算经过步骤614)剔除异常值后的所有剩余的乳房竖直相对位移值的平均值，重新计算的平均值即为所求的乳房竖直相对位移；本实施例中，重新计算后的平均值为57.78mm，即为最终所求的乳房竖直相对位移；传统的测试实验中，在计算单个周期内的乳房竖直相对位移后，通常需要剔除乳房竖直相对位移值的异常数据后再进行所有周期平均值计算，本发明由于采用的实验对象是运动假人，运动假人稳定性很好，导致其在测试过程中没有出现异常数据，因此，省略掉异常数据的剔除步骤；

62)计算运动假人穿着运动文胸状态下的乳房竖直相对位移：使用与步骤61)中相同的方法计算穿着运动文胸状态下的乳房竖直相对位移，具体为：

621)确定计算周期：在python中使用scipy.signal.argrelmin()获取躯干运动表征点A的Z轴数据的所有极小值点的index数据，相邻两个index之间作为一个计算周期，从而得到若干个计算周期；

本实施例中，躯干运动表征点A的Z轴数据极小值及其对应的index如表2所示：

表2

622)乳房竖直相对坐标切片：根据步骤621)中得到的计算周期的两端对应的index对乳房竖直相对坐标进行切片，每片对应一个计算周期，每个切片内的数据作为一个计算周期的乳房竖直相对坐标数据；本实施例以步骤621)确定的第一个计算周期(index值为64-211)为例进行分析；

623)计算单个周期内的乳房竖直相对位移：在python中使用

scipy.signal.argrelmax()和scipy.signal.argrelmin()获取每个计算周期内乳房竖直相对坐标的极大值和极小值，将极大值中的最大值减去极小值中的最小值，得到单周期内的乳房竖直相对位移；本实施例中，在index值为64-211周期内左乳房最大值为-154.498mm，最小值为-170.562mm，则该周期内左乳房的竖直相对位移为16.065mm，依此类推，直到求出所有计算周期内的乳房竖直相对位移值；

624)所有周期平均值计算：重新计算经过步骤614)剔除异常值后的所有剩余的乳房竖直相对位移值的平均值，重新计算的平均值即为所求的乳房竖直相对位移；本实施例中，重新计算后的平均值为16.32mm，即为最终所求的乳房竖直相对位移；

7)计算乳房竖直相对位移减少率：

由于乳房竖直相对位移减少率由两个状态下乳房竖直相对位移的差值与不穿测试样品状态下乳房竖直相对位移比值的百分数表示形式确定，因此，本发明中，根据公式“乳房竖直相对位移减少率＝(不穿乳房束缚装备状态下乳房竖直相对位移-穿着乳房束缚装备状态下乳房竖直相对位移)/不穿乳房束缚装备状态乳房竖直相对位移*100％”计算乳房竖直相对位移减少率；本实施例中，穿着运动文胸状态下的乳房竖直相对位移减少率＝(57.78-16.32)/57.78*100％＝71.75％。

实施例2

本实施例与实施例1的区别在于：测试用的乳房束缚装备采用紧身衣。

一种乳房相对位移减少率测试方法，包括如下步骤：

1)选择躯干运动表征点和乳房运动表征点：方法与实施例1相同；

2)建立实验室直角坐标系：方法与实施例1相同；

3)采集三维绝对坐标：

31)采集运动假人不穿紧身衣状态下所有表征点的三维绝对坐标：

311)传感器粘贴：不穿紧身衣状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器；

312)坐标数据采集：方法与实施例1相同；

32)采集运动假人穿着紧身衣状态下所有表征点的三维绝对坐标：

321)合体性评估：将紧身衣穿着到运动假人上，若有衣袖，将衣袖固定到不影响信息采集的位置并对其合体性进行评估，对不合体部位进行调整，直到各部位均符合合体性标准，如不能调整到合体状态，结束测试，说明选用的软体假人尺寸与紧身衣不匹配；

322)传感器粘贴：穿着紧身衣状态下，在运动假人的躯干运动表征点和乳房运动表征点上粘贴位置传感器，如果紧身衣覆盖了躯干运动表征点或者乳房运动表征点，则将位置传感器粘贴到紧身衣外表面与表征点对应的位置上；

323)坐标数据采集：方法与实施例1相同；

4)数据读入与预处理：方法与实施例1相同；

5)计算乳房竖直相对坐标：方法与实施例1相同；

6)计算乳房竖直相对位移：分别计算运动假人不穿紧身衣状态下和穿着紧身衣状态下的乳房竖直相对位移；包括如下步骤：

61)计算运动假人不穿紧身衣状态下的乳房竖直相对位移：

本实施例中运动假人不穿紧身衣状态与实施例1中运动假人不穿运动文胸的状态相同，故此，此步骤的方法及测得的数据与实施例1中相同，也就是说，本实施例中运动假人不穿紧身衣状态下的乳房竖直相对位移等同于实施例1中运动假人不穿运动文胸状态下的乳房竖直相对位移，为57.78mm；

62)计算运动假人穿着紧身衣状态下的乳房竖直相对位移：使用与步骤61)中相同的方法计算穿着紧身衣状态下的乳房竖直相对位移，具体为：

621)确定计算周期：方法与实施例1相同；

本实施例中，躯干运动表征点A的Z轴数据极小值及其对应的index如表3所示：

表3

622)乳房竖直相对坐标切片：根据步骤621)中得到的计算周期的两端对应的index对乳房竖直相对坐标进行切片，每片对应一个计算周期，每个切片内的数据作为一个计算周期的乳房竖直相对坐标数据；本实施例以步骤621)确定的第一个计算周期(index值为255-403)为例进行分析；

623)计算单个周期内的乳房竖直相对位移：在python中使用

scipy.signal.argrelmax()和scipy.signal.argrelmin()获取每个计算周期内乳房竖直相对坐标的极大值和极小值，将极大值中的最大值减去极小值中的最小值，得到单周期内的乳房竖直相对位移；本实施例中，在index值为255-403周期内左乳房最大值为-145.996mm，最小值为-158.495mm，则该周期内左乳房的竖直相对位移为12.499mm，依此类推，直到求出所有计算周期内的乳房竖直相对位移值；

624)所有周期平均值计算：重新计算经过步骤614)剔除异常值后的所有剩余的乳房竖直相对位移值的平均值，重新计算的平均值即为所求的乳房竖直相对位移；本实施例中，重新计算后的平均值为12.50mm，即为最终所求的乳房竖直相对位移；

7)计算乳房竖直相对位移减少率：本实施例中，穿着紧身衣状态下的乳房竖直相对位移减少率＝(57.78-12.50)/57.78*100％＝78.37％。

测试方法的可重复性评价

测试方法的可重复性可用变异系数Cv来表示，即标准差与平均值的比值，以百分比表示，变异系数越高可重复性就越差。将本发明与现有文献报道的真人实验和假人实验进行变异系数Cv比较，比较结果如表4所示：

表4不同测试方法的变异系数Cv

由上表可见：在真人试穿文胸的实验中Cv约为6～21％，而现有技术中基于运动假人的文胸试穿实验其Cv可下降到0.52～4％；对于裸胸状态下的乳房位移，真人实验的变异系数Cv约为4.6～12.6％，现有技术中基于运动假人实验的Cv约为1.4～4.7％；而采用本发明所述运动假人的假人实验中，裸胸状态下的乳房位移的Cv为0.13～0.27％，穿着运动文胸和紧身衣状态下的乳房位移的Cv分别为0.27～1.52％和0.24～1.77％，均远低于现有技术假人实验的Cv值；

由此可见，采用本发明的运动假人作为实验对象进行乳房相对位移减少率测试，测试方法的可重复性远高于真人实验和现有技术中的假人实验。

此外，对于真人实验，大约每人每次的乳房位移减少率的测算需要约5小时20分钟，而采用本发明提出的基于运动假人的乳房相对位移减少率测试方法只需约5分钟，大大减少了测试的时间成本。

最后需要在此指出的是：以上仅是本发明的部分优选实施例，不能理解为对本发明保护范围的限制，本领域的技术人员根据本发明的上述内容做出的一些非本质的改进和调整均属于本发明的保护范围。