一种多维度的产品美学评价方法

技术领域

本发明涉及产品美学评价技术领域，具体涉及一种多维度的产品美学评价方法。

背景技术

产品设计是从制订出新产品设计任务书起到设计出产品样品为止的一系列技术工作。包括设计创新其工作内容是制订产品设计任务书及实施设计任务书中的项目要求(包括产品的性能、结构、规格、型式、材质、内在和外观质量、寿命、可靠性、使用条件、应达到的技术经济指标等)。产品设计应该做到：(1)设计的产品应是先进的、高质量的，能满足用户使用需求。(2)使产品的制造者和使用者都能取得较好的经济效益。(3)从实际出发，充分注意资源条件及生产、生活水平，作最适宜的设计。(4)注意提高产品的系列化、通用化、标准化水平，设计的本质是“按照美的规律为人造物”。美的因素作为考察设计成果优劣程度的重要标准之一。只有技术与形式完美结合的产品，才会被广大消费者认可。

如公告号为CN114494130A的中国专利，其公开了一种基于最优模型评价准则的产品美学评价体系；S1、建立评价模型，通过评价模型实现对产品美学进行评价；S2、将产品的各项参数输入到最优模型中进行评价；S3、向最优模型中输入产品的各个方向的图片，再根据图片进行美学评价；S4、最后想最优模型中输入人体工学的数据信息，通过人体工学进行评价；S5、根据最优模型的检测数据实现对产品的形式美、结构美和功能美对产品的美学评价输出。

上述的这种产品美学评价体系具有通过多种算法实现对不同的评价方向进行计算处理的优点；但是上述的这种产品美学评价体系以及目前常使用的产品美学评价方法依旧存在着一些缺点，如：无法多维度对产品进行全方面进行美学评价，大多通过采集产品的图片进行美学评价，却忽略了产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能方面的美学评价，不够客观。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多维度的产品美学评价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种多维度的产品美学评价方法，包括以下具体步骤：

步骤一、采集产品的数据参数，对美学评价的产品外形、产品色彩、产品材质和产品加工工艺中的各项属性参数进行收集；

步骤二、产品图像数据分析，对产品的外形连同产品色彩进行多个方向进行图像数据的采集，并将采集的图像数据进行局部分割处理，并对局部分割后的图像像素和颜色进行分析；

步骤三、建立美学评价模型，通过输入产品外形、产品色彩、产品材质、和产品加工工艺的各项参数结合图像数据，实现对美学评价模型进行建立，通过评价模型实现对产品美学进行评价；

步骤四、多维度产品美学分析，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合，建立产品美学等级评价模型，用于预测产品多维度的美学质量等级。

优选的，所述产品外形主要体现在大小是否合理、颜色是否耐看、造型是否美观、图案是否协调，其涉及到的要素可以分为体积、色彩、形态和图案四个方面。

优选的，所述图像像素分析过程中采用中值滤波算法对采集的图像数据像素分析计算，所述中值滤波算法的公式为：

G＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f(x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)，

其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊区域的影像像素点；G为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点的坐标。

优选的，所述产品使用体验感包括尊重感、高贵感、安全感、舒适感、愉悦感以及第六感觉。

优选的，所述舒适感、愉悦感和安全感依靠于所述产品外形、所述产品色彩、所述产品材质和所述产品加工工艺。

优选的，所述等级评价模型中产品美学等级分为一级、二级和三级。

优选的，所述步骤四、多维度产品美学分析中采用基于EMD损失的损失函数进行计算，所述损失函数的表达式为：

其中

优选的，所述产品的内涵包括产品故事和产品的所处行业/代表功能的反应，所述产品故事包含产品的文化承载和价值主张。

优选的，所述美学评价模型中还包括产品气味评价模块和产品声音评价模块，所述产品气味评价模块用于产品使用的过程中所散发出来的，能被消费者感知的气味特征进行评价，所述使用声音评价模块用于评价产品使用过程中所发出的声响。

优选的，所述产品图像数据分析中采用Adaboost算法对图像数据进行训练学习获取图像美感等级分类器，并采用SVR算法对美学回归数据集获取图像美学回归模型。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

通过对产品外形、产品色彩、产品材质、产品加工工艺数据和产品图像数据，可对产品的表面和内在的美进行数据采集，通过建立的美学评价模型，可对产品的表面和内的美学进行评价预测，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合时，可对产品的使用和产品设计理念进行美学分析，进行多维度美学质量等级评价，提高产品分析的全面性，能够全面客观的评价产品的美学评价。

附图说明

图1为本发明的结构流程框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

请参阅图1，本发明提供一种多维度的产品美学评价方法，其中技术方案如下：

包括以下具体步骤：

步骤一、采集产品的数据参数，对美学评价的产品外形、产品色彩、产品材质和产品加工工艺中的各项属性参数进行收集；

步骤二、产品图像数据分析，对产品的外形连同产品色彩进行多个方向进行图像数据的采集，并将采集的图像数据进行局部分割处理，并对局部分割后的图像像素和颜色进行分析；

步骤三、建立美学评价模型，通过输入产品外形、产品色彩、产品材质、和产品加工工艺的各项参数结合图像数据，实现对美学评价模型进行建立，通过评价模型实现对产品美学进行评价；

步骤四、多维度产品美学分析，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合，建立产品美学等级评价模型，用于预测产品多维度的美学质量等级。

本实施例中，优选的，所述产品外形主要体现在大小是否合理、颜色是否耐看、造型是否美观、图案是否协调，其涉及到的要素可以分为体积、色彩、形态和图案四个方面。

本实施例中，优选的，所述图像像素分析过程中采用中值滤波算法对采集的图像数据像素分析计算，所述中值滤波算法的公式为：

G＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f(x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)，

其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊区域的影像像素点；G为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点的坐标。

本实施例中，优选的，所述产品使用体验感包括尊重感、高贵感、安全感、舒适感、愉悦感以及第六感觉。

本实施例中，优选的，所述舒适感、愉悦感和安全感依靠于所述产品外形、所述产品色彩、所述产品材质和所述产品加工工艺。

本实施例中，优选的，所述等级评价模型中产品美学等级分为一级、二级和三级。

本实施例中，优选的，所述步骤四、多维度产品美学分析中采用基于EMD损失的损失函数进行计算，所述损失函数的表达式为：

其中

本实施例中，优选的，所述产品的内涵包括产品故事和产品的所处行业/代表功能的反应，所述产品故事包含产品的文化承载和价值主张。

实施例2

请参阅图1，本发明提供一种多维度的产品美学评价方法，其中技术方案如下：

包括以下具体步骤：

步骤一、采集产品的数据参数，对美学评价的产品外形、产品色彩、产品材质和产品加工工艺中的各项属性参数进行收集；

步骤二、产品图像数据分析，对产品的外形连同产品色彩进行多个方向进行图像数据的采集，并将采集的图像数据进行局部分割处理，并对局部分割后的图像像素和颜色进行分析；

步骤三、建立美学评价模型，通过输入产品外形、产品色彩、产品材质、和产品加工工艺的各项参数结合图像数据，实现对美学评价模型进行建立，通过评价模型实现对产品美学进行评价；

步骤四、多维度产品美学分析，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合，建立产品美学等级评价模型，用于预测产品多维度的美学质量等级。

本实施例中，优选的，所述产品外形主要体现在大小是否合理、颜色是否耐看、造型是否美观、图案是否协调，其涉及到的要素可以分为体积、色彩、形态和图案四个方面。

本实施例中，优选的，所述图像像素分析过程中采用中值滤波算法对采集的图像数据像素分析计算，所述中值滤波算法的公式为：

G＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f(x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)，

其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊区域的影像像素点；G为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点的坐标。

本实施例中，优选的，所述产品使用体验感包括尊重感、高贵感、安全感、舒适感、愉悦感以及第六感觉。

本实施例中，优选的，所述舒适感、愉悦感和安全感依靠于所述产品外形、所述产品色彩、所述产品材质和所述产品加工工艺。

本实施例中，优选的，所述等级评价模型中产品美学等级分为一级、二级和三级。

本实施例中，优选的，所述步骤四、多维度产品美学分析中采用基于EMD损失的损失函数进行计算，所述损失函数的表达式为：

其中

本实施例中，优选的，所述产品的内涵包括产品故事和产品的所处行业/代表功能的反应，所述产品故事包含产品的文化承载和价值主张。

本实施例中，优选的，所述美学评价模型中还包括产品气味评价模块和产品声音评价模块，所述产品气味评价模块用于产品使用的过程中所散发出来的，能被消费者感知的气味特征进行评价，所述使用声音评价模块用于评价产品使用过程中所发出的声响。

实施例3

请参阅图1，本发明提供一种多维度的产品美学评价方法，其中技术方案如下：

包括以下具体步骤：

步骤一、采集产品的数据参数，对美学评价的产品外形、产品色彩、产品材质和产品加工工艺中的各项属性参数进行收集；

步骤二、产品图像数据分析，对产品的外形连同产品色彩进行多个方向进行图像数据的采集，并将采集的图像数据进行局部分割处理，并对局部分割后的图像像素和颜色进行分析；

步骤三、建立美学评价模型，通过输入产品外形、产品色彩、产品材质、和产品加工工艺的各项参数结合图像数据，实现对美学评价模型进行建立，通过评价模型实现对产品美学进行评价；

步骤四、多维度产品美学分析，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合，建立产品美学等级评价模型，用于预测产品多维度的美学质量等级。

本实施例中，优选的，所述产品外形主要体现在大小是否合理、颜色是否耐看、造型是否美观、图案是否协调，其涉及到的要素可以分为体积、色彩、形态和图案四个方面。

本实施例中，优选的，所述图像像素分析过程中采用中值滤波算法对采集的图像数据像素分析计算，所述中值滤波算法的公式为：

G＝median[f(x-1，y-1)+f(x，y-1)+f(x+1，y+1)+f(x-1，y)+f(x，y)+f(x+1，y)+f(x-1，y+1)+f(x，y+1)+f(x+1，y+1)，

其中：f(x，y)为模糊区域的影像像素点的灰度值，模糊区域的影像像素点周围九宫格内像素点灰度值，排列后将灰度值的中值作为有效值替换模糊区域的影像像素点；G为滤波后的像素点的灰度值，x，y为图像任一像素点的坐标。

本实施例中，优选的，所述产品使用体验感包括尊重感、高贵感、安全感、舒适感、愉悦感以及第六感觉。

本实施例中，优选的，所述舒适感、愉悦感和安全感依靠于所述产品外形、所述产品色彩、所述产品材质和所述产品加工工艺。

本实施例中，优选的，所述等级评价模型中产品美学等级分为一级、二级和三级。

本实施例中，优选的，所述步骤四、多维度产品美学分析中采用基于EMD损失的损失函数进行计算，所述损失函数的表达式为：

其中

本实施例中，优选的，所述产品的内涵包括产品故事和产品的所处行业/代表功能的反应，所述产品故事包含产品的文化承载和价值主张。

本实施例中，优选的，所述美学评价模型中还包括产品气味评价模块和产品声音评价模块，所述产品气味评价模块用于产品使用的过程中所散发出来的，能被消费者感知的气味特征进行评价，所述使用声音评价模块用于评价产品使用过程中所发出的声响。

本实施例中，优选的，所述产品图像数据分析中采用Adaboost算法对图像数据进行训练学习获取图像美感等级分类器，并采用SVR算法对美学回归数据集获取图像美学回归模型。

本发明的工作原理及使用流程：

本多维度的产品美学评价方法使用时，通过对产品外形、产品色彩、产品材质、产品加工工艺数据和产品图像数据，可对产品的表面和内在的美进行数据采集，通过建立的美学评价模型，可对产品的表面和内的美学进行评价预测，结合产品使用体验感、产品的内涵和产品使用的功能与美学评价模型的结合时，可对产品的使用和产品设计理念进行美学分析，进行多维度美学质量等级评价，提高产品分析的全面性，能够全面客观的评价产品的美学评价。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。