近日，香港理工大学（简称“港理工”）成功研发出创新的人体测量技术，能有效提供精确的测量数据，以提升压缩服装的性能和设计。相关研究成果发表于《生物工程及生物技术前沿》。

港理工时装及纺织学院教授叶晓云团队开发出了运用糅合图像识别算法的创新人体测量学方法，实现了系统化地测量人体组织变形情况，有效降低因动作造成的测量误差。团队以弹性理论及应力函数方法为基础，运用弹性力学的Boussinesq解和应力函数构建了一个可以预测人体组织变形的分析模型。

该项创新技术能够通过图像识别算法，准确量化人体在动态状态下组织变形的情况，解决长久以来紧身运动服和可穿戴式装置服装设计时面对的技术挑战。

运动过程中，如果变形测量不够精准，往往会导致服装不合身，令其功能大打折扣。该技术能有效减少因运动产生的伪影，并建立系统化的分析框架，有效关联服装压力与组织反应。

人体软组织变形直接影响服装外观、舒适度、功能性，以及生理机能如血液流动与肌肉支撑等关键因素。研究团队结合力学性能测试，能准确地预测组织变形情况。根据人体扫描测量数据的验证结果显示，该技术在静态条件下偏差不超过1.15毫米，而在动态条件下偏差则在2.36毫米之内。

论文通讯作者叶晓云指出：“该技术可适用于各类压缩服装，例如紧身裤等运动服装，以及压缩袜和手术后使用的功能性医疗服装等。通过分析模型，还可以依据不同服装类型，调整材料的机械性能与周长尺寸等参数。”

研究团队选取了不同材料力学性能、版型设计及周长尺寸的紧身运动裤作为实验样本，提出了具体可行的分析方法，成功建立了材料特性与服装称身度及性能之间的关联。该技术不仅推动了可穿戴应用生物力学模拟技术的发展，也为提升运动服装人体工程学提供了实用工具。通过数据驱动的压缩服装设计，能有效提升运动表现，同时降低肌肉骨骼损伤的风险。

研究人员介绍，该技术兼具实用性和成本效益，有望在服装产业进行转化应用。例如，可整合到现有的计算机辅助设计系统中，能有效简化原型设计，并减少对反复试验的依赖；通过量化个别的组织反应，辅助个性化服装设计，可适用于因应特定患者需求而度身订造的医用压缩服装等。

相关论文信息： https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1632806

该技术可准确量化人体在运动状态下的组织变形。研究团队供图

  ?