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理大創新技術提升運動及醫療壓縮服裝緊身度與效能

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理大創新技術提升運動及醫療壓縮服裝緊身度與效能
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理大創新技術提升運動及醫療壓縮服裝緊身度與效能

2025年09月03日 15:01 最後更新:15:01

服裝設計為實現最佳的稱身度與舒適度,必須考慮人體在運動過程中軟組織的變形情況,這也是設計運動與功能性醫療服裝的一大挑戰。香港理工大學(理大)成功研發出創新的人體測量技術,能有效提供精確的測量數據,以提升壓縮服裝的性能和設計。

理大時裝及紡織學院副院長及教授葉曉雲教授帶領的研究團隊,運用糅合圖像識別演算法的創新人體測量學方法,系統化地測量人體組織變形情況,有效降低因動作造成的測量誤差。研究選取了不同材料力學性能、版型設計及周長尺寸的緊身運動褲作為實驗樣本。

理大時裝及紡織學院副院長及教授葉曉雲教授帶領的研究團隊,運用糅合圖像識別演算法的創新人體測量學方法,系統化地測量人體組織變形情況,有效降低因動作造成的測量誤差。研究選取了不同材料力學性能、版型設計及周長尺寸的緊身運動褲作為實驗樣本。

理大時裝及紡織學院副院長及教授葉曉雲教授帶領的研究團隊,運用糅合圖像識別演算法的創新人體測量學方法,系統化地測量人體組織變形情況,有效降低因動作造成的測量誤差。團隊亦以彈性理論及應力函數方法為基礎,運用彈性力學的 Boussinesq解和應力函數構建了一個可以預測人體組織變形的分析模型。值得注意的是,該項創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下組織變形的情況,解決長久以來緊身運動服和可穿戴式裝置服裝設計時面對的技術挑戰。

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理大時裝及紡織學院副院長及教授葉曉雲教授帶領的研究團隊,運用糅合圖像識別演算法的創新人體測量學方法,系統化地測量人體組織變形情況,有效降低因動作造成的測量誤差。研究選取了不同材料力學性能、版型設計及周長尺寸的緊身運動褲作為實驗樣本。

理大時裝及紡織學院副院長及教授葉曉雲教授帶領的研究團隊,運用糅合圖像識別演算法的創新人體測量學方法,系統化地測量人體組織變形情況,有效降低因動作造成的測量誤差。研究選取了不同材料力學性能、版型設計及周長尺寸的緊身運動褲作為實驗樣本。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

若變形測量不夠精準,尤其是運動過程中,往往會導致服裝不稱身,並令其功能大打折扣。這項創新技術能有效減少因運動產生的偽影,並建立系統化的分析框架,有效關聯服裝壓力與組織反應,這對可穿戴式裝置的生化功效至關重要。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

人體軟組織變形直接影響服裝外觀、舒適度、功能性,以及生理機能如血液流動與肌肉支撐等關鍵因素。研究團隊結合力學性能測試,能準確地預測組織變形情況。根據人體掃描測量數據的驗證結果顯示,在靜態條件下偏差不超過 1.15 毫米,而在動態條件下偏差則在 2.36 毫米之內。此測量方法非常精準,準確反映軟組織的變形情況,為服裝設計師提供可靠數據。

葉曉雲教授指出:「我們研發的技術特別適用於各類壓縮服裝,例如緊身褲等運動服裝,以及壓縮襪和手術後使用的功能性醫療服裝等。透過分析模型,還可以依據不同服裝類型,調整材料的機械性能與周長尺寸等參數。」

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

研究選取了不同材料力學性能、版型設計及周長尺寸的緊身運動褲作為實驗樣本。研究結果提出了具體可行的分析方法,成功建立了材料特性與服裝稱身度及性能之間的關聯。該技術框架不僅推動了可穿戴應用生物力學模擬技術的發展,亦為提升運動服裝人體工程學提供了實用工具。透過數據驅動的壓縮服裝設計,能有效提升運動表現,同時降低肌肉骨骼損傷的風險。這項創新技術實用性及成本效益兼備,能為服裝產業帶來深遠的轉化潛力。由於技術可整合到現有的電腦輔助設計/電腦輔助製造系統中,能有效簡化原型設計,並減少對反覆試驗的依賴。透過量化個別的組織反應,輔助個人化服裝設計,特別適用於因應特定患者需求而度身訂造的醫用壓縮服裝。此外,圖像工具亦可以減少對高成本動作捕捉系統的依賴,因此該技術十分適合中小型企業使用。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這創新技術能夠透過圖像識別演算法,準確量化人體在動態狀態下的組織變形,解決了一直以來設計緊身運動服和可穿戴式裝置服裝的技術挑戰。

這項研究題為「準確評估組織變形的創新人體測量技術」(A novel anthropometric method to accurately evaluate tissue deformation),已於《生物工程及生物技術前沿》(Frontiers in Bioengineering and Biotechnology)學術期刊發表。

這項突破性技術充分凸顯理大在跨學科轉化研究的雄厚實力,能有效融合時裝、生物力學、材料科學、電子計算學及工程學等多個領域的學術專長,以解決緊身運動服和可穿戴式裝置服裝設計的實際難題。

香港理工大學(理大)於香港特別行政區政府創新科技署的第三輪「產學研 1+計劃」中,共有四個具影響力的研究項目獲資助。這些項目具備帶領行業發展的深厚潛力,涵蓋先進製造、人工智能(AI)等多個領域,充分印證理大具備卓越科研及研究成果轉化的實力。

左起:文効忠教授、陸海天教授、區文浩教授及劉愛群教授

左起:文効忠教授、陸海天教授、區文浩教授及劉愛群教授

理大高級副校長(研究及創新)趙汝恒教授恭賀獲選的研究團隊,並表示:「我們感謝香港特區政府透過『產學研 1+計劃』提供資助,讓我們的科研人員得以致力於世界領先的研究及創新,造福社會。獲選項目的範疇涵蓋智能製造、量子技術、金融科技以至法律服務數智化,具備商品化的高度潛力,將支持香港發展為國際創新科技中心和亞太區國際法律及爭議解決服務中心。展望未來,理大將繼續致力透過產學研合作,推動科研成果轉化為實際應用方案,為香港、國家以至世界作出貢獻。」

由文効忠教授領導的「灼見精工:智慧原位熔池精控科技」項目憑藉第三代智慧原位熔池精控技術,重新定義高端精密製造的質量標準。

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由陸海天教授領導的「智法數科:新一代法律服務智能體系統」項目將AI技術與法律、合規專業知識深度融合,推動法律服務與企業合規管理智能化升級。

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由區文浩教授領導的「ShieldTrade:安全 Web3 交易的多層防護系統」項目旨在開發新一代 Web3 安全防護系統ShieldTrade,為 Web3 用戶提供端對端的安全保障,能於交易執行前偵測高風險操作,並即時阻截惡意行為。

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由劉愛群教授領導的「新一代嵌入式微型量子芯片及網絡安全應用」項目致力於研發最新微型量子芯片,以推進網路安全。

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