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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-01-09
(45)【発行日】2024-01-17
(54)【発明の名称】上着用型紙パターンの学習システム
(51)【国際特許分類】
A41H 3/00 20060101AFI20240110BHJP
【ＦＩ】
A41H3/00 D
【請求項の数】
2
(21)【出願番号】P 2023086781
(22)【出願日】2023-05-26
【審査請求日】2023-05-26
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】514125422
【氏名又は名称】株式会社イプシロン・ジャパン
(74)【代理人】
【識別番号】100209129
【弁理士】
【氏名又は名称】山城 正機
(72)【発明者】
【氏名】船橋 幸彦
【審査官】西尾 元宏
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１９／０２１３４９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特許第７１３０２９５（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特許第７２２０３２４（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】米国特許出願公開第２０２１／０１６６０６８（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ４１Ｈ ３／００－ ３／０８
Ｇ０６Ｆ ３０／２７
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
前身頃部と後身頃部との境界となる肩前基点を頂点として、頸回りの前側ラインである前頚線、身体の中心側端縁を画定する前中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの前側縁を画定するアーム前縁線及び前肩稜線によって画定される上部前身頃部と、前身頃部と後身頃部との境界となる肩後基点を頂点として、頸回りの後側ラインである後頚線、身体の背側端縁を画定する背中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの後側縁を画定するアーム後縁線及び後肩稜線によって画定される上部後身頃部とを有する上着用型紙パターンであって、前記上部前身頃部は前記肩前基点から鉛直下方に垂下される肩前垂線を境に前中心部と前脇部とに区画されるとともに、前記上部後身頃部は前記肩後基点から鉛直下方に垂下される肩後垂線を境に背中心部と背脇部とに区画される上着用型紙パターンの学習システムにおいて、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データを記憶するマスタデータ記憶手段と、
上着用型紙パターンを作成する対象者の身体データを取得する対象者身体データ取得手段と、
前記基準型紙データ及び前記対象者身体データに基づいて、基本型紙データを生成する基本型紙データ生成手段と、
前記基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを記憶する修正型紙データ記憶手段と、
前記対象者身体データに関する情報、前記基本型紙データに関する情報、及び、前記修正型紙データに関する情報に基づいて機械学習に必要な学習用データを生成する機械学習用データ生成手段と、
前記機械学習用データ生成手段によって生成された学習用データを用いて機械学習モデルの学習を行う機械学習手段と、
前記機械学習手段によって学習された機械学習済みモデルを用いて、前記機械学習モデルによる処理を実行する機械学習済みモデル実行手段とを備え、
前記基本型紙データ生成手段は前記機械学習済みモデル実行手段と協働して、前記基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得するものであり、
前記基準型紙データ、前記基本型紙データ及び前記修正型紙データについて共通するモデルに基づいて生成するモデリング手段をさらに備え、
前記モデリング手段は、前記対象者身体データ取得手段で取得された前記対象者身体データに基づいて、身体の前額面と頸回りのラインとが交差する点から下方に延伸した線を境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部と胸部側方部とに分けたときの当該胸部中心部と当該胸部側方部の面積比率を算出する面積比率算出手段、及び、
前記面積比率に基づいて、前記前中心部と前記前脇部の面積比率である前側面積比率、及び、前記背中心部と前記背脇部の面積比率である後側面積比率を調整する面積比率調整手段、を備える、
上着用型紙パターンの学習システム。
【請求項2】
前記前側面積比率が、前記胸部中心部と前記胸部側方部の面積比率と略等しくなるように、前記前中心部と前記前脇部との面積の調整を行う、請求項１に記載の上着用型紙パターンの学習システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、背広やコートなど上着用型紙パターンの学習システムに関するものであり、特に、人工知能による機械学習を通じて着用者の個々の体型にあった型紙を自動的に作成するための技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、着用者の体型に応じた型紙パターンを作成するにあたっては、着用者がメーカーの店舗に出向き、テクニシャンによる採寸を経たうえで、型紙パターンが作成される。すなわち、それぞれのメーカーや店舗においては、それぞれ特有の型紙原型があり、型紙原型を着用者の体の大きさに合わせてグレーディング、つまり拡大縮小をすることで、大まかな大きさの適合を行う。
【0003】
ところで、人体の胴部の形状は人によって様々である。例えば胸部が発達して厚みがある人、猫背の人、人それぞれ異なる体型を有する。そのような個々の体型に適合したパターンを作るためには、テクニシャンがメジャーを用いて着用者の身体の細部寸法を計測し、計測された寸法値を元に、メーカーや店舗が有する型紙原型を補正することで、着用者の体型に応じた型紙パターンを作成している。
【0004】
このような型紙パターンの作成手順においては、着用者が店舗に出向くこととテクニシャンが店舗に在籍していことが必要である。しかしながら、ネットワーク技術が発達した現代において、二者が同時に同じ場所にいることを必要とする方法は非効率的であり、より使い勝手の良いサービスが望まれる。
【0005】
また、型紙原型に基づく体型に応じた型紙パターンへの補正は、職人の勘と経験に依存する部分が多く、特定の理論や方法論に基づく方法があるとは言えなかった。さらに、型紙原型をグレーディングしたものを仮縫いをしたのちに、職人による補正を経て本縫いをするため、かかる手間も大きなものになる。
【0006】
そこで、人工知能による機械学習を用いて衣服の型をモデリングし、着用者の身体にフィットする衣服を自動的に作成するものとして、特許文献１に記載されるような技術が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【文献】特開２０１８－１０９９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
特許文献１に開示された技術によると、着用者の実際の身体の特定部位の寸法に基づき学習モデルを生成することで、ある程度、着用者の身体の特徴に類似する型紙パターンを生成することができる。
【0009】
しかしながら、特許文献１に開示された技術は、着用者の個々の身体的特徴にのみ基づいて学習を行うものであり、一人ひとり特徴が異なる着用者の身体に吸い付くようにフィットするようなバランスの取れたパターンを自動的に形成するには、膨大な量のデータが必要となる。そのため、ある程度フィットするような型紙を学習モデルを用いて自動的に作成して仮縫いを行ったのち、職人が最終的に補正を施して本縫いを行う必要があり、かかる手間が従来のものと変わらないと同時に、職人の勘と経験に依存することになり、好ましくない。
【0010】
特に、背広、ジャケットやコート、ワイシャツ等の上着は前身頃部や後身頃部などそれぞれの部位が独立して存在するものではなく、それぞれの部位がつながって一つの上着として成立している。そのため、特定の部位の寸法を身体の形状に合わせて補正したとしても、実際に着用した際には生地のバランスが確保されないことが多く、身体に吸い付くようにフィットさせることは難しい。
【0011】
本発明は、これらの課題に鑑み、膨大な量のデータの収集を必要とせず、また、職人の手を借りることなく、着用者の体型にあった型紙パターンを自動的に作成することが可能な上着用型紙パターンの学習システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0012】
本発明者は、鋭意研究の結果、生地の各パーツの面積とその重量が比例関係にあることに着目し、特定のポイントを基点とする生地の面積のバランスを考慮することによって、生地の重量配分を最適なものとすることができ、着用者の体型にフィットするパターンを作成できることを見出し、生地の各パーツの重量配分に基づいて上着用型紙パターンを補正する理論に基づく機械学習を行った。
【0013】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【0014】
第１の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムは、前身頃部と後身頃部との境界となる肩前基点を頂点として、頸回りの前側ラインである前頚線、身体の中心側端縁を画定する前中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの前側縁を画定するアーム前縁線及び前肩稜線によって画定される上部前身頃部と、前身頃部と後身頃部との境界となる肩後基点を頂点として、頸回りの後側ラインである後頚線、身体の背側端縁を画定する背中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの後側縁を画定するアーム後縁線及び後肩稜線によって画定される上部後身頃部とを有する上着用型紙パターンであって、上部前身頃部は肩前基点から鉛直下方に垂下される肩前垂線を境に前中心部と前脇部とに区画されるとともに、上部後身頃部は前記肩後基点から鉛直下方に垂下される肩後垂線を境に背中心部と背脇部とに区画される上着用型紙パターンの学習システムである。
【0015】
第１の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムは、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データを記憶するマスタデータ記憶手段と、上着用型紙パターンを作成する対象者の身体データを取得する対象者身体データ取得手段と、基準型紙データ及び対象者身体データに基づいて、基本型紙データを生成する基本型紙データ生成手段と、基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを記憶する修正型紙データ記憶手段と、対象者身体データに関する情報、基本型紙データに関する情報、及び、修正型紙データに関する情報に基づいて機械学習に必要な学習用データを生成する機械学習用データ生成手段と、機械学習用データ生成手段によって生成された学習用データを用いて機械学習モデルの学習を行う機械学習手段と、機械学習手段によって学習された機械学習済みモデルを用いて、機械学習モデルによる処理を実行する機械学習済みモデル実行手段とを備え、基本型紙データ生成手段は機械学習済みモデル実行手段と協働して、基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得する。
【0016】
第１の特徴に係る発明によれば、上着用型紙パターンを、前中心部と前脇部、及び、背中心部と背脇部に分け、対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを用いて機械学習させ、機械学習の結果を基本型紙データに反映させることで、生地のバランスが難しい上着用型紙であっても、少ないデータで機械学習させることができる。
【0017】
第２の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムは、第１の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムであって、基準型紙データ、基本型紙データ及び修正型紙データについて共通するモデルに基づいて生成するモデリング手段をさらに備える。
【0018】
第２の特徴に係る発明によれば、学習用データの生成の元となる基本型紙データ及び修正型紙データについて、共通するモデルに基づいて生成されるので、大枠の部分について少ないデータでも速く学習できる。
【0019】
第３の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムは、第２の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムであって、モデリング手段は、対象者身体データ取得手段で取得された対象者身体データに基づいて、身体の前額面と頸回りのラインとが交差する点から下方に延伸した線を境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部と胸部側方部とに分けたときの当該胸部中心部と当該胸部側方部の面積比率を算出する面積比率算出手段、及び、面積比率に基づいて、前中心部と前脇部の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部と背脇部の面積比率である後側面積比率を調整する面積比率調整手段、を備える。
【0020】
第３の特徴に係る発明によれば、着用者の胸部中心部と胸部側方部の面積比率に基づいて、型紙原型の前側面積比率及び後側面積比率を調整するため、肩前基点及び肩後基点を中心とした生地の回転運動を着用者の体型にフィットするよう適正に引き起こすことができる。そのため、着用者の身体寸法を得るだけで、着用者の身体に吸い付くようにフィットすることが可能な型紙パターンの補正を、学習に組み込むことができる。
【0021】
第４の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムは、第３の特徴に係る上着用型紙パターンの学習システムであって、前側面積比率が、胸部中心部と胸部側方部の面積比率と略等しくなるように、前中心部と前脇部との面積の調整を行う。
【0022】
第４の特徴に係る発明によれば、前側面積比率が胸部中心部と胸部側方部の面積比率と略等しくなるように前中心部と前脇部の面積の調整を行うため、着用者の体型バランスを完全に考慮した補正を、学習に組み込むことができる。
【発明の効果】
【0023】
本発明によれば、膨大な量のデータの収集を必要とせず、また、職人の手を借りることなく、着用者の体型にあった型紙パターンを自動的に作成することが可能な上着用型紙パターンの学習システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、本発明を実施するための形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【0026】
なお、本発明において中心側とは身体を正面又は背面から見たときに身体の正中線側のことを指し、脇側とは身体の体側部側のことを指す。また、本発明において上着とは、男性用女性用問わず、スーツやジャケット、コートやワイシャツなどを含む上半身に着用する衣類全体を指すものとする。
【0027】
［共通モデル］
本発明における共通モデルは、本発明における後述するマスタデータ、基本型紙データ及び修正型紙データを形成する際の共通のモデルであり、バランス理論に基づいて作成される。
本発明における共通モデルは、本発明における後述するマスタデータ、基本型紙データ及び修正型紙データを形成する際の共通のモデルであり、バランス理論に基づいて作成される。
【0028】
本発明におけるバランス理論とは、上着用型紙パターンを作成するにあたり、生地の各パーツの面積とその重量が比例関係にあることに着目し、特定のポイントを基点とする生地の面積のバランスを考慮することによって、生地の重量配分を最適なものとすることができ、着用者の体型にフィットするパターンを作成できるという理論である。バランス理論においては、衣服が胴部に吸い付くようにフィットするためには、衣服を構成する各パーツにおける重量の配分が重要であるとの考えに基づき、衣服全体の重量を支える点となる肩前基点及び肩後基点を中心とした生地の回転運動と、回転運動によって適切なフィットが発生することに着目する。
【0029】
本発明におけるバランス理論に基づいて作成された共通モデルは、身体の前額面と頸回りのラインとが交差する点から下方に延伸した線を境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部と胸部側方部とに分けたときの当該胸部中心部と当該胸部側方部の面積比率を算出し、算出された面積比率に基づいて、前記前中心部と前記前脇部の面積比率である前側面積比率、及び、前記背中心部と前記背脇部の面積比率である後側面積比率を調整することで作成される。
【0030】
［型紙原型］
図１を用いて、共通モデルの型紙原型について説明する。図１は、左半身における型紙原型の模式図を示す。右半身の型紙原型については左右を反転させた構成であるため説明を省略する。なお、型紙原型とは、スーツやジャケット、コートなどについて、それぞれのブランドやメーカが固有に保有するパターンの大元となるものであり、型紙原型に基づいて、後述する着用者の体型に応じた補正が行われる。
図１を用いて、共通モデルの型紙原型について説明する。図１は、左半身における型紙原型の模式図を示す。右半身の型紙原型については左右を反転させた構成であるため説明を省略する。なお、型紙原型とは、スーツやジャケット、コートなどについて、それぞれのブランドやメーカが固有に保有するパターンの大元となるものであり、型紙原型に基づいて、後述する着用者の体型に応じた補正が行われる。
【0031】
共通モデルにおける型紙原型Ｘは、上部前身頃部ＦＢと上部後身頃部ＢＢとを有する。
【0032】
＜上部前身頃部＞
上部前身頃部ＦＢにおいては、頸回りの前側ラインである前頚線ＮＬ１と前肩稜線ＨＬ１とが交差する位置に肩前基点Ｎが形成されている。肩前基点Ｎは上着を着用した際に上着全体の重量のバランスを取るための基点となる点であり、前身頃部と後身頃部との境界となる点である。また、肩前基点Ｎは人体の胸鎖乳突筋のくぼみ付近に位置する。
上部前身頃部ＦＢにおいては、頸回りの前側ラインである前頚線ＮＬ１と前肩稜線ＨＬ１とが交差する位置に肩前基点Ｎが形成されている。肩前基点Ｎは上着を着用した際に上着全体の重量のバランスを取るための基点となる点であり、前身頃部と後身頃部との境界となる点である。また、肩前基点Ｎは人体の胸鎖乳突筋のくぼみ付近に位置する。
【0033】
上部前身頃部ＦＢ及び上部後身頃部ＢＢにおいて脇側の上部にアームホールＡＨが形成されている。アームホールＡＨは上部前身頃部ＦＢにおけるアーム前縁線ＡＬ１によって、また、上部後身頃部ＢＢにおけるアーム後縁線ＡＬ２によって画定される。
【0034】
バストラインＢＬは、胸囲ＣＣを画定するラインであり、上部前身頃部ＦＢと上部後身頃部ＢＢを通して水平に形成される。上部前身頃部ＦＢにおけるバストラインＢＬの前側中心端部を点Ｆ、側方端部を点Ｇとする。
【0035】
バストラインＢＬ上における点Ｈは、バストラインＢＬの前端点である点Ｆから所定の距離隔てた点であり、図１に示す共通モデルにおいては胸囲ＣＣに６ｃｍを足した寸法に０．３７をかけた距離（つまり（ＣＣ＋６ｃｍ）×０．３７）だけ脇側に距離を隔てた点である。バストラインＢＬの前端点である点Ｆから鉛直上方に伸長する前中心線ＣＬと前頚線ＮＬ１とが交差する点が点Ｅである。
【0036】
また、バストラインＢＬ上における点Ｐは、上部前身頃部ＦＢにおいて肩前基点Ｎから鉛直下方に垂下させた肩前垂線ＰＬとバストラインＢＬとが交差する点である。
【0037】
点Ｉは前肩稜線ＨＬ１の後端の点であり、前肩稜線ＨＬ１とアームホールＡＨを画定するアーム前縁線ＡＬ１が交差する点である。
【0038】
このように、上部前身頃部ＦＢにおけるバストラインＢＬ上方の生地が、肩前基点Ｎを頂点として、頸回りの前側ラインである前頚線Ｎ１、身体の中心側端縁を画定する前中心線ＣＬ、胸囲を画定するバストラインＢＬ、アームホールの前側縁を画定するアーム前縁線ＡＬ１及び前肩稜線ＨＬ１によって、つまり、点Ｅ－線ＣＬ－点Ｆ－点Ｐ－点Ｈ－点Ｇ－線ＡＬ１－点Ｉ－線ＨＬ１－点Ｎ－線ＮＬ１－点Ｅによって画定される。
【0039】
このとき、上部前身頃部ＦＢにおける前中心部ＦＢ１が点Ｎ－線ＮＬ１－点Ｅ－線ＣＬ－点Ｆ－点Ｐ－線ＰＬ－点Ｎによって画定され、前脇部ＦＢ２が点Ｎ－線ＰＬ－点Ｐ－点Ｈ－点Ｇ－線ＡＬ１－点Ｉ－線ＨＬ１－点Ｎによって画定される。
【0040】
＜上部後身頃部＞
上部後身頃部ＢＢにおいては、頸回りの後側ラインである後頚腺ＮＬ２と後肩稜線ＨＬ２とが交差する位置に肩後基点Ｍが形成されている。肩後基点Ｍは衣服を着用した際に衣服全体の重量のバランスを取るための基点となる点であり、前身頃部と後身頃部との境界となる点である。
上部後身頃部ＢＢにおいては、頸回りの後側ラインである後頚腺ＮＬ２と後肩稜線ＨＬ２とが交差する位置に肩後基点Ｍが形成されている。肩後基点Ｍは衣服を着用した際に衣服全体の重量のバランスを取るための基点となる点であり、前身頃部と後身頃部との境界となる点である。
【0041】
上部後身頃部ＢＢにおいては、前身頃部ＦＢのバストラインＢＬの延長線上にバストラインＢＬが形成され、バストラインＢＬの脇側端部にあたる点を点Ｋとしている。
【0042】
また、バストラインＢＬ上における点Ｑは、上部後身頃部ＢＢにおいて肩後基点Ｍから鉛直下方に垂下させた肩後垂線ＱＬとバストラインＢＬとが交差する点である。
【0043】
また、ウエストラインＷＬは、腹囲ＷＣを画定するラインであり、上部後身頃部ＢＢにおけるウエストラインＷＬの背側中心端部の点、つまり左右の境目となる点を点Ｓとする。
【0044】
そして、点Ｓから鉛直上方に延びる線を仮背中心線ＳＬ１とし、仮背中心線ＳＬ１と後頚線ＮＬ２とが交差する点を仮背基点Ｏ１とする。
【0045】
ここで、人体の実際の背部は直線状ではなく湾曲した形状を有するため、そのためのゆとり部分を考慮して定めた本来の背基点を本背基点Ｏ２とする。本来の本背基点Ｏ２は、仮背基点Ｏ１から所定の距離だけ後頚腺ＮＬ２をさらに延伸させた位置に形成されるが、その距離は、仮背基点Ｏ１から肩後垂線ＱＬまで引いた垂線の長さをＬ１とすると、Ｌ１×０．１と定義される。また、本来の本背基点Ｏ２とウエストラインＷＬの背側中心端部である点Ｓとを緩やかにカーブを描くように接続する線を、本来の本背中心線ＳＬ２とする。
【0046】
また、本来の本背中心線ＳＬ２とバストラインＢＬとが交差する点を点Ｌとする。点ＬはバストラインＢＬの背側中心部にあたる点である。
【0047】
このように、上部後身頃部ＢＢにおけるバストラインＢＬ上方の生地が、前身頃部ＦＢと後身頃部ＢＢとの境界となる肩後基点Ｍを頂点として、頸回りの後側ラインである後頚線ＮＬ２、身体の背側端縁を画定する本背中心線ＳＬ２、胸囲を画定するバストラインＢＬ、アームホールの後側縁を画定するアーム後縁線ＡＬ２及び後肩稜線ＨＬ２によって、つまり、点Ｏ２－線ＳＬ２－点Ｌ－点Ｑ－点Ｋ－線ＡＬ２－点Ｊ－線ＨＬ２－点Ｍ－線ＮＬ２－点Ｏ１－点Ｏ２によって画定される。
【0048】
このとき、上部後身頃部ＢＢにおける背中心部ＢＢ１が点Ｍ－線ＮＬ２－点Ｏ１－点Ｏ２－線ＳＬ２－点Ｌ－点Ｑ－線ＱＬ－点Ｍによって画定され、背脇部ＢＢ２が点Ｍ－線ＱＬ－点Ｑ－点Ｋ－線ＡＬ２－点Ｊ－線ＨＬ２－点Ｍによって画定される。
【0049】
以上のようにして、共通モデルの型紙原型が形成される。
【0050】
型紙原型における各パーツの面積は、予め定められており、例えば本実施形態においては、前中心部ＦＢ１の前中心部面積Ａは２１２２４．５ｍｍ２、前脇部ＦＢ２の前脇部面積Ｂは２２８６９．０ｍｍ２、背中心部ＢＢ１の背中心部面積Ｃは２３４５７．０ｍｍ２、背脇部ＢＢ２の背脇部面積Ｄは３３７８１．９ｍｍ２である。
【0051】
［共通モデルにおける型紙補正方法］
次に、図１～４を使用して、本実施形態に係る共通モデルにおける上着用型紙パターンの補正方法について説明する。
次に、図１～４を使用して、本実施形態に係る共通モデルにおける上着用型紙パターンの補正方法について説明する。
【0052】
図２はスキャンデータに基づき作成された着用者の左上半身の形状を表す模式図、図３は共通モデルにおける上着用型紙パターン補正方法の面積調整ステップを反身体型に適用した場合を示す模式図、図４は共通モデルにおける上着用型紙パターン補正方法を反身体型に適用した場合の重量配分変化を示す模式図である。
【0053】
＜ステップＳ１１０：型紙原型の準備＞
まず、上記で作成した図１に示すような型紙原型を用意する（ステップＳ１１０）。
まず、上記で作成した図１に示すような型紙原型を用意する（ステップＳ１１０）。
【0054】
ステップＳ１１０で用意する型紙原型は、前身頃部と後身頃部との境界となる肩前基点Ｎを頂点として、頸回りの前側ラインである前頚線ＮＬ１、身体の中心側端縁を画定する前中心線ＣＬ、胸囲を画定するバストラインＢＬ、アームホールの前側縁を画定するアーム前縁線ＡＬ１及び前肩稜線ＨＬ１によって画定される上部前身頃部ＦＢと、前身頃部と後身頃部との境界となる肩後基点Ｍを頂点として、頸回りの後側ラインである後頚線ＮＬ１、身体の背側端縁を画定する本背中心線ＳＬ２、胸囲を画定するバストラインＢＬ、アームホールの後側縁を画定するアーム後縁線ＡＬ２及び後肩稜線ＨＬ２によって画定される上部後身頃部ＢＢとによって構成され、上部前身頃部ＦＢは前記肩前基点Ｎから鉛直下方に垂下される肩前垂線ＰＬを境に前中心部ＦＢ１と前脇部ＦＢ２とに区画されるとともに、前記上部後身頃部ＢＢは前記肩後基点Ｍから鉛直下方に垂下される肩後垂線ＱＬを境に背中心部ＢＢ１と背脇部ＢＢ２とに区画される。
【0055】
なお、型紙原型は、あらかじめ定められた寸法に形成されたものに限ったものではなく、後述するステップＳ１２０において計測された着用者の身体の各部位の寸法に応じて調整済みのものを使用しても構わない（その場合、ステップＳ１１０とステップＳ１２０の順序は入れ替えられる）。
【0056】
＜ステップＳ１２０：身体各部寸法の計測＞
次に、着用者の身体の各部寸法を計測する（ステップＳ１２０）。
次に、着用者の身体の各部寸法を計測する（ステップＳ１２０）。
【0057】
ステップＳ１２０においては、人体を三次元で計測することができる３Ｄボディスキャナを用いて、身長、バスト高、ウエスト高、股突高、股下高、頚囲、胸囲、アンダーバスト囲、ウエスト囲を取得する。また、取得した各データに基づき、水平方向に頚囲、胸囲、アンダーバスト囲、ウエスト囲を分割、垂直方向に臍を通る身体の中心線、及び、肩線によって合計１２パーツに分割する。このようにして得られた身体の左上半身の形状を表す模式図を図２に示す。
【0058】
ここで、身体を前後に分ける前額面と、身体の頸回りのラインとが交差する点Ｙを画定する。この点Ｙは、胸鎖乳突筋のわきにあるくぼみの位置に該当する点であり、前述の型紙原型における肩前基点Ｎ及び肩後基点Ｍに相当する点である。そして、点Ｙから下方に延伸した線ＸＬを境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部ＣＨ１と胸部側方部ＣＨ２とに分ける。
【0059】
＜ステップＳ１３０：面積の算出＞
ステップＳ１２０で計測された各部寸法に基づき、型紙の各パーツに対応する着用者の身体の面積を算出する（ステップＳ１３０）。特に、上述した胸部中心部ＣＨ１の面積と、胸部側方部ＣＨ２の面積とを算出する。それにより、着用者の胸部中心部面積と胸部側方部面積の面積比率が算出される。面積比率の算出は、左右別々に算出されるようにして構わない。人間の体は必ずしも左右対称に出来ているわけではないため、右側パーツと左側パーツとで異なる補正をすることもあるからである。
ステップＳ１２０で計測された各部寸法に基づき、型紙の各パーツに対応する着用者の身体の面積を算出する（ステップＳ１３０）。特に、上述した胸部中心部ＣＨ１の面積と、胸部側方部ＣＨ２の面積とを算出する。それにより、着用者の胸部中心部面積と胸部側方部面積の面積比率が算出される。面積比率の算出は、左右別々に算出されるようにして構わない。人間の体は必ずしも左右対称に出来ているわけではないため、右側パーツと左側パーツとで異なる補正をすることもあるからである。
【0060】
＜ステップＳ１４０：型紙原型の面積の調整＞
ステップＳ１３０で算出された着用者の胸部中心部面積と胸部側方部面積の面積比率に基づいて、型紙原型Ｘにおける前中心部ＦＢ１と前脇部ＦＢ２の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部ＢＢ１と背脇部ＢＢ２の面積比率である後側面積比率を調整する（ステップＳ１４０）。
ステップＳ１３０で算出された着用者の胸部中心部面積と胸部側方部面積の面積比率に基づいて、型紙原型Ｘにおける前中心部ＦＢ１と前脇部ＦＢ２の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部ＢＢ１と背脇部ＢＢ２の面積比率である後側面積比率を調整する（ステップＳ１４０）。
【0061】
ステップＳ１４０における面積比率の調整の仕方について、図３を用いて詳細に説明する。
【0062】
図３は、共通モデルにおける上着用型紙パターン補正方法の面積調整ステップを反身体型に適用した場合の上部前身頃部ＦＢ及び上部後身頃部ＢＢの模式図である。反身体型とは、上体が後方にのけ反ったような体型である。
【0063】
図３に示すように、上部前身頃部ＦＢの下端を画定するバストラインＢＬの前側中心端部にあたる点ＦからバストラインＢＬに沿って点Ｈまで切り込みを入れ、点Ｈを支点として上部前身頃部ＦＢを回転させることにより、上部前身頃部ＦＢにおける胸部の寸法を変化させることができる。また、上部後身頃部ＢＢにおけるバストラインＢＬの背側中心端部にあたる点ＬからバストラインＢＬに沿って脇側端部にあたる点Ｋまで切り込みを入れ、点Ｋを支点として上部後身頃部ＢＢを回転させることにより、上部後身頃部ＢＢにおける背部の寸法を変化させることができる。なお、図３においては、補正前の元の形状を破線で示し、補正した後の状態である回転後の形状を実線で示す。
【0064】
例えば、図３に示す反身体型のように、後方にのけ反ったような体型の場合、型紙原型通りの拡大縮小によって生地を形成すると、胸部の生地が足りなくなり胸部が突っ張るような着こなしになってしまう。そこで、図３に示すように、点Ｈを中心としてバストラインＢＬを上方に開くように上部前身頃部ＦＢを回転させる。また、上部後身頃部ＢＢにおいては逆に点Ｋを中心としてバストラインを下方に閉じるように上部後身頃部ＢＢを回転させる。
【0065】
＜上部前身頃部ＦＢの面積比率の変化＞
点Ｈを中心とした回転に伴い、肩前基点Ｎは肩前基点Ｎ’に、点Ｉは点Ｉ’に移動する。また、バストラインＢＬ自体は不変であり、肩前垂線は肩前基点Ｎ’から鉛直下方に延伸する垂線であるので、肩前垂線ＰＬは肩前垂線ＰＬ’に移動する。さらに、点Ｐは肩前垂線ＰＬ’とバストラインＢＬとが交差する点Ｐ’に移動する。
点Ｈを中心とした回転に伴い、肩前基点Ｎは肩前基点Ｎ’に、点Ｉは点Ｉ’に移動する。また、バストラインＢＬ自体は不変であり、肩前垂線は肩前基点Ｎ’から鉛直下方に延伸する垂線であるので、肩前垂線ＰＬは肩前垂線ＰＬ’に移動する。さらに、点Ｐは肩前垂線ＰＬ’とバストラインＢＬとが交差する点Ｐ’に移動する。
【0066】
さらに、上部前身頃部ＦＢの前端縁を画定する垂線である前中心線ＣＬは不変であるので、型紙の回転に伴い点Ｆは点Ｆ’に、点Ｅは前中心線ＣＬの延長線上の点Ｅ’に、それぞれ鉛直上方に移動する。その結果、前頸線ＮＬ１は前頸線ＮＬ１’に、前肩稜線ＨＬ１は前肩稜線ＨＬ１’に、アーム前縁部ＡＬ１はアーム前縁部ＡＬ１’に移動する。
【0067】
前中心線ＣＬとバストラインＢＬは不変であるので、回転補正後の前中心部ＦＢ１’については、点Ｎ’－線ＮＬ１’－点Ｅ’－線ＣＬ－点Ｆ－点Ｐ’－線ＰＬ’－点Ｎ’によって画定される。
【0068】
回転補正後の前脇部ＦＢ２’についても同様に、点Ｎ’－線ＰＬ’－点Ｐ’－点Ｈ－点Ｇ－線ＡＬ１’－点Ｉ’－線ＨＬ１’－点Ｎ’によって画定される。
【0069】
つまり、バストラインＢＬを前端点Ｆから所定の距離隔てた点Ｈまで切り込みを入れ、所定の距離隔てた点Ｈを中心として上部前身頃部ＦＢを回転することによって得られる回転補正後の新たな前中心部ＦＢ１’は、回転前の前中心線ＣＬ、回転前のバストラインＢＬ、回転後の肩前垂線ＰＬ’及び回転後の前頚腺ＮＬ１’によって得られる。
【0070】
また、回転補正後の新たな前脇部ＦＢ２’は、回転前のバストラインＢＬ、回転後の肩前垂線ＰＬ’、回転後の前肩稜線ＮＬ１’及び回転後のアーム前縁線ＡＬ１’によって得られる。
【0071】
このように上部前身頃部ＦＢにおけるバストラインＢＬを上方に開くように回転補正することで、補正前の前中心部ＦＢ１の面積Ａは拡大し、補正前の前脇部ＦＢ２の面積Ｂは縮小する。前中心部ＦＢ１の面積Ａが拡大するのは、前中心線ＣＬが不変であるにもかかわらず、肩前垂線ＰＬ’が脇側に移動するからである。また、開いた分の点Ｆ’－点Ｆ－点Ｐ’を接続する略三角形状の部位が増加したことにも起因する。
【0072】
また、バストラインＢＬを上方に開くように回転補正することで前脇部ＦＢ２の面積Ｂが縮小するのは、アーム前縁部ＡＬ１は回転中心となる点Ｈに近いため線の移動量が小さくその分の面積増加が少ないことと、肩前垂線ＰＬ’が脇側に移動したことに起因する。
【0073】
つまり、バストラインＢＬを上方に開くように回転補正することで、上部前身頃部ＦＢにおいて、前中心部ＦＢ１の面積を拡大し、前脇部ＦＢ２の面積を縮小して前中心部面積Ａ：前脇部面積Ｂの面積比率である前側面積比率を変化させることができる。
【0074】
そして、本実施形態に係る共通モデルのバランス理論に基づく型紙補正方法を使用して型紙のバランスを調整する際には、回転補正後の前中心部ＦＢ１’における新たな前中心部面積Ａ’と前脇部ＦＢ２’の新たな前脇部面積ＦＢ２’の前側面積比率が、着用者の計測結果に基づいて上記ステップＳ３で算出された胸部中心部面積と胸部側方部面積の比率に略等しくなるよう、点Ｆから点Ｆ’への移動量を決定する。
【0075】
例えば、型紙原型において前中心部ＦＢ１の面積Ａが２１，２２４．５ｍｍ２であり、前脇部ＦＢ２の面積Ｂが２２，８６９．０ｍｍ２であったが、着用者の計測結果に基づいて算出された胸部中心部ＣＨ１の面積と胸部側方部ＣＨ２の面積の比率がＣＨ１：ＣＨ２＝１．１４５：１であった場合、点Ｆを上方に１ｃｍ移動させた。その結果、新たな前中心部ＦＢ１’の面積Ａ’は２４，４７４．１ｍｍ２、新たな前脇部ＦＢ２’の面積Ｂ’は２１，３７６．２ｍｍ２となった。その結果、新たな前中心部ＦＢ１’の面積Ａ’と新たな前脇部ＦＢ２’の面積Ｂ’の比率はＡ’：Ｂ’＝１．１４５：１となり、計測結果に基づき算出された面積比率と一致する。
【0076】
＜上部後身頃部ＢＢの面積比率の変化＞
一方、上部後身頃部ＢＢにおいては、上部前身頃部ＦＢの回転方向とは逆に、点Ｋを中心としてバストラインＢＬを下方に閉じるように上部後身頃部ＢＢを回転させる。
一方、上部後身頃部ＢＢにおいては、上部前身頃部ＦＢの回転方向とは逆に、点Ｋを中心としてバストラインＢＬを下方に閉じるように上部後身頃部ＢＢを回転させる。
【0077】
このとき、図３において、点Ｋを中心とした回転に伴い、肩後基点Ｍは肩後基点Ｍ’に、点Ｏ２は点Ｏ２’に、点Ｊは点Ｊ’に移動する。また、バストラインＢＬは不変であり肩後垂線ＱＬは肩後基点Ｍ’から鉛直下方に延伸する垂線であるので、肩後垂線ＱＬは肩後垂線ＱＬ’に移動する。さらに、点Ｑは肩後垂線ＱＬ’とバストラインＢＬとが交差する点Ｑ’に移動する。
【0078】
その結果、アーム後縁部ＡＬ２はアーム前縁部ＡＬ２’に、後肩稜線ＨＬ２は後肩稜線ＨＬ２’に、後頸線ＮＬ２は後頸線ＮＬ２’に移動する。また、点Ｏ２は点Ｏ２’に移動するもののウエストラインＷＬの中心側端部の点Ｓは不変であるため、本背中心線ＳＬ２は本背中心線ＳＬ２’に移動する。
【0079】
そして、バストラインＢＬは不変であるので、バストラインＢＬと本背中心線ＳＬ２’が交差する点は点Ｌから点Ｌ’に水平移動する。
【0080】
バストラインＢＬは不変であるので、回転補正後の新たな背中心部ＢＢ１’については、点Ｍ’－線ＮＬ２’－点Ｏ２’－線ＳＬ２’－点Ｌ’－点Ｑ’－線ＱＬ’－点Ｍ’によって画定される。
【0081】
回転補正後の新たな背脇部ＢＢ２’についても同様に、点Ｍ’－線ＱＬ’－点Ｑ’－点Ｋ－線ＡＬ２’－点Ｊ’－線ＨＬ２’－点Ｍ’によって画定される。
【0082】
つまり、バストラインＢＬに切り込みを入れ、バストラインＢＬの背側中心端部における点Ｋを中心として上部後身頃部ＢＢを回転することによって得られる新たな背中心部ＢＢ１’は、回転前のバストラインＢＬ、回転後の肩後垂線ＱＬ’、回転後の後頚腺ＮＬ２’及び回転後の本背中心線ＳＬ２’によって得られる。
【0083】
また、回転後の新たな背脇部ＢＢ２’は、回転前のバストラインＢＬ、回転後のアーム後縁線ＡＬ２’、回転後の後肩稜線ＨＬ２’及び回転後の肩後垂線ＱＬ’によって得られる。
【0084】
このように、上部後身頃部ＢＢにおけるバストラインＢＬより上方の部位を下方に閉じるように上部後身頃部ＢＢを回転補正することで、補正前の背中心部ＢＢ１の背中心部面積Ｃは縮小し、補正前の背脇部ＢＢ２の背脇部面積Ｄは拡大する。背中心部ＢＢ１の背中心部面積Ｃが縮小するのは、本背中心線ＳＬ２’の移動量に比して肩後垂線ＱＬ’の中心側への移動量が大きいからである。それはつまり、肩後垂線ＱＬ’は垂線である一方で本背中心線ＳＬ２’は点Ｓへ延伸させる緩やかな曲線であることに起因する。また、閉じた分の略三角形状の部位の面積が減少したことにも起因する。
【0085】
また、バストラインＢＬ上方の部位を下方に閉じるように回転補正をすることで、後肩稜線ＨＬ２の位置が下方に下がるにもかかわらず背脇部ＢＢ２の背脇部面積Ｄが拡大するのは、アーム後縁線ＡＬ２の移動量に比して肩後垂線ＱＬ’の中心側への移動量が大きいからである。
【0086】
ここで、後身頃部ＢＢの補正量は、前身頃部ＦＢの補正量と同じ量とする。つまり、仮に点Ｆから点Ｆ’への上方への移動量を１ｃｍとすると、点Ｌの点Ｌ’への下方への移動量も１ｃｍとする。
【0087】
例えば、型紙原型において背中心部ＢＢ１の背中心部面積Ｃが２３，４５７．０ｍｍ２であり、背脇部ＢＢ２の背脇部面積Ｄが３３，７８１．９ｍｍ２であったが、前身頃部ＦＢにおける点Ｆの上方への１ｃｍの移動に対して、後身頃部ＢＢにおける点Ｌ２を下方へ１ｃｍ移動させた。その結果、新たな背中心部ＢＢ１’の背中心部面積Ｃ’は２１，５２８．４ｍｍ２、新たな背脇部ＢＢ２’の背脇部面積Ｄ’は３６，３７５．１ｍｍ２となった。
【0088】
このようにして、共通モデルを形成するバランス理論に基づき、バストラインＢＬを境に回転補正を行うことにより、前中心部ＦＢ１と前脇部ＦＢ２の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部ＢＢ１と背脇部ＢＢ２の面積比率である後側面積比率を調整することができる。
【0089】
ここで、回転補正を行った場合における生地の運動の変化に関して、反身体型の場合について図４を用いて説明する。反身体型とは、上述の通り、胸部がのけ反った形状の体型であり、型紙原型通りの面積比率でパターンを作成すると、胸部（つまり上部前身頃部ＦＢの前中心部ＦＢ１）が突っ張って持ち上がろうとする力が働くとともに背部の生地が余り下方に下がろうとする力が働く。このように窮屈な部位と余裕のある部位とが混在すると、体型にフィットした着こなしをするのは難しい。
【0090】
そのため、図４に示すように、上部前身頃部ＦＢにおいては点Ｈを中心にバストラインＢＬより上方の部位を上方に開くように回転補正し、上部後身頃部ＢＢにおいては点Ｋを中心にバストラインＢＬより上方の部位を下方に閉じるように回転補正する。
【0091】
すると、図３で説明したように、上部前身頃部ＦＢにおいては前中心部ＦＢ１’の前中心部面積Ａ’が大きくなり、前脇部ＦＢ２’の前脇部面積Ｂ’が小さくなる。逆に、上部後身頃部ＢＢにおいては背中心部ＢＢ１’の背中心部面積Ｃ’が小さくなり、背脇部ＢＢ２’の背脇部面積Ｄ’が大きくなる。
【0092】
その結果、上部前身頃部ＦＢにおいては前中心部ＦＢ１’の重量が重くなり、前脇部ＦＢ２’の重量が軽くなるため、肩前基点Ｎ’を中心として前中心部ＦＢ１’が下方に下がり前脇部ＦＢ２’が上方に上がろうとする回転運動が生じる（図中矢印ＡＲ１）。
【0093】
一方、上部後身頃部ＢＢにおいては背中心部ＢＢ１’の重量が軽くなり、背脇部ＢＢ２’の重量が重くなるが、背中心部ＢＢ１’は右半身と左半身とが縫合して接続されるため、片側の重量ではなく右半身と左半身とを合算した重量として考慮される。そのため、背中心部ＢＢ１’の重量が軽くなったとしても、背中心部ＢＢ１’が下方に下がり背脇部ＢＢ２’が上方に上がろうとする回転運動の方向自体は補正前と変わらず、回転する力が弱くなるだけである（図中矢印ＡＲ２）。
【0094】
このように、反身体型の場合には、バストラインＢＬより上方の上部前身頃部ＦＢを開き前中心部ＦＢ１の重量を増加させることで、突っ張りがちだった前中心部ＦＢ’１を下方に下げるとともに、バストラインＢＬより上方の上部後身頃部ＢＢを閉じ背中心部ＢＢ１の重量を減少させることで、余りがちだった背中心部ＢＢ１’が下方に下がらないようにフィットさせることが出来る。また、仮背中心線ＳＬ１と本背中心線ＳＬ２とバストラインＢＬとの間に囲まれた部位の面積Ｒは増加する。
【0095】
このように、バランス理論に基づく共通モデルにおいては、肩前基点Ｎ’を中心として、前中心部ＦＢ１’と前脇部ＦＢ２’とがやじろべいのようにバランスを取ろうとする回転運動が生じ、着用者の体にフィットするパターンを形成することができる。同様に、肩後基点Ｍ、Ｍ’ を中心として、背中心部ＢＢ１’と背脇部ＢＢ２’とがやじろべいのようにバランスを取ろうとする回転運動が生じ、着用者の体にフィットするパターンを形成することができる。
【0096】
このように、生地の重量の変化に伴う回転運動を考慮してバランスを取ることで着用者の体にフィットするようなパターンを形成するのが、バランス理論を用いた共通モデルの特徴である。
【0097】
［上着用型紙パターンの学習システム１］
次に、図５を用いて、本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システム１について説明する。
次に、図５を用いて、本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システム１について説明する。
【0098】
図５は、本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システム１におけるハードウェア構成とソフトウェア機能を説明するためのブロック図である。
【0099】
図５に示すように、上着用型紙パターンの学習システム１は、データを制御する制御手段１０と、各手段同士の通信を行う通信手段２０と、データを記憶する記憶手段３０と、対象者の身体データを取得する対象者身体データ取得手段４０によって構成される。
【0100】
制御手段１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備える。
【0101】
制御手段１０は、所定のプログラムを読み込み、必要に応じて通信手段２０と協働することで、マスタデータ作成手段１１と、基本型紙データ生成手段１２と、修正型紙データ生成手段１３と、機械学習用データ生成手段１４と、機械学習手段１５と、機械学習済みモデル実行手段１６と、モデリング手段１７とを実現する。
【0102】
通信手段２０は、他の機器と通信可能にするためのデバイス、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１に準拠したＷｉ－Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）対応デバイスを備える。
【0103】
記憶手段３０は、データやファイルを記憶する装置であって、ハードディスクや半導体メモリ、記録媒体、メモリカード等による、データのストレージ部を備える。また、記憶手段３０は、マスタデータ記憶手段３１と、対象者身体データ記憶手段３２と、基本型紙データ記憶手段３３と、修正型紙データ記憶手段３４と、機械学習用データ記憶手段３５と、機械学習済みモデル記憶手段３６と、付属部データ記憶手段３７を備える。
【0104】
対象者身体データ取得手段４０は、上着用型紙パターンを作成する対象者の身体的特徴データを取得する。対象者身体データ取得手段４０は例えば、対象者の詳細な身体寸法を非接触で測定可能な３Ｄボディスキャナによって構成される。対象者身体データ取得手段４０で取得された対象者の身体的特徴データは、通信手段２０を介して、対象者身体データ記憶手段３２に記憶される。
【0105】
［マスタデータ作成手段１１］
マスタデータ作成手段１１は、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データを作成する。基準型紙データは、型紙原型データを、基準となる体型データである基準体型データに合わせて補正することによって作成される。つまり、図１に示される型紙原型Ｘを、基準となる体型に合わせ、図３に示すような補正を行うことによって作成される。ここで、基準となる体型データである基準体型データは、対象者身体データ取得手段４０によって取得される。また、この時に作成される基準型紙データは上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いたものである。なお、基準型紙データは、２次元の型紙データである平面基準型紙データ、及び、平面基準型紙データを３次元データに変換した立体基準型紙データからなる。
マスタデータ作成手段１１は、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データを作成する。基準型紙データは、型紙原型データを、基準となる体型データである基準体型データに合わせて補正することによって作成される。つまり、図１に示される型紙原型Ｘを、基準となる体型に合わせ、図３に示すような補正を行うことによって作成される。ここで、基準となる体型データである基準体型データは、対象者身体データ取得手段４０によって取得される。また、この時に作成される基準型紙データは上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いたものである。なお、基準型紙データは、２次元の型紙データである平面基準型紙データ、及び、平面基準型紙データを３次元データに変換した立体基準型紙データからなる。
【0106】
［マスタデータ記憶手段３１］
マスタデータ記憶手段３１は、基準体型データ、及び、当該基準体型データに基づきマスタデータ作成手段１１で作成された基準型紙データからなるマスタデータを記憶する。
マスタデータ記憶手段３１は、基準体型データ、及び、当該基準体型データに基づきマスタデータ作成手段１１で作成された基準型紙データからなるマスタデータを記憶する。
【0107】
［基本型紙データ生成手段１２］
基本型紙データ生成手段１２は、最終的な修正済みの型紙データの前段階における基本型紙データを自動的に生成するものであり、平面の基本型紙データを生成する平面基本型紙データ生成部１２ａと、３次元の基本型紙データを作成する立体基本型紙データ生成部１２ｂによって構成される。
基本型紙データ生成手段１２は、最終的な修正済みの型紙データの前段階における基本型紙データを自動的に生成するものであり、平面の基本型紙データを生成する平面基本型紙データ生成部１２ａと、３次元の基本型紙データを作成する立体基本型紙データ生成部１２ｂによって構成される。
【0108】
本実施形態において、立体基本型紙データ生成部１２ｂにおける３次元の基本型紙データの作成は、マスタデータ記憶手段３１に記憶された基準体型データと、対象者身体データ取得手段４０で得られた対象者身体データとの差分に基づき、マスタデータ記憶手段３１に記憶された３次元の基準型紙データをおおよその範囲でグレーディングすることにより行われる。
【0109】
平面基本型紙データ生成部１２ａにおける平面の型紙データの作成は、立体基本型紙データ生成部１２ｂで作成された３次元の基本型紙データを、２次元の型紙データに変換することにより行われる。その際、本実施形態においては、経験や実験の結果を反映させ、直線を保つ箇所やダーツを開かせる箇所や度合いなどの調整を行っている。
【0110】
さらに、基本型紙データ生成手段１２は、変換された２次元の基本型紙データと２次元の基準型紙データとの差分を書き出す。書き出された差分に対し、後述する機械学習済みモデル実行手段１６で実行された機械学習の結果を反映させたものを、マスタデータ記憶手段３１に記憶してある基準型紙データから差分の量だけ変形させ、機械学習結果反映済みの平面基本型紙データとする。つまり、基本型紙データ生成手段１２は、機械学習済みモデル実行手段１６と協働して、基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得する。
【0111】
このようにして生成された平面型紙データと立体型紙データをセットとして基本型紙データを作成する。基本型紙データ生成手段１２で生成された基本型紙データは、通信手段２０を介して、基本型紙データ記憶手段３３に記憶される。
【0112】
［修正型紙データ生成手段１３］
修正型紙データ生成手段１３は、基本型紙データ生成手段１２で生成された基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正する。なお、基本型紙データの修正は、上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いて行われる。なお、本実施形態においては、修正型紙データ生成手段１３は学習システムに組み込まれているが、基本型紙データの修正は手動で行ってもよい。ただし、手動で行う場合においても、バランス理論に基づいた修正を行うことに変わりはない。
修正型紙データ生成手段１３は、基本型紙データ生成手段１２で生成された基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正する。なお、基本型紙データの修正は、上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いて行われる。なお、本実施形態においては、修正型紙データ生成手段１３は学習システムに組み込まれているが、基本型紙データの修正は手動で行ってもよい。ただし、手動で行う場合においても、バランス理論に基づいた修正を行うことに変わりはない。
【0113】
［修正型紙データ記憶手段３４］
修正型紙データ記憶手段３４は、基本型紙データ生成手段１２で生成された基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正させた修正型紙データを記憶する。なお、基本型紙データの修正は、上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いて行われる。
修正型紙データ記憶手段３４は、基本型紙データ生成手段１２で生成された基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正させた修正型紙データを記憶する。なお、基本型紙データの修正は、上述したバランス理論に基づく共通モデルを用いて行われる。
【0114】
［機械学習用データ生成手段１４］
機械学習用データ生成手段１４は、対象者身体データに関する情報、基本型紙データに関する情報、及び、修正型紙データに関する情報に基づいてＡＩモデルの機械学習に必要な学習用データを生成する。特にここでは、修正型紙データと基本型紙データの差分である修正量を対象者身体データと紐づけたものを学習用データとして生成する。
機械学習用データ生成手段１４は、対象者身体データに関する情報、基本型紙データに関する情報、及び、修正型紙データに関する情報に基づいてＡＩモデルの機械学習に必要な学習用データを生成する。特にここでは、修正型紙データと基本型紙データの差分である修正量を対象者身体データと紐づけたものを学習用データとして生成する。
【0115】
また、学習用データは、さらに、対象者身体データ取得手段４０によって取得した、対象者の身体を図２に示すように分割した各部の面積、バスト寸、ウエスト寸、ネック寸等に基づいて生成されてもよい。
【0116】
［機械学習用データ記憶手段３５］
機械学習用データ記憶手段３５は、機械学習用データ生成手段１４で生成された学習用データを、学習用データの元となった対象者身体データ、基本型紙データ及び修正型紙データに紐づけて記憶する。
機械学習用データ記憶手段３５は、機械学習用データ生成手段１４で生成された学習用データを、学習用データの元となった対象者身体データ、基本型紙データ及び修正型紙データに紐づけて記憶する。
【0117】
［機械学習手段１５］
機械学習手段１５では、機械学習用データ生成手段１４によって生成された学習用データを用いて、機械学習モデルに機械学習を実行させる。機械学習用データ生成手段１４で生成された多くの機械学習用データが、機械学習に利用される。機械学習手段１５においては、例えば機械学習の一つである畳み込みニューラルネットワークを用いて、入力された機械学習用データに対して畳み込み演算を行い、その特徴量を注出する。なお、機械学習を実行するに際して、畳み込みニューラルネットワーク以外の手段も使用し得る。
機械学習手段１５では、機械学習用データ生成手段１４によって生成された学習用データを用いて、機械学習モデルに機械学習を実行させる。機械学習用データ生成手段１４で生成された多くの機械学習用データが、機械学習に利用される。機械学習手段１５においては、例えば機械学習の一つである畳み込みニューラルネットワークを用いて、入力された機械学習用データに対して畳み込み演算を行い、その特徴量を注出する。なお、機械学習を実行するに際して、畳み込みニューラルネットワーク以外の手段も使用し得る。
【0118】
［機械学習済みモデル記憶手段３６］
機械学習済みモデル記憶手段３６では、機械学習手段１５で機械学習を実行した機械学習モデルを記憶する。
機械学習済みモデル記憶手段３６では、機械学習手段１５で機械学習を実行した機械学習モデルを記憶する。
【0119】
［機械学習済みモデル実行手段１６］
機械学習済みモデル実行手段１６では、機械学習手段１５によって学習された機械学習モデルを用いて、機械学習モデルによる処理を実行する。機械学習済みモデル実行手段１６による処理は、基本型紙データ生成手段１２における平面の基本型紙データの生成に反映される。つまり、基本型紙データ生成手段１２で生成される基本型紙データには、基準体型データ、基準型紙データ、対象者身体データに加え、機械学習済みモデル実行手段１６によって実行された機械学習モデルによる処理が反映される。
機械学習済みモデル実行手段１６では、機械学習手段１５によって学習された機械学習モデルを用いて、機械学習モデルによる処理を実行する。機械学習済みモデル実行手段１６による処理は、基本型紙データ生成手段１２における平面の基本型紙データの生成に反映される。つまり、基本型紙データ生成手段１２で生成される基本型紙データには、基準体型データ、基準型紙データ、対象者身体データに加え、機械学習済みモデル実行手段１６によって実行された機械学習モデルによる処理が反映される。
【0120】
［モデリング手段１７］
モデリング手段１７は、マスタデータ、基本型紙データ及び修正型紙データについて共通するモデルに基づいてデータを生成する。モデリング手段は、面積比率算出部１７ａと、面積比率調整部１７ｂを有する。
モデリング手段１７は、マスタデータ、基本型紙データ及び修正型紙データについて共通するモデルに基づいてデータを生成する。モデリング手段は、面積比率算出部１７ａと、面積比率調整部１７ｂを有する。
【0121】
面積比率算出部１７ａは、対象者身体データ取得手段４０で取得された対象者身体データに基づいて、図２に示す身体の前額面と頸回りのラインとが交差する点Ｙから下方に延伸した線ＸＬを境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部ＣＨ1と胸部側方部ＣＨ２とに分けたときの胸部中心部ＣＨ１と胸部側方部ＣＨ２の面積比率を算出する。
【0122】
面積比率調整部１７ｂは、面積比率算出部１７ａで算出された対象者の胸部中心部ＣＨ１と胸部側方部ＣＨ２の面積比率に基づいて、図１に示す前中心部ＦＢ１と前脇部ＦＢ２の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部ＢＢ１と背脇部ＢＢ２の面積比率である後側面積比率を調整する。
【0123】
［付属部データ記憶手段３７］
付属部データ記憶手段３７は、襟やポケットなど上着の付帯的なパーツに関する付属部データを記憶する。
付属部データ記憶手段３７は、襟やポケットなど上着の付帯的なパーツに関する付属部データを記憶する。
【0124】
［上着用型紙パターンの学習システム１を用いた学習方法］
次に、図６を用いて、上記のように構成された上着用型紙パターンの学習システム１を用いた学習方法について説明する。
次に、図６を用いて、上記のように構成された上着用型紙パターンの学習システム１を用いた学習方法について説明する。
【0125】
図６は本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システム１を用いて上着用型紙パターンの学習を行う際のフローチャートである。なお、学習は、後述する上着用型紙パターンの作成時にそれぞれのデータ記憶手段に登録されるデータに基づいて行われる。
【0126】
＜ステップＳ２００：対象者身体データの読み出し＞
まず、対象者身体データ記憶手段３２に記憶されている対象者身体データを読み出す（ステップＳ２００）。
まず、対象者身体データ記憶手段３２に記憶されている対象者身体データを読み出す（ステップＳ２００）。
【0127】
＜ステップＳ２１０：平面基本型紙データの読み出し＞
次に、基本型紙データ記憶手段３３に記憶されている基本型紙データの中から、平面基本型紙データを読み出す（ステップＳ２１０）。
次に、基本型紙データ記憶手段３３に記憶されている基本型紙データの中から、平面基本型紙データを読み出す（ステップＳ２１０）。
【0128】
＜ステップＳ２２０：平面修正型紙データの読み出し＞
さらに、修正型紙データ記憶手段３４に記憶されている修正型紙データの中から、平面修正型紙データを読み出す（ステップＳ２２０）。
さらに、修正型紙データ記憶手段３４に記憶されている修正型紙データの中から、平面修正型紙データを読み出す（ステップＳ２２０）。
【0129】
＜ステップＳ２３０：機械学習用データの生成＞
そして、機械学習用データ生成手段１４は、ステップＳ２００で読み出した対象者身体データ、ステップＳ２１０で読み出した平面基本型紙データ、ステップＳ２２０で読み出した平面修正型紙データに基づき、機械学習用データを生成する（ステップＳ２３０）。特にここでは、平面修正型紙データと平面基本型紙データの差分である修正量を対象者身体データと紐づけたものを機械学習用データとして生成する。
そして、機械学習用データ生成手段１４は、ステップＳ２００で読み出した対象者身体データ、ステップＳ２１０で読み出した平面基本型紙データ、ステップＳ２２０で読み出した平面修正型紙データに基づき、機械学習用データを生成する（ステップＳ２３０）。特にここでは、平面修正型紙データと平面基本型紙データの差分である修正量を対象者身体データと紐づけたものを機械学習用データとして生成する。
【0130】
＜ステップＳ２４０：機械学習の実行＞
機械学習手段１５は、ステップＳ２３０で生成した機械学習用データを用いて、機械学習を行う（ステップＳ２４０）。機械学習を実行した結果は、機械学習済みモデル記憶手段３６に記憶されている機械学習モデルに反映される。
機械学習手段１５は、ステップＳ２３０で生成した機械学習用データを用いて、機械学習を行う（ステップＳ２４０）。機械学習を実行した結果は、機械学習済みモデル記憶手段３６に記憶されている機械学習モデルに反映される。
【0131】
以上のような機械学習が、上着用型紙パターンが作成されるたびに行われ、機械学習の結果が徐々に蓄積され、後述する平面基本型紙データの生成に活用される。
【0132】
［上着用型紙パターンの学習システム１を用いた上着用型紙データの作成］
次に、図７～図１１を用いて、上記のように構成された上着用型紙パターンの学習システム１を用いた型紙作成方法について説明する。このとき、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データ、及び、基準となる体型データである基準体型データは、マスタデータとして既にマスタデータ記憶手段３１に登録されているものとする。
次に、図７～図１１を用いて、上記のように構成された上着用型紙パターンの学習システム１を用いた型紙作成方法について説明する。このとき、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データ、及び、基準となる体型データである基準体型データは、マスタデータとして既にマスタデータ記憶手段３１に登録されているものとする。
【0133】
図７は本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システム１を用いて上着用型紙パターンを作成する際のフローチャートであり、図８はマスタデータの一例を示す模式図であり、図９は対象者身体データの一例を示す模式図であり、図１０は立体基本型紙データの一例を示す模式図であり、図１１は、平面基本型紙データ（機械学習結果反映前）の一例を示す模式図である。
【0134】
＜ステップＳ３００：マスタデータの読み出し＞
まず、予めマスタデータ作成手段１１を用いて作成されマスタデータ記憶手段３１に記憶されている、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データ、及び、基準となる体型データである基準体型データをマスタデータとして読み出す（ステップＳ３００）。マスタデータとなる基準型紙データはバランス理論に基づき作成され、例えば、図８のようになっている。また、読みだされる基準型紙データは２次元の型紙データである平面基準型紙データだけでなく、平面基準型紙データを３次元データに変換した立体基準型紙データも含まれる。
まず、予めマスタデータ作成手段１１を用いて作成されマスタデータ記憶手段３１に記憶されている、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データ、及び、基準となる体型データである基準体型データをマスタデータとして読み出す（ステップＳ３００）。マスタデータとなる基準型紙データはバランス理論に基づき作成され、例えば、図８のようになっている。また、読みだされる基準型紙データは２次元の型紙データである平面基準型紙データだけでなく、平面基準型紙データを３次元データに変換した立体基準型紙データも含まれる。
【0135】
＜ステップＳ３１０：対象者身体データの取得・登録＞
次に、対象者身体データ取得手段４０を用いて上着用型紙パターンを作成する対象者の身体の各部寸法を計測し、対象者身体データを取得する（ステップＳ３１０）。
次に、対象者身体データ取得手段４０を用いて上着用型紙パターンを作成する対象者の身体の各部寸法を計測し、対象者身体データを取得する（ステップＳ３１０）。
【0136】
ステップＳ３１０においては、対象者身体データ取得手段４０の一例である、人体を三次元で計測することができる３Ｄボディスキャナを用いて、対象者の身体形状について計測を行う。ここで得られるデータは、身体の表面における各点を３次元座標系に投影した点群データであり、このようにして得られた点群データは例えば図９（ａ）のようになる。
【0137】
続いて、３Ｄボディスキャナでの三次元計測によって得られた点群データをメッシュ状の身体メッシュデータに変換する。点群データを身体メッシュデータに変換するにあたっては、近接する３つの点同士を接続して三角形メッシュを形成し、小さな三角形メッシュの集合体によって対象者の身体形状が表現できるようにする。このようにして得られた対象者の身体メッシュデータは図９（ｂ）のようになる。
【0138】
得られた身体メッシュデータから、対象者の身長、バスト高、ウエスト高、股突高、股下高、頚囲、胸囲、アンダーバスト囲、ウエスト囲を取得する。また、取得した各データに基づき、図２に示すように、水平方向に頚囲、胸囲、アンダーバスト囲、ウエスト囲を分割、垂直方向に臍を通る身体の中心線、及び、肩線によって合計１２パーツに分割する。このようにして、身体メッシュデータ及び各部寸法データからなる、本願発明における対象者身体データが得られる。取得された対象者身体データは、通信手段２０を介して、対象者身体データ記憶手段３２に記憶される。なお、点群データから身体メッシュデータへの変換、及び、身体メッシュデータから各寸法データの取得は、対象者身体データ取得手段４０内で行ってもよいし、制御手段１０内に別途設けた計算用の手段を用いて行ってもよい。
【0139】
＜ステップＳ３２０：立体基本型紙データの生成＞
ステップＳ３１０で得られた対象者身体データに基づいて、立体基本型紙データを生成する（ステップＳ３２０）。立体基本型紙データの生成は基本型紙データ生成手段１２における立体基本型紙生成部１２ｂを用いて行われ、ステップＳ３００で読み出された基準体型データとステップＳ３１０で取得された対象者身体データとの差分に基づき、ステップＳ３００でマスタデータ記憶手段３１から読み出された３次元の立体基準型紙パターンをおおよその範囲でグレーディングすることにより行われる。ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データによって表される立体型紙は図１０に示されるようになる。ここで生成された立体基本型紙データは、マスタデータとして登録されている基準となる体型データと、対象者の体型データとの差分に基づき、基準型紙データを大まかにグレーティングすることによって得られるものであるため、精度としては高くなく、実際に着用するには多少の余裕を持たせ作成されたものである。
ステップＳ３１０で得られた対象者身体データに基づいて、立体基本型紙データを生成する（ステップＳ３２０）。立体基本型紙データの生成は基本型紙データ生成手段１２における立体基本型紙生成部１２ｂを用いて行われ、ステップＳ３００で読み出された基準体型データとステップＳ３１０で取得された対象者身体データとの差分に基づき、ステップＳ３００でマスタデータ記憶手段３１から読み出された３次元の立体基準型紙パターンをおおよその範囲でグレーディングすることにより行われる。ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データによって表される立体型紙は図１０に示されるようになる。ここで生成された立体基本型紙データは、マスタデータとして登録されている基準となる体型データと、対象者の体型データとの差分に基づき、基準型紙データを大まかにグレーティングすることによって得られるものであるため、精度としては高くなく、実際に着用するには多少の余裕を持たせ作成されたものである。
【0140】
＜ステップＳ３３０：平面基本型紙データの生成＞
ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データに基づいて、平面基本型紙データを生成する（ステップＳ３３０）。平面基本型紙データの生成は基本型紙データ生成手段１２における平面基本型紙生成部１２ａを用いて行われ、まず、立体基本型紙データを平面型紙データに変換する。立体基本型紙データを平面型紙データに変換するに際しては、例えば、データベースに蓄積されている立体型紙データと平面型紙データとの関係性を参照して行われるか、あるいは、立体型紙データと平面型紙データとの間のモデリングを関数化したモデルによって行われる。その際、本実施形態においては、経験や実験の結果を反映させ、直線を保つ箇所やダーツを開かせる箇所や度合いなどの調整を行っている。このようにして作成された平面基本型紙データは図１１に示すようになる。
ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データに基づいて、平面基本型紙データを生成する（ステップＳ３３０）。平面基本型紙データの生成は基本型紙データ生成手段１２における平面基本型紙生成部１２ａを用いて行われ、まず、立体基本型紙データを平面型紙データに変換する。立体基本型紙データを平面型紙データに変換するに際しては、例えば、データベースに蓄積されている立体型紙データと平面型紙データとの関係性を参照して行われるか、あるいは、立体型紙データと平面型紙データとの間のモデリングを関数化したモデルによって行われる。その際、本実施形態においては、経験や実験の結果を反映させ、直線を保つ箇所やダーツを開かせる箇所や度合いなどの調整を行っている。このようにして作成された平面基本型紙データは図１１に示すようになる。
【0141】
＜ステップＳ３４０：マスタと平面基本型紙データとの差分の書き出し＞
次に、ステップＳ３００で読み出されたマスタデータにおける基準型紙データのうちの平面型紙データである平面基準型紙データと、ステップＳ３３０で生成された平面基本型紙データとの差分を書き出す（ステップＳ３４０）
次に、ステップＳ３００で読み出されたマスタデータにおける基準型紙データのうちの平面型紙データである平面基準型紙データと、ステップＳ３３０で生成された平面基本型紙データとの差分を書き出す（ステップＳ３４０）
【0142】
＜ステップＳ３５０：機械学習結果反映済みの平面基本型紙データの取得＞
ステップＳ３４０で書き出された平面基準型紙データと平面基本型紙データとの差分に対し、機械学習済みモデル実行手段１６で実行した結果を反映させ、新たな差分データとしたうえで、マスタデータの平面基準型紙データに足し戻すことで、機械学習済みモデルを反映させた平面基本型紙データを取得する（ステップＳ３５０）。つまり、このステップでは、ステップＳ３４０で書き出された２次元の基準型紙データと２次元の基本型紙データとの差分に対し、機械学習済みモデル実行手段１６で実行された機械学習の結果を反映させたものを、マスタデータ記憶手段３１に記憶してある基準型紙データから変形させ、機械学習結果反映済みの平面基本型紙データとする。つまり、基本型紙データ生成手段１２は、機械学習済みモデル実行手段１６と協働して、平面基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの平面基本型紙データを取得する。
ステップＳ３４０で書き出された平面基準型紙データと平面基本型紙データとの差分に対し、機械学習済みモデル実行手段１６で実行した結果を反映させ、新たな差分データとしたうえで、マスタデータの平面基準型紙データに足し戻すことで、機械学習済みモデルを反映させた平面基本型紙データを取得する（ステップＳ３５０）。つまり、このステップでは、ステップＳ３４０で書き出された２次元の基準型紙データと２次元の基本型紙データとの差分に対し、機械学習済みモデル実行手段１６で実行された機械学習の結果を反映させたものを、マスタデータ記憶手段３１に記憶してある基準型紙データから変形させ、機械学習結果反映済みの平面基本型紙データとする。つまり、基本型紙データ生成手段１２は、機械学習済みモデル実行手段１６と協働して、平面基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの平面基本型紙データを取得する。
【0143】
機械学習手段１５での機械学習には、図６で説明したとおり、平面基本型紙データ生成手段１２ａで機械的に自動で生成された平面基本型紙データに対し、実際に対象者の体にフィットするよう修正した修正量が紐づけられており、この体型なら基本型紙データはこうであったが実際の修正型紙データはこうであったという修正量と修正箇所に関するデータが学習される。この修正量と修正箇所を身体データに紐づけて学習することで、ステップＳ３３０で生成される平面基本型紙データの精度が向上していく。
【0144】
＜ステップＳ３６０：基本型紙データの登録＞
ステップＳ３５０で生成された機械学習結果反映済みの平面基本型紙データ、及び、ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データは、基本型紙データ記憶手段３３に登録される（ステップＳ３６０）。
ステップＳ３５０で生成された機械学習結果反映済みの平面基本型紙データ、及び、ステップＳ３２０で生成された立体基本型紙データは、基本型紙データ記憶手段３３に登録される（ステップＳ３６０）。
【0145】
＜ステップＳ３７０：平面修正型紙データの生成＞
ステップＳ３５０で作成された、機械学習結果反映済みの平面基本型紙データについて、対象者の体型にフィットするよう修正し、平面修正型紙データを生成する（ステップＳ３７０）。平面修正型紙データの生成は、修正型紙データ生成手段１３を用い、図３を用いて上述したように、バランス理論にしたがって行われる。なお、ステップＳ３７０における修正により平面の型紙データは完成し、対象者に納品する型紙データの作成はここで完了となる。
ステップＳ３５０で作成された、機械学習結果反映済みの平面基本型紙データについて、対象者の体型にフィットするよう修正し、平面修正型紙データを生成する（ステップＳ３７０）。平面修正型紙データの生成は、修正型紙データ生成手段１３を用い、図３を用いて上述したように、バランス理論にしたがって行われる。なお、ステップＳ３７０における修正により平面の型紙データは完成し、対象者に納品する型紙データの作成はここで完了となる。
【0146】
＜ステップＳ３８０：平面修正型紙データの記憶＞
ステップＳ３７０で生成された平面修正型紙データを修正型紙データ記憶手段３４に記憶する（ステップＳ３８０）。
ステップＳ３７０で生成された平面修正型紙データを修正型紙データ記憶手段３４に記憶する（ステップＳ３８０）。
【0147】
＜ステップＳ３９０：付属部データの組み込み＞
ステップＳ３７０で生成された平面修正型紙データに対し、付属部データ記憶手段３７に記憶されている、襟やポケットなどに関する付属部データを組み込む（ステップＳ３９０）。これにより、納品するための平面データが完成する。
ステップＳ３７０で生成された平面修正型紙データに対し、付属部データ記憶手段３７に記憶されている、襟やポケットなどに関する付属部データを組み込む（ステップＳ３９０）。これにより、納品するための平面データが完成する。
【0148】
このようにして、本実施形態に係る上着用型紙パターンの学習システムを用いた型紙作成方法で作成した型紙パターンが完成する。
【0149】
以上、本発明をまとめると以下のようになる。
【0150】
本発明に係る上着用型紙パターンの学習システムは、前身頃部と後身頃部との境界となる肩前基点を頂点として、頸回りの前側ラインである前頚線、身体の中心側端縁を画定する前中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの前側縁を画定するアーム前縁線及び前肩稜線によって画定される上部前身頃部と、前身頃部と後身頃部との境界となる肩後基点を頂点として、頸回りの後側ラインである後頚線、身体の背側端縁を画定する背中心線、胸囲を画定するバストライン、アームホールの後側縁を画定するアーム後縁線及び後肩稜線によって画定される上部後身頃部とを有する上着用型紙パターンであって、上部前身頃部は肩前基点から鉛直下方に垂下される肩前垂線を境に前中心部と前脇部とに区画されるとともに、上部後身頃部は前記肩後基点から鉛直下方に垂下される肩後垂線を境に背中心部と背脇部とに区画される上着用型紙パターンの学習システムである。
【0151】
そして、個々の体型に応じた型紙パターンを作成する際の基準となる基準型紙データを記憶するマスタデータ記憶手段と、上着用型紙パターンを作成する対象者の身体データを取得する対象者身体データ取得手段と、基準型紙データ及び対象者身体データに基づいて、基本型紙データを生成する基本型紙データ生成手段と、基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを記憶する修正型紙データ記憶手段と、対象者身体データに関する情報、基本型紙データに関する情報、及び、修正型紙データに関する情報に基づいて機械学習に必要な学習用データを生成する機械学習用データ生成手段と、機械学習用データ生成手段によって生成された学習用データを用いて機械学習モデルの学習を行う機械学習手段と、機械学習手段によって学習された機械学習済みモデルを用いて、機械学習モデルによる処理を実行する機械学習済みモデル実行手段とを備え、基本型紙データ生成手段は機械学習済みモデル実行手段と協働して、基本型紙データに対し機械学習モデルを反映させた機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得する。
【0152】
それによれば、上着用型紙パターンを、前中心部と前脇部、及び、背中心部と背脇部に分け、対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを用いて機械学習させ、機械学習の結果を基本型紙データに反映させることで、生地のバランスが難しい上着用型紙であっても、少ないデータで機械学習させることができる
【0153】
また、基準型紙データ、基本型紙データ及び修正型紙データについて共通するモデルに基づいて生成するモデリング手段をさらに備える。
【0154】
それによれば、学習用データの生成の元となる基本型紙データ及び修正型紙データについて、共通するモデルに基づいて生成されるので、大枠の部分について少ないデータでも速く学習できる。
【0155】
さらにモデリング手段は、対象者身体データ取得手段で取得された対象者身体データに基づいて、身体の前額面と頸回りのラインとが交差する点から下方に延伸した線を境界として、バストライン上方の胸部を胸部中心部と胸部側方部とに分けたときの当該胸部中心部と当該胸部側方部の面積比率を算出する面積比率算出手段、及び、面積比率に基づいて、前中心部と前脇部の面積比率である前側面積比率、及び、背中心部と背脇部の面積比率である後側面積比率を調整する面積比率調整手段、を備える。
【0156】
それによれば、着用者の胸部中心部と胸部側方部の面積比率に基づいて、型紙原型の前側面積比率及び後側面積比率を調整するため、肩前基点及び肩後基点を中心とした生地の回転運動を着用者の体型にフィットするよう適正に引き起こすことができる。そのため、着用者の身体寸法を得るだけで、着用者の身体に吸い付くようにフィットすることが可能な型紙パターンの補正を、学習に組み込むことができる。
【0157】
さらに、前側面積比率が、胸部中心部と胸部側方部の面積比率と略等しくなるように、前中心部と前脇部との面積の調整を行う。
【0158】
それによれば、前側面積比率が胸部中心部と胸部側方部の面積比率と略等しくなるように前中心部と前脇部の面積の調整を行うため、着用者の体型バランスを完全に考慮した補正を、学習に組み込むことができる。
【0159】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【0160】
例えば、本発明における各パーツの生地の重量配分を考慮して型紙パターンを形成するという考え方は、ジャケットなどの上衣だけでなく、パンツやスラックスにも応用して理論化することが可能である。
【0161】
また、上記した実施の形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【産業上の利用可能性】
【0162】
この発明の上着用型紙パターンの学習システムは、スーツのジャケットのみならず、コートやワイシャツなどの上半身に着衣する衣類全般に適用することができる。
【符号の説明】
【0163】
Ｎ 肩前基点
Ｍ 肩後基点
ＢＬ バストライン
ＣＬ 前中心線
ＦＢ１ 前中心部
ＦＢ２ 前脇部
ＢＢ１ 背中心部
ＢＢ２ 背脇部
ＰＬ 肩前垂線
ＱＬ 肩後垂線
Ｍ 肩後基点
ＢＬ バストライン
ＣＬ 前中心線
ＦＢ１ 前中心部
ＦＢ２ 前脇部
ＢＢ１ 背中心部
ＢＢ２ 背脇部
ＰＬ 肩前垂線
ＱＬ 肩後垂線
【要約】
【課題】膨大な量のデータの収集を必要とせず、また、職人の手を借りることなく、着用者の体型にあった型紙パターンを自動的に作成することが可能な上着用型紙パターンの学習システムを提供する。
【解決手段】本発明の上着用型紙パターンの学習システムは、基準型紙データを記憶する手段と、対象者身体データ取得手段と、基準型紙データ及び対象者身体データに基づいて、基本型紙データを生成する基本型紙データ生成手段と、基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを記憶する手段と、対象者身体データ、基本型紙データ、及び、修正型紙データに基づいて学習用データを生成する手段と、機械学習を行う手段と、学習済みモデルを用いて機械学習モデルによる処理を実行する手段とを備え、基本型紙データ生成手段は機械学習モデルによる処理を実行する手段と協働して、機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得する。
【選択図】図５
【解決手段】本発明の上着用型紙パターンの学習システムは、基準型紙データを記憶する手段と、対象者身体データ取得手段と、基準型紙データ及び対象者身体データに基づいて、基本型紙データを生成する基本型紙データ生成手段と、基本型紙データを対象者の体型にフィットするよう修正した修正型紙データを記憶する手段と、対象者身体データ、基本型紙データ、及び、修正型紙データに基づいて学習用データを生成する手段と、機械学習を行う手段と、学習済みモデルを用いて機械学習モデルによる処理を実行する手段とを備え、基本型紙データ生成手段は機械学習モデルによる処理を実行する手段と協働して、機械学習結果反映済みの基本型紙データを取得する。
【選択図】図５
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
