基于3D头部数据的眼镜自动设计方法技术

本发明专利技术提供了一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法，采用相机矩阵采集头部的特征信息，得到头部的多幅图像，提取所述多幅图像中的特征点，生成头部特征的点云数据；根据所述点云数据构建头部的3D模型，以实现3D头部数据的采集；根据所述3D头部数据提取眼镜架的设计参数，形成眼镜架的3D模型；根据双眼视力状况和眼镜架的设计参数确定镜片参数，显示根据所述眼镜架模型和镜片参数合成的眼镜3D模型，根据显示效果调整参数以完成眼镜设计。实现了眼镜的个性化、定制化、自动化设计和制造，采用可见光相机矩阵3D扫描设备控制技术进行头部特征信息的采集，可以显著提高采集效率。

Glasses automatic design method based on 3D head data

The invention provides an automatic design method for glasses based on 3D head data. The camera matrix is used to collect the feature information of the head, obtain a plurality of images of the head, extract the feature points in the plurality of images, and generate the point cloud data of the head features; and according to the point cloud data, a 3D model of the head is constructed to realize the 3D head. Data acquisition; extracting the design parameters of the spectacle frame according to the 3D head data to form a 3D model of the spectacle frame; determining the lens parameters according to the binocular vision status and the design parameters of the spectacle frame; displaying the 3D model of the spectacles synthesized according to the spectacle frame model and the lens parameters, adjusting the parameters according to the display effect to complete the spectacles frame. Design. It realizes the individualization, customization, automatic design and manufacture of glasses, and adopts the control technology of visible camera matrix 3D scanning equipment to collect the head feature information, which can significantly improve the collection efficiency.

【技术实现步骤摘要】
基于3D头部数据的眼镜自动设计方法
本专利技术涉及数据采集和智能制造
，特别涉及一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法。
技术介绍
2016年国家统计局对全国范围内的学校进行学生视力普查数据表明，全国小学生的近视率为27％，初中生为53％，高中生为72％，中专生为50％，大学生为88.48％。然而中国的眼镜市场却存在一种严重的矛盾：一方面中国已经成为了世界上最大的眼镜生产国和眼镜消费国，眼镜的内需市场非常巨大；另一方面，现有的眼镜设计制造却依然简单参照国外眼镜设计方法，设计过程中仍以西方头型特征为主，国内消费者花费高昂费用却依然不能买到一副佩戴舒适的，甚至是适合自己的眼镜。针对中国人的特点设计合适的眼镜有重要意义，头部数据是影响眼镜结构设计的关键参数，如何准确采集国人的头部数据为中国的眼镜设计提供设计参考，并根据头部数据解决眼镜框架的尺寸应基于人脸形态特征以达到高舒适性成为亟待解决的问题。目前工厂化生产的框架眼镜尺寸与消费者头部尺寸信息不匹配。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法。本专利技术实施例提供了一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法，其包括：步骤1.采用相机矩阵采集头部的特征信息，得到头部的多幅图像，提取所述多幅图像中的特征点，生成头部特征的点云数据；根据所述点云数据构建头部的3D模型，以实现3D头部数据的采集；步骤2.根据所述3D头部数据提取眼镜架的设计参数，形成眼镜架的3D模型；步骤3.镜片模型：根据双眼视力状况和眼镜架的设计参数确定镜片参数，镜片参数包括：类型、度数、形状、材质和颜色，进而得到镜片的3D模型；步骤4.效果显示：显示根据所述眼镜架模型和镜片模型合成的眼镜3D模型，根据显示效果调整眼镜架模型和/或镜片模型以完成眼镜设计。进一步的，步骤1进一步包括：根据所述特征点的特征进行特征点的匹配，建立匹配的特征点数据集；根据相机矩阵的光学信息，计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置，并根据所述相对位置计算出所述多幅图像中的特征点的空间深度信息；根据匹配的特征点数据集和特征点的空间深度信息，生成头部特征的点云数据。进一步的，所述多幅头部图像中各自的特征点的特征采用尺度不变特征转换SIFT特征描述子来描述。进一步的，所述根据相机矩阵的光学信息，计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置的步骤进一步包括：根据相机矩阵的光学信息，采用光束平差法计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置。进一步的，所述多幅头部图像中的特征点的空间深度信息包括：空间位置信息和颜色信息。进一步的，根据点云数据构建头部的3D模型的步骤进一步包括：设定待构建的3D模型的参考尺寸；根据所述参考尺寸和所述特征点云数据的空间位置信息，确定所述特征点云数据中各个特征点的空间尺寸，从而构建标定尺寸的3D头部模型。进一步的，步骤1中：将所述多幅图像输入基于SIFT算法构建的配准算法模型，进行配准计算得到配准数据，基于所述配准数据生成3D头部数据。进一步的，步骤2进一步包括：根据所述3D头部数据计算眼镜架作用区域的数据；以及根据所述眼镜架作用区域的数据提取出所述眼镜架的设计参数。进一步的，所述眼镜架作用区域的数据包括：耳部左右耳屏点和耳根外轮廓的数据、鼻部鼻子两侧倾角和鼻梁的数据以及眼部眼眶和瞳距的数据；所述眼镜架的设计参数包括：镜腿、镜圈、镜框、鼻梁、鼻托和桩头。进一步的，步骤2进一步包括：确定所述眼镜架的款式，将所述眼镜架的设计参数与所述款式的眼镜架进行尺寸匹配计算，根据计算结果形成眼镜架的3D模型。进一步的，步骤2进一步包括：通过3D扫描仪扫描现有眼镜，获得所述眼镜架的款式数据。进一步的，所述尺寸匹配计算包括：根据由所述3D头部数据获得的眼镜架的设计参数，对所述眼镜架的款式数据进行调整。进一步的，根据所述眼镜架作用区域的数据提取出所述眼镜架的设计参数包括：S21.建立立体三维坐标系：根据3D头部数据，基于左右眼外角点和左右耳屏点创建平面作为头部数据坐标系的法兰克福面；S22.镜腿轮廓线的提取：把眼镜腿抽象为一条曲线，作为镜腿参考面，所述镜腿参考面为两眼镜腿的镜脚弯点至镜腿的螺栓中心部分所在的与法兰克福平行的平面；S23.根据镜腿参考面所在的轮廓设计镜腿弯点长度和镜腿的轮廓。进一步的，步骤4进一步包括：根据所述眼镜3D模型的显示效果重复步骤2和/或步骤3，选择并确定眼镜架的设计参数和镜片参数，完成眼镜设计。进一步的，步骤4进一步包括：完成眼镜设计后通过3D打印实现眼镜的装配式生产。进一步的，所述眼镜为无框眼镜，所述无框眼镜包括：镜圈、镜腿、鼻梁和鼻托；所述无框眼镜的材质为18K金，通过3D打印机生产所述镜圈、镜腿和鼻梁。进一步的，所述眼镜为半框眼镜或有框眼镜，所述半框眼镜或有框眼镜均包括：镜圈、桩头、镜腿、鼻梁和鼻托；通过3D打印机生产所述镜圈、镜腿、桩头和鼻梁；所述镜圈、镜腿和桩头采用钛合金材料。本专利技术能够达到如下有益效果：本专利技术基于3D头部数据的眼镜自动设计方法，采用相机矩阵采集头部的特征信息，得到头部的多幅图像，提取所述多幅图像中的特征点，生成头部特征的点云数据；根据所述点云数据构建头部的3D模型，以实现3D头部数据的采集；根据所述3D头部数据提取眼镜架的设计参数，形成眼镜架的3D模型；根据双眼视力状况和眼镜架的设计参数确定镜片参数，显示根据所述眼镜架模型和镜片模型合成的眼镜3D模型，根据显示效果调整眼镜架模型和/或镜片模型以完成眼镜设计。实现了眼镜的个性化、定制化、自动化设计和制造，设计制造的眼镜完全贴合佩戴者，提高了舒适度。采用相机矩阵控制技术进行头部特征信息的采集，可以显著提高采集效率，而且相机矩阵从多角度拍摄的照片拼接为完整的立体三维特征，可完整地复原头部(包括面部)在空间上的各项特征，为包括设计眼镜在内的头部数据应用提供了无限的可能性。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。根据下文结合附图对本专利技术具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本专利技术的上述以及其他目的、优点和特征。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1示意了根据本专利技术的基于3D头部数据的眼镜自动设计方法的流程图；图2示意了根据本专利技术一个实施例的基于3D头部数据的眼镜自动设计方法的流程示意图；图3示意了根据本专利技术一实施例采集的3D头部数据建立坐标系的示意图；图4示意了根据本专利技术一实施例采集的3D头部数据确定镜腿参考面的示意图；图5示意了根据本专利技术一实施例的布局相机矩阵组成相机矩阵的方法流程图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法，其特征在于，包括步骤：步骤1.采用相机矩阵采集头部的特征信息，得到头部的多幅图像，提取所述多幅图像中的特征点，生成头部特征的点云数据；根据所述点云数据构建头部的3D模型，以实现3D头部数据的采集；步骤2.根据所述3D头部数据提取眼镜架的设计参数，形成眼镜架的3D模型；步骤3.镜片模型：根据双眼视力状况和眼镜架的设计参数确定镜片参数，镜片参数包括：类型、度数、形状、材质和颜色，进而得到镜片的3D模型；步骤4.效果显示：显示根据所述眼镜架模型和镜片模型合成的眼镜3D模型，根据显示效果调整眼镜架模型和/或镜片模型以完成眼镜设计。

【技术特征摘要】
1.一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法，其特征在于，包括步骤：步骤1.采用相机矩阵采集头部的特征信息，得到头部的多幅图像，提取所述多幅图像中的特征点，生成头部特征的点云数据；根据所述点云数据构建头部的3D模型，以实现3D头部数据的采集；步骤2.根据所述3D头部数据提取眼镜架的设计参数，形成眼镜架的3D模型；步骤3.镜片模型：根据双眼视力状况和眼镜架的设计参数确定镜片参数，镜片参数包括：类型、度数、形状、材质和颜色，进而得到镜片的3D模型；步骤4.效果显示：显示根据所述眼镜架模型和镜片模型合成的眼镜3D模型，根据显示效果调整眼镜架模型和/或镜片模型以完成眼镜设计。2.根据权利要求1所述的眼镜自动设计方法，其特征在于，步骤1进一步包括：根据所述特征点的特征进行特征点的匹配，建立匹配的特征点数据集；根据相机矩阵的光学信息，计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置，并根据所述相对位置计算出所述多幅图像中的特征点的空间深度信息；根据匹配的特征点数据集和特征点的空间深度信息，生成头部特征的点云数据。3.根据权利要求2所述的眼镜自动设计方法，其特征在于：所述多幅头部图像中各自的特征点的特征采用尺度不变特征转换SIFT特征描述子来描述。4.根据权利要求2所述的眼镜自动设计方法，其特征在于：所述根据相机矩阵的光学信息，计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置的步骤进一步包括：根据相机矩阵的光学信息，采用光束平差法计算各台相机相对于头部在空间上的相对位置。5.根据权利要求2所述的眼镜自动设计方法，其特征在于：所述多幅头部图像中的特征点的空间深度信息包括：空间位置信息和颜色信息。6.根据权利要求2所述的眼镜自动设计方法，其特征在于：根据点云数据构建头部的3D模型的步骤进一步包括：设定待构建的3D模型的参考尺寸；根据所述参考尺寸和所述特征点云数据的空间位置信息，确定所述特征点云数据中各个特征点的空间尺寸，从而构建标定尺寸的3D头部模型。7.根据权利要求1所述的眼镜自动设计方法，其特征在于，步骤1中：将所述多幅图像输入基于SIFT算法构建的配准算法模型，进...

【专利技术属性】
技术研发人员：左忠斌，左达宇，胡炎军，
申请(专利权)人：天目爱视北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11