一种用于鞋面的机器人划线方法及应用其的装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于鞋面的机器人划线方法其包括如下步骤：建立多个模板图像，通过拍照设备采集鞋面图像并对其进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像，将鞋面形状图像与多个模板图像进行形状匹配，查找与鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，若查找到目标模板图像，则将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据，将所述机器人能够读取的点位数据输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线；本发明专利技术还公开了一种应用其的装置。本发明专利技术采用联动拍照设备和机器人的方式，为每一个鞋面快速查找到匹配的模板图像，从而提高划线效率，提升划线精度。

A robot scribing method for vamp and its application device

【技术实现步骤摘要】
一种用于鞋面的机器人划线方法及应用其的装置
本专利技术属于鞋面划线
，具体涉及一种用于鞋面的机器人划线方法及应用其的装置。
技术介绍
目前，传统行业逐渐引进了自动化设备，来协助人们完成例如制鞋工艺的流程。在制鞋时，若涂抹胶过多，会使鞋面起皱，若涂抹胶过少，又会出现鞋面粘不牢的现象，需要对鞋面进行补胶，所以为了使鞋面涂胶均匀，一般需要在鞋面上进行划线后再打磨涂胶，从而使所涂的胶合适。虽然，在现有制鞋行业的自动化市场上，也已经存在一些比较早期的应用技术，例如通过轮廓仪采集鞋底信息后，与现有的鞋底数据进行图像对比和匹配，但是该种技术操作麻烦，对员工要求比较高，而且良率比较低。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种用于鞋面的机器人划线方法，用以解决现有技术中存在的问题。本专利技术的另一目的是提供一种用于鞋面的机器人划线装置。本专利技术所采用的技术方案是：一种用于鞋面的机器人划线方法，其包如下步骤：S1、从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像；S2、通过拍照设备采集畸变鞋面图像并对其进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像；S3、将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像；S4、若查找到所述S3中的目标模板图像，则将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据；S5、将所述S4中机器人能够读取的点位数据输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线。优选地，所述S1中通过视觉软件从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像，具体为：所述图元文件为dxf文件，通过视觉软件对多个dxf文件进行缩放计算处理，得到与视觉像素大小相适的模板图像。优选地，所述S2中拍照设备采集的鞋面图像为畸变鞋面图像，所述S2中对其进行校正处理，具体为：给畸变鞋面图像像素坐标赋予模板图像像素坐标。优选地，所述S4中将目标模板图像的鞋面划线轮廓线的点位数据变换为机器人能够读取的点位数据，具体为：将目标模板的鞋面划线轮廓线的坐标点通过变换矩阵转换为机器人能够读取的点位数据；所述变换矩阵为从一个点对应关系和两个对应角度计算一个刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将组成的变换作为变换矩阵。优选地，所述S3中将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，具体为：若未查找到与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，则转回S2，重新采集鞋面图像。一种用于鞋面的机器人划线装置，其包括所述的用于鞋面的机器人划线方法和框架主体，所述框架主体内部上方安装拍照设备，所述框架主体内部一侧安装机器人，所述框架主体内部安装贯穿的透明传送带，所述透明传送带的一端安装有驱动设备和编码器，所述驱动设备和所述编码器电连接，所述机器人与所述驱动设备和编码器电连接。优选地，所述框架主体内部上方设有相机固定支架，所述相机固定支架上安装所述拍照设备，所述框架主体内部一侧设有机器人固定机台，所述机器人固定机台上安装所述机器人；所述拍照设备为工业相机。优选地，所述框架主体内部安装贯穿的传送框架，所述传送框架内安装所述透明传送带。优选地，所述框架主体内部的所述传送框架外部安装压网，所述压网一侧安装压网气缸，所述压网内侧下部水平固定光源，所述透明传送带贯穿所述压网内部并包围所述光源，所述机器人与所述拍照设备、所述驱动设备、所述编码器、所述压网气缸和所述光源均为电连接。优选地，所述机器人为多关节机器人，所述机器人在轴顶部安装有喷枪，所述喷枪内添加有墨料，所述传送框架和所述透明传送带均伸出所述框架主体，所述透明传送带靠近所述驱动设备的一侧用于放置鞋面，所述驱动设备为伺服电机。与现有技术相比，本专利技术通过建立多个模板图像，将拍照设备采集的鞋面图像进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像，然后将鞋面形状图像与多个模板图像进行形状匹配，查找到与鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据并输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线，从而能够有效提高划线效率，提升划线精度。附图说明图1是本专利技术实施例1提供用于鞋面的机器人划线方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例2提供用于鞋面的机器人划线装置的框架主体示意图；图3是本专利技术实施例2提供用于鞋面的机器人划线装置的整体结构示意图；图4是本专利技术实施例2提供用于鞋面的机器人划线装置的压网的结构示意图。附图标记说明1-框架主体，2-相机固定支架，3-拍照设备，4-机器人固定机台，5-机器人，6-传送框架，7-透明传送带，8-驱动设备，9-编码器，10-压网，11-压网气缸，12-光源。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1本专利技术实施例1提供一种用于鞋面的机器人划线方法，如图1所示，其包括如下步骤：S1、通过视觉软件从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像；具体为：所述视觉软件为CAD软件，所述图元文件为dxf文件，通过视觉软件对多个dxf文件进行缩放计算处理，得到与视觉像素大小相适的模板图像。S2、通过拍照设备采集畸变鞋面图像并对其进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像；具体为：通过工业相机采集畸变鞋面图像，给畸变鞋面图像像素坐标赋予模板图像像素坐标，从而得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像。例如，(u,v)为理想鞋面的像素坐标，由于工业相机径向畸变的存在，因此S1实际得到的有畸变的位置变成了(u',v')。为了达到矫正的目的，将理想图像坐标(u,v)处的坐标值赋为实际得到的图像中的(u',v')处的像素值。S3、将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像；具体为：若未查找到与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，则转回S2，重新采集鞋面图像。S4、若查找到所述S3中的目标模板图像，则将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据；具体为：将目标模板的鞋面划线轮廓线的坐标点通过变换矩阵转换为机器人能够读取的点位数据；所述变换矩阵为从一个点对应关系和两个对应角度计算一个刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将组成的变换作为变换矩阵。S5、将所述S4中机器人能够读取的点位数据输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线。本专利技术通过建立本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，其包括如下步骤：/nS1、从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像；/nS2、通过拍照设备采集畸变鞋面图像并对其进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像；/nS3、将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像；/nS4、若查找到所述S3中的目标模板图像，则将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据；/nS5、将所述S4中机器人能够读取的点位数据输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，其包括如下步骤：
S1、从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像；
S2、通过拍照设备采集畸变鞋面图像并对其进行校正处理，得到与模板图像像素大小相适的鞋面形状图像；
S3、将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像；
S4、若查找到所述S3中的目标模板图像，则将目标模板图像的组成鞋面划线轮廓线的坐标点变换为机器人能够读取的点位数据；
S5、将所述S4中机器人能够读取的点位数据输送给机器人，机器人预读所有点位数据生成鞋面划线轮廓线并开始划线。


2.根据权利要求1所述的用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，所述S1中通过视觉软件从多个图元文件中提取图档并建立多个模板图像，具体为：所述图元文件为dxf文件，通过视觉软件对多个dxf文件进行缩放计算处理，得到与视觉像素大小相适的模板图像。


3.根据权利要求2所述的用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，所述S2中拍照设备采集的鞋面图像为畸变鞋面图像，所述S2中对其进行校正处理，具体为：给畸变鞋面图像像素坐标赋予模板图像像素坐标。


4.根据权利要求3所述的用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，所述S4中将目标模板图像的鞋面划线轮廓线的点位数据变换为机器人能够读取的点位数据，具体为：将目标模板的鞋面划线轮廓线的坐标点通过变换矩阵转换为机器人能够读取的点位数据；所述变换矩阵为从一个点对应关系和两个对应角度计算一个刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将组成的变换作为变换矩阵。


5.根据权利要求4所述的用于鞋面的机器人划线方法，其特征在于，所述S3中将所述S2中的鞋面形状图像与所述S1中的多个模板图像进行形状匹配，查找与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，具体为：若未查找到与所述S2中的鞋面形状图像相匹配的目标模板图像，则转...

【专利技术属性】
技术研发人员：周锦荣，王成群，
申请(专利权)人：东莞特雷斯智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44