基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法和装置，包括如下：获取光栅式三维扫描仪测量的鞋体的三维点云数据，进行预处理；采用屏蔽泊松重建方法将处理后的三维点云数据重建为三角网格曲面；对重建的所述三角网格曲面提取脊线集合，对所述脊线集合进行过滤处理，并选取位于鞋面和鞋底交线处的实际脊线；根据选取的所述实际脊线生成机器人喷胶加工路径。本发明专利技术不需要鞋面三维模型既可实现喷胶加工的机器人路径规划，可以克服鞋底、鞋面生产制造过程中存在的生产误差，解决了人员作业准确度较低，受人为因素影响较强等不足之处。受人为因素影响较强等不足之处。受人为因素影响较强等不足之处。
【技术实现步骤摘要】
基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法和装置
[0001]本专利技术涉及喷胶路径规划领域，特别是指一种基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法和装置。
技术介绍
[0002]制鞋产业一直都是劳动密集型产业，随着用工荒及人力成本的提高，传统人工制鞋产线向自动化方向转型升级的需求越来越迫切。传统人工制鞋成型产线上都是人工用划线笔或划线装置划出胶线的位置，鞋子流到涂胶工位后人工根据鞋面上划出来的线来涂胶，要实现制鞋成型段的机器代替人工涂胶，首要解决的问题就是如何获取胶线位置。
[0003]目前，自动线鞋面涂胶轨迹的提取方法主要采用画线的方式进行提取，使用一支鞋的轨迹来替代所有鞋的轨迹，存在较大误差，其原因有：
①
鞋面在拉邦过程中自身存在较大误差；
②
鞋面套入鞋楦为人工作业，存在较大的不一致性；
③
鞋底采用IP射出成型工艺，自身的一致性不稳定；综上述，现有涂胶轨迹的提取方式以一支鞋的轨迹来替代所有鞋的轨迹，存在较大误差。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于克服现有技术中的涂胶轨迹的提取方式存在较大误差的缺陷，提出一种基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法和装置，具有更高的提取精度，而且有利于后续喷胶加工路径的生成。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：
[0006]基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，包括如下
[0007]获取光栅式三维扫描仪测量的鞋体的三维点云数据，进行预处理；r/>[0008]采用屏蔽泊松重建方法将处理后的三维点云数据重建为三角网格曲面；
[0009]对重建的所述三角网格曲面提取脊线集合，对所述脊线集合进行过滤处理，并选取位于鞋面和鞋底交线处的实际脊线；
[0010]根据选取的所述实际脊线生成机器人喷胶加工路径。
[0011]优选的，所述三维点云数据进行预处理包括有降噪、下采样和平滑处理。
[0012]优选的，采用体素法对降噪后的所述三维点云数据进行下采样，具体包括如下：计算所述三维点云数据的包围盒，把包围盒离散成小体素；所述小体素的长、宽和高通过设定所述包围盒三个方向的格点数来求得，每个小体素包含了若干个点，取所述中心点或离中心点最近的点为采样点。
[0013]优选的，采用kd
‑
tree法对所述三维点云数据进行点云去噪，找出所述三维点云数据存在的孤立点，具体如下：
[0014]先将所述三维点云数据按X坐标大小进行排序，将中间点放在第一个节点，其余点分成两个部分，即两个子节点；
[0015]每个部分再按Y坐标大小进行划分，再将中间点存放在上一步的两个节点上，即出
现了2*2个部分和子节点；
[0016]再按Z坐标进行划分；
[0017]重复以上步骤，直到划分完所述三维点云数据中的所有点；
[0018]取三维点云数据的任一点，搜索该点的k近邻点；计算该点与其k近邻点的平均距离并与设定值进行比较判断是否为孤立点，删除孤立点。
[0019]优选的，对于经预处理的三维点云数据P，屏蔽泊松重建方法使用三维点云数据P建立指示函数：其中χ为指示值，即该函数为3维实数空间到1维实数空间的一个函数；当三维点位于曲面外部时指示值为0，位于曲面内部时指示值为1；
[0020]首先将有向三维点云数据变换为支持向量场定义为方程的梯度，然后通过求解方程即最小化以下能量值，实现三维点云数据的网格重建：
[0021][0022]其中α是屏蔽权值，用于对重建参数进行调节，为χ的梯度，dp为微分符号。
[0023]优选的，采用主成分分析方法对所述三角网格曲面进行顶点曲率分析，该曲率分析方法输出三个正交的特征向量及对应特征值。
[0024]优选的，对于曲率分析方法输出的结果，基于光滑曲面的脊线提取算法实现脊线的提取，具体包括如下：
[0025]计算所述三角网格曲面的每个顶点的微分量，包括主曲率及方向；
[0026]脊线分为最大脊点和最小脊点两类：如果某顶点的极值系数b0＝<dk1,d1>为0，则定义该顶点为最大脊点，dk1为主曲率的梯度，d1为主曲率的主方向；如果某顶点的极值系数b3＝<<dk2,d2>为0，则定义该顶点为最小脊点，d2为曲率的主方向；在三角网格曲面的所有顶点中，如果一个三角形线段上两个顶点对应的b0值沿相应边的符号有变化，即从正值变化到负值，或从负值变化到正值，则该三角形有0或2条边与脊线相交，则该三角形包含一个脊线段，根据这一特性，实现脊线的提取。
[0027]优选的，采用基于锐度值和强度值这两个脊线的自身特性对提取的所述脊线集合进行过滤处理；通过人机交互界面对位于交线处的脊线进行点选，以便于排除不在交线上的脊线。
[0028]优选的，采用点
‑
点距离算法或点
‑
线段距离算法对所述实际脊线的线串进行线串简化；
[0029]计算实际脊线的各点在点云数据中的法向，然后基于法向和切向数据生成机器人各点的位置和姿态，其中切向的计算方法是将后一个点P2的坐标分量减去前一个点P1的各坐标分量，即：t＝P2‑
P1。
[0030]一种基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划装置，其特征在于，包括
[0031]数据获取模块，获取光栅式三维扫描仪测量的鞋面的三维点云数据，进行预处理；
[0032]重建模块，采用屏蔽泊松重建方法将处理后的三维点云数据重建为三角网格曲
面；
[0033]脊线提取模块，对重建的所述三角网格曲面提取脊线集合，对所述脊线集合进行过滤处理，并选取位于鞋面和鞋底交线处的实际脊线；
[0034]加工路径生成模块，根据选取的所述实际脊线生成机器人喷胶加工路径。
[0035]由上述对本专利技术的描述可知，与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
[0036]1、本专利技术提出的鞋面喷胶机器人路径规划方法，不需要鞋面三维模型既可实现喷胶加工的机器人路径规划，可以克服鞋底、鞋面生产制造过程中存在的生产误差，解决了人员作业准确度较低，受人为因素影响较强等不足之处。
[0037]2、本专利技术采用屏蔽泊松重建方法进行测量点云的曲面重建，是空间自适应性的多尺度算法，其时间和空间复杂性与重建模型的大小成比例，重建精度高，速度快。
[0038]3、不同于使用卷积模板对图像像素点进行卷积运算并进行边缘检测等其它方法，本专利技术首次提出采用三角网格脊线提取方法的实现鞋面交线的提取。由于直接采用三维测量点云重建而成的三角网格曲面进行交给提取，因此具有更高的提取精度，而且有利于后续喷胶加工路径的生成。
附图说明
[0039]图1为本专利技术流程图；
[0040]图2为鞋面测量点云数据图；
[0041]图3为重建的三角网格曲面；
[0042]图4为脊线提取和本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，包括如下获取光栅式三维扫描仪测量的鞋体的三维点云数据，进行预处理；采用屏蔽泊松重建方法将处理后的三维点云数据重建为三角网格曲面；对重建的所述三角网格曲面提取脊线集合，对所述脊线集合进行过滤处理，并选取位于鞋面和鞋底交线处的实际脊线；根据选取的所述实际脊线生成机器人喷胶加工路径。2.如权利要求1所述的基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，所述三维点云数据进行预处理包括有降噪、下采样和平滑处理。3.如权利要求2所述的基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，采用体素法对降噪后的所述三维点云数据进行下采样，具体包括如下：计算所述三维点云数据的包围盒，把包围盒离散成小体素；所述小体素的长、宽和高通过设定所述包围盒三个方向的格点数来求得，每个小体素包含了若干个点，取所述中心点或离中心点最近的点为采样点。4.如权利要求2所述的基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，采用kd
‑
tree法对所述三维点云数据进行点云去噪，找出所述三维点云数据存在的孤立点，具体如下：先将所述三维点云数据按X坐标大小进行排序，将中间点放在第一个节点，其余点分成两个部分，即两个子节点；每个部分再按Y坐标大小进行划分，再将中间点存放在上一步的两个节点上，即出现了2*2个部分和子节点；再按Z坐标进行划分；重复以上步骤，直到划分完所述三维点云数据中的所有点；取三维点云数据的任一点，搜索该点的k近邻点；计算该点与其k近邻点的平均距离并与设定值进行比较判断是否为孤立点，删除孤立点。5.如权利要求1所述的基于三维点云数据的机器人喷胶路径规划方法，其特征在于，对于经预处理的三维点云数据P，屏蔽泊松重建方法使用三维点云数据P建立指示函数：χ:其中χ为指示值，即该函数为3维实数空间到1维实数空间的一个函数；当三维点位于曲面外部时指示值为0，位于曲面内部时指示值为1；首先将有向三维点云数据变换为支持向量场首先将有向三维点云数据变换为支持向量场定义为方程的梯度，然后通过求解方程即最小化以下能量值，实现三维点云数据的网格重建：其中α是屏蔽权值，用于对重建参数进行调节，
▽
χ为χ的梯度，dp为微分符号。6.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙敏，何建平，安子介，
申请(专利权)人：厦门海豚智造装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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