【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种鞋底边缘曲线提取方法。
技术介绍
1、目前成熟的鞋业制造中，橡胶类鞋底通常是采用注塑成型技术，这也就导致刚成型的鞋底带着注塑余料或毛刺。传统的方法是由人工目检并切除鞋底边缘的这部分余料或者毛刺，但随着人工成本的提高以及此道工序对于效率的更高要求，全人工的操作已无法满足要求。但由于橡胶类鞋底的具有弹性较大的特点，传统自动化设备中的视觉成像系统无法自适应检测获取有效的鞋底边缘。
2、为克服上述鞋底边缘检测技术的缺陷，工业中开始使用3d相机来替代2d相机，通过三维重建来获取识别鞋底边缘。现有技术中或者通过单帧三维成像或者连续多帧三维成像的方案识别鞋底边缘，但鞋底的多样性及弹性形变使得3d相机无法在单帧即准确获得鞋底边缘钱，而多帧方案虽可适应多样化的鞋型，但算法复杂且需配备大成本的高速3d相机。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种鞋底边缘曲线提取方法，兼顾速度与精度的平衡，同时在控制成本的前提下满足鞋底多样化的自适应性。
2、本专利技术通过以下技术方案实现：
3、一种鞋底边缘曲线提取方法，包括如下步骤：
4、步骤s1、采用3d相机拍摄第1帧鞋底图像，根据该帧鞋底图像进行三维重建以获取该帧鞋底图像对应的第1段鞋底点云，控制鞋底旋转预设角度，拍摄第2帧鞋底图像，并根据该帧鞋底图像进行三维重建以获取该帧鞋底图像对应的第2段鞋底点云，将第1段鞋底点云和第2段鞋底点云拼接后得到第1次拼接后的拼接点云；
5、步骤s
6、步骤s3、是否已进行第n-1次拼接，若是，进入步骤s4，否则，进入步骤s2；
7、步骤s4、检测第n-1次拼接得到的拼接点云的完整性是否符合要求，若是，进入步骤s6，否则，进入步骤s5；
8、步骤s5、定位拼接点云的点云缺失位置，根据点云缺失位置控制鞋底转动，使点云缺失位置所对应鞋底位置位于3d相机拍摄范围，并采用3d相机拍摄补拍图像，根据该补拍图像进行三维重建得到补拍点云，根据该补拍点云对点云缺失位置进行补点，直至拼接点云的完整性符合要求，进入步骤s6；
9、步骤s6、对完整性符合要求的拼接点云进行边缘特征取点得到点云集，对点云集进行优化处理后得到边缘点集，利用该鞋底对应的模板曲线向边缘点集进行拟合，得到鞋底边缘曲线；其中，i＝3,4，…，n。
10、进一步的，所述步骤s1和步骤s2中所述的点云拼接具体为：以鞋底旋转中心为原点建立坐标系，将各段鞋底点云映射至该坐标系下，进而获取各帧鞋底图像的位姿坐标，通过位姿坐标进行拼接，在n-1次拼接过程中，均以第1段鞋底点云的位姿作为基准。
11、进一步的，所述步骤s4中，检测第n-1次拼接得到的拼接点云的完整性是否符合要求具体为：统计该拼接点云中的有效结构光编码像素数p1，并统计该拼接点云的点云数p2，p2/p1即为该拼接点云的点云密度，若该点云密度小于设定的第一阈值，则判断该拼接点云的完整性不符合要求。
12、进一步的，所述步骤s5中，所述定位拼接点云的点云缺失位置，根据点云缺失位置控制鞋底转动具体为：将该拼接点云划分为若干区域，分别统计各个区域内的有效结构光编码像素数p3，并统计各区域内的点云数p4，若p4/p3小于设定的第二阈值，则判断该段区域点云不完整；以鞋底转动中心作为原点建立坐标系，对于该段区域，确定其几何中心所对应的坐标值，根据该坐标值确定鞋底旋转角度。
13、进一步的，当多段区域点云均不完整时，分别针对各段区域确定鞋底旋转角度，并分别拍摄对应于各段点云不完整区域的补拍图像。
14、进一步的，所述步骤s5中，根据该补拍点云对点云缺失位置进行补点具体为：根据补拍图像拍摄时的位姿将补拍点云融合进对应段区域点云。
15、进一步的，所述步骤s6中，获取所述点云集后，通过高斯滤波算法对其进行滤波，并通过多重差值算法对滤波后的点云集进行插值，得到所述边缘点集。
16、进一步的，所述步骤s6中，采用最小二乘法做最临近点匹配，以实现用该鞋底对应的模板曲线向边缘点集进行拟合。
17、进一步的，所述3d相机包括单目结构光3d相机或者双目结构光3d相机。
18、进一步的，所述鞋底置于旋转台上，旋转台位于支架内，3d相机转动布置在支架上且位于鞋底斜上方，以向内倾斜地对鞋底进行拍摄，旋转台和3d相机分别与控制机构连接。
19、本专利技术具有如下有益效果：
20、1、本专利技术通过n次预设角度的拍摄，得到多段鞋底点云，并将当前段鞋底点云与前一次拼接得到的拼接点云进行拼接，最终得到第n-1次拼接后的拼接点云，再对拼接点云进行边缘特征取点得到点云集，根据该点云集得到最终的鞋底边缘曲线，结合了单帧三维成像的高效和多帧连续三维成像的高适应性，算法简洁且无需高速3d相机，既提高了精度也提高了速度，还控制了成本，适应于多种鞋底，且若发现拼接点云不完整，则对缺失处进行补拍，进一步提高了精度；使用模板曲线向生成的边缘点集逼近拟合的方式，相较于直接取边缘点切割的方式，噪点干扰更小，曲线更平滑，而相较于深度模板匹配的方式，算法实现更方便，无需大量深度学习和训练，可快速实现生产线上的新品导入。
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1.一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S1和步骤S2中所述的点云拼接具体为：以鞋底旋转中心为原点建立坐标系，将各段鞋底点云映射至该坐标系下，进而获取各帧鞋底图像的位姿坐标，通过位姿坐标进行拼接，在n-1次拼接过程中，均以第1段鞋底点云的位姿作为基准。
3.根据权利要求1所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S4中，检测第n-1次拼接得到的拼接点云的完整性是否符合要求具体为：统计该拼接点云中的有效结构光编码像素数P1，并统计该拼接点云的点云数P2，P2/P1即为该拼接点云的点云密度，若该点云密度小于设定的第一阈值，则判断该拼接点云的完整性不符合要求。
4.根据权利要求3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S5中，所述定位拼接点云的点云缺失位置，根据点云缺失位置控制鞋底转动具体为：将该拼接点云划分为若干区域，分别统计各个区域内的有效结构光编码像素数P3，并统计各区域内的点云数P4，若P4/P3小于设定的第二阈值，则判断该段区域点云
5.根据权利要求4所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：当多段区域点云均不完整时，分别针对各段区域确定鞋底旋转角度，并分别拍摄对应于各段点云不完整区域的补拍图像。
6.根据权利要求4或5所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S5中，根据该补拍点云对点云缺失位置进行补点具体为：根据补拍图像拍摄时的位姿将补拍点云融合进对应段区域点云。
7.根据权利要求1或2或3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S6中，获取所述点云集后，通过高斯滤波算法对其进行滤波，并通过多重差值算法对滤波后的点云集进行插值，得到所述边缘点集。
8.根据权利要求1或2或3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤S6中，采用最小二乘法做最临近点匹配，以实现用该鞋底对应的模板曲线向边缘点集进行拟合。
9.根据权利要求1或2或3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述3D相机包括单目结构光3D相机或者双目结构光3D相机。
10.根据权利要求1或2或3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述鞋底置于旋转台上，旋转台位于支架内，3D相机转动布置在支架上且位于鞋底斜上方，以向内倾斜地对鞋底进行拍摄，旋转台和3D相机分别与控制机构连接。
...【技术特征摘要】
1.一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤s1和步骤s2中所述的点云拼接具体为：以鞋底旋转中心为原点建立坐标系，将各段鞋底点云映射至该坐标系下，进而获取各帧鞋底图像的位姿坐标，通过位姿坐标进行拼接，在n-1次拼接过程中，均以第1段鞋底点云的位姿作为基准。
3.根据权利要求1所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤s4中，检测第n-1次拼接得到的拼接点云的完整性是否符合要求具体为：统计该拼接点云中的有效结构光编码像素数p1，并统计该拼接点云的点云数p2，p2/p1即为该拼接点云的点云密度，若该点云密度小于设定的第一阈值，则判断该拼接点云的完整性不符合要求。
4.根据权利要求3所述的一种鞋底边缘曲线提取方法，其特征在于：所述步骤s5中，所述定位拼接点云的点云缺失位置，根据点云缺失位置控制鞋底转动具体为：将该拼接点云划分为若干区域，分别统计各个区域内的有效结构光编码像素数p3，并统计各区域内的点云数p4，若p4/p3小于设定的第二阈值，则判断该段区域点云不完整；以鞋底转动中心作为原点建立坐标系，对于该段区域，确定其几何中心所对应的坐标值，根据该坐标值确定鞋底旋转角度。
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【专利技术属性】
技术研发人员：余洪山，曾梓榕，卢俊锦，黄志伟，
申请(专利权)人：泉州湖南大学工业设计与机器智能创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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