[发明专利]基于3D头部数据的眼镜自动设计方法

说明书

本发明提供了一种基于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。

技术领域

本发明涉及数据采集和智能制造技术领域，特别涉及一种基于3D头部数据的眼镜自动设计方法。

背景技术

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。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明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。

本发明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；