[发明专利]基于鞋型特征曲线提取的鞋底自动涂胶方法

说明书

本发明公开了一种基于鞋型特征曲线提取的鞋底自动涂胶方法，包括标定相机视觉系统，基于所述相机视觉系统建立鞋底RGB‑D图与鞋体在世界坐标系下的空间变换关系；利用所述相机视觉系统采集鞋底的RGB‑D图，并对鞋底数据进行扩增形成鞋底数据集合；根据所述鞋底数据集合，并结合深度卷积神经网络模型提取所述鞋底的特征曲线；基于提取的鞋型特征曲线，获取涂胶路径曲线；对所述涂胶路径曲线进行离散，拾取自动涂胶路径点，生成自动涂胶路径，能够有效提高鞋底涂胶的加工精度和效率，降低了工人职业危害的风险。

技术领域

本发明涉及自动化制鞋技术领域，尤其是涉及一种基于鞋型特征曲线提取的鞋底自动涂胶方法。

背景技术

涂胶是制鞋领域的重要环节之一，在传统的手工制鞋操作中，鞋胶在加热的过程中会挥发出有害甚至有毒气体，影响了工人的身体健康，同时也给他们造成了无法逆转的职业危害。由于制鞋车间通常温度较高，操作工人在车间长时间工作容易产生疲劳，同时涂胶质量也跟其技术熟练程度有着重要关系。因此，以机器人涂胶为代表的自动化制鞋技术逐渐成为制鞋行业发展的必然趋势。

目前由于立体视觉系统的匮乏和操作工人技术水平限制，机器人尚未在制鞋行业得到大规模的应用，制鞋行业的大部分工序包括涂胶等仍然处于手工操作的阶段。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于鞋型特征曲线提取的鞋底自动涂胶方法，以解决现有技术中手工涂胶方式对人体造成职业危害以及涂胶质量不高的问题。

为解决上述问题，本发明提供一种基于鞋型特征曲线提取的鞋底自动涂胶方法，具体包括以下步骤：

S1：标定相机视觉系统，基于所述相机视觉系统建立鞋底RGB-D图与鞋体在世界坐标系下的空间变换关系；

S2：利用所述相机视觉系统采集鞋底的RGB-D图，并对鞋底数据进行扩增形成鞋底数据集合；

S3：根据所述鞋底数据集合，并结合深度卷积神经网络模型提取所述鞋底的特征曲线；

S4：基于提取的鞋型特征曲线，获取涂胶路径曲线；

S5：对所述涂胶路径曲线进行离散，拾取自动涂胶路径点，生成自动涂胶路径。

进一步的，所述步骤S1中的相机视觉系统采用结构光视觉测量系统，所述相机视觉系统包括被测量的鞋体、相机和激光器，步骤S1得到被测量的鞋体、相机和激光器之间的空间变换关系的具体步骤包括：

S101：获取多组鞋体在世界坐标系中的三维坐标以及在像素坐标系中的像素坐标，对相机视觉系统进行标定，获得相机的内参数和外参数；

S102：对激光器产生的激光平面进行标定，确定成像平面上特征点的空间坐标，得到鞋体、相机和激光器之间的空间变换关系。

进一步的，所述步骤S102中采用立体标靶方法对所述激光平面进行标定，其具体方法为：

将所述立体标靶的八个顶点作为参考点，拟合出激光平面方程；获取相机成像平面上多个特征点的坐标，并结合所述激光平面方程，得到激光平面在相机坐标系下的三坐标轴参数；获取由所述激光平面投射在成像平面上形成的激光条纹上的激光条纹点在成像平面上的坐标，结合所述激光平面方程以及激光条纹点的坐标，得到该激光条纹点在相机坐标系下的坐标，进而得到鞋体、相机和激光器之间的空间转换关系。

进一步的，在步骤S101中，所述相机的内参数和外参数由如下公式计算得到：

其中：(x_w,y_w,z_w)为被测量鞋体在世界坐标系中的三维坐标，(u,v)为被测量鞋体在像素坐标系中的坐标；为相机的外参数矩阵；