CN107808415A - 基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法 - Google Patents

基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法，其特征是首先利用3D激光传感器获取鞋底曲面原始三维点云数据，通过滤波处理获得去噪三维点云数据，以去噪三维点云数据形成鞋底曲面扫描轮廓图；然后将去噪三维点云数据进行降维处理，并映射为二维深度图像；对于二维深度图像进行数据处理，从而获得鞋底边缘轨迹曲线；再针对所述鞋底边缘轨迹曲线采用偏置算法和曲线拟合获得涂胶喷枪轨迹曲线，根据所述涂胶喷枪轨迹曲线计算获得喷枪工作点的涂胶位姿。本发明实现了智能识别鞋底轮廓并提取鞋底边缘曲线，并通过数据处理获得机器人涂胶的工作位置和姿态，不需要人工参预。

Description

基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法
技术领域
本发明涉及一种应用于鞋底加工制造业的鞋底喷胶轨迹提取方法，具体涉及基于机器视觉技术的智能鞋底喷胶方法。
背景技术
随着数字化生产技术在制鞋业中的应用，机器人逐步应用到鞋子喷胶工序中，目前喷胶轨迹普遍采用示教的方法来获取，在一定程度上实现了喷胶工序的自动化，但是它的适应能力不强，针对不同款式、不同尺寸鞋子定制都需要重新进行编程，编程过程需要专业人士人为参与，过程繁琐效率低，精度也不易掌控，基本都是靠示教者目测来决定。
近年来，也出现了依靠三维成像技术来对喷涂件建模的技术，但不够成熟，建模过程依赖人为参与，需要针对三维模型进行后处理，进行手工编辑和优化。这样做的缺点一方面无法做到自动化，需要专业的三维模型编辑认识参与，另一方面人工编辑难免出现误差，导致模型不够精准，最终影响喷涂效果。智能制鞋业中鞋底边缘轮廓获取技术非常关键，将决定生成的实际喷胶轨迹的精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法，实现智能识别鞋底轮廓并提取鞋底边缘曲线，并通过数据处理获得机器人涂胶的工作位置和姿态。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1、利用3D激光传感器获取鞋底曲面原始三维点云数据，对于所述鞋底曲面原始三维点云数据采用中值滤波处理，滤除3D激光传感器采集形成的毛刺噪声，获得去噪三维点云数据，以所述去噪三维点云数据形成鞋底曲面扫描轮廓图；
步骤2、将所述去噪三维点云数据进行降维处理，并映射为二维深度图像；对于所述二维深度图像进行数据处理，从而获得鞋底边缘轨迹曲线；
步骤3、针对所述鞋底边缘轨迹曲线采用偏置算法和曲线拟合获得涂胶喷枪轨迹曲线，根据所述涂胶喷枪轨迹曲线计算获得喷枪工作点的涂胶位姿。
本发明基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法的特点也在于：所述步骤2中的映射是指：将鞋底曲面中的点P(x，y，z)按一行一列的方式依次存储在与去噪三维点云数据对应行列的图片中形成m×n的二维深度图像，m为图像行，n为图像列，所述数据处理是按如下步骤进行：
步骤2.1、针对m×n的二维深度图像对m行，都进行从左往右进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式(1)的点记录在左数据点集Qleft中；
步骤2.2、针对m×n的二维深度图像对m行，从右往左进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式子(1)的点记录在右数据点集Qright中；
f(i,j)[2]≠0 (1)
i为图像的行数，j为图像的列数；
f(i,j)表示第i行、第j列的三通道像素值；
f(i,j)[u]表示第i行、第j列的u通道像素值，0≤u≤2；
步骤2.3、将左数据点集Qleft中的第一个点到最后一个点依次映射到数据点集Qi中，并将右数据点集Qright中的最后一个点到第一个点依次记录在数据点集Qi中，则Qi中数据点集的点即为鞋底边缘轨迹曲线的离散点，因此获得鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi。
本发明基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法的特点也在于：在所述步骤3中，是以步骤2中获得的鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi作为鞋底边缘轮廓曲线，所述鞋底边缘轮廓曲线是由等间隔的采集点构成，对于所述鞋底边缘轮廓曲线中等间隔的采集点以三个相邻的点为一组依次取出各三点组，令：所取任一三点组中的三个点分别是pk点、pk+1点和pk+2点，以所述pk点、pk+1点和pk+2点确定一空间三角形平面Hk，确定所述空间三角形平面Hk的法向，以及所述空间三角形平面的几何中心点ek；在三维空间中，以所述几何中心点ek为中心、以r为半径，过所述法向作出与鞋底曲面扫描轮廓图相垂直的空间圆Ck，所述空间圆Ck与鞋底曲面扫描轮廓图相交于唯一一个点记为交点Mk，针对所述鞋底边缘轮廓曲线上所有等间隔的采集点找出所有的交点Mk即为偏置曲线上的点，利用最小二乘法对所有的交点Mk进行曲线拟合，获得实际喷枪轨迹曲线，再利用拟合获得的实际喷枪轨迹曲线计算获得机器人涂胶的工作位置和姿态。
与现有技术相比，本发明有益效果体现在：
本发明方法不需要针对不同尺寸，不同款式的鞋底进行编程，喷涂路径是根据鞋底的表面动态生成的，即使更换了鞋底或者摆放方位，也无需人工干预；可以自动识别鞋底尺寸、款式，即可针对不同的鞋底形状进行曲线路径提取，无需专业建模人士对不同鞋底进行三维建模。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图；
图2为本发明方法实施***示意图；
图中标号：1传送平台，2鞋底，3计算机，4为3D激光传感器，5涂胶机器人。
具体实施方式
参见图1和图2，本实施例中基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法是按如下步骤进行：
步骤1、利用3D激光传感器获取鞋底曲面原始三维点云数据，对于鞋底曲面原始三维点云数据采用中值滤波处理，滤除3D激光传感器采集形成的毛刺噪声，获得去噪三维点云数据，以去噪三维点云数据形成鞋底曲面扫描轮廓图。
步骤2、将去噪三维点云数据进行降维处理，并映射为二维深度图像；对于二维深度图像进行数据处理，从而获得鞋底边缘轨迹曲线。
映射是指：将鞋底曲面中的点P(x，y，z)按一行一列的方式依次存储在与去噪三维点云数据对应行列的图片中形成m×n的二维深度图像，m为图像行，n为图像列，数据处理是按如下步骤进行：
步骤2.1、针对m×n的二维深度图像对m行，都进行从左往右进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式(1)的点记录在左数据点集Qleft中；
步骤2.2、针对m×n的二维深度图像对m行，都进行从右往左进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式子(1)的点记录在右数据点集Qright中；
f(i,j)[2]≠0 (1)
i为图像的行数，j为图像的列数；
f(i,j)表示第i行、第j列的三通道像素值；
f(i,j)[u]表示第i行、第j列的u通道像素值，0≤u≤2；
步骤2.3、将左数据点集Qleft中的第一个点到最后一个点依次映射到数据点集Qi中，并将右数据点集Qright中的最后一个点到第一个点依次记录在数据点集Qi中，则Qi中数据点集的点即为鞋底边缘轨迹曲线的离散点，因此获得鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi。
步骤3、针对鞋底边缘轨迹曲线采用偏置算法和曲线拟合获得涂胶喷枪轨迹曲线，根据涂胶喷枪轨迹曲线计算获得喷枪工作点的涂胶位姿。
具体是以步骤2中获得的鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi作为鞋底边缘轮廓曲线，鞋底边缘轮廓曲线是由等间隔的采集点构成，对于鞋底边缘轮廓曲线中等间隔的采集点以三个相邻的点为一组依次取出各三点组，令：所取任一三点组中的三个点分别是pk点、pk+1点和pk+2点，以pk点、pk+1点和pk+2点确定一空间三角形平面Hk，确定空间三角形平面Hk的法向，以及空间三角形平面的几何中心点ek；在三维空间中，以几何中心点ek为中心、以r为半径，过法向作出与鞋底曲面扫描轮廓图相垂直的空间圆Ck，空间圆Ck与鞋底曲面扫描轮廓图相交于唯一一个点记为交点Mk，针对鞋底边缘轮廓曲线上所有等间隔的采集点找出所有的交点Mk即为偏置曲线上的点，利用最小二乘法对所有的交点Mk进行曲线拟合，获得实际喷枪轨迹曲线，再利用拟合的曲线计算获得机器人涂胶的工作位置和姿态，控制涂胶机器人按照已获得的工作位置和姿态进行涂胶。
图2所示为本发明方法实施***示意图，待涂胶的鞋底2放置在传送平台1上，随传送平台1前行，首先由3D激光传感器4采集获取鞋底曲面原始三维点云数据，并将数据传送给计算机3，在计算机3中按本发明方法进行数据处理，最终获得喷枪工作点的涂胶位姿，由计算机3控制涂胶机器人5按照已获得的工作位置和姿态进行涂胶。

Claims (3)

1.一种基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1、利用3D激光传感器获取鞋底曲面原始三维点云数据，对于所述鞋底曲面原始三维点云数据采用中值滤波处理，滤除3D激光传感器采集形成的毛刺噪声，获得去噪三维点云数据，以所述去噪三维点云数据形成鞋底曲面扫描轮廓图；
步骤2、将所述去噪三维点云数据进行降维处理，并映射为二维深度图像；对于所述二维深度图像进行数据处理，从而获得鞋底边缘轨迹曲线；
步骤3、针对所述鞋底边缘轨迹曲线采用偏置算法和曲线拟合获得涂胶喷枪轨迹曲线，根据所述涂胶喷枪轨迹曲线计算获得喷枪工作点的涂胶位姿。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法，其特征是：所述步骤2中的映射是指：将鞋底曲面中的点P(x，y，z)按一行一列的方式依次存储在与去噪三维点云数据对应行列的图片中形成m×n的二维深度图像，m为图像行，n为图像列，所述数据处理是按如下步骤进行：
步骤2.1、针对m×n的二维深度图像对m行，都进行从左往右进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式(1)的点记录在左数据点集Qleft中；
步骤2.2、针对m×n的二维深度图像对m行，从右往左进行遍历，直到第一次满足式(1)为止，将第一次满足式子(1)的点记录在右数据点集Qright中；
f(i,j)[2]≠0 (1)
i为图像的行数，j为图像的列数；
f(i,j)表示第i行、第j列的三通道像素值；
f(i,j)[u]表示第i行、第j列的u通道像素值，0≤u≤2；
步骤2.3、将左数据点集Qleft中的第一个点到最后一个点依次映射到数据点集Qi中，并将右数据点集Qright中的最后一个点到第一个点依次记录在数据点集Qi中，则Qi中数据点集的点即为鞋底边缘轨迹曲线的离散点，因此获得鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的鞋底边缘轨迹及涂胶位姿提取方法，其特征是：在所述步骤3中，是以步骤2中获得的鞋底边缘轨迹曲线的离散曲线Qi作为鞋底边缘轮廓曲线，所述鞋底边缘轮廓曲线是由等间隔的采集点构成，对于所述鞋底边缘轮廓曲线中等间隔的采集点以三个相邻的点为一组依次取出各三点组，令：所取任一三点组中的三个点分别是pk点、pk+1点和pk+2点，以所述pk点、pk+1点和pk+2点确定一空间三角形平面Hk，确定所述空间三角形平面Hk的法向，以及所述空间三角形平面的几何中心点ek；在三维空间中，以所述几何中心点ek为中心、以r为半径，过所述法向作出与鞋底曲面扫描轮廓图相垂直的空间圆Ck，所述空间圆Ck与鞋底曲面扫描轮廓图相交于唯一一个点记为交点Mk，针对所述鞋底边缘轮廓曲线上所有等间隔的采集点找出所有的交点Mk即为偏置曲线上的点，利用最小二乘法对所有的交点Mk进行曲线拟合，获得实际喷枪轨迹曲线，再利用拟合获得的实际喷枪轨迹曲线计算获得机器人涂胶的工作位置和姿态。
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