鞋模噴膠自動(dòng)化是制鞋企業(yè)迫切的需求,近幾年科技迅猛發(fā)展為鞋企實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化提供了技術(shù)支撐。與圖像信息相比,鞋模表面的三維信息更加真實(shí)、全面地反映出鞋模形貌,結(jié)合機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)技術(shù)便能在識(shí)別定位鞋模的同時(shí)根據(jù)鞋模姿態(tài)調(diào)整噴膠方式。本文以鞋模為研究對(duì)象,著重研究了鞋模噴膠中的兩個(gè)關(guān)鍵性技術(shù)——線結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法和點(diǎn)云三維軌跡提取方法。具體工作包括以下幾個(gè)方面:（1）采用雙頻曲線擬合的光條紋中心提取算法獲取圖像中光條紋中心。首先采用二次閾值法自動(dòng)分割圖像中光條紋區(qū)域,利用灰度重心法得到近似光條紋中心,根據(jù)近似條紋中心采用直線擬合法得到條紋局部法線,然后在法線方向上采用雙頻曲線擬合像素?cái)?shù)據(jù),最后用黃金分割法搜索擬合曲線光條紋區(qū)域最大值,進(jìn)而求得光條紋中心亞像素坐標(biāo)。該方法能消除圖像中部分高頻噪聲的影響,相對(duì)Steger法條紋中心均值小于0.1pixel,速度提高約26倍。（2）采用點(diǎn)云投影變截距輪廓偏移算法提取鞋模三維噴膠軌跡。根據(jù)線結(jié)構(gòu)光掃描獲得的點(diǎn)云特征,使用直通濾波、統(tǒng)計(jì)濾波和柵格濾波對(duì)鞋模點(diǎn)云預(yù)處理,采用點(diǎn)云投影和主成分分析的數(shù)據(jù)降維方法獲得平面鞋模點(diǎn)云輪廓,通過(guò)變截距輪廓偏... 

【文章來(lái)源】：湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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鞋模圖片

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文8第2章雙頻曲線擬合的鞋模表面光條紋中心提取算法研究實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、穩(wěn)定的從圖像中提取鞋模光條紋中心是線結(jié)構(gòu)光掃描的噴膠引導(dǎo)技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)。線結(jié)構(gòu)光的均勻性，三角法測(cè)量過(guò)程中各種誤差和噪聲，以及物體材質(zhì)等因素都會(huì)影響光條紋圖像質(zhì)量，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)光條紋中心提取困難。本章在對(duì)國(guó)內(nèi)外線結(jié)構(gòu)光條紋中心提取方法概述基礎(chǔ)上，研究了采用雙頻曲線擬合提取線結(jié)構(gòu)光條紋中心的算法，并與其他相關(guān)算法在精度與效率上進(jìn)行了比較分析。2.1鞋模光條紋強(qiáng)度分布特性由于相機(jī)成像特性，鞋模光條紋在其法線方向上光強(qiáng)是系列離散灰度值，呈現(xiàn)出如2.1(a)所示強(qiáng)度趨勢(shì)。圖2.1(b)是FFT變換后的頻譜圖。從圖2.1(b)可看出，頻譜能量主要集中于前三次諧波，高頻分量較少。(a)光條紋法線方向灰度值數(shù)據(jù)(b)光條紋法線方向灰度值頻譜圖圖2.1光條紋法線方向光強(qiáng)灰度值針對(duì)圖2.1中相同數(shù)據(jù)，依次進(jìn)行高斯擬合、單頻曲線擬合和多頻曲線擬合，擬合結(jié)果如表2.1所示。表2.1曲線擬合光條紋法向光強(qiáng)灰度值結(jié)果表擬合方法SSERMSER-squareAdjR-sg峰值位置/像素高斯曲線擬合法9514.127.05280.94380.9352635.2000單頻曲線擬合法62124.069.12860.63310.5767634.9789雙頻曲線擬合法8638.329.39100.94900.9235635.1573三頻曲線擬合法7262.832.21100.95710.9081635.4525表2.1顯示，上述幾種曲線擬合峰值位置相差小于0.5像素。表中R-square表示曲線的確定系數(shù)，AdjR-sg表示按照誤差自由度調(diào)整后的確定系數(shù)，其值越接近于1，表示曲線的擬合程度越好，對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力越強(qiáng)。從單頻曲線到三頻

湖北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文9曲線，隨著頻率分量的增多，對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力逐漸增強(qiáng)，曲線擬合的和方差（SSE）逐漸減小，而雙頻曲線的均方根（RMSE）在三者間最小，按誤差自由度調(diào)整后確定系數(shù)（AdjR-sg）在三者間最大，說(shuō)明三頻曲線有一定的過(guò)擬合。和高斯曲線擬合方法相比，雙頻曲線擬合方法其和方差（SSE）更小，曲線確定系數(shù)（R-square）更大，說(shuō)明雙頻曲線對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度更好。雙頻曲線擬合的調(diào)整后確定系數(shù)（AdjR-sg）略小于高斯曲線擬合的調(diào)整后確定系數(shù)（AdjR-sg），但雙頻曲線擬合參數(shù)的個(gè)數(shù)更多。雖然雙頻曲線擬合的均方根（RMSE）較高斯曲線擬合的均方根（RMSE）略大，但總體上看雙頻率曲線對(duì)數(shù)據(jù)的擬合情況更好。圖2.2曲線擬合光條紋法向光強(qiáng)灰度值結(jié)果圖圖2.2是將曲線擬合結(jié)果繪于同一圖中。從圖中可看出，單頻曲線只能大致描述數(shù)據(jù)，其峰值位置偏差較大。三頻曲線能詳盡的描述數(shù)據(jù)，但其峰值更易受噪聲的影響。雙頻擬合曲線和高斯擬合曲線峰值位置相接近，并且雙頻擬合曲線峰值位置比高斯擬合曲線峰值位置更靠近三頻曲線峰值位置，說(shuō)明雙頻曲線擬合法能消除部分高頻噪聲的影響，能更準(zhǔn)確的描述光條紋數(shù)據(jù)。針對(duì)自動(dòng)化鞋模噴膠需求中線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)傳感器光條紋中心提取問(wèn)題，結(jié)合上述雙頻曲線擬合優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了如圖2.3所示光條紋中心提取方案。圖2.3光條紋中心提取方案自動(dòng)獲取光條紋區(qū)域減小計(jì)算量獲取光條紋局部法向并沿法向獲取光強(qiáng)灰度值對(duì)法向像素灰度值雙頻曲線擬合擬合曲線光條紋區(qū)域求最值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國(guó)主要鞋類產(chǎn)品出口總量數(shù)據(jù)[J]. 李曉燕.  中外鞋業(yè). 2019(12)
[2]線結(jié)構(gòu)光光條中心提取算法[J]. 曾超,王少軍,盧紅,孔聰.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2019(10)
[3]三維激光掃描技術(shù)在古建筑測(cè)量中的應(yīng)用[J]. 郭震冬,黃亮,顧正東,王潤(rùn)哲.  智能城市. 2019(18)
[4]基于隨機(jī)采樣一致性的規(guī)則棒料位姿識(shí)別[J]. 吳慶華,朱思斯,周陽(yáng),萬(wàn)偲,何濤.  傳感器與微系統(tǒng). 2019(09)
[5]福建晉江制鞋業(yè)出口問(wèn)題及對(duì)策分析[J]. 聞行健.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2019(16)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)光光條中心提取[J]. 李玥華,劉朋,周京博,任有志,靳江艷.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(12)
[7]基于體素下采樣和關(guān)鍵點(diǎn)提取的點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)[J]. 張彬,熊傳兵.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020(04)
[8]國(guó)際制鞋產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移:東南亞的崛起與中國(guó)的對(duì)策[J]. 李明武,周利.  皮革科學(xué)與工程. 2019(04)
[9]基于灰度權(quán)重模型的激光條紋中心提取算法[J]. 黃凌鋒,劉光東,張超,甘宏,羅文婷,李林.  激光技術(shù). 2020(02)
[10]我國(guó)鞋類企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析及對(duì)策研究[J]. 朱瓊琳.  中國(guó)管理信息化. 2019(12)

博士論文
[1]基于線結(jié)構(gòu)光的矩形花鍵軸視覺(jué)測(cè)量技術(shù)研究[D]. 廉鳳慧.吉林大學(xué) 2019
[2]基于產(chǎn)業(yè)組織理論的中國(guó)鞋業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力研究[D]. 路華.陜西科技大學(xué) 2019
[3]基于線結(jié)構(gòu)光掃描的三維表面缺陷在線檢測(cè)的理論與應(yīng)用研究[D]. 吳慶華.華中科技大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于激光結(jié)構(gòu)光視覺(jué)引導(dǎo)的焊縫跟蹤技術(shù)研究[D]. 王作山.山東大學(xué) 2019
[2]睢縣制鞋產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力提升研究[D]. 丁顥鈺.鄭州大學(xué) 2019
[3]植物葉片三維形狀信息獲取系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 王慧君.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2019
[4]基于線結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量算法研究[D]. 潘光明.華中科技大學(xué) 2018
[5]引腳共面度的高精度三維檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D]. 魏澤.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[6]基于激光視覺(jué)的焊縫跟蹤系統(tǒng)研究與開(kāi)發(fā)[D]. 王世偉.哈爾濱理工大學(xué) 2018
[7]B公司新生產(chǎn)線涂膠工序質(zhì)量改進(jìn)研究[D]. 馬德旻.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[8]面向制鞋涂膠的SCARA機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與研究[D]. 孟飛武.安徽理工大學(xué) 2015
[9]機(jī)翼自動(dòng)涂膠機(jī)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)研究[D]. 翟曉帥.西京學(xué)院 2015
[10]螺紋緊固件自動(dòng)涂膠系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D]. 駱歡.浙江工業(yè)大學(xué) 2014



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