CN106455757A - 设计鞋类的方法和装置 - Google Patents

Abstract

公开了用于设计定制鞋类的方法和装置。用于设计定制鞋类的装置可以包括数据收集系统，数据处理系统和制造系统，其中制造系统包括增材制造设备。用于设计定制鞋类的方法可以包括：接收用户特定数据，生成用户模型，识别用户模型中的问题，确定校正特征，生成定制鞋类模型，以及制造定制鞋类。

Description

设计鞋类的方法和装置

背景技术

本申请涉及鞋类领域，特别涉及用于设计定制鞋类的方法和装置。

传统的鞋类不是为用户定制的。相反，大多数时间，鞋类基于适用于大多数足部的一般特点而得以设计。因此，鞋类通常对于用户而言是不舒适的和/或不能纠正或预防有问题的与足部有关的情况。

已经使用鞋类插入物(例如，鞋内底)来努力纠正与足部有关的各种问题。遗憾的是，在大多数情况下，鞋类插入物不比原始鞋类更适合于用户的足部。从而，已经开发了“定制”鞋类插入物，以便尝试和纠正或预防问题，同时至少在某种程度上考虑用户实际的足部。

遗憾的是，定制鞋类插入物主要受限于意在用于其它非定制鞋类中的定制鞋内底。因为非定制鞋类的其它方面(诸如例如，鞋底夹层和鞋外底)不是为用户定制的，所以定制鞋类插入物的有效性已经受到限制。

进一步地，定制鞋类插入物的设计通常是手动的、耗时的、易于出错的和操作昂贵的。如此，因为根据定义，每个鞋类插入物是定制的，所以这种定制鞋类插入物的大规模制造已经成为问题。这些因素和其它因素已经限制了定制鞋类的可用性和有效性，并且增加了它们的成本。

因此，需要改进用于设计和制造定制鞋类的方法和装置。

发明内容

本申请描述了用于设计定制鞋类，特别地，定制鞋类部件(诸如鞋内底，鞋底夹层和鞋外底)的方法和装置。

在一个实施例中，一种基于用户模型设计定制鞋类模型的方法，包括：接收与用户相关联的用户数据；基于所接收的用户数据来生成用户模型；基于用户模型来确定一个或多个校正特征；以及生成包括所确定的校正特征的定制鞋类模型。

该方法还可以包括：基于定制鞋类模型来创建鞋类部件，其中，通过增材制造技术创建鞋类部件。

在该方法的一些实施例中，用户数据包括以下各项的一项或多项：足压数据、步态数据、身体数据、或图像数据。

在该方法的一些实施例中，附加地，基于统计数据来确定一个或多个校正特征。

在该方法的一些实施例中，统计数据包括统计形状模型。

在该方法的一些实施例中，鞋类部件是以下各项中的一项：鞋内底、鞋底夹层、或鞋外底。

在该方法的一些实施例中，定制鞋类模型包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区域、或蜂窝结构。

在该方法的一些实施例中，鞋类部件包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区域、或蜂窝结构。

在该方法的一些实施例中，鞋类部件被配置成更改用户的足部的生物力学作用。

在该方法的一些实施例中，鞋类部件被配置成改善用户的足部的静态重量分布。

在另一实施例中，一种被配置成设计鞋类部件的装置，包括：数据存储器，其包括鞋类模板模型和可执行软件；传感器，其被配置成创建用户数据；以及与数据存储器和传感器进行数据通信的处理器，其中，该处理器被配置成执行软件并且使得装置：接收与用户相关联的用户数据，基于所接收的用户数据来生成用户模型，基于用户模型来确定一个或多个校正特征，以及生成包括所确定的校正特征的定制鞋类模型。

处理器还可以被配置成执行软件，并且还使得该装置基于定制鞋类模型来创建鞋类部件，其中，鞋类部件通过增材制造技术来创建。

在该装置的一些实施例中，用户数据包括以下各项中的一项或多项：足压数据、步态数据、身体数据、或图像数据。

在该装置的一些实施例中，处理器被配置成执行软件，并且还使得该装置基于统计数据来确定一个或多个校正特征。

在该装置的一些实施例中，统计数据包括统计形状模型。

在该装置的一些实施例中，鞋类部件是以下各项中的一项：鞋内底、鞋底夹层、或鞋外底。

在该装置的一些实施例中，定制鞋类模型包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

在该装置的一些实施例中，鞋类部件包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

在该装置的一些实施例中，鞋类部件被配置成更改用户的足部的生物力学作用。

在该装置的一些实施例中，鞋类部件被配置成改善用户的足部的静态重量分布。

附图说明

图1描绘了定制鞋类系统的实施例。

图2描绘了用于设计定制鞋类的方法。

图3A描绘了示例性数据收集系统的图形用户接口。

图3B描绘了示例性鞋类设计组件的图形用户接口。

图4A至图4C描绘了包括校正特征的示例性鞋底夹层(鞋类部分)。

图5A至5B描绘了包括多个校正区的示例性鞋内底(鞋类部分)。

图6A至图6B描绘了增材制造的鞋内底(鞋类部分)。

图7描绘了示例性增材制造装置。

图8描绘了示例性计算设备。

具体实施方式

定制鞋类可以有益于治疗与足部有关的多种已知病症。例如，足部的内旋(即，在站立、行走和跑步的同时，足部的向内扭转)可以导致肿胀和跟腱问题。为了治疗内旋，定制鞋类可以被设计成校正或改善足部上的静态压力和动态压力。例如，定制鞋类可以校正足部的内侧足弓下方的支撑，并且可以降低鞋类在某些方向上弯曲的能力。

作为另一示例，可以用减少内侧负载并且为脚趾(即，大脚趾)提供定制支撑的定制鞋类来治疗拇囊炎。也可以使用定制鞋类来治疗其它状况，诸如：足底筋膜炎、关节炎、循环不良、跖屈、髌股膝关节疼痛、胫骨夹板、跟腱炎、重复性劳损伤以及本领域技术人员已知的其它情况。

除了治疗现有的不利的足部病症之外，定制鞋类物品还可以帮助防止损伤和足部病症的发作。例如，定制鞋类可以通过在脚步冲击期间更好地分配重量或者通过更改足部在动态运动期间下落和旋转的方式来减少与足部、脚踝、腿、膝盖、背部等的应力有关的损伤。类似地，定制鞋类可以防止某些方向上的运动(诸如扭转踝关节运动)，同时促进其它方向上的运动(诸如在过渡运动期间扭转前脚掌)。

而且，定制鞋类可以改善生物机械性能(例如，用于运动员)。例如，定制鞋类可以在动态活动(诸如跑步)期间更改足部的冲击角度，其可以反过来增加跑步者的总体速度。如本领域技术人员已知的，存在定制鞋类的许多其它益处。

可以使用关于特定用户的物理特点或属性(所谓的“静态”用户数据)的数据来设计定制鞋类。例如，可以测量用户的足部大小和静态足压(例如，当站立时)。

还可以使用动态用户数据来设计定制鞋类，诸如动态足压测量值。例如，可以在动态足部活动期间测量用户足部上的动态压力，诸如：跑步、步行、跳跃、落地、枢转、扭转、摇摆等。在定制鞋类的设计期间可以使用几乎任何功能性生物力学测量值。

还可以使用非用户特定数据(诸如统计人口数据)来设计定制鞋类。例如，可以统计确定某个大小的足部的平均形状，或者可从现有的统计数据集获得。进一步地，这些和其它物理足部特点的统计平均值可以具有相关联的统计参数，诸如分布、标准偏差、方差、以及本领域已知的其它参数。这样，了解与用户相关联的单个足部特征(诸如鞋子大小)可以使得能够使用许多相关联的统计足部特点(例如，形状、大小等)。

最终，如下文更详细地描述的，上文所提及的数据类型和其它数据类型可以用于创建定制鞋类，其考虑：用户特定解剖特征、用户特定矫形需求、用户特定治疗需求、用户特定性能需求、以及本领域技术人员已知的其它。

静态用户特定数据

静态用户特定数据可以用于定制鞋类的设计中。不同类型的静态用户特定数据可以通过不同的方法来生成。

例如，诸如性别、身高和体重之类的基本用户数据可以用于定制鞋类的设计。一些基本用户数据可以是客观数据(例如，身高和体重)，同时其它基本用户数据可以是主观数据(例如，活动水平和用户偏好)。

静态用户特定数据可以是身体部位特定的。例如，与特定用户的足部有关的数据可以包括：足部长度、足部宽度、足弓高度、足弓位置、足部形状、脚印、鞋子大小、足部在各种方向上的弯曲或伸展、足部的内翻和外翻、各种足部肌肉的强度、骨对准、内旋、旋后、以及如本领域技术人员已知的其它特点。在一些实例中，可以使用手动物理测量值(例如，测量带)来确定物理特点，同时其它可以通过数字测量系统(例如，数字秤)来确定。

给定各种身体部位(诸如足部)的形状和组成的复杂性，更精确的数据捕获方法可能是有利的。

例如，可以使用一个或多个图像传感器(诸如实况或静止相机)来生成用户特定数据。可以使用各种类型的相机，包括：具有单个图像传感器的传统数字相机、或具有两个或更多个图像传感器的立体相机。可以通过从不同角度拍摄对象(诸如身体部位)的多个图像来使用包括移动设备相机的传统数字相机以便推断深度和3D结构。可以通过例如计算机系统来分析身体部位(诸如足部(或其它解剖特征，诸如踝、小腿等))的多个图像，以便确定三维(3D)用户特定数据(诸如3D模型)。

例如，题为“3D Face Reconstruction from 2D Images”的美国专利8,126,261公开了用于从多个二维(2D)图像中确定例如面部的3D模型的方法，该专利通过引用整体并入本文。同样，题为“Digital 3D Camera Using Periodic Illumination”的PCT专利公开WO2012/129252公开了使用数字照相机和投影光图案来使用2D图像数据确定3D模型的方法，该专利公开通过引用整体并入本文。附加地，可以同时使用两个或更多个相机来生成3D用户特定数据。例如，题为“Method and Apparatus for Producing 3D Model of AnEnvironment”的美国专利8,532,368描述了使用移动立体相机系统来确定3D模型的方法，该专利通过引用整体并入本文。因此，图像传感器可以与本领域已知的前述方法和其它方法一起使用，以便捕获2D用户特定数据并且基于该2D数据来构建用户特定3D模型。

在一些情况下，移动设备(例如，智能手机和平板电脑)可以包括立体图像传感器，其可以被称为“3D相机”。这样的设备可以具有捕获图像数据并且创建3D数据或3D模型的能力，而不需要由独立的处理系统进行附加的处理。

附加地，诸如可从微软公司(Redmond，Washington，USA)获得的“Kinect”之类的更先进的相机系统提供包括深度信息的图像数据。类似地，可以使用使用图像传感器的特制3D扫描仪，如4DDynamics(Antwerp，Belgium)或Digitizer^TM(New York，NewYork，USA)的“Gotcha”3D扫描仪。

使用图像捕获设备(诸如一个或多个相机)来确定用户特定数据的优点在于，这样的设备通常是数字的、便携的、并且相对便宜。如此，用于设计定制鞋类的系统可以是全部或部分(例如，成像系统)便携式的。系统的便携性增加了在不同背景下使用这种系统的能力。

其它设备可以用于生成3D用户特定数据。例如，本领域技术人员已知的光学扫描仪、基于激光的扫描仪和其它扫描系统可以用于扫描身体部位(诸如足部)，并且创建与所扫描的身体部位相关联的3D模型。例如，基于激光的或光学扫描系统的优点在于它们可以创建被扫描的对象的非常精确的3D模型。然而，这样的扫描系统可能比基于图像的建模系统(诸如上文所描述的那些)更不便携并且更昂贵。

医学成像技术还可以用于生成2D和3D用户特定数据。例如，可以使用本领域技术人员已知的X射线扫描、计算机断层摄影(CT)扫描、正电子发射断层摄影(PET)扫描、磁共振成像(MRI)、超声扫描和其它医学成像技术来创建2D和3D用户特定数据，其可以继而用于创建身体部位(诸如足部)的2D或3D模型。特别地，某些类型的医学成像还可以提供关于内部解剖特征和功能的附加细节，诸如骨结构、骨对准、肌肉和韧带放置、软骨放置、以及本领域已知的其它。定制鞋类的设计可以有利地解释这些特征。

传感器还可以用于确定用户特定数据。例如，压敏垫可以记录与用户脚印相关联的压力分布。也就是说，用户可以站在压敏垫上以便生成与用户的静态脚印相关联的多个压力读数。

在一些实例中，可以对用户身体部位的铸件、模具或其它印模(诸如足部模具)执行各种形式的测量、成像和感测。这种能力允许定制鞋类的设计，而不需要用户与例如扫描设备并置。在其它实例中，用户可以使用他或她自己的装备(诸如配备有相机的移动电话或视频相机)生成诸如2D或3D图像数据之类的数据，然后将该数据提供给意图为该用户设计定制鞋类的数据处理系统。这样，用户不需要与定制鞋类设计系统的其它方面并置。例如，用户可以向远程服务提供基本用户数据(例如，身高、体重和偏好数据)以及多个自生成的2D图像数据，该远程服务使用该数据来为该用户设计和制造定制鞋类。

一般来说，生成静态用户特定数据的上述方法可以用于创建用户身体部位(诸如足部)的详细2D或3D模型。这些模型可以继而用于为用户设计定制鞋类。为此，可以使用计算机辅助设计(CAD)或计算机辅助制造(CAM)软件(诸如可由Materialise USA(Plymouth，Michigan，USA)商购的软件)来处理用户特定数据并且创建定制鞋类设计。

动态用户特定数据

定制鞋类还可以使用动态用户特定数据来设计。动态用户特定数据包括所收集的关于动态用户运动的数据，诸如：跑步、步行、跳跃、落地、枢转、扭转、摇摆等。

一种测量动态用户特定数据的手段是压敏毡或垫，其被配置成随时间测量压力数据并且将该数据提供给例如处理系统。这种压敏垫可以相对较大，使得它们可以在用户移动期间一次测量多于一个足部。附加地，足够大小的压敏垫可以能够测量诸如以下的特点：步幅、步态、对准、脚步、足部旋转、以及本领域技术人员已知的其它特点。

例如，在欧洲专利申请EP0970657A1和EP1127541A1中描述了测量足部上的动态压力分布的系统，其各自通过引用整体并入。基于在运动期间对足部上的动态压力的测量，可以假设足部的各个部位的运动。最终，可以基于动态压力测量值来设计定制鞋类。

压敏设备可以与其它动态数据捕获设备(诸如用户可佩戴的力传感器、运动捕获传感器、图像传感器等)结合使用。力传感器例如可以附接到用户以在用户动态移动时测量力。在一些实例中，包括运动敏感传感器的移动设备可以用于收集要分析的运动数据。因此，如上文所描述的，用户可以使用他或她自己的移动设备不仅捕获静态用户数据(诸如基本用户数据和静止图像)，而且捕获动态用户数据(诸如力和运动数据)。在一些实例中，用户可以使用他或她自己的移动设备收集定制鞋类设计所需的所有数据。

运动捕获系统可以用于捕获和分析动态用户数据。例如，使用附接到用户的计算机可标识目标的系统和监视系统可以跟踪目标，以便生成动态用户数据。

可以组合动态数据测量。例如，压敏垫和/或运动传感器可以与视频捕获设备一起使用，以使动态数据可以与动作中的用户的视频镜头进行比较。例如，高速相机可以记录用户身体部位(诸如足部)的运动，同时压敏传感器捕获关于足部运动、冲击等的数据。

统计身体部位数据

还可以使用诸如群体数据之类的统计身体部位数据来设计定制鞋类。例如，鞋子的特定大小可以与基于分析群体数据在统计上可预测的几个特点相关联。如上文所提及的，鞋子的特定大小可以与关于该大小的“平均”足部的长度和宽度的统计分布以及这个大小的足部的各种解剖特征(诸如脚趾、脚跟、足弓等)的放置相关联。

在一些实例中，可以基于多个用户特定2D或3D身体部位数据来构造统计形状模型(SSM)。例如，可以使用统计形状模型来分析用户身体部位的形状，或者创建用户身体部位的模型，以便设计定制鞋类。这样的统计形状模型在唯一可用的用户特定数据不完整或不准确的情况下可能是特别有用的。附加地，身体部位(诸如足部)的统计形状模型可以用于提供该身体部位的2D或3D图像数据的自动分析。

用户模型

可以基于以下各项中的一项或多项来生成用户模型：静态用户特定数据、动态用户特定数据、统计数据、或如本文中所描述的其它数据。在一些实例中，用户模型可以是用户身体部位(诸如用户足部)的2D或3D模型。在一些实例中，用户模型可以包括图形信息(诸如用户身体部位的2D或3D描绘)，或者可以是包括关于用户的各种属性或特点的数据模型。在一些实例中，用户模型包括相同模型内的图形数据和属性数据。例如，用户模型可以包括基于成像数据的用户身体部分的视觉表示以及基于动态用户特定数据的与视觉表示上的各种点相关联的压力数据。

在一些实例中，诸如在接收到很少(如果有的话)可靠的用户特定数据的情况下，可以主要基于统计数据或基于模板或两者来生成用户模型。例如，用户模型可以用静态或动态数据(诸如压力数据)来补充。该数据可以增强该模型，以使可以为用户设计适当的定制鞋类。

鞋类部分

定制鞋类可以包括几个单独的鞋类部分，诸如例如：本体、鞋内底、鞋底夹层、和鞋外底。

本体可以是围绕用户足部的侧部和顶部的鞋类(诸如鞋子)的部分。本体可以包括诸如以下各项的部分：脚跟支撑、脚踝支撑、织带、鞋带、带子、鞋舌、以及本领域已知的其它结构。在一些实例中，本体可以包括由用户使用例如鞋带或带子选择性地束缚的两个或更多个部分。

鞋内底可以是直接接触用户足部的底部(并且在某种程度上是侧部)的鞋类(诸如鞋子)的内部部分。在不同实例中，定制鞋内底可以是鞋子的固定(即，永久)部分或鞋子的可移除部分。

鞋底夹层可以是在鞋内底和鞋外底之间的鞋类部分，在一些实例中，该鞋类部分主要是减震部分。在一些实例中，鞋底夹层可以被设计成主要负责支撑用户的体重的大部分，以及在使用时为鞋类提供减震性能。在其它实例中，鞋底夹层可以被设计成增强在鞋内底和/或鞋外底中发现的特征的有效性。

鞋外底可以是鞋类的最外部分，并且可以被设计成与地面相接。在一些实例中，可替代地，鞋外底被称为鞋底。鞋外底可以设计有例如用于在多种表面上为鞋类提供抓握的结构和/或纹理。附加地，鞋外底可以被设计成保护用户足部免受刺破或其它有害的侵入。如上文所描述的，附加地，鞋外底可以被设计成增强在鞋底夹层中发现的特征的有效性。

在一些实例中，鞋类(诸如鞋子)可以包括上述部分中的一项或多项。可以想到这些鞋类部分的不同组合。例如，特定鞋类可以具有本体、鞋外底和鞋内底，但是没有鞋底夹层。在一些实例中，本体、鞋内底、鞋底夹层和鞋外底中的一项或多项被永久地彼此附接。例如，尽管被单独设计并且可能包括不同的材料，但是本体、鞋内底、鞋底夹层和鞋外底仍然可以被制造为整体鞋类。

在一些实例中，本体、鞋内底、鞋底夹层和鞋外底中的一项或多项是至少部分地基于上文所描述的各种类型的数据而设计的定制鞋类部分。在一些实例中，前述鞋类部分中的一项或多项可以包括一个或多个材料和/或结构或校正特征。例如，鞋底夹层可以包括意图吸收冲击同时减少鞋类的总重量的各种3D结构。

鞋类中的校正特征

定制鞋类可以包括一个或多个校正特征，该校正特征被特别设计成当被用户穿着和使用时，影响鞋类的适合性和/或行为。

在一些实施例中，校正特征意图校正用户足部的解剖或生物力学问题。例如，用户可能具有相对较高的足弓，其产生与常规鞋类相关的支撑问题。如此，定制鞋类可以包括定制鞋类部分(诸如鞋内底)，其在高足弓下增加支撑以便更好地将用户的重量分布在鞋类中。

在一些实施例中，校正特征意图防止损伤，而不是校正损伤或解剖问题。例如，动态数据可以用于在移动(例如，跑步)期间确定用户足部的平衡。所确定的平衡可以与最佳平衡顺序进行比较，该最佳平衡顺序可以从表征在长时间段内没有受伤的高水平执行的用户(诸如运动员)的动态或统计数据导出。因此，校正结构可以被设计成在运动期间促进更好的足部平衡以防止损伤。

在另外的实施例中，校正特征意图改善性能，而非校正现有或潜在的问题。例如，已经示出了与跑步期间的初始足部接触有关的特点与运动员的跑步速度有关。考虑到这一点，可以收集动态数据以确定在跑步期间用户的初始足部接触的特点，诸如：落地区(例如，脚跟、中脚、前脚)、作用在足部的中间部位和侧面部位上的相应的力之间的比率、最大作用于落地的力、足部的展开速度、以及本领域已知的其它特点。基于这些确定，定制鞋类部分(诸如鞋底夹层或鞋外底)可以被配置成在跑步时更改用户的初始足部接触以改善运行速度和/或效率。

校正特征可以例如包括鞋类部分中厚度降低或增加的区域。例如，定制鞋内底可以具有厚度增加的靠近足弓的区域以向足弓提供附加的支撑。

校正特征还可以包括弯曲线、肋、切口、条纹或其它图案，其增强或抑制鞋类部分在某些方向上的弯曲。这种校正特征的数目、厚度、方向和相对接近度可以影响鞋类部分在某些方向上弯曲的倾向。例如，鞋外底可以在特定方向上包括肋和切口，以便增强鞋外底沿设计方向弯曲的趋势并且抵消沿不期望的方向弯曲的趋势。

校正特征还可以包括相对简单或相对复杂的微观结构。微观结构的示例包括例如梁、格子、规则3D网格、规则或不规则开孔或闭孔结构、泡沫或海绵状构成、桁架、弹簧、缓冲装置，三斜、单斜、斜方、正方、三方、四方或立方结构，以及本领域已知的其它结构。微观结构可以影响鞋类部分的特点，诸如鞋类部分的机械行为。进一步地，微观结构可以影响鞋类部分的其它特点，诸如：弹性、粘弹性、刚性、耐磨性和密度。值得注意的是，“微观结构”中的前缀“微观”主要是指以非常小的水平定制结构的能力。它不限制整个微观结构的大小。实际上，包括微观结构的结构可以被构建成任何大小或形状。

除了微观结构的形式之外，结构(或其组成部分)的位置和大小可以影响鞋类的特点。

附加地，微观结构之间的连接点的特点还可以影响鞋类的特点。例如，连接点的厚度可以影响特定鞋类部分的机械特性。在一些实例中，可以例如选择性地增厚或减薄连接点，以影响鞋类部分对不同方向上的不同负载作出反应的方式。

在一些实例中，校正特征可以被分层或组合以给鞋类部分更复杂的特点。例如，除了改变某个鞋类部分的厚度之外，构成该部分的厚度的各个层可以包括独特的校正特征，诸如微观结构或如上文所描述的其它特征。

在一些实例中，校正特征可以在鞋类部分的表面上。例如，诸如如上文所描述的纹理、图案、线或其它之类的表面特征可以用于向定制鞋类的用户提供更高的抓取、更好的感觉、更多的舒适性等。

在一些实例中，前述校正特征中的一个或多个校正特征可以布置在与鞋类部分相关联的区中。这样的区可以被配置成影响鞋类在不同区域中的不同机械特性。在一些实例中，整个鞋类部分可以是区，并且在其它实例中，鞋类部分(例如，鞋内底)可以包括一个或多个区。在一些实例中，区可以包括单个校正特征，诸如微观结构。

总之，鞋类中不同校正特征的选择、布置和物理特点可以用于纠正或抵消用户的生物力学问题、防止损伤和/或促进提高的性能。

增材制造

可以使用增材制造技术来制造定制鞋类。许多增材制造方法是本领域已知的，诸如：立体光刻(SLA)、选择性激光烧结(SLS)、选择性激光熔化(SLM)、以及熔融沉积建模(FDM)等。

立体光刻(SLA)是用于一次一层地“打印”3D对象的增材制造技术。SLA装置可以采用例如激光来固化具有所发射的辐射的光反应物质。在一些实施例中，SLA装置引导激光穿过光反应物质(诸如例如，可固化光聚合物(“树脂”))的表面，以便一次一层地构建对象。对于每一层，激射束追踪液体树脂表面上的对象的横截面，其固化并且凝固横截面并且将其接合到下面的层。在完成层之后，SLA装置将制造平台降低等于单层厚度的距离，然后在前一层上沉积未固化树脂(或类似的光反应材料)的新表面。在该表面上，追踪新图案，从而形成新层。通过每次重复该过程一层，可以形成完整的3D部分。

选择性激光烧结(SLS)是用于3D打印对象的另一增材制造技术。SLS装置经常使用高功率激光器(例如，二氧化碳激光器)将塑料、金属、陶瓷或玻璃粉末的小颗粒“烧结”(即，熔融)成3D对象。类似于SLA，SLS装置可以使用激光器按照CAD设计来扫描粉末床表面上的横截面。还类似于SLA，SLS装置可以在完成一层之后将制造平台降低一层厚度，并且添加新的材料层，以便可以形成新层。在一些实施例中，SLS装置可以预热粉末，以便使得激光在烧结过程期间更容易升高温度。

选择性激光熔化(SLM)是用于3D打印对象的又一增材制造技术。像SLS一样，SLM装置通常使用高功率激光器来选择性地熔化金属粉末的薄层，以形成固体金属对象。虽然类似，但是SLM与SLS不同，因为它通常使用具有高得多的熔点的材料。当使用SLM构造对象时，可以使用各种涂覆机制来分布金属粉末的薄层。像SLA和SLS一样，制造表面上下移动以允许单独形成层。

熔融沉积建模(FDM)是另一增材制造技术，其中，通过从挤出喷嘴挤出例如热塑性材料的小珠以形成层来制造3D对象。在典型的布置中，当原料被挤出时，挤出喷嘴被加热以熔化原料。然后，原料在从喷嘴挤出之后立即硬化。挤出喷嘴可以通过适当的机械在一个或多个维度上移动。类似于上述增材制造技术，挤压喷嘴遵循由CAD或CAM软件控制的路径。同样类似的，该部件是从下到上构建的，一次一层。

对象可以使用各种材料通过增材制造装置来形成，诸如：聚丙烯、热塑性聚氨酯、聚氨酯、丙烯腈丁二烯苯乙烯(ABS)、聚碳酸酯(PC)、PC-ABS、PLA、聚苯乙烯、木质素、聚酰胺、具有诸如玻璃或金属颗粒之类的添加剂的聚酰胺、甲基丙烯酸甲酯-丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物、诸如聚合物陶瓷复合材料之类的可再吸收材料、以及其它类似的合适材料。在一些实施例中，可以利用市售材料。这些材料可以包括：来自DSM Somos的DSM系列材料7100、8100、9100、9420、10100、11100、12110、14120和15100；来自Stratasys的ABSplus-P430、ABSi、ABS-ESD7、ABS-M30、ABS-M30i、PC-ABS、PC-ISO、PC、ULTEM 9085、PPSF和PPSU材料；来自3-Systems的Accura塑料、DuraForm、CastForm、Laserform和VisiJet系列材料；铝、钴铬和不锈钢材料；Maranging钢铁；镍合金；钛；来自EOS GmbH的PA系列材料、PrimeCast和PrimePart材料以及Alumide和CarbonMide。

可以使用增材制造技术来制造定制鞋类，包括定制鞋类部分。有利地，增材制造装置可以在单个整体工件中“3D打印”整个鞋类部件或整个鞋类。例如，不是分别制造鞋内底、鞋底夹层和鞋外底，增材制造设备可以在每个单独层中逐层地创建具有非均匀校正特征(例如，微观结构)的定制鞋类部分。因此，与传统制造技术相比较，3D打印可以提供更高程度的鞋类定制。

进一步地，3D印刷定制鞋类可以有利地减少需要制造以便达到所需鞋类设计的材料和个别件的数量。而且，与传统制造技术相比较，增材制造技术可以利用更宽范围的材料用于创建定制鞋类。

在一些实例中，增材制造技术可以改进传统的制造步骤。例如，鞋类部分可以包括表面纹理、图案、结构等，其可以用于传统的制造步骤，诸如胶合、熔融或以其它方式将部分紧固在一起。在一些实例中，表面纹理可以由微观结构来创建。作为另一示例，增材制造的鞋类部分可以用具有高孔隙率和/或特定纹理的制造层来修整，以便通过胶或其它紧固手段来改进该部分与另一鞋类部分的接合。

某些示例性实施例的描述

图1描绘了定制鞋类系统100的实施例。在所描绘的实施例中，定制鞋类系统100包括数据收集系统110、数据处理系统120、制造系统130和数据存储器140。

数据收集系统110收集关于特定用户的数据，诸如关于用户的单个足部或两个足部的信息。数据收集系统110可以包括静态数据收集部件112以及动态数据收集部件114。

静态数据收集部件112收集静态用户特定数据。如上文所描述的，静态数据收集部件112可以包括用于收集基本用户数据(诸如基本解剖数据以及主观数据(例如，用户偏好))的器件。例如，静态数据收集部件112可以包括用于录入用户特点或属性(例如，鞋子大小)的手动测量值的用户接口。

静态数据收集部件112还可以包括：图像传感器(诸如实况或静止相机)；扫描仪(诸如基于光学和激光的扫描仪)；医学成像系统(诸如X射线、MRI或CAT扫描仪)；和其它传感器系统(诸如压敏垫)。例如，静态数据收集部件112可以包括用于拍摄用户的身体部位(诸如用户的足部)的相机。因此，数字照片是可以在设计定制鞋类期间使用的2D静态用户特定数据。

静态数据收集部件112还可以包括当由用户踩踏时，生成与用户的足部相关联的2D压力数据的压敏垫。

动态数据收集部件114收集动态用户特定数据。如上文所描述的，动态数据收集部件114可以包括压敏垫、可穿戴传感器、运动捕获系统、或图像捕获系统。上述设备可以生成2D或3D动态用户特定数据。

例如，用户可以沿着大的压敏垫的长度行走或跑步，其当每个足部落地、旋转、然后再次脱离时，可以记录动态数据。类似地，用户可以在压敏垫上上下跳跃。在一些实施例中，可以与其它传感器数据(例如，压力垫数据)同时收集实况或静止图像，以使传感器数据可以与用户足部的实际物理移动并置以用于进一步分析。

在一些实施例中，诸如压力敏感垫之类的单个传感器可以用于收集静态用户特定数据(例如，当站在垫上时)和动态用户特定数据(例如，当在垫上步行、跑步、跳跃等等时)。类似地，诸如相机之类的图像传感器可以用于收集静态用户特定数据(例如，静止图像)以及动态用户特定数据(例如，视频或高速静止图像)。

在一些实施例中，数据收集系统110是便携的并且独立于定制鞋类系统100的其它元件，而在其它实施例中，数据收集系统110可以是整体的。数据收集系统110可以包括传感器(例如，压敏垫和相机)以及支持那些传感器(例如，移动设备、计算机、服务器等)的处理设备。

数据收集系统110可以包括本地数据存储器(未示出)和/或到远程数据存储器(诸如数据存储器140)的连接。在被传感、测量、确定、录入或以其它方式创建之后，由数据收集系统110收集的数据可以存储在本地或远程数据存储器(或两者)。

数据收集系统110可以经由例如硬连线或无线数据连接与定制鞋类系统100的其它元件进行数据通信。例如，在数据收集系统110是便携式的并且独立于定制鞋类系统100的其它元件的实施例中，数据收集系统110可以经由网络连接(诸如因特网)连接到那些元件并且共享数据。在其它实施例中，该连接可以替代地在各种元件之间是ad-hoc。

数据处理系统120与数据收集系统110进行数据通信。数据处理系统120可以接收由数据收集系统110收集的静态和/或动态数据，并且在定制鞋类的设计中使用该数据。

例如，模型设计元件122可以采用静态用户特定数据(诸如图像数据)来构建用户身体部位(诸如足部)的2D或3D模型。模型设计元件122还可以采用其它静态用户特定数据(诸如压敏数据)并且覆盖它，或者以其它方式将其与2D或3D模型组合。例如，可以使用静态压力数据进一步适配诸如足部之类的身体部位的3D模型，使得模型示出了足部模型的不同部分上的静态压力。可以例如使用诸如“热图”之类的颜色梯度来描绘这些差异。更具体地，数据可以在2D或3D模型上渲染，或者投影在3D模型的2D投影上(诸如用户足部的底部上的2D压力分布)。

模型设计元件122还可以获取动态的用户特定数据(诸如压力敏感数据)并且覆盖它，或者以其它方式将其与2D或3D模型组合。例如，可以使用上述热图或例如指示作用于用户足部的模型上的力的方向和幅度的矢量来描绘作用于用户身体部位(诸如足部)的3D模型的力。组合各种类型的用户特定数据的无数方式是本领域技术人员已知的。

模型设计元件122还可以采用统计数据(诸如群体数据)，并且将其与其它用户特定数据组合。例如，在仅知道用户身体部位的外部特点(例如，通过图像数据)的情况下，统计数据(诸如统计形状模型)可以用于补充用户身体部位的2D或3D模型。例如，可以使用统计形状模型将给定已知外部特点的用户足部的预测骨结构构建成模型。类似地，在仅知道用户身体部位的内部特点(例如，通过X射线数据)的情况下，可以使用统计形状模型将用户足部的预测外部结构构建成模型。

模型设计元件122可以访问例如来自数据存储器140的统计数据。而且，模型设计元件122或鞋类设计元件124可以基于所接收的用户特定数据来生成统计数据，并且可以本地存储所生成的统计数据或将其存储在数据存储器140中。

关于用户身体部位(诸如足部)的某些属性的分类可以在接收用户特定数据和设计用户身体部位的模型的过程期间进行。例如，用户足部在压敏垫上的静态或动态压力测量值可以用于生成“足弓指数”。进一步地，所确定的足弓指数可以用于将用户的足部分类为多个解剖标准“足弓类型”中的一个。

例如，测量前足、中足和脚跟的接触表面(以下被称为A、B和C)可以用于根据以下等式来确定“足弓指数”(AI)：B/(A+B+C)＝AI。基于该等式，用户的足弓类型可以被分类为诸如以下示例性类别的类别：

严重高足弓足部	0％<AI<7％
		高足弓足部	7％<AI<14％
轻微高足弓足部	14％<AI<21％
		正常足部	21％<AI<28％
轻微扁平足部	28％<AI<35％
		扁平足部	35％<AI<42％
严重扁平足部	42％<AI<100％

模型设计元件122可以包括身体部位模板，诸如意指用作用户特定身体部位模型的起始点的2D或3D模型。在一些实例中，模板可以基于统计形状模型，而在其它实例中，模板可以被单独设计。在用户特定数据稀疏或不准确的情况下，模板可能很有用。

鞋类设计元件124可以使用所接收的数据(诸如用户特定静态和动态数据、模型数据、分类数据等)来设计定制鞋类模型。

在一些实例中，鞋类设计元件124可以创建定制鞋类部分，诸如鞋内底、鞋底夹层或鞋外底。进一步地，定制鞋类部分的设计可以包括一种或多种类型的校正特征(诸如微观结构)，以便基于鞋类设计模型来影响鞋类的机械行为。这样，定制鞋类可以被设计成校正或改善例如用户足部的生物力学功能。附加地，鞋类设计元件124可以确定合适的材料或者建议当制造鞋类时要使用的材料的范围。

例如，鞋类设计元件124可以用于设计包括加强鞋内底的某些部分同时促进鞋内底的其它部分中的指定方向的挠曲的微观结构的定制鞋内底。并且定制鞋内底可以由被选择用于其物理特点(例如，强度、弹性、重量等)的特定材料来制造。

在一些实施例中，鞋类设计元件124可以对鞋类设计模型执行测试以检验和验证设计。例如，鞋类设计元件124可以执行固定元件分析(FEA)等以检验各种校正特征的期望效果并且作为整体来验证模型设计。这样，可以在制造实际鞋类之前在虚拟环境中彻底测试鞋类设计模型。

鞋类设计元件124可以包括鞋类模板，诸如意指用作鞋类设计模型的起始点的2D或3D模型。在一些情况下，模板可以基于统计形状模型，而在其它情况下，模板可以单独设计。

在一些实施例中，鞋类设计元件124包括被配置成基于用户足部的一个或多个模型(诸如由模型设计元件122创建的模型)自动地创建鞋类设计的编程。在这样的实施例中，鞋类设计元件124可以处理用户身体部位(诸如足部)的模型，并且确定应当通过定制鞋类设计应用以便例如处理病症、防止病症或改善性能的一个或多个校正。用于自动创建鞋类设计的编程可以依赖于用户特定数据以及统计数据(诸如群体数据)，以便确定适当的定制鞋类设计。在一些实施例中，鞋类设计元件124可以允许操作者选择要设计的各种鞋类部分(诸如本体、鞋内底、鞋底夹层和鞋外底)，而在其它实施例中，鞋类设计元件124可以基于编程来自动决定。

在一些实施例中，鞋类设计元件124是半自动的而非全自动的。在这样的实施例中，鞋类设计元件124可以例如自动选择模板设计并且对其应用某些校正特征，但是可以在设计过程期间停止在预先确定的点，以寻求关于设计的操作者输入。

在其它实施例中，鞋类设计元件124可以由设计者手动使用，以便创建定制鞋类设计。在这样的实施例中，设计者能够从鞋类设计的多种选项中挑选，诸如设计什么部分和关于那些部分的特点，包括要在那些部分中使用的校正特征。进一步地，鞋类部分(诸如鞋内底)可以进一步分成一个或多个区以用于鞋类设计的目的。并且，每个区可以具有被设计成校正、改善或以其它方式更改足部的生物力学的单独特点。

鞋类设计元件124可以是例如CAD或CAM软件。在一些实施例中，鞋类设计元件124可以是专门CAD或CAM软件，其被配置成设计定制鞋类部分(诸如本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底)。在一些实施例中，模型设计元件122和足部设计元件124是整体的，诸如当单个软件可以执行两种功能时。在其它情况下，每个元件可以是单独的模块。

在一些实施例中，数据处理系统120可以包括模型数据处理元件(未示出)，其可以被配置成执行处理模型数据的方法，包括：处理指示用于定义要被增材制造的对象的表面的至少一个特点的表面前体数据。在其它实施例中，该方法可以附加地包括：基于经处理的表面前体数据来生成代表要被增材制造的对象的至少一部分的表面的表面数据；以及生成与要被增材制造的对象的至少一个切片相对应的切片数据。在题为“Data Processing”的英国专利申请号GB1314421.7中描述了这些和其它实施例，其通过引用整体并入本文。

表面前体数据可以指示用于定义要被增材制造的对象的表面的至少一个特点。具体地，被定义的表面具有表面积和3D空间的配置。因此，表面前体数据可以是定义用于定义表面的至少一个前体的数据，并且可以不直接代表对象的表面。然而，表面前体数据可以用于计算对象的一部分或整个表面。如此，表面前体数据可以被认为间接地定义要被增材制造的对象的至少一部分的表面。值得注意的是，如果轮廓线没有定义具有表面积的表面，则仅定义表面轮廓的线可以没有定义对象的表面。

与诸如STL或AMF或本领域已知的其它之类的其它数据格式相比较，使用表面前体可以减少代表要被增材制造的对象的数据文件的大小。减少代表用于增材制造的对象的数据文件的大小可以导致在数据网络(例如，在数据处理系统120和制造系统130之间)上的传送速度和效率的增加。进一步地，作为减小的数据文件大小的结果，可以有利地减少计算机的硬件要求和诸如可用带宽之类的网络要求。最后，减少数据文件的大小可以增加处理数据文件(与诸如STL和AMF格式之类的已知数据格式相比较)的速度和效率，以生成例如用于指令增材制造设备(诸如增材制造设备134)的切片数据。

特别地，使用表面前体数据还可以减少代表要被增材制造的对象的数据文件的大小，其中，对象包括复杂结构，诸如多孔结构、网格结构、晶格结构、以及具有复杂表面细节的结构。在诸如STL和AMF之类的已知数据格式中，要被增材制造的对象的表面的配置直接由代表三角形网格(即，多个镶嵌三角形)的数据来代表。注意，对象的表面是定义对象的任何部分的范围的表面区域。因此，表面可以定义对象的外部表面和对象的内部表面，例如，其在对象内定义空腔或多孔结构。为了定义更复杂的表面(诸如多孔结构的表面)，在已知方法中使用更小的三角形以提供描述复杂表面所需的增加的粒度。使用更小的三角形来定义更复杂的表面会导致定义对象的任何表面所需的更多数量的三角形。在诸如STL和AMF之类的已知数据格式中，三角形网格的每个三角形由三角形的三个顶点中的每一个顶点的坐标数据来编码。因此，当确定更大数目的小三角形来描述复杂表面时，所得数据文件的大小可能变得太大而不能被实际传输和/或处理。

在一些实施例中，数据处理系统120是便携的并且独立于定制鞋类系统100的其它元件，而在其它实施例中，数据处理系统120可以是整体的。例如，数据处理系统120可以是便携式计算机系统，诸如膝上型计算机。在其它实施例中，数据处理系统120可以远离定制鞋类系统100的其它元件。例如，数据处理系统120可以是通过数据链路接收数据并且远程地处理该数据的远程服务器。

数据处理系统120可以包括本地数据存储器(未示出)和/或到诸如数据存储器140的远程数据存储器的连接。模型设计元件122(例如，用户特定身体部位模型)和鞋类设计元件(例如，定制鞋类模型)可以存储在数据存储器140中。

数据处理系统120可以经由例如硬连线或无线数据连接与定制鞋类系统100的其它元件进行数据通信。例如，在数据处理系统120是便携式的并且独立于定制鞋类系统100的其它元件的实施例中，数据处理系统120可以连接到那些元件并且经由诸如因特网之类的网络连接来共享数据。在其它实施例中，该连接可以替代地在各种元件之间是ad-hoc。

制造系统130可以包括控制器132和增材制造设备134。制造系统130可以从数据处理系统120接收数据，以便制造定制鞋类或定制鞋类部分(诸如鞋内底、鞋底夹层和鞋外底)。例如，制造系统130可以从数据处理系统120接收“STL”或“PLY”格式化文件形式的定制鞋类设计数据，其可以由控制器132解释以便驱动增材制造设备134。下文将参照图7对制造系统130进行更详细地描述。

值得注意的是，在图1中的数据收集系统110、数据处理系统120、制造系统130和数据存储器140之间描绘的数据通信线路仅是代表性的。定制鞋类系统100的各种元件之间的数据通信路径可以是直接的或间接的，可以穿过单个或多个网络，可以包括中间设备，可以是有线或无线的，可以使用不同的协议，可以使用不同的介质等。而且，数据通信路径可以是单向的或双向的，使得数据可以在各种元件之间共享。

在一些实施例中，图1中所描绘的定制鞋类系统100的元件可以集成到单个系统中。在这样的实施例中，用户可以能够被扫描(例如，使用图像传感器)和测试(例如，使用压敏垫)并且随后接收定制鞋类或定制鞋类部分(诸如本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底)，所有都在同一个地方。在这样的实施例中，操作者可以存在以参与或至少验证定制鞋类的设计。然而，在其它实施例中，整个过程可以是自动的。例如，在一些实施例中，整个定制鞋类系统100可以是鞋店、体育用品商店等处的售货亭等。

在其它实施例中，定制鞋类系统100的元件可以是分开的。例如，数据收集系统110可以与数据处理系统120和制造系统130分离(尽管后两个系统可以是整体的或共同放置的)。例如，售货亭等可以包括数据收集系统，其包括与数据处理系统120和另一位置中的制造系统130进行数据通信的各种传感器，诸如图像传感器和压敏垫。值得注意的是，尽管这些各种元件可以在某些实施例中物理上是分离的，但是它们仍然可以共同放置在特定位置处(诸如鞋店)，以便可以在相同位置处扫描用户并且提供有定制鞋类。

在又一实施例中，数据收集系统110和制造系统130可以共同放置，而数据处理系统120处于分离的位置中。由于数据处理系统120执行的复杂处理，可能期望将数据处理系统120定位成与数据收集系统110和制造系统分离，诸如在远程服务器位置中。例如，鞋店可以在相同位置具有数据收集系统110和制造系统130，而数据处理系统(以及可能地，其操作者)位于完全不同的位置。这样，定制鞋类的销售者可以限制与每个元件相关联的成本和空间，并且仅具有对于用户最方便的定制鞋类系统100的那些元件。这样的实施例还可能允许定制鞋类系统的供应商利用不同的设备分布和销售模型。例如，定制鞋类系统供应商可以向诸如数据收集系统之类的系统的某些元件出售，同时向诸如数据处理系统之类的其它元件提供订购模型。最终，定制鞋类系统100可以是系统的特定最终用户所必须的整体的或模块化的。

图2描绘了用于设计定制鞋类(诸如本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底)的方法200。

方法200开始于步骤202，其中，接收到用户特定数据。如上文所描述的，用户特定数据可以包括静态或动态用户特定数据。并且，可以从例如数据收集系统(诸如参照图1描述的数据收集系统110)接收用户特定数据。

方法200然后移动到步骤204，其中，接收到统计数据。如上文所描述的，统计数据可以包括例如基于群体数据的不同解剖特征的统计形状模型。然而，其它统计数据也是可能的。例如，可以使用基于已知用户的鞋子大小的基本测量值。

方法200然后移动到步骤206，其中，生成用户模型。如上文所描述的，用户模型可以是用户身体部位(诸如用户足部)的2D或3D模型。用户模型可以基于在步骤202接收的用户特定数据和在步骤204接收的统计数据中的一些或全部数据。在一些实施例中，诸如在很少可靠的用户特定数据(如果有的话)被接收的情况下，可以主要基于统计数据或模板或两者来生成用户模型。

在步骤206中可以生成的用户模型可以包括除了唯一的2D或3D形状数据之外的许多附加特征。例如，用户模型可以用静态或动态数据(诸如压力数据)来补充。该数据可以增强模型，以使可以为用户设计适当的定制鞋类。

方法200然后移动到步骤208，其中，基于用户模型来标识用户特定问题或难题。

在一些实施例中，基于将用户模型与例如身体部位(诸如足部)的理想模型进行比较来确定用户特定问题。可以将用户模型与形状模型以及性能模型(例如，理想压力分布模型)进行比较。在一些实施例中，用户模型包括与“理想”动态数据(例如，脚步模型)进行比较的动态数据。在其它实施例中，可以将使用模型与模板或统计形状模型进行比较以标识潜在问题。可以基于用户模型标识诸如旋前、旋后、拇囊炎、未对准、扁平足部、足弓问题、性能问题和其它问题之类的问题。

在其它实施例中，可以基于由例如受过训练的技术人员或由整形外科医生等对用户模型的手动检查来标识用户特定问题。在这种场景下，可以手动标识问题，但是可以自动生成所得校正特征。

方法200然后移动到步骤210，其中，确定校正特征以便解决在步骤208中标识的一个或多个用户特定问题。如上文所描述的，包括微观结构的许多类型的校正结构可以用于设计校正鞋类。

例如，可以确定适当的微观结构以防止选定方向上的不想要的运动，同时允许其它方向上的自由运动。类似地，可以确定鞋类部分中的各种区的厚度调整，以便提供更均匀的支撑。还可以确定如上文所描述的其它校正特征。

方法200然后移动到步骤212，其中，生成定制鞋类模型。例如，定制鞋类模型可以包括鞋类部分，诸如本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底。

在一些实施例中，定制鞋类模型最初是鞋类模板，其可以仅基于基本用户特定数据而被部分地定制。例如，定制鞋类模型可以对于具有特定鞋子大小的用户开始为本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底模板。然后，可以进一步定制模板以例如并入在步骤210中确定的校正结构中的一个或多个校正结构。

在一些实施例中，初始模板可以基于解剖类型的某些分类或类别，诸如上文所描述的各种类型的足弓。与用户身体部位有关的这样的分类或类别可以基于模板来增加初始模型的速度和准确性。

在其它实施例中，定制鞋类模型不是由模板生成的，而是几乎完全基于用户特定数据生成。这可能是针对特定用户而存在综合用户特定数据的情况。

在一些实施例中，定制鞋类模型通过适当的软件自动生成。在其它实施例中，定制鞋类模型可以半自动地或完全手动地生成。

方法200然后移动到最后的步骤214，其中，定制鞋类(诸如本体、鞋内底、鞋底夹层或鞋外底)被制造。

在一些实施例中，使用诸如上文所描述的那些之类的增材制造技术以及本领域中已知的其它制造技术来制造定制鞋类。如上文所描述的，所制造的定制鞋类可以解决用户特定问题，以及帮助防止损伤和足部病症的发作，或甚至改善生物力学性能(例如，对于运动员)。

图3A描绘了示例性数据收集系统(诸如图1中的数据收集系统110)的图形用户接口。在图1中，动态用户特定足压数据302显示在图形用户接口上。在该实施例中，压力数据302指示在特定时间点施加到压敏垫的压力。在该实施例中，对压力数据进行颜色编码，使得某些颜色指示比其它颜色更高的压力。

图3A还描绘了指示在特定时间点由用户足部施加到压敏垫的平均压力的中点和方向的所确定的向量304。

图3A还描绘了针对时间索引的动态压力数据306。该数据可以用于标识用户的动态运动中的哪些压力被最大化以使校正结构可以被设计成减少最大压力点。所确定的向量可以用于确定用户的步幅和脚步的对准，或者确定用户的步伐的平衡特点。

图3A还描绘了平均动态数据308。平均动态数据示出了许多步骤内用户足部在压敏垫上的平均压力。特别地，通过查看平均动态数据308来确定“热点”310(即，相对较高压力的区域)。热点310可以被标识为用户特定问题，诸如参照图2中的步骤208所描述的。

图3A中所描绘的用户特定数据可以被发送到例如数据处理系统(诸如图1中所描绘的数据处理系统120)，并且由该系统使用以生成或补充用户模型。

图3B描绘了示例性鞋类设计部件(诸如图1中所描绘的数据处理系统120的鞋类设计部件124)的图形用户接口。具体地，图3B描绘了包括多个区(例如，区314)的示例性鞋类部分312(这里是鞋内底)。鞋类部分312包括校正结构，诸如加厚部分(如由倾斜角度316指示的)。

值得注意的是，图3B仅仅是鞋类设计部件的单个实施例。设想了具有更综合的设计能力的不同实施例。

图4A至图4C描绘了基于动态用户特定数据设计的示例性鞋底夹层，其包括意图改善舒适度和减少损伤的校正特征。具体地，图4A描绘了用于在步行和跑步时倾向于落在用户足部的脚跟部分上的用户的鞋底夹层(鞋类部分)。因此，图4A的鞋底夹层包括脚跟部分中的粘弹性构件402(校正特征)，用于最佳减震。

图4B描绘了用于在步行和跑步时倾向于落在用户足部的中心部分上的用户的鞋底夹层(鞋类部分)。因此，图4B的鞋底夹层包括脚跟和前足部分的粘弹性构件402和404(校正特征)，以便分布脚步的冲击。

图4C描绘了用于在步行和跑步时倾向于落在用户足部的前足部(或脚趾)部分上的鞋底夹层(鞋类部分)。因此，图4C的鞋底夹层包括前足部分中的粘弹性构件404(校正特征)，用于最佳减震。

关于图4A至图4C，鞋底夹层的基本厚度406可以例如基于以下各项进行确定：鞋类的预期用途(特别地，跑步速度)；用户的体重；前足的负荷；局部校正的需求；和用户的落地模式。进一步地，鞋底夹层的厚度可以从脚跟到中足、到前足部分而变化。

附加地，图4A至图4C中所描绘的脚跟408的高度和鞋底夹层的对应的脚跟落差(即，脚跟部分和前足部部分的高度之间的差异)可以基于上述参数以及其它参数(诸如用户站姿中的旋前或旋后的程度)来确定。类似地，鞋底夹层的珠滴(bead drop，即，中足部分和前足部分的高度之间的差异)可以基于用户的落地模式或用户的期望跑步速度或本领域已知的其它特点来确定。

例如，与主要落在中足上的用户相比较，主要落在脚跟上的用户可以受益于较低的脚跟落差。并且，主要落在中足上的用户可能需要比主要落在前足上的用户更低的脚跟落差。作为另一示例，可以基于用户的目标步行或跑步速度来增加珠滴。

最后，图4A至图4C中所描绘的鞋底夹层的“摇杆”(即，鞋底的前部下方的凹部，其确保鞋底在卷动期间与地面接触)的高度可以基于用户特点和偏好(诸如用户主要是跑步者还是步行者)来确定。

图5A和图5B描绘了包括多个区域或“区”(例如，502、504、506和506)的鞋内底(鞋类部分)。在所描绘的实施例中，每个区包括不同的微观结构，以便改变每个区中的鞋类部分的机械特性。例如，微观结构可以有助于每个特定区的硬度、可压缩性、弹性、可弯曲性等。在一些实施例中，区可以包括许多类似或不同类型的微观结构。在其它实施例中，区可以包括单个微观结构。

在图5A和图5B中，基于用户特定数据(例如，足部的解剖特性和动态测量值)来确定各种区。特别地，设计图5A和图5B(例如，使用诸如图1所描绘的鞋类设计元件)中的实施例，以便最小化足部对骨骼、关节、肌肉、腱等的冲击。进一步地，各种区会影响使用中的鞋类的机械特点。例如，前足区域中的区可以相对更柔性以允许足部的卷动，而鞋底的脚跟部分中的区尤其可以防止旋转，特别地，侧向旋转以避免脚踝损伤。

图5A和图5B中所描绘的定制鞋类部分的微观结构和其它特征可以被构建在几个层中，其中，每层包括相同或不同的微观结构。通过将鞋类部分设计在非均匀层中，与由单个均匀分布的材料制成的鞋类部分相比较，可以获得更复杂的机械特点(例如，压缩、挠曲等)。

图6A和图6B描绘了从不同角度(大致顶部和底部)而增材制造的定制鞋类部分600。定制鞋类部分600基于用户特定数据，诸如上文并且参照图1的数据收集系统110所描绘的数据。定制鞋类部分600的设计用像参照图1描述和描绘的数据处理系统来创建。最后，用像参照图1和图7描述和描绘的系统那样的增材制造系统使用诸如上文所描述的那些技术之类的技术来增材制造定制鞋类部分600。

定制鞋类部分600包括校正特征。例如，定制鞋类部分600的总厚度已经有目的地改变以影响用户的体重分布并且促进适当的足部运动和舒适性。定制鞋类部分600还包括肋602(如图6A所描绘的)，其促进沿设计方向的弯曲并且抵抗沿其它方向的弯曲。最后，定制鞋类部分还包括校正微观结构604(如图6B所描绘的)。

如图6B所描绘的，微观结构604是已经使用例如诸如如上文所描述的增材制造技术而逐层创建的复杂3D蜂窝结构。图6B中所描绘的实施例中的微观结构的轴线被定向成影响定制鞋类部分600的扭转阻力。

在一些实施例中，微观结构的轴线不必在定制鞋类部分的每个区域或区中平行。例如，在一些实施例中，微观结构的轴线从公共点(诸如脚跟区域中的点)扇出。

图7描绘了可以被配置成执行诸如SLA、SLS和SLM之类的增材制造技术以及本领域已知的其它制造技术以便制造定制鞋类(诸如图6A和图6B中所描绘的定制鞋类部分)的示例性增材制造装置700。

增材制造装置700包括与发射器720、扫描仪730和平台740进行数据通信的控制器710。值得注意的是，用于执行FDM的类似的增材制造装置可以用发射器720和扫描仪730代替挤出喷嘴和相关联的机械控制。

控制器710可以是例如具有用于操作增材制造装置700的软件的计算机系统。在其它实施例中，控制器710可以被体现为通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件或其任何合适的组合来实现，其被设计成执行本领域技术人员已知的本文中所描述的功能。

与之前一样，在图7中的控制器710和发射器720、扫描仪730和平台740之间描绘的数据通信线路仅是代表性的。

控制器710可以控制发射器720。例如，控制器710可以向发射器720发送数据信号，以便打开和关闭发射器。附加地，控制器710可以控制发射器720的输出功率。在一些实施例中，控制器710可以控制同一增材制造装置700中的多个发射器720(未示出)。在一些实施例中，发射器720可以附加地将数据发送回控制器710。例如，发射器720可以发送诸如功率输出、功率使用、温度和本领域已知的其它操作参数之类的操作参数。发射器720的操作参数可以由控制器710使用以进一步控制或优化对象750的处理。

控制器710还可以控制扫描仪730。例如，控制器710可以使得选择、操纵、关节连接、接合或其它使用光学元件734。例如，控制器710可以使得聚焦透镜元件移动，以便影响所得射束736的大小或者所得束斑738的大小。进一步地，控制器710可以使得反射镜或类似的光学元件在不同方向上重定向所得射束736并且重定向到对象750的不同位置上。作为又一示例，控制器710可以使得快门或类似的光学元件即使在发射器720活动时也掩蔽所得射束736。

在一些实施例中，控制器710可以从扫描仪730接收数据。例如，扫描仪730可以发送操作参数，诸如功率输出、功率使用、温度、射束大小选择、射束功率、射束方向、束斑位置、光学元件的位置、光学元件的条件以及本领域已知的其它操作参数。发射器720的操作参数可以由控制器710用于进一步控制或优化对象750的处理。在一些实施例中，控制器710可以是扫描仪730的一部分。

控制器710还可以控制平台740。例如，控制器710可以使得平台740在一个或多个维度(例如，上下或左右)上移动。控制器710可以从平台740接收操作数据，诸如位置、温度、重量、接近度和本领域技术人员已知的其它数据。控制器710可以使得平台740每次以一层对象750的增量来移动，以使扫描仪730可以处理一层材料以添加到对象750。可以在三维设计图(例如，3D CAD)或一个或多个二维横截面图(例如，2D CAD)中定义对象750的层。

在一些实施例中，控制器710可以存储或以其它方式访问对象设计数据，诸如要由光学增材制造装置700制造的对象的3D CAD图。例如，控制器710可以是计算机系统的一部分，其还包括对象设计软件和硬件，诸如CAD软件。这样，控制器710可以访问对象设计数据，以便控制发射器720、扫描仪730和平台740并且制造对象750。在其它实施例中，控制器710可以通过通信路径连接到设计数据的储存库、数据库等，诸如图7中的数据库760。

在一些实施例中，控制器710可以从例如图1的数据处理系统120接收鞋类设计数据。这样，控制器710可以引导定制鞋类的增材制造，包括定制鞋类部分，诸如鞋内底、鞋底夹层和鞋外底。

发射器720可以是例如激光发射器，诸如二极管激光器、脉冲激光器或纤维层、或本领域技术人员已知的其它类型的激光器。在一些实施例中，发射器720可以是紫外激光器、二氧化碳激光器或镱激光器。发射器720可以是本领域技术人员已知的其它类型的照射发射器。

发射器720发射射束，例如，激光射束722，该射束然后由扫描仪730处理。值得注意的是，尽管未在图7中示出，但是光学元件(诸如反射镜、透镜、棱镜、滤光器等)可以位于发射器720和扫描仪730之间。

在一些实施例中，发射器720可以是扫描仪730的一部分。

扫描仪730可以包括光学元件734。例如，光学元件可以包括透镜、反射镜、滤光器、分光器、棱镜、漫射器、窗口、置换器以及本领域已知的其它元件。光学元件734可以基于由扫描仪730或控制器710接收的数据而是固定的或可移动的。

扫描仪730还可以包括在扫描仪730的操作期间感测各种操作参数的传感器(未示出)。一般来说，传感器可以向扫描仪730和/或控制器710提供数据反馈，以便改善光学增材制造装置700的校准和制造性能。

例如，扫描仪730可以包括位置传感器、热传感器、接近度传感器等。附加地，扫描仪730可以包括一个或多个图像传感器。图像传感器可以用于向光学增材制造装置700的操作者提供视觉反馈。图像传感器还可以用于例如分析入射在正在被制造的对象上的束斑的大小、焦点和位置，用于校准和精确跟踪。进一步地，图像传感器可以对热敏感(例如，热图像传感器)，并且用于当底层材料(例如，树脂)正在被处理时，确定底层材料的状态。例如，热图像传感器可以测量束斑周围的局部加热和/或正在被处理的材料的固化水平。

平台740用作用于制造对象750的可移动底座，该对象750可以是定制鞋类。如上文所描述的，平台740可以在一个或多个方向上移动并且由诸如控制器710之类的控制器来控制。例如，平台740可以由控制器710控制并且在对象750的制造期间一次移动对象750的一个层或横截面。

平台740可以包括传感器，该传感器确定操作数据并且将该数据传输到控制器710或光学增材制造装置700的其它部件。

平台740可以由容器或器皿(未示出)围合，该容器或器皿容纳由扫描仪730所引导的入射束斑处理的制造材料(例如，感光树脂)。例如，扫描仪730可以将射束引导到感光树脂层上，其使得树脂固化并且形成对象750的永久层。

平台740可以由具有足够强度和回弹性的任何合适的材料制成，以用作像对象750那样的对象的制造底座。

除了平台740周围的容器或器皿之外，增材制造装置700还可以包括制造材料分发元件。例如，元件可以在通过扫描仪730的动作完成对象750的每个相应层之后分发新的制造材料层。

使用各种方法(诸如SLA、SLS、SLM和本领域技术人员已知的其它方法)通过增材制造装置700来形成对象750。

图8描绘了示例性计算设备800，诸如可以结合图1的数据收集系统110、数据处理系统120和/或制造系统130来使用。

计算设备800包括处理器810。处理器810与各种计算机部件进行数据通信。这些部件可以包括存储器820、输入设备830和输出设备840。在某些实施例中，处理器还可以与网络接口卡860进行通信。尽管分开进行了描述，但是应当理解，参照计算设备800描述的功能框不需要是分离的结构元件。例如，处理器810和网络接口卡860可以以单个芯片或板来体现。

处理器810可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件、或它们的任何合适组合，其被设计成执行本文中所描述的功能。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、结合DSP核的一个或多个微处理器、或任何其它这种配置。

可以经由一个或多个数据总线来耦合处理器810以从存储器820读取信息或向存储器820写入信息。附加地或可替代地，处理器可以包含存储器，诸如处理器寄存器。存储器820可以包括处理器高速缓存，包括其中不同级别具有不同容量和访问速度的多级分层高速缓存。存储器820还可以包括随机存取存储器(RAM)、其它易失性存储设备或非易失性存储设备。该存储器可以包括硬盘驱动器，光盘(诸如紧致盘(CD)或数字视频光盘(DVD))、闪存、软盘、磁带、Zip驱动器、USB驱动器、以及本领域已知的其它驱动器。

处理器810还可以耦合至输入设备830和输出设备840，用于分别从计算设备800的用户接收输入和向计算设备800的用户提供输出。合适的输入设备包括但不限于键盘、滚动球、按钮、键、开关、指示设备、鼠标、操纵杆、遥控器、红外检测器、语音识别系统、条形码读取器、扫描仪、视频相机(可能与视频处理软件耦合以例如检测手部手势或面部手势)、运动检测器、麦克风(可能耦合至音频处理软件以例如检测语音命令)、或能够将信息从用户传送到计算设备的其它设备。输入设备还可以采取与显示器相关联的触摸屏的形式，在这种情况下，用户通过触摸屏幕来响应显示器上的提示。用户可以通过输入设备(诸如键盘或触摸屏)录入文本信息。合适的输出设备包括但不限于包括显示器和打印机在内的视觉输出设备；包括扬声器、头戴式受话器、耳机和警报器在内的音频输出设备；增材制造设备和触觉输出设备。

处理器810还可以耦合至网络接口卡860。网络接口卡860准备把由处理器810生成的数据用于根据一个或多个数据传输协议经由网络来传输。网络接口卡860还可以被配置成解码经由网络接收的数据。在一些实施例中，网络接口卡860可以包括发射器、接收器、或两者。取决于具体实施例，发射器和接收器可以是单个集成部件，或者它们可以是两个分离的部件。网络接口卡860可以被体现为通用处理器、DSP、ASIC、FPGA、或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立硬件部件、或它们的任何合适组合，其被设计成执行本文中所描述的功能。

本文中所公开的本发明可以被实现为使用标准编程或工程技术来产生软件、固件、硬件或其任何组合的方法、装置或制品。如本文中所使用的术语“制品”是指在硬件或非暂态计算机可读介质(诸如光学存储设备、以及易失性或非易失性存储器设备)或暂态计算机可读介质(诸如信号、载波等)中实现的代码或逻辑。这种硬件可以包括但不限于FPGA、ASIC、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、可编程逻辑阵列(PLA)、微处理器、或其它类似的处理设备。

本领域技术人员应当理解，在不背离如广泛描述的本发明的精神或范围的情况下，可以对本发明进行多种变化和/或修改。因此，上文所描述的实施例在所有方面都被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种基于用户模型设计定制鞋类模型的方法，所述方法包括：

接收与用户相关联的用户数据；

基于所接收的用户数据来生成用户模型；

基于所述用户模型来确定一个或多个校正特征；以及

生成包括所确定的校正特征的定制鞋类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于所述定制鞋类模型来创建鞋类部件，

其中，所述鞋类部件通过增材制造技术来制造。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述用户数据包括以下各项中的一项或多项：足压数据、步态数据、身体数据、或图像数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定一个或多个校正特征附加地基于统计数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述统计数据包括统计形状模型。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述鞋类部件是以下各项中的一项：鞋内底、鞋底夹层、或鞋外底。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述定制鞋类模型包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述鞋类部件包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，所述鞋类部件被配置成更改所述用户的脚的生物力学作用。

10.根据权利要求2所述的方法，其中，所述鞋类部件被配置成改善用户的脚的静态重量分布。

11.一种被配置成设计鞋类部件的装置，包括：

数据存储装置，包括鞋类模板模型和可执行软件；

传感器，被配置成创建用户数据；以及

处理器，与所述数据存储装置和所述传感器进行数据通信，其中，所述处理器被配置成执行所述软件并且使得所述装置：

接收与用户相关联的用户数据；

基于所接收的用户数据来生成用户模型；

基于所述用户模型来确定一个或多个校正特征；以及

生成包括所确定的校正特征的定制鞋类模型。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述处理器被配置成执行所述软件并且还使得所述装置：

基于所述定制鞋类模型来创建鞋类部件，

其中，所述鞋类部件通过增材制造技术来制造。

13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述用户数据包括以下各项中的一项或多项：足压数据、步态数据、身体数据、或图像数据。

14.根据权利要求11所述的装置，其中，所述处理器被配置成执行所述软件并且还使得所述装置：基于统计数据来确定所述一个或多个校正特征。

15.根据权利要求12所述的装置，其中，所述统计数据包括统计形状模型。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述鞋类部件是以下各项中的一项：鞋内底、鞋底夹层、或鞋外底。

17.根据权利要求11所述的装置，其中，所述定制鞋类模型包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

18.根据权利要求12所述的装置，其中，所述鞋类部件包括以下各项中的至少一项：弯曲线图案、变化厚度区、或蜂窝结构。

19.根据权利要求12所述的装置，其中，所述鞋类部件被配置成更改所述用户的脚的生物力学作用。

20.根据权利要求12所述的装置，其中，所述鞋类部件被配置成改善用户的脚的静态重量分布。