CN108057221B - 一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法 - Google Patents

一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法，包括：基于样品材料制作m个样品羽毛球；通过样品球拍以预设的力度和角度对m个检测羽毛球进行击打，记录m个飞行轨迹R1…Rm；将R1…Rm与标准轨迹比较，得到m个轨迹相似度值T1…Tm；将T1…Tm与合格相似度T比较，统计T1…Tm中大于T的n个轨迹相似度值对应的样品羽毛球作为测试羽毛球；对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个比对图像H1…Hn；通过样品球拍以预设的力度和角度对n个测试羽毛球进行k次击打；对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个被击打后图像F1…Fn；将F1…Fn与H1…Hn比较，得到n个相似度值Q1…Qn；获取Q1…Qn中最大值对应的检测羽毛球为合格羽毛球。

Description

一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法
技术领域
本发明涉及羽毛球制作技术领域，尤其涉及一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法。
背景技术
羽毛球是一种非常普及的运动。羽毛球通常包括一个球座、若干羽毛及若干箍线，各羽毛由羽轴和羽片构成，各羽毛又可分为连接羽片的尾段和不连羽片的头段，各羽毛头段呈圆周固定在球座上，束缚线环绕联接各羽毛头段。所用羽毛通常为鹅或鸭的天然羽毛，天然羽毛的材料很轻而且有足够刚性，打球时候的击打感觉和飞行轨迹比较理想，但是由于打球时候受力很大，羽毛容易折断，造成整个球报废。因此，羽毛球的消耗量比较大，打羽毛球的成本比较高，影响了羽毛球运动的推广。
由于束缚线位置的不同会影响羽毛球飞行过程中羽毛所受力的大小，所以，如果能不影响羽毛球正常击打和飞行性能的前提下，通过束缚线位置的不同，有效防止羽毛球的羽毛折断，将可降低打羽毛球的成本，有利于羽毛球运动普及和发展。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法。
本发明提出的一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法，包括：
S1、基于样品材料制作m个样品羽毛球，所述m个样品羽毛球中任意两个样品羽毛球的束缚线位置不同；
S2、通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对m个检测羽毛球进行击打，并记录m个样品羽毛球的飞行轨迹，记为R1、R2、…Rm；
S3、将R1、R2、…Rm分别与预设的标准轨迹进行轨迹相似度比较，得到m个样品羽毛球的轨迹相似度值，记为T1、T2、…Tm；
S4、将T1、T2、…Tm与预设的合格相似度T进行比较，统计T1、T2、…Tm中大于T的n个轨迹相似度值，并将所述n个轨迹相似度值对应的样品羽毛球作为测试羽毛球，其中，0≤n≤m；
S5、分别对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像，记为H1、H2、…Hn；
S6、通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对n个测试羽毛球进行k次击打；
S7、分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像，记为F1、F2、…Fn；
S8、将F1、F2、…Fn与H1、H2、…Hn进行相似度比较，得到n个检测羽毛球的相似度值Q1、Q2、…Qn；
S9、获取Q1、Q2、…Qn中最大值对应的检测羽毛球作为合格羽毛球，并输出其束缚线位置。
优选地，步骤S1，具体包括：
所述样品材料至少包括球头、羽毛、胶水、束缚线；
在基于样品材料制作m个样品羽毛球过程中，选用的球头重量相同，使用的羽毛的重量、长度、面积、弯曲度、弓度均相同，使用的胶水用量相同，选用的束缚线重量相同。
优选地，步骤S5，具体包括：
根据预设的拍摄角度分别对对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像，记为H1、H2、…Hn。
优选地，步骤S7，具体包括：
根据预设的拍摄角度分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像，记为F1、F2、…Fn。
优选地，步骤S2，具体包括：
通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对m个检测羽毛球进行击打的过程中，击打所处环境为无风环境。
优选地，步骤S6，具体包括：
通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对n个测试羽毛球进行k次击打过程中，击打所处环境的风力均相同。
本发明中，通过制作除束缚线位置不同外，其它材料及参数均相同的多个羽毛球，在对这多个羽毛球进行测试，确保多个羽毛球正常击打和飞行性能的前提下，对多个羽毛球进行多次击打，并将多次击打后的羽毛球的图像与多次击打前的羽毛球的图形进行比对，以得到寿命最长的羽毛球和对应束缚线位置，如此，快速有效的甄选出使用寿命最长的羽毛球对应的束缚线位置，并按照此束缚线位置进行羽毛球生产加工，使生产出来的羽毛球使用寿命更长，使羽毛球更具市场竞争力。
附图说明
图1为本发明提出的一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法的流程示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法，包括：
步骤S1，基于样品材料制作m个样品羽毛球，所述m个样品羽毛球中任意两个样品羽毛球的束缚线位置不同，其中，所述样品材料至少包括球头、羽毛、胶水、束缚线；
在基于样品材料制作m个样品羽毛球过程中，选用的球头重量相同，使用的羽毛的重量、长度、面积、弯曲度、弓度均相同，使用的胶水用量相同，选用的束缚线重量相同。
在具体方案中，为了保证后续检测的准确性，选用的球头重量相同，使用的羽毛的重量、长度、面积、弯曲度、弓度均相同，使用的胶水用量相同，选用的束缚线重量相同，以排除除束缚线位置之外的因素对检测结果的影响。
步骤S2，通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对m个检测羽毛球进行击打，并记录m个样品羽毛球的飞行轨迹，记为R1、R2、…Rm，其中，击打过程中，击打所处环境为无风环境。
在具体方案中，在无风的环境中，以相同的羽毛球拍按照预设的力度和预设的角度分别对m个样品羽毛球进行击打，并通过多个高清摄像头记录m个样品羽毛球的飞行轨迹。
步骤S3，将R1、R2、…Rm分别与预设的标准轨迹进行轨迹相似度比较，得到m个样品羽毛球的轨迹相似度值，记为T1、T2、…Tm。
步骤S4，将T1、T2、…Tm与预设的合格相似度T进行比较，统计T1、T2、…Tm中大于T的n个轨迹相似度值，并将所述n个轨迹相似度值对应的样品羽毛球作为测试羽毛球，其中，0≤n≤m；。
在具体方案中，在进行轨迹相似度比较，得到T1、T2、…Tm后，统计T1、T2、…Tm中大于T的n个轨迹相似度值，目的是筛选出符合正常击打和飞行性能的羽毛球，将这些羽毛球定义为测试羽毛球。
步骤S5，分别对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像，记为H1、H2、…Hn，具体包括：根据预设的拍摄角度分别对对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像。
在具体方案中，将n个测试羽毛球按照预设方向进行摆放，再通过高清摄像机按照拍摄角度对n个测试羽毛球进行图像采集，其中，预设方向和拍摄角度可由用户编辑。
步骤S6，通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对n个测试羽毛球进行k次击打，其中，击打的过程中，击打所处环境的风力均相同。
在具体方案中，在风力相同的环境下，以相同的羽毛球拍按照预设的力度和预设的角度分别对n个检测羽毛球进行k次击打。
步骤S7，分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像，记为F1、F2、…Fn，具体包括：根据预设的拍摄角度分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像。
在具体方案中，将k次击打后的n个检测羽毛球按照预设方向进行摆放，再通过高清摄像机按照拍摄角度对击打后的检测羽毛球进行图像采集，其中，预设方向和拍摄角度可由用户编辑。
步骤S8，将F1、F2、…Fn与H1、H2、…Hn进行相似度比较，得到n个检测羽毛球的相似度值Q1、Q2、…Qn；
步骤S9，获取Q1、Q2、…Qn中最大值对应的检测羽毛球作为合格羽毛球，并输出其束缚线位置。
在具体方案中，将个检测羽毛球被击打后图像分别与预设的比对图像进行相似度比较，相似度越高说明羽毛球的形变量越小、使用寿命越长，如此，获取相似度比较得到的相似度值中最大值对应的羽毛球作为合格羽毛球，并输出其束缚线位置。
本实施方式中，通过制作除束缚线位置不同外，其它材料及参数均相同的多个羽毛球，在对这多个羽毛球进行测试，确保多个羽毛球正常击打和飞行性能的前提下，对多个羽毛球进行多次击打，并将多次击打后的羽毛球的图像与多次击打前的羽毛球的图形进行比对，以得到寿命最长的羽毛球和对应束缚线位置，如此，快速有效的甄选出使用寿命最长的羽毛球对应的束缚线位置，并按照此束缚线位置进行羽毛球生产加工，使生产出来的羽毛球使用寿命更长，使羽毛球更具市场竞争力。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，包括：
S1、基于样品材料制作m个样品羽毛球，所述m个样品羽毛球中任意两个样品羽毛球的束缚线位置不同；
S2、通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对m个样品羽毛球进行击打，并记录m个样品羽毛球的飞行轨迹，记为R1、R2、…Rm；
S3、将R1、R2、…Rm分别与预设的标准轨迹进行轨迹相似度比较，得到m个样品羽毛球的轨迹相似度值，记为T1、T2、…Tm；
S4、将T1、T2、…Tm与预设的合格相似度T进行比较，统计T1、T2、…Tm中大于T的n个轨迹相似度值，并将所述n个轨迹相似度值对应的样品羽毛球作为测试羽毛球，其中，0≤n≤m；
S5、分别对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像，记为H1、H2、…Hn；
S6、通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对n个测试羽毛球进行k次击打；
S7、分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像，记为F1、F2、…Fn；
S8、将F1、F2、…Fn与H1、H2、…Hn进行相似度比较，得到n个检测羽毛球的相似度值Q1、Q2、…Qn；
S9、获取Q1、Q2、…Qn中最大值对应的检测羽毛球作为合格羽毛球，并输出其束缚线位置。
2.根据权利要求1所述的羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，步骤S1，具体包括：
所述样品材料至少包括球头、羽毛、胶水、束缚线；
在基于样品材料制作m个样品羽毛球过程中，选用的球头重量相同，使用的羽毛的重量、长度、面积、弯曲度、弓度均相同，使用的胶水用量相同，选用的束缚线重量相同。
3.根据权利要求1所述的羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，步骤S5，具体包括：
根据预设的拍摄角度分别对n个测试羽毛球进行图像采集，得到n个测试羽毛球的比对图像，记为H1、H2、…Hn。
4.根据权利要求1所述的羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，步骤S7，具体包括：
根据预设的拍摄角度分别对k次击打后的n个检测羽毛球进行图像采集，得到n个检测羽毛球被击打后图像，记为F1、F2、…Fn。
5.根据权利要求1所述的羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：
通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对m个样品羽毛球进行击打的过程中，击打所处环境为无风环境。
6.根据权利要求1所述的羽毛球束缚线位置智能甄选方法，其特征在于，步骤S6，具体包括：
通过样品球拍以预设的力度和预设的角度分别对n个测试羽毛球进行k次击打过程中，击打所处环境的风力均相同。
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