CN112465767A - 一种工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，通过线激光相机扫描鞋底得到初始3D点云数据，并通过一系列滤波、拟合、优化、精简、平滑等处理方法得到鞋底的涂胶轨迹线和机器人位姿。本发明实现了在无人工干预的情况下准确提取鞋底边缘涂胶线，并通过数据处理最终输出机器人涂胶轨迹。
Description
技术领域
本发明涉及一种工业智能制造生产方法，尤其涉及一种工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法。
背景技术
目前在鞋革加工制造行业中，大部分的涂胶工序都是由手工来完成的，其原因在于鞋品的样式更改频繁，产线改造困难等因素。而且，鞋底涂胶还具有鞋体温度高、毒性发挥强等问题，现在制鞋工厂的鞋底涂胶工种很难招聘到员工，已成为行业最常见的痛点。
目前较为普遍的鞋底涂胶技术大都采用示教器轨迹模拟的方式，严重依赖人工参与，对于喷涂面的示教基本上靠肉眼目测来决定，过程繁琐效率低，精度也不容易掌握，且面对不同的款式和尺寸，以及左右脚和不用的产线，都需要重新示教编程。
发明内容
发明目的：本发明的目的在于提供一种高智能化的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法。
技术方案：本发明的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，包括以下步骤：
(1)扫描鞋底表面，得到三维点云数据，对点云数据进行初始数据处理，得到鞋底初始轮廓3D点云图；
(2)对鞋底初始轮廓3D点云图降维，映射为二维灰度图像；
(3)对二维灰度图像进行数据处理，得到鞋底初始边缘轨迹曲线，计算鞋底的中心点，作为后续初始点；
(4)以初始点为中心，建立以鞋底平面为切面的矩形切片，计算该切片内点云变化的极值点，以此找出鞋底的边缘点，并以此为起始点向鞋内侧偏移找出第一个涂胶点，以涂胶点为中心拟合点云平面，计算该平面的法线；
(5)以鞋边缘方向进一步偏移，找出边缘点，重复步骤4，找出第二个、第三个涂胶点和法线；
(6)利用第一个至第三个涂胶点拟合直线，在直线的方向上找出下一个鞋边缘方向上的边缘点以及垂直于直线的切面，计算涂胶点和法线；
(7)重复步骤6，直至找出鞋底的所有涂胶点和法线；
(8)对所有涂胶点和法线优化处理；
(9)根据所有的涂胶点和位姿得到涂胶轨迹线。
进一步地，步骤(1)中，所述扫描是通过3D线激光相机扫描。
进一步地，步骤(1)中，所述初始数据处理包括噪声滤波，孤立点、孤立小区域剔除。
进一步地，所述噪声滤波为11×11中值滤波；孤立点和孤立小区域为距离最大的封闭区域外侧距离超过100个像素的点或者区域。
进一步地，步骤(2)中，所述映射为通过灰度图像指针对鞋底曲面中的3D点云中的高度值归一化到0至255之间，并转存为灰度值。
进一步地，步骤(3)中，所述数据处理为形态学滤波处理，所述形态学滤波包括腐蚀、膨胀以及边缘检测，闭合区域检测，获取闭合区域最大的轨迹线，曲线平滑，然后计算闭合区域的中心点。
进一步地，步骤(8)中，所述优化处理包括稀疏化处理、离群点剔除以及曲线平滑。
进一步地，所述疏化处理为鞋底和鞋头位置涂胶点间隔不小于1毫米，其他位置涂胶点间隔不小于2毫米；离群点剔除为连续三点组成的三角形面积不大于前三个点组成的三角形面积的1.5倍。
进一步地，所述曲线平滑算法为savitzky-golay。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：
(1)本发明通过3D视觉识别出鞋底涂胶面的三维结构模型，那么在模型上通过算法设计喷涂运动轨迹，实现对制鞋工艺流程自动化，实现不同鞋码、左右脚混合生产，避免了传统制鞋生产线同批次只能生产同种鞋码的缺点。
(2)实现了在无人工干预的情况自动化的处理制鞋时鞋底边缘提取和准确的机器人涂胶轨迹，避免涂胶过程中胶水挥发到空气中对人员的伤害。提高了制鞋效率，智能化程度高，节能环保。
附图说明
图1为本发明涂胶轨迹提取方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
步骤1：采用3D线激光相机扫描鞋底表面，得到原始三维点云数据，对点云数据进行初始数据处理，包括噪声滤波，孤立点、孤立小区域剔除。得到鞋底初始轮廓3D点云图。
步骤2：针对鞋底初始轮廓3D点云图降维，映射为二维灰度图像。
步骤3：针对二维灰度图像进行形态学滤波等数据处理，获得鞋底初始边缘轨迹曲线，计算鞋底的中心点，作为后续初始点。
步骤4：以初始点为中心，建立以鞋底平面为切面的长20毫米、宽1毫米的长方形切片，计算该切片内点云变化的极值点，以此找出鞋底的边缘点，并以此为起始点向鞋内侧(切面曲线斜率变化)偏移找出第一个涂胶点，以涂胶点为中心拟合点云平面，计算该平面的法线。
步骤5：以鞋的方向偏移一定的值，重复步骤4，找出第二个、第三个涂胶点和法线。
步骤6：利用第一个至第三个涂胶点拟合直线，在直线的方向上找出下一个鞋方向上的边缘点以及垂直于直线的切面，计算涂胶点和法线。
步骤7：重复步骤6，直至找出鞋底的所有涂胶点和法线。
步骤8：对所有涂胶点和法线优化处理，包括稀疏化处理、离群点剔除以及曲线平滑。
步骤9：最后根据所有的涂胶点和位姿得到涂胶轨迹线。
Claims (9)
1.一种工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)扫描鞋底表面，得到三维点云数据，对点云数据进行初始数据处理，得到鞋底初始轮廓3D点云图；
(2)对鞋底初始轮廓3D点云图降维，映射为二维灰度图像；
(3)对二维灰度图像进行数据处理，得到鞋底初始边缘轨迹曲线，计算鞋底的中心点，作为后续初始点；
(4)以初始点为中心，建立以鞋底平面为切面的矩形切片，计算该切片内点云变化的极值点，以此找出鞋底的边缘点，并以此为起始点向鞋内侧偏移找出第一个涂胶点，以涂胶点为中心拟合点云平面，计算该平面的法线；
(5)以鞋边缘方向进一步偏移，找出边缘点，重复步骤4，找出第二个、第三个涂胶点和法线；
(6)利用第一个至第三个涂胶点拟合直线，在直线的方向上找出下一个鞋边缘方向上的边缘点以及垂直于直线的切面，计算涂胶点和法线；
(7)重复步骤6，直至找出鞋底的所有涂胶点和法线；
(8)对所有涂胶点和法线优化处理；
(9)根据所有的涂胶点和位姿得到涂胶轨迹线。
2.根据权利要求1所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，步骤(1)中，所述扫描是通过3D线激光相机扫描。
3.根据权利要求1所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，步骤(1)中，所述初始数据处理包括噪声滤波，孤立点、孤立小区域剔除。
4.根据权利要求3所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，所述噪声滤波为11×11中值滤波；孤立点和孤立小区域为距离最大的封闭区域外侧距离超过100个像素的点或者区域。
5.根据权利要求1所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，步骤(2)中，所述映射为通过灰度图像指针对鞋底曲面中的3D点云中的高度值归一化到0至255之间，并转存为灰度值。
6.根据权利要求1所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，步骤(3)中，所述数据处理为形态学滤波处理，所述形态学滤波包括腐蚀、膨胀以及边缘检测，闭合区域检测，获取闭合区域最大的轨迹线，曲线平滑，然后计算闭合区域的中心点。
7.根据权利要求1所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，步骤(8)中，所述优化处理包括稀疏化处理、离群点剔除以及曲线平滑。
8.根据权利要求7所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，所述疏化处理为鞋底和鞋头位置涂胶点间隔不小于1毫米，其他位置涂胶点间隔不小于2毫米；离群点剔除为连续三点组成的三角形面积不大于前三个点组成的三角形面积的1.5倍。
9.根据权利要求7所述的工业机器人鞋底涂胶轨迹提取方法，其特征在于，所述曲线平滑算法为savitzky-golay。
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