CN113601333B - 智能柔性打磨方法、装置及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能打磨技术领域，尤其涉及智能柔性打磨方法、装置及设备，从不同视角为每一个鞋底拍摄一组3D图像；利用预设的3D图像拼接算法融合这组3D图像，从而为每一个鞋底建立精准且无阴影的3D模型；根据3D模型、预设轨迹算法以及打磨压力算法生成每一个鞋底的打磨轨迹、打磨姿态及打磨力量；五轴机械手按照每一个鞋底的打磨姿态及打磨轨迹实现多维空间打磨，同时五轴机械手末端的力控装置按照每一个鞋底的打磨力量实现恒力打磨，并且力控装置独立于五轴机械手，因而无需五轴机械手参与力位调节，使得力位响应速度更快，确保每一个鞋底的精准打磨，与现有技术相比无需人工示教实现全自动打磨，保证打磨质量同时提高打磨效率，完全替代人工打磨。

Description

智能柔性打磨方法、装置及设备
技术领域
本发明涉及智能打磨技术领域，尤其涉及智能柔性打磨方法、装置及设备。
背景技术
在EVA鞋底制作过程中，目前普遍采用二次发泡成型技术。为了提高第二次发泡的良率和外观，需要把第一次发泡后的EVA鞋底打磨掉表皮后，才能进行第二次发泡成型。由于第一次发泡后的鞋底外形不规则，而且不同个体之间变形非常大，无法实现自动打磨。现有方法是人工拿着鞋底贴合打磨轮，来实现一次发泡后的EVA表面去皮工作。打磨有粉尘污染和噪声污染，导致招工难，打磨工老龄化趋势明显，且人工打磨成本高、质量不稳定、效率低，市场上缺少同时解决以上问题的打磨方法、装置及设备。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种智能柔性打磨方法、装置及设备，可以解决现有技术中的人工打磨效率低下的问题，为实现上述目的：
1.本发明第一方面提供一种智能柔性打磨方法，所述方法包括：
S1000：获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
S3000：根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
S4000：控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手的末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作。
在一种可行实现方式中，所述S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型，之前还包括：
S2100：获取各个视角下预设标定件的一组目标3D图像；
S2200：利用所述标定件上的预设特征点以及所述标定件的一组目标3D图像，确定各个视角下所述标定件上的预设特征点在各视角坐标系中对应的空间坐标；
S2300：利用所述标定件上的预设特征点在各个所述视角坐标系中对应的空间坐标、所述标定件上的预设特征点在工件坐标系中的空间坐标，依据空间变换原理建立各个视角坐标系和工件坐标系对应的变换方程，逐个求解方程后得到各个所述视角坐标系与工件坐标系对应的空间变换矩阵；
所述标定件上的预设特征点所在的坐标系为该标定件自身的坐标系，即工件坐标系，工件坐标系原点为所述标定件的中心。
在一种可行实现方式中，所述S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型，包括：
S2400：获取所述一组目标3D图像中各个视角上的目标3D图像的空间坐标，所述空间坐标为利用各个视角对应的3D相机扫描得到的；
S2500：利用所述各个视角对应的所述目标3D图像和S2300计算得到空间变换矩阵系数将所述一组目标3D图像进行拼接，建立所述每一个鞋底完整的3D模型，所述3D模型所在的坐标系为工件坐标系。
在一种可行实现方式中，所述S3000：根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量，包括：
S3100：对所述3D模型进行主元分析，确定所述3D模型的厚度方向，所述厚度方向为基于所述主元分析得到的第一个主元方向；
S3200：获取所述3D模型的重心，所述重心为三个主元的交点；
S3300：以所述重心为出发点按照预设的等角度发射若干射线；
S3400：获取所述若干射线与所述3D模型之间相交构成的若干轨迹点；
S3500：利用所述若干轨迹点，生成对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹；
S3600：根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量。
在一种可行实现方式中，所述S3600：根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量，包括：
S3610：利用所述目标打磨轨迹中的各个轨迹点及各个所述轨迹点附近一个扫描宽度范围内的第一点云在所述厚度方向上的最大值点和最小值点，确定各个所述轨迹点对应的厚度值；
S3620：将各个所述轨迹点作为球体的球心以及将每个所述轨迹点对应的厚度值作为各个所述球体的直径，基于每个所述球体内的第二点云，确定各个所述轨迹点对应的法向量；
S3630：将各个所述法向量作为对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态；
S3640：基于各个所述法向量以及与所述法向量对应的所述第二点云及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
在一种可行实现方式中，所述S3640：基于各个所述法向量以及与所述法向量对应的所述第二点云及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量，包括：
S3641：获取预设单位面积打磨力量，所述预设单位面积打磨力量根据每一个鞋底对应的材料硬度由实验所得；
S3642：将与所述法向量对应的所述第二点云包括的各个点向由所述法向量确定的平面上进行投影，确定各个投影点形成的投影点集合构成的投影面积；
S3643：利用所述投影面积、所述预设单位面积打磨力量及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
2.本发明第二方面提供一种智能柔性打磨装置，所述装置包括：
图像获取模块S5000：用于获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
模型建立模块S5100：用于利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
轨迹生成模块S5200：用于根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
打磨控制模块S5300：用于控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作。
3.本发明第三方面提供一种智能柔性打磨设备，所述设备包括：机架(100)、五轴机械手(110)、打磨轮(120)、打磨台(130)、3D相机(140)及力控装置(150)；
机架(100)用于承载所述打磨台(130)、五轴机械手(110)以及3D相机(140)；
打磨台(130)，设置于所述机架(100)上，用于承载每一个鞋底；
3D相机(140)，设置于所述机架(100)上，且位于所述打磨台(130)的一侧，用于在不同视角对所述打磨台(130)上的每一个鞋底进行扫描，以得到多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像；
五轴机械手(110)，设置于所述机架(100)上，且位于所述打磨台(130)的另一侧，用于按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态带动所述打磨轮(120)进行每一个鞋底的打磨；
力控装置(150)，设置于所述五轴机械手(110)的末端，用于按照目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现打磨操作；
打磨轮(120)，设置于所述五轴机械手(110)的末端，且与所述力控装置(150)远离所述五轴机械手(110)的末端的一侧相连接，用于对每一个鞋底进行打磨操作。
采用本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明涉及智能打磨技术领域，尤其涉及一种智能柔性打磨方法及装置，从不同视角为每一个鞋底拍摄一组3D图像；利用预设的3D图像拼接算法融合这组3D图像，从而为每一个鞋底建立精准且无阴影的3D模型；根据3D模型及预设轨迹算法以及打磨压力算法生成每一个鞋底的打磨轨迹、打磨姿态及打磨力量；五轴机械手按照每一个鞋底的打磨姿态及打磨轨迹实现多维空间打磨，同时五轴机械手末端的力控装置按照每一个鞋底的打磨力量实现恒力打磨，并且力控装置独立于五轴机械手，因而无需五轴机械手参与力位调节，使得力位响应速度更快，确保每一个鞋底的精准打磨，与现有技术相比，无需人工示教实现全自动打磨，保证打磨质量同时提高打磨效率，使得打磨更具柔性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为本发明实施例中一种智能柔性打磨方法的应用环境图；
其中，图1-1为第一视角下的一种智能柔性打磨设备，图1-2为3D相机(140)的正视图；
图2为本发明实施例中一种智能柔性打磨方法的流程示意图；
图3为本发明实施例中一种智能柔性打磨方法的另一流程示意图；
图4为本发明实施例中一种预设标定件的三维结构示意图；
图5为本发明实施例中鞋底的3D模型的结构示意图；
图6为本发明实施例中鞋底的目标打磨轨迹中的边墙打磨轨迹以及所述边墙打磨轨迹中各轨迹点对应的法向量的示意图；
图7为本发明实施例中一种射线以及3D模型之间的空间位置关系示意图；
图8为本发明实施例中图5所示的3D模型的局部示意图；
图9为本发明实施例中一种智能柔性打磨装置的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为一个实施例中一种智能柔性打磨方法的应用环境图。参照图1-1至图1-2，该智能柔性打磨方法应用于一种智能柔性打磨设备。如图1-1所示该智能柔性打磨设备包括机架(100)、五轴机械手(110)、打磨轮(120)、打磨台(130)、3D相机(140)、及力控装置(150)。其中，打磨台(130)上设置有四个打磨工位131、132、133以及134，打磨工位用于装载鞋底。
需要说明的是，机架作为智能柔性打磨设备的架构基础，用于承载五轴机械手(110)、打磨轮(120)、打磨台(130)、3D相机(140)、及力控装置(150)，并且机架上还设有导轨用于为五轴机械手提供移动通道。
打磨台(130)设置于机架上，且可以位于机架中心，四个打磨工位131、132、133以及134形成正四边形设置于并位于正四边形的四个顶角，并与五轴机械手以及3D相机相对而立，进一步的，打磨台为旋转台，通过旋转将各个打磨工位上的鞋底移动至五轴机械手或3D相机前执行对应的实现打磨操作所需的加工阶段。
五轴机械手(110)设置于打磨台的一侧，与打磨工位正相对，其中，如图1-1所示五轴机械手可以为2个，用于根据目标打磨轨迹和目标打磨姿态对每一个鞋底进行打磨。
3D相机(140)设置于打磨台的另一侧，与打磨工位正相对，如图1-2所示，3D相机(140)具有多个视角上的扫描头141、142、143以及144，使得可以利用不同视角的扫描头141、142、143以及144去扫描每一个鞋底，从而得到各个视角上每一个鞋底的一组目标3D图像。
力控装置(150)设置于五轴机械手末端，用于根据目标打磨力量进行打磨，以实现每一个鞋底的打磨操作，进一步的，力控装置按照目标打磨力量控制打磨轮进行打磨。
打磨轮(120)设置于五轴机械手末端，且与力控装置远离五轴机械手末端的一侧相连接，通过五轴机械手带动打磨轮(120)实现每一个鞋底的打磨操作。
请参阅图2，图2为本发明实施例中一种智能柔性打磨方法的流程示意图，如图2所示，该智能柔性打磨方法具体包括如下步骤：
S1000、获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
上述多个视角包括但不限于正视、俯视、仰视、左视、以及右视等各个方向上的观察角度。在一种可行的实现方式中，可以在如图1-1所示的智能柔性打磨设备的的四个打磨工位131、132、133及134上分别放置待打磨的四个鞋底，并利用如图1-2所示在四个方位设置的扫描头141、142、143及144对该四个鞋底进行扫描，进而得到在不同视角上扫描的每一个鞋底的一组目标3D图像。可以理解的是，打磨台的工位上均可放置一个鞋底，因此每当其旋转一次，就会切换到另一个鞋底，进而得到每一个鞋底的一组目标3D图像。
一组目标3D图像是通过3D相机在不同视角的扫描头扫描得到的，其中，可以通过控制3D相机自鞋底的上方(鞋头位置)至鞋底的上方(鞋跟位置)对每一个鞋底进行扫描，从而得到扫描生成的每一个鞋底的一组目标3D图像，其中，一组目标3D图像就包括每一个鞋底的底面3D图像，以及多个侧面视角的边墙的3D图像。可以理解的是，边墙指鞋底的侧边。
其中，每一个鞋底存在差异，因此，每一个工位上的鞋底对应的一组目标3D图像也存在不同。
S2000、利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
进一步的，通过预设图像拼接算法将一组目标3D图像中各个3D图像进行拼接，进而构建每一个鞋底的完整3D模型。
S3000、根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
其中，预设轨迹算法用于提取目标打磨轨迹，以按照目标打磨轨迹对鞋底进行打磨，防止错误打磨；预设打磨压力算法用于得到目标打磨力量，以按照目标打磨力量对鞋底进行打磨，防止错误打磨。
S4000、控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作。
其中，五轴机械手是一种可以实现直线运动、旋转运动以及直线运动同时的旋转运动等等具有多自由度运动方式的设备，可以实现按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态随时调整位置，实现精准打磨，具体可以是如图1-1中的五轴机械手。
需要说明的是，五轴机械手不参与打磨时的力位调节，力位调节通过力控装置实现，力控装置按照目标打磨力量为打磨操作提供准确的力度，以减少力位调节延迟带来的错误打磨。
本申请提供了一种智能柔性打磨方法，方法包括：获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，一组目标3D图像包括每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；利用一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立每一个鞋底的3D模型；根据3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；控制五轴机械手按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于五轴机械手末端的力控装置按照目标打磨力量进行打磨的力位调节，以实现每一个鞋底的打磨操作。通过对不同视角的3D图像以预设图像拼接算法融合这组3D图像，从而为每一个鞋底建立精准且无阴影的3D模型，进一步通过预设轨迹算法以及打磨压力算法及3D模型生成每一个鞋底的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量，并发送目标打磨轨迹及目标打磨姿态至五轴机械手，使五轴机械手按照每一个鞋底的打磨姿态及打磨轨迹实现多维空间打磨，同时还发送目标打磨力量至五轴机械手末端的力控装置，使力控装置按照每一个鞋底的目标打磨力量实现精准打磨，并且力控装置独立于五轴机械手，因而无需五轴机械手参与力位调节，使得力位响应速度更快，确保每一个鞋底的以恒力精准打磨，与现有技术相比，无需人工示教实现全自动打磨，保证打磨质量同时提高打磨效率，使得打磨更具柔性。
请参阅图3，图3为本发明实施例中一种智能柔性打磨方法的另一流程示意图，如图3所示，该智能柔性打磨方法具体包括如下步骤：
S1000、获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
需要说明的是，如图3所示步骤S1000与图2所示步骤S1000的内容相似，为避免重复在此不做赘述，具体可参考前述图2步骤S1000的内容。
在一种可行实现方式中，如图2所示步骤S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型，之前还包括：
S2100、获取各个视角下预设标定件的一组目标3D图像；
其中，预设标定件用于对相机进行标定，已知几何尺寸的正方体，通过3D相机对其进行扫描。进而得到该预设标定件对应的一组目标3D图像，该一组目标3D图像包括各个视角下的各个目标3D图像。
S2200、利用所述标定件上的预设特征点以及所述标定件的一组目标3D图像，确定各个视角下所述标定件上的预设特征点在各视角坐标系中对应的空间坐标；
可以理解的是，在相机扫描过程中，不同视角具有各自的空间坐标系，通过预设标定件上的预设的特征点提取所述标定件的一组目标3D图像中的各个视角下的预设标定件的预设的特征点对应的各个视角空间坐标。其中，预设特征点的坐标为工件坐标系下已知坐标。可参阅图4，图4为本发明实施例中一种预设标定件的三维结构示意图，如图4所示的预设标定件为多个正方体叠加形成的已知几何尺寸的标定件，其中，预设特征点为边角点b1、边角点b2、边角点b3、边角点b4、边角点b5以及边角点bn。
S2300、利用所述标定件上的预设特征点在各个所述视角坐标系中对应的空间坐标、所述标定件上的预设特征点在工件坐标系中的空间坐标，依据空间变换原理建立各个视角坐标系和工件坐标系对应的变换方程，逐个求解方程后得到各个所述视角坐标系与工件坐标系对应的空间变换矩阵。
所述标定件上的预设特征点所在的坐标系为该标定件自身的坐标系，即工件坐标系，工件坐标系原点为所述标定件的中心。
需要说明的是，若想构建完整的3D模型，则需要将各个视角3D图像拼接，通过获取各视角坐标系下预设标定件的特征点在各视角对应的空间坐标以及已知预设标定件的特征点在工件坐标系下的空间坐标，求解方程就可以得到两个坐标系之间的联系，也即空间变换矩阵的系数。
示例性的，求解矩阵系数的方程可以表示如下：
Figure BDA0003174614940000101
式中，(XC，YC，ZC)为已知的在工件坐标下的空间坐标，(XW，YW，ZW)为各视角坐标系下所述标定件的特征点在各视角对应的空间坐标，CMW表示空间变换矩阵系数。
S2400、获取所述一组目标3D图像中各个视角上的目标3D图像的空间坐标，所述空间坐标为利用各个视角对应的3D相机扫描得到的；
S2500、利用所述各个视角对应的所述目标3D图像和S2300计算得到空间变换矩阵系数将所述一组目标3D图像进行拼接，建立所述每一个鞋底完整的3D模型，所述3D模型所在的坐标系为工件坐标系。
需要说明的是，每个视角坐标系均与工件坐标系对应一个矩阵系数，通过各视角的矩阵系数将各个视角扫描获取的鞋底的3D图像换算至工件坐标系下，进而使得每个鞋底的3D图像对应的空间坐标均为工件坐标系上的空间坐标，因此将各个空间坐标融合拼接即可得到鞋底的完整3D模型。
图5为为本发明实施例中鞋底的3D模型的三维结构示意图，其中SK代表鞋底厚度。
S3100、对所述3D模型进行主元分析，确定所述3D模型的厚度方向，所述厚度方向为基于所述主元分析得到的第一个主元方向；
需要说明的是，主元分析(Principal Component Analysis，PCA)，即主成分分析方法是一种数据降维算法。通过将n维特征映射到k维上，这k维是全新的正交特征也被称为主成分，是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的主元，该主元的选择与数据本身是密切相关的。其中，第一个主元方向选择是原始数据中方差最大的，第二个主元方向选取是与第一个坐标轴正交的平面中使得方差最大的，第三个主元方向是与第1,2个轴正交的平面中方差最大的。依次类推，可以得到n个这样的主元。通过这种方式获得的主元方向，实现对数据特征的降维处理。
需要进一步说明的是，第一主元方向即为厚度方向。
S3200、获取所述3D模型的重心，所述重心为三个主元的交点；
请参阅图6，图6为本发明实施例中鞋底的目标打磨轨迹中的边墙打磨轨迹以及所述边墙打磨轨迹中各轨迹点对应的法向量的示意图，图6中由第二主元方向、第三主元方向、第一主主元方向形成的交点，进一步的所述交点O为该3D模型的重心。其中，图6中所示轨迹也即目标打磨轨迹中的边墙打磨轨迹，进一步的，图6中所示箭头为边墙打磨轨迹中的各个轨迹点对应的法向量。
S3300、以所述重心为出发点按照预设的等角度发射若干射线；
其中，预设的等角度包括但不限于1度、0.1度等角度值，按照预设的等角度以重心为出发点沿与厚度垂直方向出若干射线，其中，若干射线形成的射线区域为360°的环形区域。
S3400、获取所述若干射线与所述3D模型之间相交构成的若干轨迹点；
可以理解的是，每个射线最终均会与3D模型的边界相交，通过射线与3D模型的交点，可以得到的轨迹点集。
请参阅图7，图7为本发明实施例中一种射线与3D模型之间的空间位置关系示意图，如图7所示，γ1、γ2、γ3、γ4、γ5……γn为若干射线，T1为射线γ2与射线γ3之间的夹角，T2为射线γ3与射线γ4之间的夹角，T3为射线γ4与射线γ5之间的夹角，其中夹角T1＝夹角T2＝夹角T3且该夹角即为预设的等角度。进而通过360°的射线区域内的各个射线与3D模型的交点即可得到用于构建目标打磨轨迹的若干轨迹点。
S3500、利用所述若干轨迹点，生成对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹；
可以理解的是，轨迹由若干轨迹点构成，若干轨迹点相连即可得到目标打磨轨迹，进而到鞋底的打磨的目标打磨轨迹，进而基于不同的鞋底可以的得到不同重心，进而得到每一个鞋底对应的目标打磨轨迹，也即图6中所示轨迹。
S3600、根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量；
在一种可行实现方式中，步骤S3600包括：
S3610、利用所述目标打磨轨迹中的各个轨迹点及各个所述轨迹点附近一个扫描宽度范围内的第一点云在所述厚度方向上的最大值点和最小值点，确定各个所述轨迹点对应的厚度值；
需要说明的是，通过各个轨迹点对应的扫描宽度，进而得到该扫描宽度在厚度方向上对应的第一点云，提取第一点云中的最大值点和最小值点，最终确定每一个轨迹点对应的厚度值。
其中，扫描宽度为预设值由3D相机编码器确定的。通过已知的轨迹点可以得到在实际扫描时该轨迹点附近的扫描宽度对应的鞋底厚度，进而得到对应的一个扫描宽度内对应的第一点云。第一点云是指该扫描宽度范围内的鞋底侧边厚度对应的所有点云。
进一步的，通过在厚度方向上所有点云中的最大值点和最小值点，即可确定该轨迹点对应的厚度值，进而得到每个轨迹点对应的厚度值，可以理解的是，不同的轨迹点在在厚度方向上对应的第一点云范围由于鞋底不同位置上的厚度差异，也会存在不同。因而，每个轨迹点在厚度方向上所有点云中的最大值点和最小值点存在差异。通过上述方法可以明确各个位置的厚度，以得到准确的打磨姿态以及打磨力量，其中，请继续参阅图5，图5中SK为鞋底厚度，也即第一点云对应的范围，其中，最大值点和最小值点可以理解为SK的两个端点。
S3620、将各个所述轨迹点作为球体的球心以及将每个所述轨迹点对应的厚度值作为各个所述球体的直径，基于每个所述球体内第二点云，确定各个所述轨迹点对应的法向量；
需要说明的是，通过各个轨迹点以及与各个轨迹点对应的厚度值，得到各个轨迹点对应的球体，其中，轨迹点作为球体的球心以及将轨迹点对应的厚度值作为球体的直径，通过不同的轨迹点即可得到若干球体，进一步的，通过各个球体内的第二点云数据拟合平面，得到轨迹点对应的法向量。
S3630、将各个所述法向量作为对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态；
其中，通过各交点即轨迹点对应的第二点云构建该鞋底坐标系下各个轨迹点对应的法向量，进而得到各个交点(也即轨迹点)对应的打磨姿态，将法向量的矢量方向作为目标打磨姿态，实现对每一个鞋底的打磨操作。
S3640、基于各个所述法向量以及与所述法向量对应的所述第二点云及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
其中，法向量对应的第二点云也就是步骤S3620及S3630中计算法向量时，使用的第二点云数据。
在一种可行实现方式中，步骤S3640，包括：
S3641、获取预设单位面积打磨力量，所述预设单位面积打磨力量根据每一个鞋底对应的材料硬度由实验所得；
其中，预设单位面积打磨力量可以是通过专业的技术人员的人工打磨经验收集得到的，或者通过大量打磨实验分析得到，预设打磨力量与鞋底的硬度和耐磨度均有关，进一步的，打磨实验可以为通过对实际打磨力量、打磨面积、鞋底耐磨度以及鞋底硬度采用控制变量法进行大量鞋底打磨实验，进而得出预设单位面积打磨力量与打磨面积、鞋底耐磨度以及鞋底材料之间的关系，包括但不限于通过与鞋底的硬度和耐磨度进行考量，进而得到的单位面积打磨力量(f)。
S3642、将与所述法向量对应的所述第二点云包括的各个点向由所述法向量确定的平面上进行投影，确定各个投影点形成的投影点集合构成的投影面积；
需要说明的是，可参阅图8为本发明时候实例中图5所示的3D模型的局部示意图；其中，图8中的R为球体，球体R的球心为轨迹点P，球体R的直径为轨迹点对应的厚度值(如图5所示为SK)，平面α为由法向量A确定的平面，进一步的该法向量A也可以称作平面α的法向量，而平面α记为与法向量A垂直的平面。进一步的，L1和L2为平面α内两条线段，其中，线段L1与法向量A之间的夹角为θ1，线段L2与法向量A之间的夹角为θ2，可以理解是，夹角θ1与夹角θ2均为90度。
示例性的，将球体R内第二点云(未示出)中的各个点向由法向量A确定的平面α上做投影，得到各个点在该投影面(平面α)上的投影点，进而得到各个投影点形成的投影点集合构成的投影面积(S)。
S3643、利用所述投影面积、所述材料硬度、所述预设单位面积打磨力量及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
示例性的，预设打磨压力算法可以表示为：
F＝f*S
式中，F为目标打磨力量，f为预设单位面积打磨力量，S为投影点集合构成的投影面积，其中预设单位面积打磨力量f与鞋底硬度有关。
通过上述公式，即可利用投影点集合构成的投影面积及预设打磨力量求得目标打磨力量。
S4000、控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作。
需要说明的是，如图3所示步骤S4000与图2所示步骤S4000的内容相似，为避免重复在此不做赘述赘述，具体可参考图2所示步骤S4000的内容。
进一步的，将目标打磨轨迹、目标打磨姿态发送至五轴机械手，同时将目标打磨力量发送至五轴机械手末端的力控装置，通过五轴机械手以及五轴机械手末端的力控装置这二者的配合，实现每一个鞋底的打磨操作。
本申请提供了一种智能柔性打磨方法，方法包括：获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，一组目标3D图像包括每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；利用一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立每一个鞋底的3D模型；根据3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；控制五轴机械手按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于五轴机械手末端的力控装置按照目标打磨力量进行打磨的力位调节，以实现每一个鞋底的打磨操作。通过对不同视角的3D图像以预设图像拼接算法融合这组3D图像，从而为每一个鞋底建立精准且无阴影的3D模型，进一步通过预设轨迹算法以及打磨压力算法及3D模型生成每一个鞋底的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量，并发送目标打磨轨迹及目标打磨姿态至五轴机械手，使五轴机械手按照每一个鞋底的打磨姿态及打磨轨迹实现多维空间打磨，同时还发送目标打磨力量至五轴机械手末端的力控装置，使力控装置按照每一个鞋底的目标打磨力量实现精准打磨，并且力控装置独立于五轴机械手，因而无需五轴机械手参与力位调节，使得力位响应速度更快，确保每一个鞋底的精准打磨，与现有技术相比，无需人工示教实现全自动打磨，保证打磨质量同时提高打磨效率，使得打磨更具柔性。
请参阅图9，图9为本发明实施例中一种智能柔性打磨装置的另一流程示意图，如图9所示，该装置包括：
图像获取模块S5000：用于获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
模型建立模块S5100：用于利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
轨迹生成模块S5200：用于根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
打磨控制模块S5300：用于控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作。
需要说明的是，图9所示内容与图2所示步骤的内容相似，为避免重复在此不做赘述，具体可参考前述图2所示步骤的内容。
本申请提供了一种智能柔性打磨装置，装置包括：图像获取模块：用于获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，一组目标3D图像包括每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；模型建立模块：用于利用一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立每一个鞋底的3D模型；轨迹生成模块：用于根据3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；打磨控制模块：用于控制五轴机械手按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于五轴机械手末端的力控装置按照目标打磨力量进行打磨的力位调节，以实现每一个鞋底的打磨操作。通过对不同视角的3D图像以预设图像拼接算法融合这组3D图像，从而为每一个鞋底建立精准且无阴影的3D模型，进一步通过预设轨迹算法以及打磨压力算法及3D模型生成每一个鞋底的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量，并发送目标打磨轨迹及目标打磨姿态至五轴机械手，使五轴机械手按照每一个鞋底的打磨姿态及打磨轨迹实现多维空间打磨，同时还发送目标打磨力量至五轴机械手末端的力控装置，使力控装置按照每一个鞋底的目标打磨力量实现精准打磨，并且力控装置独立于五轴机械手，因而无需五轴机械手参与力位调节，使得力位响应速度更快，确保每一个鞋底的恒力打磨，与现有技术相比，无需人工示教实现全自动打磨，保证打磨质量同时提高打磨效率，使得打磨更具柔性。
示例性的，本申请的智能柔性打磨的工作流程可以如下：
当在打磨台(130)上打磨工位(131)上放置鞋底后，打磨台(130)向3D相机(140)旋转，直至鞋底与3D相机(140)正相对，此时3D相机(140)对鞋底进行扫描，3D相机(140)从鞋底上方以竖直运动对鞋底进行扫描，直至扫描至鞋底下方，进一步的，3D相机(140)从鞋底下方以竖直运动对鞋底进行扫描，直至扫描至鞋底上方，重复预设次数的扫描循环，其中，预设次数可以为一个往复次数，也可以是多个，经3D相机(140)扫描得到每一个鞋底的一组3D图像，进而利用智能柔性打磨方法，得到每一个鞋底的完整的3D模型、目标打磨轨迹、目标打磨姿态以及目标打磨力量；此时打磨台(130)向五轴机械手(110)方向再次旋转，五轴机械手(110)按照打磨轨迹以及打磨姿态带动五轴机械手(110)末端的打磨轮对鞋底进行打磨，同时五轴机械手(110)末端的力控装置(150)为打磨轮提供打磨所需的打磨力量，并且实时对打磨过程中的打磨力量进行力位调节，也就是说，在实际打磨过程中，五轴机械手(110)只需保证打磨轨迹和打磨姿态，力位控制由力控装置(150)进行，通过二者配合，提高打磨效率的同时进一步保证恒力打磨的打磨精度。可以理解的是，本申请的打磨台(130)至少包括4个四个打磨工位131、132、133以及134，因此，可以同时对多个鞋底进行打磨，当打磨台(130)旋转则可以实现对每一个鞋底进行建模、轨迹提取、姿态确定以及打磨操作的实现，与上述以一个鞋底为例的打磨过程相似，具体可参考上述表述，在此不做赘述。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种智能柔性打磨方法，其特征在于，所述方法包括：
S1000：获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
S3000：根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
S4000：控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手的末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作；
其中，所述S3000：根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量，包括：
S3100：对所述3D模型进行主元分析，确定所述3D模型的厚度方向，所述厚度方向为基于所述主元分析得到的第一个主元方向；
S3200：获取所述3D模型的重心，所述重心为三个主元的交点；
S3300：以所述重心为出发点按照预设的等角度发射若干射线；
S3400：获取所述若干射线与所述3D模型之间相交构成的若干轨迹点；
S3500：利用所述若干轨迹点，生成对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹；
S3600：根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型，之前还包括：
S2100：获取各个视角下预设标定件的一组目标3D图像；
S2200：利用所述标定件上的预设特征点以及所述标定件的一组目标3D图像，确定各个视角下所述标定件上的预设特征点在各视角坐标系中对应的空间坐标；
S2300：利用所述标定件上的预设特征点在各个所述视角坐标系中对应的空间坐标、所述标定件上的预设特征点在工件坐标系中的空间坐标，依据空间变换原理建立各个视角坐标系和工件坐标系对应的变换方程，逐个求解方程后得到各个所述视角坐标系与工件坐标系对应的空间变换矩阵；
所述标定件上的预设特征点所在的坐标系为该标定件自身的坐标系，即工件坐标系，工件坐标系原点为所述标定件的中心。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述S2000：利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型，包括：
S2400：获取所述一组目标3D图像中各个视角上的目标3D图像的空间坐标，所述空间坐标为利用各个视角对应的3D相机扫描得到的；
S2500：利用所述各个视角对应的所述目标3D图像和S2300计算得到空间变换矩阵系数将所述一组目标3D图像进行拼接，建立所述每一个鞋底完整的3D模型，所述3D模型所在的坐标系为工件坐标系。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述S3600：根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量，包括：
S3610：利用所述目标打磨轨迹中的各个轨迹点及各个所述轨迹点附近一个扫描宽度范围内的第一点云在所述厚度方向上的最大值点和最小值点，确定各个所述轨迹点对应的厚度值；
S3620：将各个所述轨迹点作为球体的球心以及将每个所述轨迹点对应的厚度值作为各个所述球体的直径，基于每个所述球体内的第二点云，确定各个所述轨迹点对应的法向量；
S3630：将各个所述法向量作为对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态；
S3640：基于各个所述法向量以及与所述法向量对应的所述第二点云及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述S3640：基于各个所述法向量以及与所述法向量对应的所述第二点云及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量，包括：
S3641：获取预设单位面积打磨力量，所述预设单位面积打磨力量根据每一个鞋底对应的材料硬度由实验所得；
S3642：将与所述法向量对应的所述第二点云包括的各个点向由所述法向量确定的平面上进行投影，确定各个投影点形成的投影点集合构成的投影面积；
S3643：利用所述投影面积、所述预设单位面积打磨力量及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨力量。
6.一种智能柔性打磨装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块S5000：用于获取多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像，所述一组目标3D图像包括所述每一个鞋底的底面以及边墙的多个视角对应的3D图像；
模型建立模块S5100：用于利用所述一组目标3D图像及预设图像拼接算法，建立所述每一个鞋底的3D模型；
轨迹生成模块S5200：用于根据所述3D模型、预设轨迹算法以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹、目标打磨姿态及目标打磨力量；
打磨控制模块S5300：用于控制五轴机械手按照所述目标打磨轨迹及所述目标打磨姿态进行打磨，并且控制安装于所述五轴机械手末端的力控装置按照所述目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现所述每一个鞋底的打磨操作；
其中，所述打磨控制模块S5300具体用于：对所述3D模型进行主元分析，确定所述3D模型的厚度方向，所述厚度方向为基于所述主元分析得到的第一个主元方向；获取所述3D模型的重心，所述重心为三个主元的交点；以所述重心为出发点按照预设的等角度发射若干射线；获取所述若干射线与所述3D模型之间相交构成的若干轨迹点；利用所述若干轨迹点，生成对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨轨迹；根据所述目标打磨轨迹、所述若干轨迹点以及预设打磨压力算法，确定对所述每一个鞋底进行打磨使用的目标打磨姿态及目标打磨力量。
7.一种智能柔性打磨设备，其特征在于，如权利要求1-5任一项所述方法应用于所述智能柔性打磨设备，所述设备包括：机架(100)、五轴机械手(110)、打磨轮(120)、打磨台(130)、3D相机(140)及力控装置(150)；
机架(100)用于承载所述打磨台(130)、五轴机械手(110)以及3D相机(140)；
打磨台(130)，设置于所述机架(100)上，用于承载每一个鞋底；
3D相机(140)，设置于所述机架(100)上，且位于所述打磨台(130)的一侧，用于在不同视角对所述打磨台(130)上的每一个鞋底进行扫描，以得到多个视角对应的每一个鞋底的一组目标3D图像；
五轴机械手(110)，设置于所述机架(100)上，且位于所述打磨台(130)的另一侧，用于按照目标打磨轨迹及目标打磨姿态带动所述打磨轮(120)进行每一个鞋底的打磨；
力控装置(150)，设置于所述五轴机械手(110)的末端，用于按照目标打磨力量进行所述打磨的力位调节，以实现打磨操作；
打磨轮(120)，设置于所述五轴机械手(110)的末端，且与所述力控装置(150)远离所述五轴机械手(110)的末端的一侧相连接，用于对每一个鞋底进行打磨操作。
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