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鞋底自动喷胶数控轨迹生成方法研究

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第1章 绪论

1.1 引言

1.2 课题背景和意义

1.3 制鞋喷胶轨迹规划国内外研究现状

1.4 研究内容和结构安排

第2章 测量系统设计和平台构建

2.1 系统设计思路

2.2 光源及照明

2.3 测量系统设计

2.4 本章小结

第3章 图像特征边缘的提取

3.1 图像预处理

3.2 边缘提取

3.3 去除伪特征点

3.4 本章小结

第4章 边缘匹配和三维重构

4.1 基于视差的三角测量原理

4.2 边缘特征匹配

4.3 边缘的三维重建

4.4 点云滤波

4.5 实验结果

4.6 本章小结

第5章 喷胶轨迹的生成

5.1 喷胶参数的选取

5.2 轨迹点生成方法

5.3 曲线拟合

5.4 实验结果

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 未来工作展望

参考文献

致谢

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摘要

鞋底打磨和粘胶工艺是制鞋过程中用工量最多,耗时最多的关键工艺之一,决定了鞋帮同鞋底的粘合牢度,反映了鞋子质量的优劣。传统的喷胶工艺均采用手工操作或是手工半自动操作,生产效率低,而且粘胶剂挥发出来的有毒性气体严重威胁操作工人的身体健康。因此,研究开发在线自动生成喷胶轨迹成为制鞋企业的迫切需求。机器视觉检测技术以机器代替人工进行自动检测,具有精度高、速度快、非接触等优点。基于机器视觉的检测技术引起了国内外研究机构和企业研究的兴趣。本文采用机器视觉的方法开发一套针对鞋底特征线在线测量并在此基础上自动生成数控喷胶轨迹的系统。
  首先设计了鞋底测量方案,分析了光源的重要特性和机器视觉测量中的背景光问题,根据鞋底边缘测量的实际要求,选择了LED作为光源;通过实验测试,设计了在鞋底中间加光源的方案,该方案可以增加鞋底特征边缘内部和外部之间的对比度,并减少双目视觉测量中图像采集的次数。根据测量对象以及测量技术要求,搭建了系统硬件部分并开发了相应的软件系统。
  在图像特征边缘提取中,首先对图像进行了预处理,根据图像边缘轮廓简单,对比度高等特点,采用中值滤波对图像进行滤波,P参数阈值法对图像进行分割;然后进行边缘提取,针对传统Canny算子阈值采用人工干预的缺点,本文采用基于Ostu自适应阈值Canny算子进行边缘的提取,但获得的边缘中存在其他边缘干扰,根据鞋底特征边缘在图像上的特点,采用提取最外轮廓的方法获取特征边缘;最后进行伪特征点的去除,针对特征边缘上存在的毛刺、短线等伪特征点,采用8邻域特征逐像素跟踪算法,有效的去除了伪特征点。
  在边缘立体匹配与三维重构中,通过立体标定、立体校正获得标准的外极线几何结构,在此基础上完成鞋底边缘立体匹配;由于鞋跟和鞋头出现大量边缘处于同一水平线上,往往会造成误匹配,针对此问题提出了基于极值约束的鞋跟和鞋头匹配方法,根据匹配的结果得出视差图,利用双目立体视觉原理计算出边缘特征三维数据。针对获得的点云存在噪声的问题,采用点云的中值滤波方法。
  在生成喷胶轨迹中,分析了喷胶参数的选取,根据喷枪的实际轨迹要求,采用在鞋底平面上对特征边缘点等距偏置,在平面法向上高度偏置的方法获取轨迹点,对轨迹点进行三次B样条拟合生成轨迹线。最后通过实验验证了算法的可行性。

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