[发明专利]基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法

权利要求书

1.一种基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、鞋模点云预处理，即利用线结构光获取鞋模点云数据，及逆行一系列点云预处理操作；

S2、鞋模点云数据降维处理，将预处理后的点云投影到XOY平面上，再使用PCA算法得到点云的主要方向并建立坐标系；

S3、凸包算法提取轮廓，采用凸包算法应用到投影鞋模点云边缘轮廓的提取中；

S4、投影轮廓变截距偏移，以二维点云重心C及中点P求得偏移点，根据鞋模不同偏移区进行点云偏移，求得鞋模喷胶的点云轮廓；

S5、B样条曲线拟合偏移轮廓，通过变截距偏移算法得到的轮廓点存在局部重叠和局部稀疏的问题，采用B样条曲线拟合获取鞋模喷胶轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

所述鞋模点云的预处理包括高度方向直通滤波处理、统计滤波去除离群点处理和体素栅格滤波精简点云处理；

所述高度方向直通滤波处理是利用高度方向直通滤波方法去除平面支撑的算法，借鉴图像处理中前景和背景分离的思想，在点云高度方向直方图中根据阈值的选取分割出目标的鞋模点云数据，去除背景及部分干扰的点云；

所述统计滤波去除离群点是通过高度方向直通滤波处理后剩下部分干扰点云主要是一些离群点，统计滤波算法通过判断统计点与其所有邻近点间的距离来实现，若得到的统计平均距离超出标准范围，则为离群点，假设空间点p及其领域n个邻近点，则离群点判别公式如下：

所述体素栅格滤波精简点云是利用点云精简算法，点云精简算法能在保证点云特征信息的前提下，精简点云数量，而体素栅格滤波是在构建的点云三维体素栅格中划分最小立方体栅格，通过最小立方体栅格重心最近点取代其余点从而实现点云的精简。

3.根据权利要求2所述的基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，所述步骤S2具体还包括：

点云数据实质是三维空间点的集合，点的表示为P(x0,y0,z0)，将预处理过的点云投影到XOY平面上，得到平面点云；并使用PCA算法得到投影后平面点云主要方向并建立坐标系。

4.根据权利要求3所述的基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

采用凸包算法应用到投影鞋模点云边缘轮廓的提取中，即设平面点云中y坐标最小点为p1，若存在多个y坐标最小点，则将x坐标最小点设为p1，变换点集中其它点的坐标，使得p1成为平面点云的坐标原点，将原点与其它点用线段连接，计算线段与横坐标间的夹角，得到夹角序列，按夹角大小和到p1的距离进行词典式分类排序，得到序列p1至pn，接着对序列进行一次扫描，消去内点，剩下的即是平面点云的边界点。

5.根据权利要求4所述的基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

理想的鞋模喷胶轨迹应为边缘轮廓线在鞋模曲面上的一条三维偏置曲线，该曲线投影到平面后应为平面点云边缘轮廓的一条二维偏置曲线，设步骤S2鞋模平面投影后的点云重心点为C(xc,yc)，步骤S3平面点云凸包算法得到的轮廓点云集为D，若二维点云轮廓中点P0(x0,y0)，其对应待求偏移点Fq(xq,yq)，则偏移距离为d(u)；假设以P0为中心在点云集D中搜索到最近邻点为P1(x1,y1),则该直线的法向量由和两个约束可求出偏移点Fq(xq,yq)；

上式综合了直线的法向量不存在的两种情况，是水平方向平移和垂直方向平移，由于存在算术平方根运算，每次计算都会得到两个偏移点Fq1(xq1,yq1)和Fq2(xq2,yq2)；实际是要获得从边缘轮廓点向点云内侧的偏移点，可以认为是离重心点C(xc,yc)最近的Fq为目标点，所以和中较小的F_q即为所求；由于鞋模边缘各个部分的厚度均不同，所以偏移值也不同，根据步骤S2的PCA算法得到的点云主方向坐标系为基础，沿着主特征X轴方向，在不同节点处偏移不同值，以鞋跟到鞋顶30％，65％，80％处为分界点，设置四个偏移区，依次偏移距离为2cm、3.8cm、2cm和1cm。

6.根据权利要求5所述的基于点云投影变截距轮廓偏移提取鞋模三维喷胶轨迹算法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：

通过步骤S4变截距偏移算法得到的轮廓点存在局部重叠和局部稀疏的问题，将XOY平面上的B样条轨迹点找到三维点云中的对应点即根据平面点XY坐标找到对应的Z坐标即可获取到鞋模三维喷胶的轨迹。