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申请/专利权人：浙江理工大学
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261951A
主分类号：G06T7/33
分类号：G06T7/33;G06T7/73;G06T7/80;G06T7/90;G06T17/00;G06V10/762;G06V10/77;B24B1/00;A43D25/18
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及鞋子加工技术领域，公开了一种基于极大团配准的鞋帮加工轨迹规划方法，包括在鞋帮上手动标注出加工轨迹，在相机坐标系下采集鞋帮的点云数据，然后在上位机中对采集的鞋帮点云数据进行鞋帮点云预处理后、再进行配准得到在相机空间下的鞋帮点云，然后使用相机机器人空间转换算法将鞋帮点云转换为机器人坐标系下的鞋帮点云，基于颜色特征从机器人坐标系下的鞋帮点云提取出机器人坐标系下的加工轨迹。本发明在极大团配准的基础上融入了基于方向向量的姿态微调，并基于主成分分析进行相机机器人标定，能够有效地完成鞋帮的点云重建并提高了重建精度，满足工厂柔性制造和自动化生产的需求。
主权项：1.一种基于极大团配准的鞋帮加工轨迹规划方法，其特征在于：加工轨迹的提取过程具体为：在鞋帮上手动标注出加工轨迹，在相机坐标系下采集鞋帮的点云数据，然后在上位机中对采集的鞋帮点云数据进行鞋帮点云预处理后，再进行配准得到在相机空间下的鞋帮点云PC1234，然后使用相机机器人空间转换算法将鞋帮点云PC1234转换为机器人坐标系下的鞋帮点云PCrovot，基于颜色特征从PCrobot提取出机器人坐标系下的加工轨迹L1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于极大团配准的鞋帮加工轨迹规划方法
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