专利名称：从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法
技术领域：
本发明涉及一种从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，可以表达、存储、传输和设计鞋楦。
背景技术：
鞋楦的形状都比较近似，除去大小的因素外，似乎都与标准形状相像，但事实上， 各个鞋楦有些部位形状始终变化不大，不同鞋楦的此部位都基本相同，例如鞋楦的脚跟；而有些部位在个体间的变异非常大，这些部位就是设计、测量的关键部位，例如鞋楦的脚尖。 因此可以把每只鞋楦看成是由共性和个性两部分组合而成，共性是标准鞋楦，个性是与标准鞋楦不同的部分。传统的鞋楦设计往往先扫描近似鞋楦，再对需要修改的部位进行修改，这种方法等间距地测量出鞋楦表面所有点，来获得被测量物体的三维模型，所获得的对象模型常常是十几万个点，多则上百万个点，至少也有数万个点。修改这些点中的一部分是困难的，因此过去的鞋楦数字化设计时，仅仅是把几个鞋楦的不同部位裁剪出来拼合在一起作为新的鞋楦。显然这种设计的变动范围是受限制的，并且是低效率的。参考GB3293_82(中国鞋号及鞋楦尺寸系列)中各型号鞋楦的主要参数，如鞋长、 号型、长度、拓围、附围、宽度、楦体尺寸等等，仅不到20个参数。因此，鞋楦形状的个性部分是可以用少量的参数来进行控制，调整这些参数，就可以获得相应形状的鞋楦，这种参数化设计鞋楦的方法，将可以提高鞋楦设计的自由程度，增加鞋楦数字化设计的水平。
发明内容
本发明所要解决的问题是提供一种用较少的数据表达鞋楦三维形状
的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，它解决了传统鞋楦设计修改困难，变动范围受限制及设计效率低的问题。为解决上述技术问题，本发明一种从鞋楦样本集中生成统计变形模型的方法，包括有以下步骤
1)选择鞋楦样本集；
2)依次对鞋楦样本集中的鞋楦样本扫描得到对应点云；
3)设置能反映鞋楦形状特征的鞋楦特征点；
4)将点云姿势摆正；
5)从点云中提取各个样本的特征点作为代表样本的点模型；
6)各样本的点模型对齐到同一坐标系下，得到鞋楦样本集的对齐点模型；
7)采用主成份分析方法从鞋楦样本集的对齐点模型中提取主形状因子；
8)输出鞋楦的统计变形模型。本发明解决了如今制鞋厂商只有得到鞋楦实物后再进行修改的鞋楦设计方式，可以在计算机上变化主形状因子向量，产生形状近似的系列鞋楦，进行鞋楦参数化设计；也
6可以把已有的鞋楦形状保存到数据库，然后提取并存储主分量，压缩存储空间，减少数据冗余，增加检索性能；减少了鞋楦的扫描工作，新的鞋楦工厂只需要购买鞋楦数据库就可以生产已有鞋楦，设计新鞋楦，有效的为制鞋产业节约了人力和财力；统计变形模型可以准确反映鞋楦形状的统计规律，统计变形模型的精简表达方式方便数据存储传输，是表达、存储、 传输、设计鞋楦、量脚定楦、脚型初估的关键技术；本发明进行了三次降维操作，先用三坐标测量设备扫描鞋楦样本得到点云，然后从点云中提取特征点，再对特征点进行主成份分析， 这种处理可以得到控制鞋楦形状的主要因素，如果每个鞋楦都用成千上万个扫描点表示， 目前还没有数据库可以存储这样的数据，但是用统计变形模型的方式，只需要存储1 数据，将成千上万个点云数据压缩到少量几个数据，可在精简表达的基础上就有了建立鞋楦三维形状数据库。
图1本发明的流程图2鞋楦设计的底样图和侧立面图； 图3经线的切割图； 图4纬线的切割图； 图5经线和纬线决定特征点的示意图； 图6鞋楦点模型样本对齐的方法流程图。
具体实施例方式本发明的技术解决方案如图1所示，包括如下步骤
1、选择鞋楦样本集。鞋楦样本集的选择对主分量分析有着重要影响，不同的样本集， 将得到不同的结果，样本集如果侧重某类型的鞋楦，那么统计变形模型表达此类鞋楦将更准确，而其它类型的鞋楦将表达得粗糙一些。如果样本集全集中在某类型特别的鞋楦上，得到统计变形模型将可能无法表达其它类型的鞋楦，本实施例中总共扫描了 121只不同的鞋楦，其中小童、中童、大童、成年女性、成年男性各个码段配置如表1所示，数量配置是根据鞋楦分档和人口分布统计规律两方面因素得出的。 表1鞋楦样本的组成
权利要求
1.一种从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是包括有以下步骤(1)选择鞋楦样本集；(2)依次对鞋楦样本集中的鞋楦样本扫描得到对应点云；(3)设置能反映鞋楦形状特征的特征点；(4)将点云姿势摆正；(5)从点云中提取各个鞋楦样本的特征点作为代表鞋楦样本的点模型；(6)各样本的点模型对齐到同一坐标系下，得到鞋楦样本集的对齐点模型；(7)采用主成份分析方法从鞋楦样本集的对齐点模型中提取主形状因子；(8)输出鞋楦的统计变形模型。
2.根据权利要求1所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是所述步骤 3)中设置能反映鞋楦形状特征的特征点包括以下步骤在底样图上，楦跟端点0点为起点， 楦顶端点 A 点为终点，OA 长度为 1，1、0. 92,0. 83,0. 72,0. 67,0. 61,0. 58,0. 50,0. 42,0. 37、 0. 15、0分别设置点，在侧立面图上，Jl点为起点，04点为终点，J104长度为1，分别在位置 0,0. 05,0. 11,0. 18,0. 22,0. 30,0. 40,0. 56,0. 94、1上设置点，过底样图中的各点作与底样图垂直的面作为经线面，过侧立面图中的各点作与侧立面图垂直的面作为纬线面，经线面和纬线面相交、并在鞋楦表面的199个代表了鞋楦形状的关键点作为鞋楦特征点。
3.根据权利要求1或2所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是所述步骤6的对齐包括有以下步骤(1)求各个点模型的平均模型，平均模型是把所有点模型的同名点坐标求平均后得到的新点模型；(2)总对齐运算量清零，对齐运算量定义为C= ^U+曰+ 7I,式中，T是平移矢量三个坐标值的绝对值和，θ是旋转R对应的三个角度α、β、γ的绝对值和，λ为缩放系数；(3)选择其余某一点模型，此点模型缩放λ、平移Τ、旋转R对齐到平均模型，与平均模型对齐，是指点模型经缩放λ、平移Τ、旋转R等对齐运算后与平均模型的距离最小，距离定义如下D=Is-Msi- rfr[Sj -燃 _Γ]式中，S是平均模型，是进行对齐处理的点模型，W是单位对角阵；(4)判断与平均模型是否距离最小，若是执行下一步；若否，执行步骤4；(5)缩放λ、平移Τ、旋转R的运算量加入总对齐运算量；(6)判断每一点模型都已经处理完毕，若是执行下一步；若否，执行步骤3；(7)判断总对齐运算量是否不再变化，若是若是执行下一步；若否，执行步骤2，收敛条件为各个点模型对齐到平均模型的运算量不再变化，包括比例λ、旋转R和平移Τ，即ACcl^ = Σ (Δδ + Δ召 ) 一 0输出对应点模型。
4.根据权利要求1或2所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是所述步骤7)中采用主成份分析方法从鞋楦样本集的对齐点模型中提取主形状因子中包括以下步骤(1)首先把每个点模型表示成1卯个标记ΑΡ1;Ρ2···Ρ199的列向量
5.根据权利要求3所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是所述步骤7)中采用主成份分析方法从鞋楦样本集的对齐点模型中提取主形状因子中包括以下步骤(1)首先把每个点模型表示成1"个标记APnPfP199的列向量
6.根据权利要求1或2所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是把扫描得到的鞋楦点云数据以楦跟端点0点为起点，楦顶端点A点为终点，OA长度为1，分别过点 1,0. 92,0. 83,0. 72,0. 67,0. 61,0. 58,0. 50,0. 42,0. 37,0. 15、0 分别作经线，以 Jl 点为起点，04 点为终点，J104 长度为 1，分别在过点 0,0. 05,0. 11,0. 18,0. 22,0. 30,0. 40,0. 56、 0. 94、1上分别作纬线，如果点云在经纬线交叉位置处有点，那么此点作为特征点；否则从交叉位置附近的三个点推导特征点的坐标，按下式计算特征点坐标
7.根据权利要求3所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是把扫描得到的鞋楦点云数据以楦跟端点0点为起点，楦顶端点A点为终点，OA长度为1，分别过点1、 0. 92,0. 83,0. 72,0. 67,0. 61,0. 58,0. 50,0. 42,0. 37,0. 15、0 分别作经线，以 Jl 点为起点， 04 点为终点，J104 长度为 1，分别在过点 0、0. 05,0. 11,0. 18,0. 22,0. 30,0. 40,0. 56,0. 94、1 上分别作纬线，如果点云在经纬线交叉位置处有点，那么此点作为特征点；否则从交叉位置附近的三个点推导特征点的坐标，按下式计算特征点坐标
8.根据权利要求4所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是把扫描得到的鞋楦点云数据以楦跟端点0点为起点，楦顶端点A点为终点，OA长度为1，分别过点1、 0. 92,0. 83,0. 72,0. 67,0. 61,0. 58,0. 50,0. 42,0. 37,0. 15、0 分别作经线，以 Jl 点为起点， 04 点为终点，J104 长度为 1，分别在过点 0、0. 05,0. 11,0. 18,0. 22,0. 30,0. 40,0. 56,0. 94、1 上分别作纬线，如果点云在经纬线交叉位置处有点，那么此点作为特征点；否则从交叉位置附近的三个点推导特征点的坐标，按下式计算特征点坐标
9.根据权利要求5所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是把扫描得到的鞋楦点云数据以楦跟端点0点为起点，楦顶端点A点为终点，OA长度为1，分别过点1、 0. 92,0. 83,0. 72,0. 67,0. 61,0. 58,0. 50,0. 42,0. 37,0. 15、0 分别作经线，以 Jl 点为起点， 04 点为终点，J104 长度为 1，分别在过点 0、0. 05,0. 11,0. 18,0. 22,0. 30,0. 40,0. 56,0. 94、1 上分别作纬线，如果点云在经纬线交叉位置处有点，那么此点作为特征点；否则从交叉位置附近的三个点推导特征点的坐标，按下式计算特征点坐标
10.根据权利要求9所述的从鞋楦样本集生成统计变形模型的方法，其特征是通过把点云统口的前后两端点连线摆放水平，把点云统口的两侧中点的连线摆放水平，将整个点云摆放端正。
全文摘要
本发明涉及一种从鞋楦样本集中生成统计变形模型的方法，步骤选择鞋楦样本集；依次对鞋楦样本集中的鞋楦样本扫描得到对应点云；设置能反映鞋楦形状特征的鞋楦特征点；将点云姿势摆正；从点云中提取各个样本的特征点作为代表样本的点模型；各样本的点模型对齐到同一坐标系下，得到鞋楦样本集的对齐点模型；采用主成份分析方法从鞋楦样本集的对齐点模型中提取主形状因子；输出鞋楦的统计变形模型。本发明能对进行鞋楦参数化设计；压缩存储空间，增加检索性能；统计变形模型的精简表达方式方便数据存储传输，是表达、存储、传输、设计鞋楦、量脚定楦、脚型初估的关键技术；进行了三次降维操作，每个鞋楦只需要存储b3D数据。
文档编号G06F17/50GK102214250SQ20101014370
公开日2011年10月12日 申请日期2010年4月12日 优先权日2010年4月12日
发明者罗胜 申请人:温州大学