一种基于视觉识别的鞋底尺码分类方法与流程

本发明涉及自动化生产线产品智能检测，更具体地涉及一种基于视觉识别的鞋底尺码分类方法。

背景技术：

1、在制鞋工业自动化生产中，需要将鞋底与鞋帮粘接制成成品鞋，在粘接工序之前要对鞋底进行尺码检测和分类，以防鞋底尺码与鞋帮不匹配，造成次品，导致生产浪费。

2、在公开号为cn111062392b的公开文件中，公开了一种基于机器视觉的鞋底尺码分类方法；利用工业相机采集不同尺码的标准鞋底图像，提取标准鞋底图像的鞋底轮廓，基于鞋底轮廓计算标准鞋底的参量；利用工业相机采集待分类的鞋底图像，提取待分类鞋底图像的鞋底轮廓，计算待分类鞋底的参量；将待分类鞋底的参量与标准参量依次进行比较，计算分类匹配值；将分类匹配值按照从小到大进行排序，最小的匹配值对应的标准鞋底的尺码即为待分类鞋底的尺码。

3、但是鞋底轮廓分为外轮廓与内轮廓，实际码数以内轮廓为准，而鞋帮与鞋底进行粘接的位置为鞋底外轮廓与内轮廓之间，因此在提取鞋底轮廓时，未对外轮廓与内轮廓进行区别，可能会导致实际鞋码码数的偏差，从而依旧存在鞋帮与鞋底尺码不匹配的现象，还会出现生产出来的鞋码与实际码数存在偏差，从而降低用户穿鞋的舒适感。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于视觉识别的鞋底尺码分类方法，以解决上述背景技术中存在的问题。

2、本发明提供如下技术方案：一种基于视觉识别的鞋底尺码分类方法，包括以下步骤：

3、步骤s01：利用线激光三维扫描仪扫描不同尺码的鞋底，获取不同尺码的标准鞋底图像；

4、步骤s02：对不同尺码的标准鞋底图像进行预处理；

5、步骤s03：提取标准鞋底图像的外边缘轮廓，获取鞋底外边缘轮廓的质心，基于外边缘轮廓点与外边缘轮廓的质心提取内边缘点，并通过插值获取内边缘轮廓；

6、步骤s04：基于内边缘轮廓计算标准鞋底的码数参量；所述码数参量包括长度参量、上宽度参量、下宽度参量以及质心宽度参量；

7、步骤s05：对目标鞋底的图像进行采集，进行预处理后提取目标鞋底图像的外边缘轮廓，获取目标鞋底外边缘轮廓的质心，基于外边缘轮廓点与外边缘轮廓的质心提取内边缘点，并通过插值获取目标鞋底内边缘轮廓；

8、步骤s06：基于目标鞋底的内边缘轮廓计算目标鞋底的码数参量；

9、步骤s07：基于遗传算法获取与目标鞋底的码数参量匹配度最佳的标准鞋底码数参量，所对应的标准鞋底码数即为目标鞋底的码数。

10、优选的，所述步骤s03中提取标准鞋底图像的外边缘轮廓采用边界跟踪算法，包括以下步骤：

11、步骤s11：从图像左下角开始扫描像素，直至遇到一个黑色的像素，将其作为起始像素并标记为p；

12、步骤s12：当遇到黑色像素p时，将p设置为当前边界像素点；

13、步骤s13：原路返回到先前到达的白色像素，以顺时针方向搜索p的摩尔领域内的每一个像素，直至遇到下一个黑色像素；

14、步骤s14：重复步骤s12至步骤s13，直至第二次进入起始点与第一次进入的方向相同时算法停止，整个过程中走过的黑色像素就是目标对象的边界像素，即目标鞋底的外边缘轮廓点。

15、优选的，所述步骤s03中获取鞋底外边缘轮廓的质心采用质心坐标计算公式；若质心记为o(x,y)，鞋底外边缘轮廓点的坐标分别为w1(x1,y1)、w2(x2,y2)、w3(x3,y3)、……、wn(xn,yn)，则质心坐标计算公式表示为：，其中，x为质心横坐标，y为质心纵坐标，xi为第i个外边缘轮廓点的横坐标，yi为第i个外边缘轮廓点的纵坐标，i=1、2、3……n。

16、优选的，所述步骤s03中提取内边缘点的具体方式为：取鞋底外边缘轮廓点wi与鞋底外边缘轮廓的质心o构建直线段li，即每个鞋底外边缘轮廓点与鞋底外边缘轮廓的质心的直线段；搜索各直线段li上像素值最大的点pi，形成内边缘点集r；其中i=1、2、3……n；由此可以得到离散的内边缘点；

17、对离散的内边缘点进行插值处理，以获得平滑的内边缘曲线，将内边缘轮廓点坐标依次记为n1(x1´,y1´)、n2(x2´,y2´)、n3(x3´,y3´)、……、nn(xn´,yn´)，xi´为第i个内边缘轮廓点的横坐标，yi´为第i个内边缘轮廓点的纵坐标，i=1、2、3……n；

18、所述内边缘曲线获取的具体方式为：采用三次nurbs插值算法对离散的内边缘点进行插值；三次nurbs曲线的表达式为：，其中，u为nurbs曲线的自变量；di为nurbs曲线的控制顶点，wi为控制顶点的权重因子，其中，w0与wn不等于0，并且连续k个权重因子不得同时为0；i=0、1、2、3……n；ni,3(u)是三次规范b-样条基函数，由节点矢量决定，所述节点矢量记为。

19、优选的，所述ni,3(u)满足如下关系式：

20、；

21、；

22、所述节点矢量u通过积累弦长参数化法对内边缘点pi进行参数化得到；

23、对于连续的三次nubs闭曲线，其首末数据点重合，因此可以通过控制顶点的反算公式得出控制顶点，所述反算公式表示为：；其中，；；；；；其中，i=1、2、3……n-2；ai、bi、ci、ei均为nurbs曲线反算公式矩阵中的元素，δi为引入的算子。

24、优选的，所述步骤s04中基于内边缘轮廓计算标准鞋底的码数参量的具体方式为：

25、步骤s21：计算长度参量：，其中，lb为标准鞋底的长度参量，ymax´为内边缘轮廓点中纵坐标的最大值，ymin´为内边缘轮廓点中纵坐标的最小值；

26、步骤s22：计算上宽度参量与下宽度参量：选取内边缘轮廓点中最小的横坐标点xmin´作为第一左计量点，将第一左计量点从坐标点中剔除，再次选取最小的横坐标点xmin´´作为第二左计量点，比较第一左计量点与第二左计量点所对应的纵坐标数值，将数值大的纵坐标点所对应的横坐标点记为左端上宽度横坐标xk1；将数值小的纵坐标点所对应的横坐标点记为左端下宽度横坐标xk2；

27、选取内边缘轮廓点中最大的坐标点xmax´作为第一右计量点，将第一右计量点从坐标点中剔除，再次选取最大的横坐标点xmax´´作为第二右计量点，若右计量点横坐标所对应的纵坐标点与上宽度横坐标点所对应的纵坐标点相同，则将该右计量点横坐标点记为右端上宽度横坐标xk1´；将另一右计量点横坐标点记为右端下宽度横坐标xk2´；则：

28、上宽度参量的计算公式为：；其中，k1为标准鞋底的上宽度参量；

29、下宽度参量的计算公式为：；其中，k2为标准鞋底的下宽度参量；

30、步骤s23：计算质心宽度参量：选取与质心o(x,y)的纵坐标点相同的两个内边缘轮廓点，记为no1(xo1´,yo1´)与no2(xo2´,yo2´)；则质心宽度参量的计算公式为：，其中，zb为标准鞋底的质心宽度参量。

31、优选的，所述步骤s07中遗传算法为：

32、步骤s31：获取标准鞋底的码数参量与目标鞋底的码数参量；

33、步骤s32：对标准鞋底的码数参量进行编码，获取染色体，构建初始种群；

34、步骤s33：确定适应度函数；

35、步骤s34：对种群中的染色体进行自然选择；

36、步骤s35：对种群中的染色体进行交叉重组；

37、步骤s36：对种群中的染色体进行变异；

38、步骤s37：获取新种群，预设种群代数为l，适应度阈值为q，l为大于0的整数，q为大于0的实数；循环步骤s34至步骤s36，直至新种群对应的代数为l或新种群中存在染色体对应的适应度大于或等于适应度阈值q时，循环结束，获取新种群中适应度最大对应的染色体对应的标准鞋底码数参量，将该标准鞋底码数参量所对应的鞋底码数作为目标鞋底的码数。

39、优选的，所述适应度函数表达式为：；其中，ff为第f个染色体对应的适应度，ppf为第f个染色体对应的匹配度；f=1、2、3……u；，其中，lf为第f个染色体所对应的标准鞋底的长度参量，k1f为第f个染色体所对应的标准鞋底的上宽度参量，k2f为第f个染色体所对应的标准鞋底的下宽度参量，zf为第f个染色体所对应的标准鞋底的质心宽度参量；l´为目标鞋底的长度参量，k1´为目标鞋底的上宽度参量，k2´为目标鞋底的下宽度参量，z´为目标鞋底的质心宽度参量；γ1、γ2、γ3、γ4分别为对应的权重系数，满足0＜γ1、γ2、γ3、γ4＜1。

40、本发明的技术效果和优点：

41、（1）本发明通过设有步骤s03，有利于通过提取标准鞋底图像的外边缘轮廓，获取鞋底外边缘轮廓的质心，基于外边缘轮廓点与外边缘轮廓的质心提取内边缘点，并通过插值获取内边缘轮廓；基于内边缘轮廓对鞋底的码数参量进行计算，以内轮廓作为鞋码计算的标准轮廓，对外轮廓与内轮廓进行区别，防止了鞋码码数的偏差，提高了鞋帮与鞋底尺码的匹配度，提高了生产出来的鞋子鞋码与实际码数之间的准确度，增加了用户穿鞋的舒适感与体验感。

42、（2）本发明通过设有步骤s07，有利于基于遗传算法获取与目标鞋底的码数参量匹配度最佳的标准鞋底码数参量；采用遗传算法对目标鞋底与标准鞋底进行匹配，提高了匹配精度，使鞋子在码数分类时更加准确，减少了细微误差。