Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
专利交易 积分商城 国际服务 IP管家助手 科技果 科技人才 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾 更多
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 知守科技(杭州)有限公司洪仁彦获国家专利权

知守科技(杭州)有限公司洪仁彦获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉知守科技(杭州)有限公司申请的专利基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116862966B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310847356.8,技术领域涉及:G06T7/50;该发明授权基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法是由洪仁彦;邱进忠设计研发完成,并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法,搭建涂胶轨迹修正系统,得到深度相机到六轴机器人坐标系下的转换矩阵,将鞋包套上普通鞋楦作为模板鞋,得到模板鞋点云,且得到基于模板鞋的涂胶轨迹,利用双目深度相机拍摄位于控制夹具工装上的待涂胶鞋得到待涂胶鞋点云,对模板鞋点云和待涂胶鞋点云分别做分界,基于分界后各点云得到第一转换矩阵和第二转换矩阵,将涂胶轨迹的所有点基于均值点横坐标做分界处理得到第一点集和第二点集,利用第一转换矩阵对第一点集以及利用第二转换矩阵对第二点集分别做转换,将第一转换后点集和第二转换后点集一起形成的轨迹作为修正后普通鞋楦涂胶轨迹,从而使用普通鞋楦得到了高精度涂胶轨迹。

本发明授权基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法在权利要求书中公布了:1.基于深度相机的普通鞋楦涂胶轨迹修正方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1,搭建基于深度相机和六轴机器人的涂胶轨迹修正系统;其中,该涂胶轨迹修正系统包括放置鞋楦的夹具工装、双目深度相机和设置有涂胶头的六轴机器人;双目深度相机负责采集位于夹具工装上普通鞋楦的鞋楦三维数据; 步骤2,对深度相机坐标系和六轴机器人坐标系做处理,得到由深度相机内坐标转换到六轴机器人坐标系下的转换矩阵; 步骤3,将满足预设要求的鞋包套上普通鞋楦以作为模板鞋,且将该模板鞋与鞋底紧密贴合,再利用双目深度相机拍摄待涂胶鞋,得到模板鞋的点云; 步骤4,在鞋包上对鞋底做描边处理,得到基于模板鞋的涂胶轨迹; 步骤5,将位于夹具工装上的模板鞋取下后,再将待涂胶鞋放置到该夹具工装上,利用双目深度相机拍摄待涂胶鞋,得到待涂胶鞋的点云; 步骤6,计算模板鞋点云中最大横坐标值和最小横坐标值的平均值,并将该平均值作为第一点云分界值;将位于模板鞋点云中且大于第一点云分界值的所有点划分为第一点云,将位于模板鞋点云中的所有剩余点划分为第二点云; 步骤7,计算待涂胶鞋点云中最大横坐标值和最小横坐标值的平均值,并将该平均值作为第二点云分界值;将位于待涂胶鞋点云中且大于该第二点云分界值的所有点划分为第三点云,将位于待涂胶鞋点云中的所有剩余点划分为第四点云; 步骤8,对第一点云和第三点云做基于点到面的ICP配准处理,得到第一转换矩阵;以及对第二点云和第四点云做基于点到面的ICP配准处理,得到第二转换矩阵; 步骤9,获取所得涂胶轨迹上所有轨迹点的均值点坐标,并将位于该涂胶轨迹上且具有大于均值点横坐标的轨迹点作为第一点集,以及将位于该涂胶轨迹上且具有小于均值点横坐标的轨迹点作为第二点集;其中,该均值点坐标包括均值点的三维坐标值; 步骤10,利用第一转换矩阵对第一点集做转换,得到第一转换后点集,以及利用第二转换矩阵对第二点集做转换,得到第二转换后点集,并将第一转换后点集和第二转换后点集一起形成的轨迹作为修正后的普通鞋楦涂胶轨迹; 在步骤2中,所述由深度相机内坐标转换到六轴机器人坐标系下的转换矩阵处理过程包括如下步骤: 步骤a1,将所述六轴机器人上的涂胶头换成标定尖,并利用该标定尖对已预设标定板上的每个立柱依次做触碰,分别得到与每一个立柱相对应的三维坐标,且由得到的所有三维坐标形成第一三维坐标集合;其中,已预设标定板具有9个长方体立柱,每个长方体立柱均具有十字凹槽;第一三维坐标集合标记为SROBOT9; 步骤a2,利用双目深度相机对已预设标定板进行拍摄,获取该已预设标定板的点云,并对该点云贴上灰度信息后,再利用三维点云处理软件Cloudcompare对贴有灰度信息的点云做处理,分别得到与每一个立柱相对应的三维坐标,且由得到的所有三维坐标形成第二三维坐标集合;其中,第二三维坐标集合标记为SCAMERA9; 步骤a3,将第一三维坐标集合做矩阵化处理,得到第一三维矩阵;以及将第二三维坐标集合做矩阵化处理,得到第二三维矩阵;其中,第一三维矩阵标记为GROBOT9,第二三维矩阵标记为GCAMERA9; 步骤a4,基于所得第一三维矩阵和第二三维矩阵,处理得到所述转换矩阵;其中,所述转换矩阵标记为H,GCAMERA9H=GROBOT9

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人知守科技(杭州)有限公司,其通讯地址为:311100 浙江省杭州市仓前街道文一西路1338号B座3楼309、312室;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。