【摘 要】
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为了解决冷黏运动鞋自动化生产过程中鞋帮打磨轨迹难以提取的问题，提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。搭建三维视觉平台分别获取鞋底侧墙与鞋帮点云，基于高斯混合模型，结合运动相干性和先验分布构建了鞋底与鞋帮点云配准概率的联合概率密度分布，并采用变分贝叶斯推断计算出最佳配准参数，进而实现两种点云间的精确配准。对配准后的点云提取边缘轨迹并聚类分割，提取的边缘轨迹即为鞋帮打磨轨迹。研究证明，该方法可
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFB1308800）；
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为了解决冷黏运动鞋自动化生产过程中鞋帮打磨轨迹难以提取的问题，提出一种利用非刚性点云配准算法提取轨迹的方法。搭建三维视觉平台分别获取鞋底侧墙与鞋帮点云，基于高斯混合模型，结合运动相干性和先验分布构建了鞋底与鞋帮点云配准概率的联合概率密度分布，并采用变分贝叶斯推断计算出最佳配准参数，进而实现两种点云间的精确配准。对配准后的点云提取边缘轨迹并聚类分割，提取的边缘轨迹即为鞋帮打磨轨迹。研究证明，该方法可有效提取运动鞋的鞋帮打磨轨迹曲线，相比依靠离线采样点提取打磨轨迹的传统方法，可大幅缩减轨迹的获取时间且精度良好。
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