鞋楦定制CAD系统中NURBS特征曲线的弧长约束变形

为实现无鞋楦数据库的数字化量足制鞋,提出了基于足楦NURBS特征曲线变形的个性化鞋楦定制CAD系统,通过足楦特征曲线在弧长等特征信息约束下变形成新楦特征曲线进行设计定制。建立足楦舒适度匹配规则,根据变形方式、次序及约束情况不同,将特征曲线分为4种类型。给出4种曲线的约束变形技术路线,其中带弧长约束的II型曲线可采用正向、逆向和双向3种变形路线。双向约束变形中,采用改进的顶点替换算法和变参数4点细分算法,引入弧长损失因子和关节链模型,在母版鞋楦基础上对曲线依次进行采样离散、级放、分段、简化、优化变形、插值细分和NURBS拟合,生成定制的鞋楦特征曲线。以跖趾围轮廓线为例进行了双向约束变形试验,弧长改变量为1.0mm。该系统可在480s内给出男款鞋楦个性化量足定制结果。结果表明:该CAD系统精度较高,可实现无鞋楦数据库条件下的量足制鞋,且定制鞋楦的二次设计利用率显著提高。     

ICP算法在双目结构光系统点云匹配中的应用

双目结构光系统在测量物体时有更好的效果,测量物体视野是单目测量系统的两倍。该文根据针孔成像理论给出了双目结构光重构的数学表达式,并通过Zhang氏标定法给出了标定结果。在双目系统中,投影仪和摄像机的标定误差、仪器设备的系统误差,都会导致得到的两组三维点云数据不能很好地重合。因此,该文提出将标定获得的两个摄像机关系矩阵做为点云匹配的初值,使用改进的最近迭代点(iterative closest points,ICP)算法,加速点云匹配时间,并对经过初值变换的点云数据进行再次匹配,进一步减小系统在标定过程中的误差,从而达到对标定误差进行补偿的目的。实验结果表明:改进的ICP算法使标定后的点云能够很好地重合,并对标定值进行了修正,点云匹配的时间缩短为0.3s。