邢礼源， 陈玉洁， 张 豪， 罗一龙

(东华大学 机械工程学院，上海201620)

目前运动鞋的鞋底成型工艺主要有胶黏、缝制、模压、硫化、注塑等，其中胶黏工艺因流程简单、生产效率高、成本低、适用大批量生产，被制鞋企业广泛应用[1]。然而，人工涂胶耗时长，且胶水中的化学物质对人体建康有一定的影响，因此，将机器人技术引入运动鞋生产中具有重要的意义。

丁度坤等[2]利用工业相机采集鞋底图像并进行鞋底轮廓的提取，但这种方法只提取鞋底的二维轮廓。马新伍等[3]采用双目立体视觉完成鞋底三维信息提取，但获得的鞋底轮廓精度不高且算法开发难度大。Hu等[4]提出了利用结构光系统采集鞋底的三维信息，但提取的鞋底轮廓精度有待进一步提高。基于此，采用线结构光对运动鞋底三维信息进行提取，并重点对鞋底表面光条图像中心的提取算法进行研究，以满足鞋底三维信息提取的精度和实时性要求。

常见的光条图像中心提取方法主要分为两类：一类从光条图像的几何形态特征出发，包括阈值法、极值法、骨架提取法等[6-8]，这类方法虽然简单快速，但易受各种噪声和阈值的影响而导致提取精度降低；另一类从光条图像的灰度特征出发，如重心法、方向模板法、Steger算法以及曲线拟合法[9-12]，这类方法提取中心准确，精度较高，但当光条宽度发生变化时，会发生光条图像部分区域中心提取失败的情况。近年来，一些学者综合了两类光条图像提取方法的优点，提出了改进的光条图像中心提取方法。……