近几年,随着制造业的不断升级革新,机器人的应用不仅仅是局限在重工业方面,也在轻工业方面逐渐代替人工作业。虽然其在一部分重复工作上的效率明显高于人工,但在满足制鞋产业的个性化需求和柔性加工的需求方面存在很大的难题。目前有部分针对制鞋工艺的自动化系统投入使用,但在鞋底喷涂胶方面还是需要人工参与,在自动化的鞋底内侧边沿上胶方面还是缺少稳定高效的方案。机器视觉中的非接触式测量技术与机器人自动加工的组合可以有效地解决定制化的加工问题,特别在对精确性和效率性要求较高的生产加工过程中尤其显著,如准确的三维测量可为机器人加工规划路径或构造控制顶点。本文针对鞋底柔性喷胶加工环节所需的鞋底喷胶轨迹的生成方法进行研究,提出了一种基于三维激光立体视觉的鞋底自动化喷胶轨迹生成的方法,并对传统图像处理方法和深度学习方法在三维视觉方面的应用进行了研究,主要工作如下:建立了鞋底三维信息数据库。根据设定的应用场景、精度需求和效率需求,使用三维激光扫描仪和伺服平移台,设计并搭建了用于采集三维数据的工作平台。该平台主要针对不规则鞋底进行视觉测量,从而获取被测鞋底工件的三维数据。针对鞋底喷胶环节中的轨迹获取,提出了基于鞋底二维深度信息和点云信息的轨迹生成方法。对采集的鞋底深度数据进行处理,使用分块有向搜索最大值方法提取到鞋底边缘离散点,并将最小二乘法应用到鞋头和鞋跟处的数据优化,计算拟合曲线的控制点,最后对鞋底最高点组成的边缘轮廓进行曲线拟合,生成轨迹曲线并比较其与传统方法的效果差异。利用点云信息处理和深度学习理论研究鞋底喷胶轨迹的提取。利用点云三维坐标和点云的微分信息作为输入数据,对三维语义分割网络进行训练,对比了不同训练方法的效果,并对测试数据提取喷胶面的环形带状点集,将空间高度方向的中值点作为喷胶轨迹生成的输入点,最后生成喷胶轨迹曲线。