一种基于深度学习的个性化可变密度鞋垫制造方法

本发明公开了一种基于深度学习的个性化可变密度鞋垫制造方法，包括以下步骤：1)收集志愿者的足底压力数据，使网络深度学习模型对足底压力不平衡病例有识别能力；2)受测者在压力检测板上检测足底压力数据，将足底压力扫描所生成的图像做区域区分；3)计算压力平均值P；4)计算受测者前掌、足弓、足跟基础厚度Hbase；5)根据压力平均值P与预设值T比较，并增加体重系数W，得出鞋垫的推荐关键参数H；6)足部轮廓扫描仪扫描受测者足部；7)受测者脚底3D轮廓与鞋垫雏型叠加、融合处理；8)3D打印。本发明将MobileNetV3深度学习模型融合到矫形鞋垫的设计和制造过程中，可以显著提升鞋垫的个性化和精确度。