本发明涉及一种理发方法，特别是涉及一种利用机器识别代码控制机器人进行理发的方法。
背景技术：
目前市面上的无人理发店不能实现理发过程的机械自动化，号称无人理发或智能理发，对消费者进行误导；另有一些理发机确实可以代替人工工作，但由于无法预估理发效果，并缺少自定义机器识别代码的过程而违背了消费者意愿；本发明通过对文件的修改和格式转化实现机器识别代码的自定义，将理发环节交给高复位精度并联机器人，实现对机器人理发效果的预估与控制。
目前有一部分理发机械设备仅有按预设运动轨道运动并剃掉头发的功能；如techweb在2017年4月17日上午09：57：49报道了maugv多臂无人智能机器人为人提供过剃光头发的服务(maugv是该机器人名称的缩写)；利用他们的机器人进行理发需要用机器人运动函数控制机器运动轨迹；而用户造型需求不同时，需要技术人员通过人力为每一位用户定制机器人运动函数；而本发明在虚拟修剪时可以根据用户个人意愿去修改原始表面模型，利用修改后的表面模型转化成机器识别代码控制机器人。
现阶段所有的无人理发方法无法充分利用机器学习方法进行改进优化，而本方法可以结合利用机器学习方法让机器提供虚拟修剪建议，或在以后实现更高程度的无人化。
技术实现要素：
本发明提供一种可以将少量理发工作交给高复位精度机器人的方法；是一种利用用户头部外形信息得到三维数字模型，再利用处理后的三维数字模型转换成机器识别代码控制机器的方法。
在扫描前用定型剂对用户头发定型；使用非接触式3d扫描设备对用户进行扫描(3d是英文3dimensions的简称，指立体技术)，建立stl格式头部表面模型(stl是stereolithography的缩写，指3d系统接口协议；stl格式文件是一种用三角网格来表现3d模型的文件，也就是表面模型的一种表现形式)：在计算机上对头部表面模型文件进行虚拟修剪，将修剪后的头部表面模型转换成机器识别代码或直接使用stl格式文件控制机器的方法。
利用本方法可以减少人工。
具体实施方式
本方法要求对象在使用本方法理发前对头发使用定型剂定型。
对用户的头部进行3d扫描，并得到stl格式的原始头部表面模型。
扫描工具为各种类型的非接触式扫描仪，如三维激光扫描仪或拍照式扫描仪。
扫描完成后利用计算机对扫描得到的stl格式头部表面模型进行虚拟修剪与保存处理。
在虚拟修剪时带有机器学习功能的机器能根据以往的虚拟修剪提供虚拟修剪建议与指导。
虚拟修剪可以让用户自己进行或让技术人员代为执行，虚拟修剪后得到的表面模型即为对理发效果的预估样本，头部表面模型的变化可以全程展示给用户。
经虚拟修剪后保存的用户头部表面模型可为该用户重复使用。
虚拟修剪可以由人工操作或在未来机器学习技术成熟时将原始表面模型交给带有机器学习功能的机器人，让机器人做出处理。
虚拟修剪即利用计算机改变stl格式头部表面模型a级曲面的外形。
保存处理过程也包含对文件格式的转换，如：将stl格式文件转换成gcode文件或其它机器识别代码(gcode文件是机器识别代码的一种)。
利用高复位精度机器人执行机器识别代码，或直接利用stl文件，实现对机器人的控制。
表面模型是指3d扫描后得到的用户头部表面图形信息，是一种三维数字模型；a级曲面可理解为外表面；机器学习是一种让机器对数据进行表征学习的技术方法，使机器能像人类一样利用经验处理问题。