Las formas y tamaños de zapatos inadecuados son una razón crítica para tener pies poco saludables, pueden contribuir severamente a lesiones crónicas como úlceras en los pies en personas susceptibles (por ejemplo, pacientes diabéticos), y por lo tanto, necesitan mediciones precisas de acuerdo con procedimientos basados en expertos. Sin embargo, la medición manual de tales formas y tamaños precisos es laboriosa, consume mucho tiempo y es impráctica para aplicar en un sistema en tiempo real. Esta investigación propone un enfoque de detección del pie utilizando mediciones similares a las de un experto para abordar esta preocupación. Combina el modelo de siete dimensiones del pie y el sensor de detección y medición de luz para codificar las formas y tamaños del pie y detectar las superficies de dimensión. Se desarrollan algoritmos basados en gráficos para presentar las siete dimensiones del pie y visualizar el modelo del zapato basado en la técnica de realidad aumentada (AR). Los resultados muestran que nuestro enfoque puede detectar formas y tamaños de manera más efectiva que el enfoque tradicional, ayuda al sistema a imitar mediciones similares a las de un experto con precisión y puede ser empleado en aplicaciones inteligentes para mediciones de pies en personas susceptibles.