[发明专利]一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法

权利要求书

1.一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法，其特征在于，该定位方法包括：首先向机械臂输入一个模型；其次检测机械臂的倾斜方向，并启动悬挂在周围的四个相机中的正对于倾斜方向的两个相机，组成双目视觉系统，运用跟踪算法对打印喷头进行跟踪，获取跟踪的ROI感兴趣区域，并对该区域的图像运用kmeans算法进行分类，并获取喷头所在的类的图像，通过运用canny算法获取打印末端的外轮廓和横坐标，之后运用hough直线检测方法，对该边缘图像进行直线检测，并判断喷头两边的直线，通过数学计算，算出直线与边缘图像横坐标交汇的中点位置，即为跟踪位置。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，在打开相机之前，首先接收到机械臂末端的理想位置，以该位置为图像的有效位置，设定为初始的ROI区域，并传送给跟踪算法的特征向量中，并对原视频帧进行缩放，同时对初始的ROI区域也进行缩放。

3.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述跟踪算法为相关滤波目标跟踪算法，该方法的流程为：下一帧，该方法首先对选定的ROI区域的多个周围的区域提取Hog特征，再用循环矩阵进行求解下一帧选定的ROI区域，当获得一个新的选定的ROI区域，通过前段的缩放比例，把该区域缩放到原比例，并在原图上显示跟踪框。

4.如权利要求3所述的定位方法，其特征在于，当获得一个新的选定的ROI区域，再运用kmeans方法进行分类处理。

5.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，通过实验发现选定的ROI区域分成3类能较好的区别喷头末端，打印盘面和打印物质，且打印喷头的类别正好是kmeans函数分类处理的第二类，即只提取第二类，其余的分类设置为白色；由于分类处理，获得第二个分类后的图像能较好的屏蔽掉噪声干扰，再直接采用canny检测的方法就能有效获得打印喷头末端的边缘图像。

6.如权利要求5所述的定位方法，其特征在于，对于上述得到的边缘图像，边缘图像的点集作为hough直线检测的数据点，进行hough直线检测。

7.如权利要求5所述的定位方法，其特征在于，由于边缘图像不光滑，检测的直线的条数较多，houghlineP函数对直线的检测中，当累计的阈值设置为30，两直线之间的阈值设置为10时，能准确的提取喷头两边的直线；通过拟合的两条直线，分别根据边缘图像的最低点横坐标计算交汇的横坐标，横坐标的中点即为我们要跟踪定位的位置。