[发明专利]一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法在审
申请号: | 201810748743.5 | 申请日: | 2018-07-10 |
公开(公告)号: | CN109177175A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
发明(设计)人: | 高银;李俊 | 申请(专利权)人: | 泉州装备制造研究所 |
主分类号: | B29C64/393 | 分类号: | B29C64/393;B33Y50/02;G06K9/32;G06K9/62;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/168;G06T7/246 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 362100 福建省泉州市台商投*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 打印喷头 喷头 打印 边缘图像 倾斜方向 实时跟踪 直线检测 机械臂 跟踪 相机 双目视觉系统 感兴趣区域 跟踪算法 跟踪位置 实时监测 实时修正 图像运用 中点位置 外轮廓 算法 交汇 两边 视觉 图像 悬挂 反馈 分类 检测 | ||
本发明提供了一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法,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,计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。本发明通过视觉的方法来实时监测3D打印喷头末端的跟踪定位,达到反馈,并实时修正打印,提高打印精度。
技术领域
本发明涉及一种3D打印技术,具体涉及一种新的3D打印喷头末端实时跟踪定位方法。
背景技术
3D打印技术是指通过连续的物理层叠加,逐层增加材料来生成三维实体的技术,与传统的去除材料加工技术不同,因此又称为添加制造(AM,Additive Manufacturing)。作为一种综合性应用技术,3D打印综合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿技术知识,具有很高的科技含量。
3D打印技术出现在20世纪90年代中期,实际上是利用光固化和纸层叠等技术的最新快速成型装置。经过十多年的探索和发展,3D打印技术有了长足的进步,目前已经能够在0.01mm的单层厚度上实现600dpi的精细分辨率。目前国际上较先进的产品可以实现每小时25mm厚度的垂直速率,并可实现24位色彩的彩色打印。自20世纪90年代以来,国内多所高校开展了3D打印技术的自主研发。清华大学在现代成型学理论、分层实体制造、FDM工艺等方面都有一定的科研优势;华中科技大学在分层实体制造工艺方面有优势,并已推出了HRP系列成型机和成型材料;西安交通大学自主研制了三维打印机喷头,并开发了光固化成型系统及相应成型材料,成型精度达到0.2mm;中国科技大学自行研制了八喷头组合喷射装置,有望在微制造、光电器件领域得到应用。但总体而言,国内3D打印技术研发水平与国外相比还有较大差距。
目前,3D打印设备主要采用的是三坐标打印的方法,其输入的模型认为是理想的,但是由于缺乏实时监测矫正的步骤,打印的设备精度都不太高。
因此,亟需提供一种能够及时反馈打印监测方法,检测到机械臂打印末端的喷头的位置信息,以提高3D打印精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法,使得打印喷头末端位置能实时准确有效的检测出来,以弥补现有技术的不足。
为达到上述目的,本发明采取的具体技术方案为:
一种3D打印喷头末端实时跟踪定位方法,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。
进一步的,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。
进一步的,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,我们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。
进一步的,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。
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