基于机器视觉的3D打印过程图像检测系统设计

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3D打印件由于成型原理及装置结构等问题,普遍存在精度误差大、成品率低等问题,而传统的过程精度检测手段难以移植到3D系统中。本文研究FDM工艺Corexy结构3D打印机工作过程视觉检测技术,改进并应用适合的图像处理算法,以完成打印过程中对实物的图像检测工作。
  设计Corexy结构3D打印机视觉图像采集系统结构,设计基于机器视觉3D打印过程检测系统及工作流程,构建了机器视觉结构模型,确定相机空间布局,描述坐标系的转换关系,并完成单目相机自标定及畸变校正。
  根据视觉系统的图像采集环境以及3D打印的层叠特性,研究适应的图像处理算法。为提高图像的可检测性,提出一种改进的自适应中值滤波以及改进的小波阈值滤波算法,并根据白噪声以及脉冲噪声在小波域的变换特性将两种去噪算法融合,通过实验调整阈值函数的参数进而有效滤除图像混合噪声。
  将去噪图像进行小波分解,采用改进的形态学提取低频图像边缘,小波模极大值算法提取高频图像边缘,根据3D打印物体纹理特性调整权值参数,将低频和高频图像边缘融合得到完整的物体轮廓。通过评价指标检验改进算法对打印物体边缘提取效果。并计算标准模型图边缘和图像边缘的相似程度,初步检测打印质量。
  利用ccd相机环绕打印物体采集图像,采用SIFT算法对图像进行特征点配准,利用已获取的特征点匹配对和相机内外参数,采用SFM算法完成打印物体的稀疏点云重建,利用cloudcompare将重建的点云数据和STL模型文件进行尺度对齐,分别计算二者在x、y、z三个方向的尺度比例差值,进而判断实际打印质量,比较误差和设定阈值大小,决定是否继续执行打印工作。
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