【摘 要】
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为提高3D打印技术填充过程中填充路径对填充轮廓几何特征的适应性,提出一种基于SVM的多边形轮廓分类方法.分析与填充轮廓相关的可测变量多边形的圆度、面积/周长比、锐角占比;利用机器学习方法建立SVM模型,对多边形类型进行分类预测.该方法可以避免逐一分析复杂的几何学参数,并且可高效、准确地对待填充轮廓进行自适应路径选择.结果表明:利用该方法可以取得良好的分类效果,模型预测精度达到90％以上,基本满足实际加工要求.
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110169
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为提高3D打印技术填充过程中填充路径对填充轮廓几何特征的适应性,提出一种基于SVM的多边形轮廓分类方法.分析与填充轮廓相关的可测变量多边形的圆度、面积/周长比、锐角占比;利用机器学习方法建立SVM模型,对多边形类型进行分类预测.该方法可以避免逐一分析复杂的几何学参数,并且可高效、准确地对待填充轮廓进行自适应路径选择.结果表明:利用该方法可以取得良好的分类效果,模型预测精度达到90％以上,基本满足实际加工要求.
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