一种基于机器视觉的3D打印方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的3D打印方法及系统，通过获取待打印物品的三维模型文件；读取三维模型文件中的三维模型；生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网；对进行三维模型的内部支撑网的间隙补全操作得到优化支撑网；对三维模型进行分层得到各层切片；通过3D打印机将各层切片进行3D打印得到待打印物品；通过在三维模型内部生成一个均衡的网络，使得3D打印的物品为致密的空心状，大幅节省了3D打印材料，并且使得内部支撑网的内部没有大空洞提高了3D产品的承压性，让3D打印的产品受到的应力均衡，产品结构更加稳定，不容易轻易被压凹陷，本发明专利技术应用于图像处理和3D打印领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的3D打印方法及系统
本公开属于机器视觉、计算机图像处理、3D打印领域，具体涉及一种基于机器视觉的3D打印方法及系统。
技术介绍
3D打印技术是基于一个预先设定的模型，然后以3D打印设备进行逐层打印此模型，现有的3D打印技术一般为：在计算机中构建成品的3D数字模型；将3D数字模型，切片为无数张图片；从第一张切片开始，用特定的材料绘制图片，常见工艺是激光烧结；叠加在前一张已绘制完成的切片上，用同样工艺绘制第二张切片，直至所有切片绘制完成。但是现有的材料一般都是实心或者是等间距的填充切片，严重的浪费3D打印的耗材，为此，现有的3D打印方法，例如公开号为：CN107901423A的专利技术专利《非均质填充的3D打印方法》，根据三维模型的高度方向和/或宽度方向的密度分布特征规划打印路径，并按照规划的打印路径进行3D打印，从而实现了样品等间距填充方式和/或非等间距填充方式的打印，但是其打印的切片，依然是按照密度分布机械的分隔填充，材料的浪费依然比较严重，无法最大化的减少其中3D打印材料的损耗。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种基于机器视觉的3D打印方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种基于机器视觉的3D打印方法，所述方法包括以下步骤：S100，获取待打印物品的三维模型文件；S200，读取三维模型文件中的三维模型；S300，生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网；S400，对进行三维模型的内部支撑网的间隙补全操作得到优化支撑网；S500，对三维模型进行分层得到各层切片；S600，通过3D打印机将各层切片进行3D打印得到待打印物品。进一步地，在S100中，三维模型文件包括IGS文件、OBJ文件、BREP文件、MAX文件、3DM文件、3DS文件、STL文件中任意一种，三维模型文件通过三维软件建模或者三维扫描仪对产品(例如小型家电产品、玩偶玩具、机器零件等)进行三维模型扫描得到。进一步地，在S300中，生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网的方法包括以下步骤：S301，设三维模型的各个顶点的顶点集为V，边集为E，V＝{v0、v1、v2…vi…vN}，E＝{e0、e1、e2…ej…eM}，e0边为v0顶点的边，v0顶点为模型距离三维坐标系零点(空间xyz坐标0,0,0)的欧氏距离最短的一个顶点或者任意一个顶点，i＝[1,N],j＝[1,M],N为三维模型中顶点的数量,M为三维模型中边的数量，vi为三维模型的第i个顶点，ej为三维模型的第j条边；令内部映射点的集合为V1，设置一个生成集合VA，将集合VA、V1初始化为空集其中，三维模型的顶点集V和边集E由Loop细分算法、Doo-Sabin细分算法中任意一种细分算法通过D次细分三维模型得到，或者三维模型的，D为细分次数阈值，D取值范围为[1,8]次.细分次数越多则网络则最终得到的内部支撑网越密集，但是细分次数越多算法的时间复杂度和空间复杂度会相应的大幅度增加；S302，如果集合则令VA＝V(将V作为VA集合)；如果则令VA＝V1(将V1作为VA集合)；根据以下规则生成VA中各个顶点vi的内部映射点：如果与顶点vi的所有各个相邻顶点为vx到vy的多个顶点，即序号为x到y的顶点，其中x＜y，且x和y取值范围均为VA中元素的数量，则生成顶点vi的内部映射点vz，生成vz的位置为：将vz、vx到vy构成一个三角形，令点vz在vx到vy构成的边上的投影点的位置或者vx到vy的中点的位置为vz；或者vz为：其中，vw为顶点vx到顶点vy中的顶点，k＝1-p-q；ew为顶点vi到顶点vw的边，ew的值为边长，emax为边ex到边ey的最长边，即emax为顶点vi到各个顶点的各边中最长的边，emin为边ex到边ey的最短边，即emin为顶点vi到各个顶点的各边中最短的边；(内部映射点为与顶点vi的位置较均衡的点，如果3D打印成型则改点能够成为应力较集中的支撑点，让3D打印的产品的结构更加稳定，不容易轻易被压凹陷)；S303，将新生成的各个内部映射点加入到集合V1中，将V1中的各个内部映射点与顶点集V中各个顶点相连接得到的边的集合E1，计算集合E1中各边的边长的平均值ave，如果E1中存在边长大于ave的边，则将这些边从E1中删除,并将V1中与边长大于ave的边对应连接的各个内部映射点筛选出来从而得到集合V2，并执行V1＝V1-V2，V＝V1∪V，即，将去除了V2的V1合并到顶点集V中，将E1合并到边集E，并转到步骤S302；如果E1中不存在边长大于ave的边，则执行V＝V1∪V(即，将集合V1合并到顶点集合V中)并将E1合并到边集E并转到步骤S304；(为缩小3D打印产品的内部网络的受力点之间的距离，增大密度，提升打印的成品承压性)；S304，由顶点集V及边集E得到内部支撑网。进一步地，在S400中，对进行三维模型的内部支撑网的间隙补全操作得到优化支撑网的方法包括以下步骤：由于S300中初始生成的内部支撑网，内部支撑网的内部具有一些大的空洞，会导致最终打印的3D模型承压性变弱，因此需要对三维模型进行间隙不全操作以提高三维模型内部网状结构的致密性，增大支撑效果；间隙补全操作如下：计算内部支撑网的顶点集V中每个内部映射点vr(内部映射点为通过步骤S302生成的点)与相邻内部映射点的各边之间的夹角大小，其中相邻内部映射点的连线均在内部支撑网的内部，筛选出各个夹角中角度最大的夹角作为待补全夹角，令与vr构成待补全夹角的相邻内部映射点为vmax1和vmax2，计算vr与相邻内部映射点的所有各边的边长的平均值为ave1；令vmax1和vmax2之间的距离为L；判断L是否大于ave1的D1倍，如果是，则将内部映射点vr、vmax1和vmax2构成一个三角形，令点vr在vmax1和vmax2构成的边上的投影点的位置或者vmax1和vmax2的中点为vs，将vs补充到V中，从边集E中删除vmax1和vmax2之间的边，并连接vs和vmax1得到es1、连接vs和vmax2得到es2，将es1、es2加入到边集E中；其中，D1为补全倍数阈值，D1取值范围为[1,6]次，一般D1的默认取值为2，取值越小，优化效果越好，取值大则运算速度快；间隙补全操作完成后，由顶点集V及边集E内部支撑网即为得到的优化支撑网。进一步地，在S500中，对三维模型进行分层得到各层切片的方法为：S501，调整优化支撑网在三维模型内部中边集E中边的宽度参数，边的宽度设置范围为[0.5,5]毫米；宽度参数用于调整3D打印的三维模型内部网络状结构的边的宽度；S502，将内部有优化支撑网的三维模型的三维模型文件转换成STL文件；S503，将STL格式的三维模型文件导入到Slic3r或Cura切片软件中，设置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的3D打印方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS100，获取待打印物品的三维模型文件；/nS200，读取三维模型文件中的三维模型；/nS300，生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网；/nS400，对进行三维模型的内部支撑网的间隙补全操作得到优化支撑网；/nS500，对三维模型进行分层得到各层切片；/nS600，通过3D打印机将各层切片进行3D打印得到待打印物品。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的3D打印方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，获取待打印物品的三维模型文件；
S200，读取三维模型文件中的三维模型；
S300，生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网；
S400，对进行三维模型的内部支撑网的间隙补全操作得到优化支撑网；
S500，对三维模型进行分层得到各层切片；
S600，通过3D打印机将各层切片进行3D打印得到待打印物品。


2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的3D打印方法，其特征在于，在S100中，三维模型文件包括IGS文件、OBJ文件、BREP文件、MAX文件、3DM文件、3DS文件、STL文件中任意一种。


3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的3D打印方法，其特征在于，在S300中，生成三维模型中各个顶点的内部映射点，并连接各个内部映射点构建内部支撑网的方法包括以下步骤：
S301，设三维模型的各个顶点的顶点集为V，边集为E，V＝{v0、v1、v2…vi…vN}，E＝{e0、e1、e2…ej…eM}，e0边为v0顶点的边，v0顶点为模型距离三维坐标系零点(坐标0,0,0)的欧氏距离最短的一个顶点或者任意一个顶点，i＝[1,N],j＝[1,M],N为三维模型中顶点的数量,M为三维模型中边的数量，vi为三维模型的第i个顶点；令内部映射点的集合为V1，设置一个生成集合VA，将集合VA、V1初始化为空集
S302，如果集合则令VA＝V；如果则令VA＝V1；
根据以下规则生成VA中各个顶点vi的内部映射点：如果与顶点vi的所有各个相邻顶点为vx到vy的多个顶点，即序号为x到y的顶点,其中x＜y,且X和Y取值范围均为VA中元素的数量，则生成顶点vi的内部映射点vz，生成vz的位置为：将vz、vx到vy构成一个三角形，令点vz在vx到vy构成的边上的投影点的位置或者vx到vy的中点的位置为vz；
或者vz为：其中，vw为顶点vx到顶点vy中的顶点，k＝1-p-q；ew为顶点vi到顶点vw的边，ew的值为边长，emax为边ex到边ey的最长边，即emax为顶点vi到各个顶点的各边中最长的边，emin为边ex到边ey的最短边，即emin为顶点vi到各个顶点的各边中最短的边；
S303，将新生成的各个内部映射点加入到集合V1中，将V1中的各个内部映射点与顶点集V中各个顶点相连接得到的边的集合E1，计算集合E1中各边的边长的平均值ave，如果E1中存在边长大于ave的边，则将这些边从E1中删除,并将V1中与边长大于ave的边对应连接的各个内部映射点筛选出来从而得到集合V2，并执行V1＝V1-V2，V＝V1∪V，即，将去除了V2的V1合并到顶点集V中，将E1合并到边集E，并转到步骤S302；如果E1中不存在边长大于ave的边，则执行V＝V1∪V并将E1合并到边集E并转到步骤S304；
S304，由顶点集V及边集E得到内部支撑网。


4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的3D打印方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏颜丽，韩卫国，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：广东;44