基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置制造方法及图纸

本发明专利技术为基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置，包括控制单元、树脂干料储料单元、排序送料单元、吸水单元；吸水单元连接称水器和树脂干料储料单元；排序送料单元的下端进料口连接吸水单元的下部固体出料口，在排序送料单元内湿吸水树脂沿螺旋筛检运输槽定向排序，将湿吸水树脂送至排序送料单元的出口，再连接直线送料轨道；可拆卸打印喷头的侧壁开设有插入金属管的开孔，直线送料轨道的末端通过连接件固定在可拆卸打印喷头的锥形喷口的开孔附近，金属管一端连接直线送料轨道的末端，另一端伸入可拆卸打印喷头内。该装置能实现混凝土和吸水树脂的融合，多个吸水树脂和混凝土一起通过打印头被挤出，使混凝土形成多孔结构。构。构。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置


[0001]本专利技术属于电磁吸波混凝土制备装置
，具体涉及一种基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置。

技术介绍

[0002]多孔材料对电磁波的吸收主要是其多孔结构对电磁波产生反射、散射、干涉引起电磁波衰减所致。多孔吸波材料主要为封闭微孔材料，如多孔陶瓷、多孔金属、EPS填充多孔水泥基材料等等.多孔混凝土具有相互连通的开孔结构且其孔径较大声波能进入其内部传播。由于空气的黏滞性及材料固有的阻尼特性使进入的声能不断损耗从而起到了吸音作用。近年来3D打印技术成为了社会的热点，其中打印材料包括塑料、金属、陶瓷、软材料、混凝土等。3D打印混凝土技术具有设计和建造自由化、自动化程度高、施工速度快、人工成本低、环境污染小等诸多优点，近些年在土木工程领域获得广泛的关注和显著的发展。3D打印桥梁、3D打印房屋等随处可见，这些在很大程度上证实了将3D打印技术运用到土木工程领域的可行性。利用球状吸水树脂来制备具有球形空穴结构的多孔电磁吸波混凝土时，如果将球状吸水树脂和混凝土一起放入搅拌机搅拌，会破坏其原有结构，使其达不到预期效果。
[0003]欲制备以球状吸水树脂为多孔结构的3D打印电磁吸波混凝土材料，需要实现在打印混凝土的同时吸水树脂被排列在其表面，3D打印混凝土打印头的运行路径多变，所以需要一种当混凝土挤出一层时，能够将吸水树脂一同挤出而不发生破损的装置，以适应3D打印技术的自由建造过程。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术拟解决的技术问题是，提供一种基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置。该装置能实现混凝土和吸水树脂的融合，多个吸水树脂和混凝土一起通过打印头被挤出，使混凝土形成多孔结构。多孔结构可改善其表面阻抗与自由空间抗阻的匹配，使电磁波易于进入材料内部，从而增加其损耗衰减；入射电磁波在多孔结构内经多次反射、散射后将迅速衰减，从而使多孔混凝土具有良好的电磁波吸收性能。
[0005]本专利技术解决所述技术问题采用的技术方案是：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置，包括螺旋式挤出单元、可拆卸打印喷头、称水器及控制单元，所述装置还包括树脂干料储料单元、排序送料单元、吸水单元，
[0007]排序送料单元和螺旋式挤出单元通过固定板相连，固定板的下部设置有直线模组，固定板能够带动排序送料单元和螺旋式挤出单元在直线模组上来回移动；
[0008]所述树脂干料储料单元用于存放干吸水树脂；
[0009]所述称水器用于控制加入水的量；
[0010]所述吸水单元连接称水器的导水管和树脂干料储料单元的送料口，在吸水单元内，干吸水树脂吸水饱和后形成湿吸水树脂；
[0011]所述排序送料单元的下端进料口连接吸水单元的下部固体出料口，排序送料单元内具有螺旋筛检运输槽，在排序送料单元内湿吸水树脂沿螺旋筛检运输槽定向排序，将湿吸水树脂送至排序送料单元的出口；所述排序送料单元的出口连接直线送料轨道；
[0012]所述可拆卸打印喷头的侧壁开设有插入金属管的开孔，直线送料轨道的末端通过连接件固定在可拆卸打印喷头的锥形喷口的开孔附近，金属管一端连接直线送料轨道的末端，另一端伸入可拆卸打印喷头内并与可拆卸打印喷头的喷口同轴，金属管和可拆卸打印喷头的喷口之间具有间隙；
[0013]在排序送料单元的出口设置有CCD相机，用于对排序送料单元的出口物料进行拍摄识别，在靠近排序送料单元的出口位置的直线送料轨道上设置有废料落入口，所述废料落入口的开合由电动阀门控制，当在排序送料单元的出口识别出该物料不为完整的球状时，控制电动阀门打开，使得该物料落入废料落入口；若识别出该物料为完整的球状时，则电动阀门不打开，物料经直线送料轨道上滚入金属管内；
[0014]废料落入口下方设置废料桶；
[0015]所述称水器、树脂干料储料单元、吸水单元、电动阀门、排序送料单元、CCD相机均与控制单元电性连接；
[0016]所述控制单元内加载有目标识别算法，能够快速识别出湿吸水树脂的形状，若识别为完整的球状湿吸水树脂，则直接经直线送料轨道送至金属管；若识别为不规则或破碎的湿吸水树脂，则将废料落入口位置的电动阀门打开使得物料落下并进入废料桶。
[0017]所述目标识别算法能在0.3s
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0.5s内快速识别出物料形状，物料逐个达到排序送料单元的出口位置进行逐个识别，上一个物料离开废料落入口位置后，控制单元关闭电动阀门再根据下一个物料的识别结果判断是否再次开启电动阀门，相邻两个物料之间的间隔根据实际3D打印中需要设置的相邻树脂打印间隙进行调整，保证每个物料依次经过判断后决定仅完整球状物料进入金属管。
[0018]所述目标识别算法为改进的YOLOv7深度神经网络，所述改进的YOLOv7深度神经网络包括主干网络Backbone和Head网络，输入图片输入主干网络Backbone中，在主干网络Backbone中依次经CBS1、CBS2、CBS1、CBS2、ELAN、MP
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1、ELAN、MP
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1、ELAN、MP
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1、ELAN后输出连接Head网络的SPPCSPC，SPPCSPC经一个CBS3、UPsample输出结果A；倒数第二个ELAN的输出同时经一个CBS3与结果A进行拼接操作，拼接后的结果经过第一个ELAN
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W、CBS3、UPsample输出结果B；第二个ELAN的输出经一个CBS3与结果B拼接操作，拼接后的结果经过第二个ELAN
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W同时连接MP
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2和REP，
[0019]MP
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2的输出与结果A经第一个ELAN
‑
W处理后的输出进行拼接，拼接后的输出经第三个ELAN
‑
W处理后，再经一个MP
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2与SPPCSPC的输出进行拼接，最后经第四个ELAN
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W处理；
[0020]上述的第二个、第三个、第四个ELAN
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W的输出均通过一个REP连接一个CBM块，三个CBM块的输出相互连接，以输出大像素特征图为最终网络的输出图片。
[0021]所述CBS1、CBS2、CBS3的结构相同，均包括一个卷积层、LN层和DSiLU函数，CBS1：k＝3，s＝1；CBS2：k＝3，s＝2；CBS3：k＝1，s＝1，其中k为卷积核大小，s为步长；
[0022]REP由一个卷积层和LN层串联后构成一个支路，有两个这种相同的支路并联再与一个LN层构成的支路并联，三个支路的输出经相加处理获得REP的输出；
[0023]MP
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1和MP
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2结构相同，均包括两个支路，一个支路由最大池化层和CBS3连接构成，
另一条支路由CBS3、CBS2连接构成，两个支路的输出进行拼接操作获得MP
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置，包括螺旋式挤出单元、可拆卸打印喷头、称水器及控制单元，其特征在于，所述装置还包括树脂干料储料单元、排序送料单元、吸水单元，排序送料单元和螺旋式挤出单元通过固定板相连，固定板的下部设置有直线模组，固定板能够带动排序送料单元和螺旋式挤出单元在直线模组上来回移动；所述树脂干料储料单元用于存放干吸水树脂；所述称水器用于控制加入水的量；所述吸水单元连接称水器的导水管和树脂干料储料单元的送料口，在吸水单元内，干吸水树脂吸水饱和后形成湿吸水树脂；所述排序送料单元的下端进料口连接吸水单元的下部固体出料口，排序送料单元内具有螺旋筛检运输槽，在排序送料单元内湿吸水树脂沿螺旋筛检运输槽定向排序，将湿吸水树脂送至排序送料单元的出口；所述排序送料单元的出口连接直线送料轨道；所述可拆卸打印喷头的侧壁开设有插入金属管的开孔，直线送料轨道的末端通过连接件固定在可拆卸打印喷头的锥形喷口的开孔附近，金属管一端连接直线送料轨道的末端，另一端伸入可拆卸打印喷头内并与可拆卸打印喷头的喷口同轴，金属管和可拆卸打印喷头的喷口之间具有间隙；在排序送料单元的出口设置有CCD相机，用于对排序送料单元的出口物料进行拍摄识别，在靠近排序送料单元的出口位置的直线送料轨道上设置有废料落入口，所述废料落入口的开合由电动阀门控制，当在排序送料单元的出口识别出该物料不为完整的球状时，控制电动阀门打开，使得该物料落入废料落入口；若识别出该物料为完整的球状时，则电动阀门不打开，物料经直线送料轨道上滚入金属管内；废料落入口下方设置废料桶；所述称水器、树脂干料储料单元、吸水单元、电动阀门、排序送料单元、CCD相机均与控制单元电性连接；所述控制单元内加载有目标识别算法，能够快速识别出湿吸水树脂的形状，若识别为完整的球状湿吸水树脂，则直接经直线送料轨道送至金属管；若识别为不规则或破碎的湿吸水树脂，则将废料落入口位置的电动阀门打开使得物料落下并进入废料桶。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述目标识别算法能在0.3s
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0.5s内快速识别出物料形状，物料逐个达到排序送料单元的出口位置进行逐个识别，上一个物料离开废料落入口位置后，控制单元关闭电动阀门再根据下一个物料的识别结果判断是否再次开启电动阀门，相邻两个物料之间的间隔根据实际3D打印中需要设置的相邻树脂打印间隙进行调整，保证每个物料依次经过判断后决定仅完整球状物料进入金属管。3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述目标识别算法为改进的YOLOv7深度神经网络，所述改进的YOLOv7深度神经网络包括主干网络Backbone和Head网络，输入图片输入主干网络Backbone中，在主干网络Backbone中依次经CBS1、CBS2、CBS1、CBS2、ELAN、MP
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1、ELAN、MP
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1、ELAN、MP
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1、ELAN后输出连接Head网络的SPPCSPC，SPPCSPC经一个CBS3、UPsample输出结果A；倒数第二个ELAN的输出同时经一个CBS3与结果A进行拼接操作，拼接后的结果经过第一个ELAN
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W、CBS3、UPsample输出结果B；第二个ELAN的输出经一个CBS3与结果B拼接操作，拼接后的结果经过第二个ELAN
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W同时连接MP
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2和REP，
MP
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2的输出与结果A经第一个ELAN
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W处理后的输出进行拼接，拼接后的输出经第三个ELAN
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W处理后，再经一个MP
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2与SPPCSPC的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙浚博，赵宏宇，王翔宇，张静，黎梓奕，姜楠，杨超，苏阳，
申请(专利权)人：重庆大学溧阳智慧城市研究院，
类型：发明
国别省市：