一种基于人工智能图像识别的制造技术

一种基于人工智能图像识别的

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能图像识别的3D打印水泥基材料的配合比自动调整方法


[0001]本专利技术涉及智能建造领域，具体涉及一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法
。

技术介绍

[0002]建筑
3D
打印是一种以数字文件为基础，以水泥混凝土为油墨或粘合材料，通过逐层堆叠构造建筑物的快速建造技术，具有数字化
、
自动化
、
智能化
、
快速高效
、
灵活精细
、
无需模板
、
节材及节约劳动力等特点，尤其在一些个性化建筑
、
复杂造型建筑以及偏远地区甚至极端环境下具有较大优势
。
然而，水泥基材料在
3D
打印过程中易出现因材料配合比不合理而导致的材料可打印性异常现象，如材料过度沉积
、
坍落变形等，严重影响打印构件的整体性能，同时造成材料浪费
、
生产效率低
、
打印质量难以保证等问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，包括以下步骤：
[0004]1)
通过双相机图像采集系统采集水泥基材料在
3D
打印过程中的实时画面，得到水泥基材料打印图像
。
[0005]2)
每获得若干水泥基材料打印图像，则通过人工智能算法识别水泥基材料打印图像中的打印条束的轮廓，并对识别到的打印条束的尺寸进行计算
。
[0006]3)
判断材料的配合比是否存在异常，若材料的配合比无异常，则直接返回步骤
1)
，若材料的配合比存在异常，则终止打印，调整水泥基材料的配合比，重新打印水泥基材料，并返回步骤
1)。
[0007]进一步，在
3D
打印过程中，所述双相机图像采集系统周期性采集水泥基材料打印图像
。
[0008]所述水泥基材料打印图像包括水泥基材料的侧视图像和俯视图像
。
[0009]进一步，所述人工智能算法包括人工神经网络模型
。
[0010]进一步，当人工智能算法是人工神经网络模型时，识别水泥基材料打印图像中的打印条束的轮廓，并对识别到的打印条束的尺寸进行计算的步骤包括：
[0011]1)
设置具有不同打印条束尺寸及数量的水泥基材料三维模型
。
[0012]2)
打印所有设定打印条束尺寸及数量的三维模型，并利用双相机图像采集系统采集水泥基材料打印图像
。
所述水泥基材料打印图像包括水泥基材料的侧视图像和俯视图像
。
[0013]3)
根据采集的水泥基材料打印图像构建打印条束图像数据库
。
[0014]4)
对打印条束图像数据库中的水泥基材料打印图像进行预处理，并通过预处理后的打印条束图像数据库对神经网络进行训练，得到打印条束识别模型
。
[0015]5)
利用双相机图像采集系统采集水泥基材料在
3D
打印过程中的实时画面，并通过打印条束识别模型对采集的图像进行打印条束识别，并将打印条束的图像数据自动转化为二值图像
。
[0016]6)
基于距离度量算法，计算二值图像中打印条束的尺寸
。
[0017]进一步，所述打印条束的尺寸包括打印条束的厚度
、
打印条束的宽度
。
[0018]所述打印条束的数量包括打印层数
、
打印条数
。
[0019]进一步，所述水泥基材料包括具备打印性能的砂浆
、
混凝土
、
纤维增强水泥基材料
、
高性能水泥基复合材料
、
地聚物基材料
。
[0020]进一步，所述判断材料的配合比是否存在异常的算法包括
K
邻近算法
。
[0021]进一步，所述判断材料的配合比是否存在异常的方法包括：判断打印条束的尺寸是否位于预设尺寸范围内
。
[0022]进一步，所述预设尺寸包括设定的打印条束的厚度值
、
设定的打印条束的宽度值
。
[0023]当水泥基材料挤出层的打印条束厚度小于设定的打印条束的厚度值时，水泥基材料沉积
。
[0024]当水泥基材料挤出层的打印条束宽度大于设定的打印条束的宽度值时，水泥基材料沉积
。
[0025]当水泥基材料挤出层下方的打印条束厚度小于设定的打印条束的厚度值时，挤出层下方打印条束坍落变形
。
[0026]当打印的三维模型已打印至第
n
层时，第
n
层即为挤出层，第
n
‑
k
层的条束则均为挤出层下方的打印条束，其中，
k
＝
1,2,...,n
‑
1。
[0027]进一步，所述调整水泥基材料的配合比的方法包括
PID
算法
。
[0028]本专利技术的技术效果是毋庸置疑的，本专利技术结合人工智能技术与
3D
打印工艺，提供了一种
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，对材料可打印性的异常现象进行实时检测，进而形成一种
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整的反馈机制，实现
3D
打印水泥基材料的智能化设计
、
保证
3D
打印构件的生产质量
。
[0029]本专利技术结合人工智能技术与
3D
打印工艺，提供了一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，能高效检测出材料可打印性异常并给出配合比调整建议，避免因材料可打印性异常导致的
3D
打印构件的性能缺陷，确保
3D
打印建筑构件的质量可控，提高生产效率与智能化水平，进而实现
3D
打印构件的高质量智能化生产
。
[0030]进一步的，本专利技术中，双相机图像采集系统能够采集俯视
、
侧视两个方向的画面，与单相机监测方法相比，能有效避免采集画面不完整等问题
。
[0031]进一步的，本专利技术中，使用打印条束尺寸对材料可打印性异常进行定量表征与判别，并将判别结果反馈至原材料配合比层面，自动根据材料可打印性异常给出合理的配合比调整建议，形成配合比自动调整的反馈机制，实现
3D
打印水泥基材料的智能化设计
。
[0032]更进一步的，本专利技术中，固定于打印喷嘴附近的双相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)
通过双相机图像采集系统采集水泥基材料在
3D
打印过程中的实时画面，得到水泥基材料打印图像
。2)
每获得若干水泥基材料打印图像，则通过人工智能算法识别水泥基材料打印图像中的打印条束的轮廓，并对识别到的打印条束的尺寸进行计算
。3)
判断材料的配合比是否存在异常，若材料的配合比无异常，则直接返回步骤
1)
，若材料的配合比存在异常，则终止打印，调整水泥基材料的配合比，重新打印水泥基材料，并返回步骤
1)。2.
根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，其特征在于，在
3D
打印过程中，所述双相机图像采集系统周期性采集水泥基材料打印图像；所述水泥基材料打印图像包括水泥基材料的侧视图像和俯视图像
。3.
根据权利要求1所述的一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，其特征在于，所述人工智能算法包括人工神经网络模型
。4.
根据权利要求3所述的一种基于人工智能图像识别的
3D
打印水泥基材料的配合比自动调整方法，其特征在于，当人工智能算法是人工神经网络模型时，识别水泥基材料打印图像中的打印条束的轮廓，并对识别到的打印条束的尺寸进行计算的步骤包括：
1)
设置具有不同打印条束尺寸及数量的水泥基材料三维模型；
2)
打印所有设定打印条束尺寸及数量的三维模型，并利用双相机图像采集系统采集水泥基材料打印图像；所述水泥基材料打印图像包括水泥基材料的侧视图像和俯视图像；
3)
根据采集的水泥基材料打印图像构建打印条束图像数据库；
4)
对打印条束图像数据库中的水泥基材料打印图像进行预处理，并通过预处理后的打印条束图像数据库对神经网络进行训练，得到打印条束识别模型；
5)
利用双相机图像采集系统采集水泥基材料在
3D
打印过程中的实时画面，并通过打印条束识别模型对采集的图像进行打印条束识别，并将打印条束的图像数据自动转化为二值图像；
6)
基于距离度量算法，计算二值图像中...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁尧，欧行健，齐宏拓，刘界鹏，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：