CN109130167A - 一种基于相关滤波的3d打印喷头末端跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法,首先向机械臂输入一个模型;其次检测机械臂的倾斜方向,并启动悬挂在周围的四个相机中的正对于倾斜方向的两个,组成双目视觉***,运用跟踪算法对打印喷头进行跟踪,获取跟踪的ROI感兴趣区域。与现有技术相比,本发明能较好起到反馈的效果,较快的跟踪到打印喷头的末端轨迹。本文的跟踪ROI区域的通过视觉的方法来实时监测3D打印喷头末端的轨迹。本发明采用缩放的方法,在运行中以更加高的速度跟踪到喷头的末端信息。
Description
技术领域
本发明涉及一种3D打印技术,具体涉及一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法。
背景技术
3D打印技术是指通过连续的物理层叠加,逐层增加材料来生成三维实体的技术,与传统的去除材料加工技术不同,因此又称为添加制造(AM,Additive Manufacturing)。作为一种综合性应用技术,3D打印综合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿技术知识,具有很高的科技含量。
3D打印技术出现在20世纪90年代中期,实际上是利用光固化和纸层叠等技术的最新快速成型装置。经过十多年的探索和发展,3D打印技术有了长足的进步,目前已经能够在0.01mm的单层厚度上实现600dpi的精细分辨率。目前国际上较先进的产品可以实现每小时25mm厚度的垂直速率,并可实现24位色彩的彩色打印。自20世纪90年代以来,国内多所高校开展了3D打印技术的自主研发。清华大学在现代成型学理论、分层实体制造、FDM工艺等方面都有一定的科研优势;华中科技大学在分层实体制造工艺方面有优势,并已推出了HRP系列成型机和成型材料;西安交通大学自主研制了三维打印机喷头,并开发了光固化成型***及相应成型材料,成型精度达到0.2mm;中国科技大学自行研制了八喷头组合喷射装置,有望在微制造、光电器件领域得到应用。但总体而言,国内3D打印技术研发水平与国外相比还有较大差距。
目前,3D打印设备主要采用的是三坐标打印的方法,其控制***认为输入的为理想模型。但是,由于其缺乏实时监测矫正的步骤,3D打印的设备精度都不太高。
因此,亟需提供一种能够及时反馈打印跟踪方法,以提高3D打印精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法,用为末端定位提供准确的轮廓信息,以弥补现有技术的不足。
为达到上述目的,本发明采取的具体技术方案为:
一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法,首先向机械臂输入一个模型;其次检测机械臂的倾斜方向,并启动悬挂在周围的四个相机中的正对于倾斜方向的两个,组成双目视觉***,运用跟踪算法对打印喷头进行跟踪,获取跟踪的ROI感兴趣区域。
进一步的,在打开相机之前,计算机首先接收到机械臂末端的理想位置,以该位置为图像的有效位置,设定为初始的ROI区域,并传送给跟踪算法的特征向量中;对原视频帧进行缩放,同时对初始的ROI区域也进行缩放。
进一步的,所述跟踪算法为相关滤波目标跟踪算法(KCF)。该方法的流程为:下一帧,该方法首先对选定的ROI区域的多个周围的区域提取Hog特征,再用循环矩阵进行求解下一帧选定的ROI区域。
进一步的,当获得一个新的选定的ROI区域,我们通过前段的缩放比例,把该区域缩放到原比例,并在原图上显示跟踪框,从而实时准确的跟踪到物体。
本发明的优点和有益效果:
本发明提供一种新的3D打印的反馈过程中的监测方法,该方法能较好的跟踪到机械臂打印末端的喷头的末端。与现有技术相比,本发明能较好起到反馈的效果,较快的跟踪到打印喷头的末端轨迹。本文的跟踪ROI区域的通过视觉的方法来实时监测3D打印喷头末端的轨迹。本发明采用缩放的方法,在运行中以更加高的速度跟踪到喷头的末端信息。
本发明解决了目前3D打印中缺少反馈***的问题,使打印喷头末端能实时准确有效的被跟踪并检测出来,为后续末端定位提供可靠地依据。
附图说明
图1为本发明算法的具体流程图。
图2为实施例1中不同时间跟踪打印喷头的结果图。
具体实施方式
以下通过具体实施例并结合附图对本发明进一步解释和说明。
实施例1:
一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法,首先向机械臂输入一个模型;其次检测机械臂的倾斜方向,并启动悬挂在周围的四个相机中的正对于倾斜方向的两个,组成双目视觉***,运用跟踪算法对打印喷头进行跟踪,获取跟踪的ROI感兴趣区域。本实施例根据输入计算机中理想模型计算出来的理想初始点,并根据该点,求解出的初始ROI区域。具体流程图如图1所示,具体包括以下:
(1)在打开相机之前,计算机首先接收到机械臂末端的理想位置,以该位置为图像的有效位置,设定为初始的ROI区域,并传送给跟踪算法的特征向量中;对原视频帧进行缩放,同时对初始的ROI区域也进行缩放。
(2)所述跟踪算法为相关滤波目标跟踪算法(KCF)。该方法的流程为:下一帧,该方法首先对选定的ROI区域的多个周围的区域提取Hog特征,再用循环矩阵进行求解下一帧选定的ROI区域。
运动目标跟踪就是在连续的视频序列中,建立所要跟踪物体的位置关系,得到物体完整的运动轨迹。目前,比较经典的目标跟踪算法主要有两种思路:1)不依赖于先验知识,直接从图像序列中检测到运动目标,并进行目标识别,最终确定感兴趣的运动目标;2)依赖于目标的先验知识,首先为运动目标建模,然后在图像序列中实时找到匹配的运动目标。当前研究中,比较优秀的几种主流算法:Meanshift、Particle Filter和KalmanFilter,基于特征点的光流算法以及基于深度学习和相关滤波的方法。
(3)当获得一个新的选定的ROI区域,我们通过前段的缩放比例,把该区域缩放到原比例,并在原图上显示跟踪框,从而实时准确的跟踪到物体,跟踪效果图如图2所示。
Claims (4)
1.一种基于相关滤波的3D打印喷头末端跟踪方法,其特征在于,该跟踪方法包括:首先向机械臂输入一个模型;其次检测机械臂的倾斜方向,并启动悬挂在周围的四个相机中的正对于倾斜方向的两个,组成双目视觉***,运用跟踪算法对打印喷头进行跟踪,获取跟踪的ROI感兴趣区域。
2.如权利要求1所述的跟踪方法,其特征在于,在打开相机之前,计算机首先接收到机械臂末端的理想位置,即为初始位置,且以该位置为图像的有效位置,设定为初始的ROI区域,并传送给跟踪算法的特征向量中;对原视频帧进行缩放,同时对初始的ROI区域也进行缩放。
3.如权利要求1所述的跟踪方法,其特征在于,所述跟踪算法为相关滤波目标跟踪算法,该方法的流程为:下一帧,该方法首先对选定的ROI区域的多个周围的区域提取Hog特征,再用循环矩阵进行求解下一帧选定的ROI区域。
4.如权利要求3所述的跟踪方法,其特征在于,当获得一个新的选定的ROI区域,我们通过前段的缩放比例,把该区域缩放到原比例,并在原图上显示跟踪框,从而实时准确的跟踪到物体。
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