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模型引导与视觉分析相结合的3D打印产品质量检测方法
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:北京工业大学信息学部,北京100124
  • 相关基金:北京市科技计划资助项目(BJJQ-2015-254-4)
中文摘要:

针对3D打印产品个性化程度高的特点,普通的产品质量检测方法并不适用.对3D打印额面肿瘤导板导向孔,为取得更高精准的检测,提出了一种模型引导、机械系统配合、视觉系统监控相结合的质量检测方法.整个方法框架包括机械系统、控制模块、视觉模块,在检测算法的统一调度下实现3D打印额面肿瘤导板导向孔精度检测.首先,利用导板和相应三维模型上对应的各3个不共线点对齐导板和模型.然后,根据三维模型上的导向孔位置和方向,控制机械系统引导模型导向孔移动到视觉模块的中心,通过分析导向孔的圆度、长宽比、直径、孔心间距等特征参数,判断导向孔是否合格.结果表明:该算法和系统,相比于人工质量检测,缩短了检测周期,提高了检测精度.提出的算法框架可用于其他3D打印产品与模型的形状一致性检测.

英文摘要:

The general sampling inspection solution is not suitable for 3D printing products because of the personality of such products. In this paper,a framework for 3D printed maxillofacial tumor treatment guide inspection was proposed to achieve a more accurate detection,which includes mechanic system, control part and video surveillance part. The proposed method was used to inspect the location and direction of the hole under three parts. First,the 3D model and the printed product were aligned in the unified coordinates. Then,the product was moved to the suitable view based on the location and direction of the hole on the 3D model so that the hole would be in the center of the image. Finally, the hole was detected and shape parameters such as circularity,aspect ratio,diameter and the distance between the neighboring holes were extracted. Based on these parameters, we can decide if the hole is qualified. The experiments demonstrate that the proposed method raises the inspection precision and speed, in comparison to manual inspection. Furthermore, the proposed framework can be extended to shape consistency inspection of other 3D printing products.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924