CN103294421B - 三维复印装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种三维复印装置，包括一三维扫描模块、一数据处理模块和一三维打印模块，所述三维扫描模块由一便携式三维扫描仪组成，所述三维扫描仪扫描物体获取点云数据，然后将所述点云数据传送到所述数据处理模块中；所述数据处理模块对模型进行三维重构和三维模型的近似处理，然后输出模型数据到所述三维打印模块；所述三维打印模块由一三维打印机组成，所述三维打印机接收所述模型数据，实现三维复印功能。本发明将三维扫描仪和三维打印机的无缝连接，实现可操作性、实时性和便携性的平衡。

Description

三维复印装置

技术领域

本发明涉及三维复印技术领域，尤其是一种三维复印装置。

背景技术

现有复印机是从书写、绘制或印刷的原稿得到等倍、放大或缩小的复印品的设备，复印机复印速度快，操作简单，与传统的铅字印刷、蜡纸油印、胶印等的主要区别是无需经过其他制版等中间手段，而能直接从原稿获得复印品。

现有的复印机针对二维的文本和图像，以其输出的高生产力、卓越的图像质量、功能的多样化、高可靠性及可升级的设计系统，成为人们办公自动化的好帮手。

目前，还没有能够复印三维实体的三维复印件，但是随着技术的发展，三维复印的需求将越来越多，它将通过摒弃生产线而降低成本；大大减少材料的浪费。

现今要实现三维复印简单来说要经过两个步骤，即用三维扫描仪扫描物体表面获取点云数据，接着人工通过计算机，使用计算机建模软件建模，再将建成的三维模型“分区”成逐层的截面，从而通过三维打印机逐层打印。

为了实现三维复印功能，人工地对实体模型进行扫描，再对扫描结果进行数据处理，使处理后的数据满足三维打印机的要求，之后再通过三维打印机把三维实体模型打印出来。

综上所述，现有的复印机只能复制平面二维图像或者文字，有一定的局限性，不能展示真实立体的空间物体。而三维扫描和打印技术的不足之处主要在于可操作性、实时性和便携性不够。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种三维复印装置，构建一种桌面级的设备，把三维扫描仪和三维打印机有机结合在一起，用户只需在操作界面输入复印参数，如复印精度、缩放倍数或复印件数量等，设备即可自动调整内部参数，实现实时复印的功能。

本发明采用以下方案实现：一种三维复印装置，其特征在于：包括一三维扫描模块、一数据处理模块和一三维打印模块，

所述三维扫描模块由一便携式三维扫描仪组成，所述三维扫描仪扫描物体获取点云数据，然后将所述点云数据传送到所述数据处理模块中；

所述数据处理模块包括一用户操作和显示单元和一数据处理单元，所述用户操作和显示单元能够执行包括缩放倍数、复印份数、表面精细质量、平移及旋转的操作指令；所述数据处理单元接收所述用户操作和显示单元传送的操作指令以及所述三维扫描仪传送的点云数据，对模型进行三维重构和三维模型的近似处理，然后输出模型数据到所述三维打印模块；

所述三维打印模块由一三维打印机组成，所述三维打印机接收所述模型数据，实现三维复印功能。

在本发明一实施例中，所述数据处理单元对模型进行三维重构之前对所述点云数据做去噪处理、增减数据量和拼接点云处理。

在本发明一实施例中，所述增减数据量是根据所述用户操作和显示单元传送的操作指令针对获取的点云数据的稀疏程度，进行点云数量的增减；

点云数量的增加采用无损耗的内插算法；常用的内插算法包括双线性插值法、反距离加权插值法、克里金法、最小曲率法、径向基本函数法、谢别德法、三角网插值法和最近邻点插值法；

点云数量的缩减步骤为，首先计算各点的法线矢量，然后将点云数据投影至一个确定的球面上，并进行初步网格划分，确定每个网格中的数据点；接着计算每个网格中数据点的法矢的标准偏差，并以此作为网格细分准则；若标准偏差大于给定的限差，则对该网格进行进一步的划分，反复至网格的标准偏差均小于限差，或网格尺寸达到限制值；网格建立完成后，用中值滤波确定每个网格的代表节点，删除其余点。

在本发明一实施例中，所述拼接点云步骤为，首先进行坐标姿态反算，通过已知点迭代计算坐标旋转矩阵，直到符合精度要求；然后进行坐标变换，通过坐标旋转矩阵将几个测试点的点云数据统一到一个坐标系下；最后实现矩阵运算。

在本发明一实施例中，所述三维重构采用逐点插入法构建三维Delaunay网格模型，其步骤为，首先，读取数据预处理后的所有点云数据的三维坐标，并按X坐标的大小将数据排序，插入点的顺序即按照此顺序进行，先建立初始网格，并保存初始四面体信息；然后将排好序的点一次插入初始四面体网格中；等所有点都插入完毕后，删除与初始网格有关八个点的四面体；最后，取所有的边界三角为生成的三角形网格。

在本发明一实施例中，所述三维模型的近似处理包括拓扑错误检查、基本错误修复、三维模型简化以及三维模型平滑。

在本发明一实施例中，所述拓扑错误检查是以边为检查的基元，逐一取出物体的每一条边，获得这两个顶点各自的邻接面的集合，找到这两个面集合中的相片面片，如果相片面片的数目不等于2，则该边为错误边，如果该边在这两个面片中的顺序相同，则该边也是错误边；对于错误边，其所有的相邻面片均为错误，同时边的两个顶点也为错误。

在本发明一实施例中，所述基本错误修复的步骤如下，合并顶点、空洞修复、裂缝修复、删除多余、重叠修复以及错误刷新，重复以上步骤，直至修复完毕。

在本发明一实施例中，所述三维模型简化包括顶点删除法、三角形折叠法和边折叠法，这些简化方法的一般步骤如下：首先计算所有待删除的元素、点或边的权值，即删除了该元素后给网格带来的误差，放入一个优先队列中；然后开始循环进行网格基本简化操作，在每次循环中选取队列中权值最小的元素，执行相应的简化操作，更新变化的网格信息，并重新计算改变了的基本元素的误差，然后更新优先队列；不断重复以上的过程，直至模型规模满足要求。

在本发明一实施例中，所述三维模型平滑包括拉普拉斯平滑法和平均曲率平滑法。

传统的二维平面复印，信息表达不够丰富，而三维复印可以把空间从二维扩展到三维，更好的体现物体的结构特征另外，本发明将三维扫描仪和三维打印机的无缝连接，实现可操作性、实时性和便携性的平衡。

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将通过具体实施例和相关附图，对本发明作进一步详细说明。

附图说明

图1是本发明的系统框架图。

图2是本发明数据处理单元的处理流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供一种三维复印装置，包括一三维扫描模块、一数据处理模块和一三维打印模块，

所述三维扫描模块由一便携式三维扫描仪组成，所述三维扫描仪扫描物体获取点云数据，然后将所述点云数据传送到所述数据处理模块中；

所述数据处理模块包括一用户操作和显示单元和一数据处理单元，所述用户操作和显示单元能够执行包括缩放倍数、复印份数、表面精细质量、平移及旋转的操作指令；所述数据处理单元接收所述用户操作和显示单元传送的操作指令以及所述三维扫描仪传送的点云数据，对模型进行三维重构和三维模型的近似处理，然后输出模型数据到所述三维打印模块；

所述三维打印模块由一三维打印机组成，所述三维打印机接收所述模型数据，实现三维复印功能。

具体的，三维扫描模块主要由便携式三维扫描仪组成，三维扫描仪扫描获取“点云”数据，得到物体的三维空间坐标，接着传送数据给数据处理模块，数据处理模块工作在后台，数据处理模块包括一个数据处理单元和一个用户操作和显示单元。数据处理系统接受三维扫描仪传送的“点云”数据，进行三维重构和三维模型的近似处理，由于初始形成的产品上往往有一些不规则的自由曲面，必须先进行近似处理，形成基本的三角面片模型。用户操作和显示单元提示用户可进行的操作，包括缩放倍数、复印份数、表面精细质量以及基本的操作如平移，旋转等等，数据处理单元接收用户操作和显示单元传送过来的用户的操作提示，对模型进行相应的操作。之后输出模型数据到三维打印机，实现三维复印功能。

如图2所示，数据处理单元基本功能模块包括去噪处理、增减数据量、拼接点云和三维重构。

去噪处理模块主要消除扫描过程中产生的噪声，在扫描过程中，由于多方面的原因，比如人员使用经验不足，仪器精度问题，被测物表面质量不高等等，会产生测量误差点，即为噪声点。噪声点会对模型重建过程产生影响，造成点云数据量庞大，需系统自动消除，为后续工作打下基础。系统调用扫描仪自带去噪软件接口实现去除噪音功能。具体步骤为首先通过设置栅格尺寸和距离阈值过滤异常值，栅格尺寸指用于比较的周围区域的尺寸，然后设置深色扫描点过滤器删除带有过多噪音的扫描点，接着基于距离删除扫描点，通过设置点云到扫描仪的距离最小值和最大值过滤噪音点。

增减数据量模块主要是根据用户的操作提示，针对获取的点云数据的稀疏程度，进行点云数量的增减。点云数量的增加采用无损耗的内插方法，关键问题在于要根据具体特定的情况，计算机自动选择合适的内插算法，从而获得满足精度要求的点云集合。常用的内插算法包括：

1.双线性插值法；

2.反距离加权插值法；

3.克里金法；

4.最小曲率法；

5.径向基本函数法；

6.谢别德法；

7.三角网插值法；

8.最近邻点插值法。

在数据获取阶段，在点云中心地带可以采用双线性内插的数学算法，该算法可以保证插值数据的可信度。在点云数据边缘地带采用UV曲面插值和泰森多边形法。

而点云数量的缩减目标在于根据用户操作提示，在保证一定精度的情况下缩减数据量。点云数据量的缩减主要步骤分为以下几步：

1.计算各点的法线矢量；

2.将三维点云数据投影至一个确定的球面上，并进行初步网格划分，确定每个网格中的数据点；

3.计算每个网格中数据点的法矢的标准偏差，并以此作为网格细分准则；

4.若标准偏差大于给定的限差，则对该网格进行进一步的划分，反复至网格的标准偏差均小于限差，或网格尺寸达到限制值；

5.网格建立完成后，用中值滤波确定每个网格的代表节点，删除其余点。

点云拼接模块实现点云的拼接操作。在扫描仪的使用过程中，有时由于被测物体体积过大，或者表面形状比较复杂，单词扫描无法获得完整的物体数据。此时需要从不同角度不同位置对被测目标多次，全方位的扫描。然后将多次扫描的点云进行坐标转换，也就是点云拼接，就可以得到完整的点云数据。

对多个角度和位置扫描的数据进行拼接，其实质就是寻求点云间的空间坐标变换，基本思想是将不同坐标系下测得的点云数据经过坐标变换后，统一到一个整体下。基本步骤为：

1.坐标姿态反算：通过已知点迭代计算坐标旋转矩阵，直到符合精度要求；

2.坐标变换：通过坐标旋转矩阵将几个测试点的点云数据统一到一个坐标系下；

3.通过计算机软件来实现各种复杂的矩阵运算，该些运算为现有的一些矩阵运算方法。

当前阶段，点云的拼接方法主要有两种，一种是根据数据进行拼接，另外一种是根据图形进行拼接。如果各点云数据中有明显的特征点，就采用基于数据的拼接方式，特征点即不同点云数据中有位置相同的点。当点云数据不存在明显的特征点时，则采用基于图形的拼接方式。

三维重构：将采集的原始点云经过去噪平滑、拼接等处理之后的点云数据进行网格表面的重构。由于此时点云数据模型是个封闭的一个整体，要在不对数据进行分割的条件下将其网格化，必然不能将其投影到平面上，因为无论投影到任何平面上，都会有不同方向的点云投影重叠在一起。因此，针对整体构建网格的目的，可采用逐点插入法构建三维Delaunay网格模型。该算法的步骤如下：

首先，读取数据预处理后的所有点云数据的三维坐标，并按X坐标的大小将数据排序，插入点的顺序即按照此顺序进行，先建立初始网格，并保存初始四面体信息；

然后将排好序的点一次插入初始四面体网格中，等所有点都插入完毕后，删除与初始网格有关八个点的四面体；

最后，取所有的边界三角为生成的三角形网格。

在三维模型输入3D打印机之前，还需对三维网格模型进行拓扑错误检查、基本错误修复、三维模型简化、三维模型平滑以及一些数据分析的处理。即进行三维模型的近似处理。

拓扑错误检查：是以边为检查的基元，一条边没有错误的标准是：该边有且仅有两个相邻面片，并且在这两个面片中该边所对应的方向相反。其算法如下：逐一取出零件的每一条边，获得这两个顶点各自的邻接面的集合，找到这两个面集合中的相片面片，如果相片面片的数目不等于2，则该边为错误边，如果该边在这两个面片中的顺序相同，则该边也是错误边；对于错误边，其所有的相邻面片均为错误，同时边的两个顶点也为错误。

基本错误修复：考虑到不同错误的特点以及修复方法，基本修复的步骤如下：合并顶点、空洞修复、裂缝修复、删除多余、重叠修复以及错误刷新；重复以上步骤，直至修复完毕。

三维模型简化：从网格的几何及拓扑特性出发，存在着三大类不同基本简化方法：顶点删除法、三角形折叠法、边折叠法等。这些简化方法的一般步骤如下：首先计算所有待删除的元素(点或边)的权值，即删除了该元素后给网格带来的误差，放入一个优先队列中；然后开始循环进行网格基本简化操作；在每次循环中选取队列中权值最小的元素，执行相应的简化操作，更新变化的网格信息，并重新计算改变了的基本元素的误差，然后更新优先队列；不断重复以上的过程，直至模型规模满足要求。

三维模型平滑：由于通过这些海量数据点得到的三角网格模型不可避免的存在各种噪声和扰动，因此，需对三维网格模型进行平滑和光顺，以使得既能保持模型本身的几何形体特征又能满足一定的去噪精度要求。目前，较为流行的网格模型平滑算法主要有两大类：拉普拉斯（Laplacian）平滑法和平均曲率（Curvature）平滑法。一般地，对局部网格进行具有平滑意义的Laplacian是网格平滑的一个很好的选择。Laplacian平滑通过将网格的每个顶点移向其周围领域重心位置完成的。根据调入网格模型的顶点个数，遍历每个网格顶点，分别对每个顶点的三维坐标进行Laplacian平滑操作。

上列较佳实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种三维复印装置，其特征在于：包括一三维扫描模块、一数据处理模块和一三维打印模块，

所述三维扫描模块由一便携式三维扫描仪组成，所述三维扫描仪扫描物体获取点云数据，然后将所述点云数据传送到所述数据处理模块中；

所述数据处理模块包括一用户操作和显示单元和一数据处理单元，所述用户操作和显示单元能够执行包括缩放倍数、复印份数、表面精细质量、平移及旋转的操作指令；所述数据处理单元接收所述用户操作和显示单元传送的操作指令以及所述三维扫描仪传送的点云数据，对模型进行三维重构和三维模型的近似处理，然后输出模型数据到所述三维打印模块；

所述数据处理单元对模型进行三维重构之前对所述点云数据做去噪处理、增减数据量和拼接点云处理；

所述增减数据量是根据所述用户操作和显示单元传送的操作指令针对获取的点云数据的稀疏程度，进行点云数量的增减；

点云数量的增加采用无损耗的内插算法；常用的内插算法包括双线性插值法、反距离加权插值法、克里金法、最小曲率法、径向基本函数法、谢别德法、三角网插值法和最近邻点插值法；

点云数量的缩减步骤为，首先计算各点的法线矢量，然后将点云数据投影至一个确定的球面上，并进行初步网格划分，确定每个网格中的数据点；接着计算每个网格中数据点的法矢的标准偏差，并以此作为网格细分准则；若标准偏差大于给定的限差，则对该网格进行进一步的划分，反复至网格的标准偏差均小于限差，或网格尺寸达到限制值；网格建立完成后，用中值滤波确定每个网格的代表节点，删除其余点；

所述拼接点云步骤为，首先进行坐标姿态反算，通过已知点迭代计算坐标旋转矩阵，直到符合精度要求；然后进行坐标变换，通过坐标旋转矩阵将几个测试点的点云数据统一到一个坐标系下；最后实现矩阵运算；

所述三维打印模块由一三维打印机组成，所述三维打印机接收所述模型数据，实现三维复印功能；

所述三维重构采用逐点插入法构建三维Delaunay网格模型，其步骤为，首先，读取数据预处理后的所有点云数据的三维坐标，并按X坐标的大小将数据排序，插入点的顺序即按照此顺序进行，先建立初始网格，并保存初始四面体信息；然后将排好序的点一次插入初始四面体网格中；等所有点都插入完毕后，删除与初始网格有关八个点的四面体；最后，取所有的边界三角为生成的三角形网格；所述三维模型的近似处理包括拓扑错误检查和三维模型简化；所述拓扑错误检查是以边为检查的基元，逐一取出物体的每一条边，获得这两个顶点各自的邻接面的集合，找到这两个面集合中的面片，如果面片的数目不等于2，则该边为错误边，如果该边在这两个面片中的顺序相同，则该边也是错误边；对于错误边，其所有的相邻面片均为错误，同时边的两个顶点也为错误；所述三维模型简化包括顶点删除法、三角形折叠法和边折叠法，这些简化方法的一般步骤如下：首先计算所有待删除的元素的权值，即删除了该元素后给网格带来的误差，放入一个优先队列中；然后开始循环进行网格基本简化操作，在每次循环中选取队列中权值最小的元素，执行相应的简化操作，更新变化的网格信息，并重新计算改变了的基本元素的误差，然后更新优先队列；不断重复以上的过程，直至模型规模满足要求。