CN112693120A - 一种面向面曝光3d打印过程的视觉监视方法 - Google Patents

Abstract

一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法涉及智能化控制领域，能够实时监控打印状态，判断每一层是否打印成功。首先，制备了一种指示剂，该指示剂的颜色在特定温度下会褪色，同时发现树脂的聚合释放出大量的反应热，并导致温度升高，该热致指示剂对温度变化敏感，可以用作聚合度的指标。通过将树脂与指示剂混合，在一次曝光时间内等时间间隔自动获取图像，将图像分为多个子区域，分别获取每个子区域的平均灰度变化曲线，用K最近邻分类算法进行分类，并根据分类结果判断打印状态；根据打印状态的判断来控制机械系统运动。本发明可以提高打印成功率，节省材料和时间。

Description

一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法

技术领域

本发明涉及智能化控制和机器学习技术，具体涉及对相机所拍摄的面曝光图像进行处理，提供一种指示剂，指示剂在特定的温度区间下会从红色变为无色，并将其与树脂混合以扩大树脂固化状态的外观变化，监视其固化过程得到其成型灰度变化曲线，通过把得到的曲线与分类好的样本进行相似度比较，从而实现对面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法的研究与实现。

背景技术

3D打印技术是一种新兴的快速成型技术，是一种以数字模型文件为基础，利用相应3D打印材料逐层进行加工,最终累积而成所需立体模型利用成形设备以材料堆积的方式制造实体的技术。目前3D打印技术的应用领域已经十分广泛，例如生物医学，工程原型，航空航天，汽车，珠宝，建筑，时尚，食品等。在工程领域，3D打印快速成型可以取代传统的机械加工制作方式。在航空航天领域，3D打印技术被用于制造复杂的部件。在建筑领域，房屋模型通过3D打印技术打印。目前已形成多种不同的快速成形工艺,如立体光固化(SLA)、层合实体制造(LOM)、熔融沉积造型(FDM)、选域激光烧结(SLS)、三维打印(3DP)、面曝光打印等。其中面曝光3D打印技术是众多3D打印技术的一个分支，是发展最早且最成熟的一种3D打印技术，其以液态光敏树脂液体作为材料，通过紫外光照射，使液态光敏树脂发生聚合反应固化，面曝光打印一次成型一个面，打印速度快，精度高，数字光处理技术(DLP)是面曝光打印的一种，技术较为成熟且稳定性好，但就目前而言，基于DLP技术的3D打印的成型率一般在70％-80％之间，只有在产品基本打印成型后才能判断产品是否合格，倘若不合格，则又需重新开始产品的整体打印，这样既造成了材料的浪费，又耗费了打印时间。所以，目前基于DLP技术的3D打印，在节省材料和节省时间上还可以得到更好的发展。

发明内容

本发明实施例将提供一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法，主要根据成型曲线的分类效果来监控反馈打印是否继续，从而提高面曝光3D打印的材料利用率，并且节省了打印时间。

为解决上述技术问题，本发明实施例采用如下技术方案：

一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法，包括以下步骤：

步骤100、采用一种指示剂，该指示剂是一种温致变色微胶囊颜料，该指示剂初始状态为红色，在(41.5℃～49.8℃)区间内会从红色变为无色，将指示剂与光敏树脂按照体积比1:50充分混合在一起，树脂固化过程中会释放出大量的聚合热导致指示剂颜色逐渐褪色，且该指示剂不会影响树脂固化。

步骤200、根据步骤100指示剂与树脂混合后随着树脂的固化指示剂逐渐褪色的关系，我们在一次曝光时间内等时间间隔自动获取监视区域的视觉图像，进而将曝光区域分为多个子区域从而获得每个区域平均灰度变化曲线，得到成功和失败的曲线，并对三种异常印刷情况进行了设计。

步骤300、对步骤200得到的成型成功与成型失败的曲线用K最近邻(KNN，K-NearestNeighbor)分类算法进行分类，并对分类之后结果进行测试，得到最终的KNN算法中的K值使得分类的准确率最高，并判断打印状态。

步骤400、根据步骤300打印状态的判断来控制机械系统运动。

提供一种指示剂，该指示剂是一种温致变色微胶囊颜料，该指示剂初始状态为红色，在(41.5℃～49.8℃)区间内会从红色变为无色，将指示剂与光敏树脂按照体积比1:50比例充分混合在一起，树脂固化过程中会释放出大量的聚合热导致指示剂颜色逐渐褪色，且该指示剂不会影响树脂固化步骤100包括：

提供一种指示剂，该指示剂是一种温致变色微胶囊颜料，制备热致变色颜料配合物的方法如下：将50g由1-十四烷醇，十六烷醇和十八醇组成的质量比例为1：2：2的混合物放入圆底烧瓶中，加热至70℃。直到混合物完全熔化为止，依次加入1g 2-(2-氯苯胺基)-6-(二丁基氨基)氟醚和3g双酚F，然后将温度升至90℃。将混合物搅拌60分钟并将其冷却至室温后，获得颜料络合物。

该指示剂初始状态为红色，在(41.5℃～49.8℃)区间内会从红色变为无色，可以完全溶解在树脂中，并且不会改变打印物体的机械性能，树脂的聚合过程将释放大量的反应热，这将迅速升高树脂的温度到45度以上。换句话说，在树脂聚合过程中，存在明显的温度升高，指示剂会有一个连续的变色变化。

树脂固化释放大量聚合热，在一个曝光时间内(8s)用相机和热像仪连续监控树脂固化程度和温度变化，得出结果树脂聚合程度和温度变化平行，通过监视温度变化来识别聚合度是合理的。

该指示剂的颜色会随着温度的升高而逐渐褪色。同时，指示剂对紫外光没有反应，不可能参与预聚合的自由基引发反应。因此，它对固化过程没有影响。

其中，根据步骤100指示剂与树脂混合后随着树脂的固化指示剂逐渐褪色的关系，我们在一次曝光时间内等时间间隔自动获取监视区域的视觉图像，进而将曝光区域分为多个子区域从而获得每个区域平均灰度变化曲线，得到成功和失败的曲线，并对三种异常印刷情况进行了设计步骤200包括：

对每一张模型切片固化过程进行视觉监控，我们在实验中打印一层树脂8s曝光过程中，相机以100毫秒的时间间隔拍摄曝光面的图像。共拍摄80张照片。

对待打印模型进行切片处理，得到的切片图像分为黑白两个区域，白色区域为打印模型的单层形状，然后对全部切片进行运算，有白色的即为1，同黑色则为0，从而得到模型的最大曝光区域；

根据最大曝光区域对应打印平面的位置，依据曝光图像的边界框进行裁剪,将裁剪后的图像平均细分为多个子区域，子区域区间在10*10～20*20像素区间内，并针对每个子区域像素点进行处理。

基于相应切片的形状，分别对子区域中所有有效像素的灰度值进行平均。有效像素是投影仪的输出能量不为零的像素，否则，该像素无效，因为将不会对其进行固化。然后分别给出包括有效像素的所有子区域的灰度级变化，从而获取每个子区域的平均灰度变化曲线。

我们同时对三种异常曲线进行了设计，并对固化曲线进行了研究。

情况1：当树脂中有气泡时，气泡表面在曝光开始时就被强烈反射。它导致灰度级的最大值在(235～255)区间内。随着曝光时间的延长(5s～10s后)，气泡周围的树脂被固化，温度升高导致气泡破裂，灰度突然降低到(50～80)这个区间内。

情况2：固化的切片不粘在平台上。如果固化的切片没有粘附在打印平台上，它将连续固化，这将导致收缩和变形。它导致中间位置突出，并且在打印的切片和打印平台之间存在间隙，这使得该区域的反射增强，灰度值突然上升，在(1s～2s)内上升幅度在(30～40)灰度区间。随着周围树脂流入间隙，反射率逐渐降低。

情况3：某些区域缺少树脂。在将切片的树脂铺平后，除去某些子区域中的树脂，造成该子区域中的树脂不足。在实验中选择正常子区域和缺少树脂的子区域进行显示，显示缺少树脂和正常区域初始值有很大不同，正常区域灰度初始值在50～70灰度区间内，缺少树脂区域初始值在85～170灰度区间内。

对步骤200得到的成型成功与成型失败的曲线用K最近邻(KNN，K-NearestNeighbor)分类算法进行分类，并对分类之后结果进行测试，得到最终的KNN算法中的K值使得分类的准确率最高，并判断打印状态步骤300包括：

实验中在曝光时间段8s内总共获得80张图片。图片中的最大曝光区域被切出并划分为多个子区域，实验中最大曝光区域为300*300，子区域共900个，在每个曝光周期中，可以获得900个长度为80的特征向量；

每个特征向量对应于固化状态曲线，采用主成分分析(PCA)来提取数据集的特征，在本文中，固化曲线分为正常曲线和异常曲线。

从样本集中选择800个样本作为训练集，200个作为测试集，其中训练集和测试集中正负样本数量比3：1。用KNN进行分类，并通过实验得到K值为3时准确率最高(其中K值是使用KNN分类算法时定义的一个特征样本空间中与特征样本最邻近的样本个数)；

最后在打印实验的过程中，将一个曝光时间内得到数据放入KNN中与得到的正负标签基准值进行比较分类，根据分类的结果判断打印状态，若为正样本则打印继续，若为负样本则停止打印。

其中，根据步骤300打印状态的判断来控制机械系统运动的步骤400包括：

根据步骤300的判断结果来对机械进行控制，将对成型成功与成型失败时的曲线的分类效果反馈给打印机，若分类为正样本，则提取下一个切片，控制机械系统运动，继续打印切片，若分类为负样本，则控制机械停止打印。

本发明实施例的一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法具有如下优点：

1)提高材料利用率；

2)提高打印产品成功率；

3)节省打印时间；

附图说明

图1是根据本发明实施例的一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法的流程图。

图2是树脂在固化过程中温度变化图。

图3是拉力方向平行于打印方向的拉力试验。

图4是方向垂直于打印方向的拉力试验。

图5是正常子区域固化过程表面颜色变化和灰度变化曲线

图6是树脂中有气泡时打印过程中的异常曲线

图7是树脂没粘板时打印过程中的异常曲线

图8是某些区域缺树脂打印过程中的异常曲线

图9是不同K值对应的准确率分布曲线

具体实施方式

下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本发明提供一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法，在树脂中加入一种指示剂，该指示剂在其变色区间下，随着温度的升高会从红色逐渐变为无色，通过对打印过程中相机获取的监视区域划分子区域，获得各子区域对应的平均灰度变化曲线，然后对这些曲线进行分类判别，从而确定产品固化是否正常，来达到对面向面曝光3D打印过程的视觉监视效果。

面曝光3D打印机，主要使用投影仪作为光源，进行逐层曝光，打印过程中产生的打印误差，并不能及时提供，只有当打印完成时才能提供打印产品不合格，这样既浪费了打印材料，又浪费了打印时间。因此，提出了一种应用于面曝光3D打印过程的视觉监视方法。

图1为本发明实施例的一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法的流程图。

本发明实施例提出一种面向面曝光3D打印过程的视觉监视方法，包括：

步骤100、提供一种指示剂，该指示剂是一种温致变色微胶囊颜料，该指示剂初始状态为红色，在(41.5℃～49.8℃)区间内会从红色变为无色，将指示剂与光敏树脂按照体积比1:50充分混合在一起，树脂固化过程中会释放出大量的聚合热导致指示剂颜色逐渐褪色，且该指示剂不会影响树脂固化。

步骤200、根据步骤100指示剂与树脂混合后随着树脂的固化指示剂逐渐褪色的关系，我们在一次曝光时间内等时间间隔自动获取监视区域的视觉图像，进而将曝光区域分为多个子区域从而获得每个区域平均灰度变化曲线，得到成功和失败的曲线，并对三种异常印刷情况进行了设计。

步骤300、对步骤200得到的成型成功与成型失败的曲线用K最近邻(KNN，K-NearestNeighbor)分类算法进行分类，并对分类之后结果进行测试，得到最终的KNN算法中的K值使得分类的准确率最高，并判断打印状态；

步骤400、根据步骤300打印状态的判断来控制机械系统运动。

其中，步骤100包括：

步骤110、提供一种指示剂，该指示剂是一种温致变色微胶囊颜料，制备热致变色颜料配合物的方法如下：将50g由1-十四烷醇，十六烷醇和十八醇组成的质量比例为1：2：2的混合物放入圆底烧瓶中，加热至70℃。直到混合物完全熔化为止，依次加入1g 2-(2-氯苯胺基)-6-(二丁基氨基)氟醚和3g双酚F，然后将温度升至90℃。将混合物搅拌60分钟并将其冷却至室温后，获得颜料络合物。

步骤120、将指示剂与光敏树脂按照体积比1:50充分混合，当树脂由液态变为固态时，聚合反应将释放出反应热，指示剂在(41.5℃～49.8℃)区间内会从红色变为无色，在此基础上，带有指示剂的树脂在其完全固化之前可以显示出连续的颜色变化。

步骤130、此外，指示剂对紫外光没有反应，它不会参与链的自由基引发反应。而指示剂是一种有机化学试剂，与印刷树脂有很好的溶解性，不会给印刷物带来性质变化。

步骤140、对此我们进行拉力试验如图3、4，分别打印有指示剂和没有指示剂模型。测试带有或不带有指示剂的印刷物体的机械性能。拉力分别在平行或垂直于印刷方向的方向上给出。

步骤150、第一组如图3所示，拉力方向与印刷方向平行。图3中的模型分别打印有或没有指示剂的模型，图3(b)包括四个打印对象。上面两个带黄色的是打印出来没有指示剂的，下面两个带红色的是对象打印出来有指示剂的对象。按照图3(b)所示的方向对这些物体进行拉力试验，响应曲线如图13(c)所示。在图3(c)中，黑色曲线是带有指示器的打印对象的响应曲线，红色曲线表示没有指示剂的对象。两个物体的断裂应力都在16.23Mpa-18.78Mpa的范围内。这表明指示剂的存在不会显著影响印刷物体的拉伸性能。因为印刷方向和拉伸试验中的应力方向一致，所以印刷物体在最大拉力后突然断裂。

步骤160、第二组如图4所示，其中应力方向垂直于印刷方向。图4(a)和图4(b)与图3(a)和图3(b)相同。拉伸试验的响应曲线如图4(c)所示。两个物体的断裂应力都在6.0Mpa以上。这也证明了指示剂的存在不会显著影响印刷物体的拉伸性能。此外，由于印刷方向和拉伸试验中的应力方向相互垂直，印刷物体在最大应力后逐渐破裂。

进一步的，步骤200包括：

子步骤210、对每一张模型切片，实验中曝光时间8秒，每秒10帧采样间隔自动获取监视区域的视觉图像；

子步骤220、对待打印模型进行切片处理，得到的切片图像分为黑白两个区域，白色区域为打印模型的单层形状，然后对全部切片进行运算，有白色的即为1，同黑色则为0，从而得到模型的最大曝光区域；

子步骤230、根据最大曝光区域对应打印平面的位置，依据曝光图像的边界框进行裁剪,将裁剪后的图像平均细分为多个子区域，子区域区间在10*10～20*20像素区间内，并针对每个子区域像素点进行处理。我们在实验中曝光图像大小300*300的正方形，共分为900个子区域，每个子区域的大小为10*10像素。

子步骤240、在一次曝光时间段中可以获取80帧图像，采集一个曝光时间内所有图像，对每一个子区域像素灰度进行平均，在监视区域内对每张图片相同子区域像素点灰度进行平均，获得各个子区域度变化数据，从而获取每个子区域的图像平均灰度变化曲线。图5(a)示例一个正常子区域固化过程中灰度变化曲线，图5(b)显示该子区域灰度变化曲线；

子步骤250、通过对每个子区域进行实时监视，实现整个成型曝光平面分区域控制，通过实验，最终得到成型成功与成型失败时的成型曲线。

子步骤260、人为设计三种异常打印情况，并且得到三种异常打印曲线，第一种情况当树脂充满气泡时，曝光开始和结束时的相应图像分别如图6(a)和图6(b)所示。打印对象如图6(c)所示，图6(d)选取的子区域，图6(f)显示了固化曲线，气泡的表面在暴露开始时得到强烈反射。它产生最高的灰度值235～255区间内。随着曝光时间的延长(5s～10s)，气泡周围的树脂固化，温度升高使得气泡破裂，灰度突然降低到(50～80)这个区间内。

子步骤270、第二种情况固化切片没粘在版上，曝光开始和结束时的相应图像分别如图6(a)所示，打印对象如图7(b)所示，选取的子区域如图7(c)所示，图7(d)显示了固化曲线，如果固化后的切片没有粘在印刷平台上，就会不断固化，导致收缩变形。导致中间位置突出，印刷切片与印刷平台之间存在间隙，使得该区域的反射增强。灰度值突然上升，(1s～2s)内上升幅度在(30～40)灰度区间。随着周围的树脂流入间隙，反射率逐渐降低。

子步骤280、第三种情况某些区域缺少树脂，曝光开始和结束时的相应图像分别如图8(a)和图8(b)所示，打印对象如图8(c)所示，所选子区域如图8(d)所示、图8(f)显示了固化曲线，缺少树脂和正常区域初始值有很大不同。正常区域灰度初始值在(50～70)灰度区间内，缺少树脂区域初始值在(85～170)灰度区间内。

进一步地，步骤300包括：

子步骤310、在曝光时间段内总共获得80张图片。图片中的最大曝光区域被切出并划分为多个子区域(实验中最大曝光区域为300*300，子区域共900个)。在每个曝光周期(8s)中，可以获得900个长度为80的特征向量；

子步骤320、每个特征向量对应于固化灰度变化曲线，采用主成分分析(PCA)来提取数据集的特征，在本文中，固化曲线分为正常曲线和异常曲线。

子步骤330、从样本集中选择800个样本作为训练集，200个作为测试集，其中训练集和测试集中正负样本数量比3：1。然后用KNN进行分类，并通过实验得到如图9所示，我们比较了KNN算法在不同K值下的精度。K的值在[1，8]的范围内。结果显示当K为1和3时，精度高于其他值。但是如果K值太小，分类容易受到噪声的影响。并且很可能导致过拟合，因此，k＝3时准确率最高。

子步骤340、最后在打印实验的过程中，将一个曝光时间内得到数据放入KNN中与得到的正负标签基准值进行比较分类，根据分类的结果判断打印状态，若为正样本则打印继续，若为负样本则停止打印。

所述步骤400包括：

根据步骤300的判断结果来对机械进行控制，将对成型成功与成型失败时的曲线的分类效果反馈给打印机，若分类为正样本，则提取下一个切片，控制机械系统运动，继续打印切片，若识分类为负样本，则控制机械停止打印。

Claims (7)

1.一种面向面曝光3D打印的视觉监视反馈方法，包括以下步骤：

步骤100、采用指示剂，该指示剂初始状态为有色，将指示剂与光敏树脂按照体积比1:50比例混合在一起，树脂固化过程中会释放出热导致指示剂颜色逐渐褪色，且该指示剂不会影响树脂固化；

步骤200、根据步骤100指示剂与树脂混合后随着树脂的固化指示剂逐渐褪色的关系，在一次曝光时间内等时间间隔自动获取监视区域的视觉图像，进而将曝光区域分为多个子区域从而获得每个区域平均灰度变化曲线，得到成型正常和异常的曲线，并对三种异常印刷情况进行了人为设计；

步骤300、对步骤200得到的成型正常和异常的曲线用K最近邻分类算法进行分类，并判断打印状态；

步骤400、根据步骤300打印状态的判断来控制机械系统运动。

2.如权利要求1所述的方法，其中，步骤100包括下述子步骤：

制备一种指示剂，方法如下：将50g由1-十四烷醇，十六烷醇和十八醇组成的质量比例为1：2：2的混合物放入圆底烧瓶中，加热至70℃，直到混合物完全熔化为止，依次加入1g 2-(2-氯苯胺基)-6-(二丁基氨基)氟醚和3g双酚F，然后将温度升至90℃；将混合物搅拌60分钟并将其冷却至室温后，获得颜料络合物；

该指示剂初始状态为红色，在41.5℃～49.8℃区间内会从红色变为无色，完全溶解在树脂中，树脂的聚合过程将释放反应热，能将树脂的温度上升到45度以上，在树脂聚合过程中，指示剂会有一个连续的变色变化；

树脂固化释放聚合热，在一个曝光时间内用相机和热像仪连续监控树脂固化程度和温度变化；

该指示剂的颜色会随着温度的升高而逐渐褪色；同时，指示剂对紫外光没有反应，不参与预聚合的自由基引发反应。

3.如权利要求1所述的方法，其中，步骤200包括下述子步骤：

对每一张模型切片固化过程进行视觉监控，在打印一层树脂曝光时间段内，等间隔采样自动获取监视区域的视觉图像；

对待打印模型进行切片处理，得到的切片图像分为黑白两个区域，白色区域为打印模型的单层形状，然后对全部切片进行运算，有白色的即为1，同黑色则为0，从而得到模型的最大曝光区域；

根据最大曝光区域对应打印平面的位置，依据曝光图像的边界框进行裁剪,将裁剪后的图像平均细分为多个子区域，子区域区间在10*10～20*20像素区间内，并针对每个子区域像素点进行处理；

然后，基于相应切片的形状，分别对子区域中所有有效像素的灰度值进行平均；有效像素是投影仪的输出能量不为零的像素，否则，该像素无效；然后分别给出包括有效像素的所有子区域的灰度级变化，从而获取每个子区域的平均灰度变化曲线；

通过对每个像素点进行实时监视，实现整个成型曝光平面分区域控制，通过实验，最终得到成型正常和异常的曲线时的成型曲线；

同时对三种异常曲线进行设计，并对固化曲线进行了研究；

情况1：当树脂中有气泡时，气泡表面在曝光开始时就被反射；它导致灰度级的最大值在235～255范围内；曝光时间5s～10s内，气泡周围的树脂被固化，温度升高导致气泡破裂，灰度降低到50～80这个区间内；

情况2：固化的切片不粘在平台上；如果固化的切片没有粘附在打印平台上，它将连续固化，这将导致收缩和变形；它导致中间位置突出，并且在打印的切片和打印平台之间存在间隙，这使得该区域的反射增强，在1s～2s内灰度上升幅度在30～40个灰度区间内；

情况3：某些区域缺少树脂；缺少树脂区域初始值在85～170灰度区间内。

4.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤300中，

在一层树脂曝光时间内，等间隔采样自动获取监视区域的视觉图像，图片中的最大曝光区域被切出并划分为多个子区域，每个子区域得出一个固定长度的特征向量；

每个特征向量对应于固化状态曲线，采用主成分分析来提取数据集的特征，固化曲线分为正常曲线和异常曲线；

从样本集中选择一部分作为训练集，另一部分作为测试集，得到正负标签基准值，用KNN进行分类，K值为3时准确率最高，其中K值是使用KNN分类算法时定义的一个特征样本空间中与特征样本最邻近的样本个数；

最后在打印实验的过程中，将一个曝光时间内得到数据放入KNN中与得到的正负标签基准值进行比较分类，根据分类的结果判断打印状态，若为正样本则打印继续，若为负样本则停止打印。

5.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤400中，

根据步骤300的判断结果来对机械进行控制，将对成型正常和异常的曲线的分类效果反馈给打印机，若分类为正样本，则提取下一个切片，控制机械系统运动，继续打印切片，若分类为负样本，则控制机械停止打印，负样本类型为设计的三种异常曲线，除了三种异常曲线外都是正样本。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法采用8秒曝光时间，且每秒10帧采样间隔自动获取监视区域的视觉图像。

7.如权利要求1所述的方法，从样本集中选择800个样本作为训练集，200个作为测试集，然后用KNN进行分类，其中训练集和测试集中正负样本数量比3：1。

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