(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910203573.7
(22)申请日 2019.03.18
(71)申请人 东南大学
地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大
学路2号
(72)发明人 何至立 潘金龙 麦济仁 吕佳峰
蔡洋洋 王肖骏 周震鑫
(74)专利代理机构 南京苏高专利商标事务所
(普通合伙) 32204
代理人 梁耀文
(51)Int.Cl.
E04G 21/04(2006.01)
B33Y 50/02(2015.01)
G06K 9/32(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
(54)发明名称一种3D打印机打印精度的实时反馈控制方法(57)摘要本发明公开了一种3D打印机打印精度的实时反馈控制方法，分两大部分进行，第一部分，通过打印机机械自身的反馈控制系统，降低打印机机械的定位误差；第二部分，通过打印机与打印对象之间的反馈调整系统，降低混凝土对象的成型误差。其中第二部分分为两阶段定位方法，第一阶段为水平相对位置反馈调整系统，第二阶段为竖直相对位置反馈调整系统。两阶段相互配合，从而实现了打印喷头与打印对象之间的精确调整定位。两大系统相互配合，组成喷嘴位置的实时反馈控制系统，可以有效降低打印机和打印对象之间的耦合误差，提高3D打印机的打印精度， 丰富打印效果。权利要求书7页 说明书16页 附图3页CN 109989585 A 2019.07.09
C N 109989585
A
权 利 要 求 书1/7页CN 109989585 A
1.一种3D打印机打印精度的实时反馈控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)通过打印机机械自身的反馈控制系统，降低打印机机械的定位误差；
(2)通过打印机与打印对象之间的反馈调整系统，降低混凝土对象的成型误差；
(2.1)通过水平相对位置反馈调整系统对于水平相对位置进行调整；
(2.1.1)初步定位调整；
(2.1.1.1)通过摄像头拍照；
(2.1.1.3)根据分割后的图像精确确定所拍摄的混凝土对象在照片中的位置；
(2.1.1.4)通过定位算法反算出摄像头与混凝土对象的相对位置；
(2.1.1.5)通过数控程序，反馈给下位机，控制机械系统，初步调整喷嘴位置；
(2.1.2)精确定位调整；
(2.1.2.1)传感器的测点位置为可调节式，在打印开始之前，根据打印的喷嘴形状确定两个传感器的位置；
两个传感器布置喷头腔体外壁正前方1em处，传感器之间的距离等于喷嘴的宽度；
(2.1.2.2)启动精确定位反馈系统；
(2.1.2.3)传感器读取高度数据，将数据传输到计算机；
(2.1.2.4)通过传感器高度判比算法对数据处理；算法如下所示；
(2.2)通过竖直相对位置反馈调整系统对于竖直相对位置进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种3D打印机打印精度的实时反馈控制方法，其特征在于，所述步骤(2.1.1.2)中通过深度学习技术进行图像识别的具体步骤如下；
制作图像数据集Photoset，在反馈调整系统未使用的3D打印机上进行实体打印，通过固定在3D打印机的摄像头上进行定时拍摄；摄像头选择普通USB摄像头，摄像头分辨率选择480×360，帧率选择30FPS，每打印5层，暂停拍摄，重新打印拍摄；1s中内，选取1张图像放入数据集；
初选数据集由2200张图像组成；
Photoset＝{Photo1，Photo2，...，Photo2200}
制作训练数据集Trainset和测试数据集Testset；
首先对图像进行标记；设定标记的类别为1类——Concrete；标记完成后，运行脚本文件，将标记生成的.json文件生成文件夹train_data，其中包括info.yaml、label.png、原图五个文件；选择1-2000个文件夹建立训练数据集，选择2001-2200个文件夹，建立测试数据集；
Trainset＝{Data1，Data2，...，Data2000}
Testset＝{Data2001，Data2002，...，Data2200}
进行适合于图像的修改，由于图像尺寸较小，修改anchor scales为(16，32，64，128)，anchor ratios不变，为(0.5，1，2)；将该锚点数目改成了12个；
进行训练图像和测试图像；
先使用Resnet-101残差网络和FPN特征金字塔网络作为共享卷积层，进行特征提取，生成特征图像feature maps；Resnet-101残差网络是一种卷积神经网络，包括101个卷积层；残差公式为：y＝F(x，{W i})+x；使用特征金字塔网络的优势是，可以把低分辨率、高语义信
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