基于机器视觉的3D打印缺陷在线检测技术研究.pdf
摘要
3D打印技术的迅速发展对制造业产生了深远影响，相比于传统的减材和等材制
技术，3D打印技术通过材料的逐层堆积形成实体，可显著缩短产品的加工周期。熔融
沉积成型（FDM）是目前3D打印技术中最为主流，且最具发展潜力的工艺方法。然而，
在实际的打印过程中，由于多种不确定性因素影响，成型的零件可能存在缺陷，其外部
缺陷可在成型后进行检验，但零件内部存在的缺陷难以通过常规的测量方法辨别。因此，
针对FDM工艺在分层堆叠加工过程中可能出现的内部缺陷进行在线检测具有重要意义。
本文围绕FDM-3D打印零件内部易出现缺陷，且在成型后难以进行质量评估的问题，以
获取零件在3D打印过程中的内部缺陷特征为目的，研究基于机器视觉的3D打印缺陷
在线检测技术，论文主要研究内容如下：
（1）针对常规方法难以对3D打印零件成型过程进行检测的问题，提出了一种基于
机器视觉的3D打印在线检测方法。通过对喷头移动路径进行重规划，避免了喷头遮挡
相机视场的问题；推导了相机成像的数学模型，并根据FDM工艺逐层打印的特点，提
出了基于高度约束的视觉检测方案；采用张正友标定法对工业相机的内外参数进行了标
定；搭建了视觉检测硬件平台，实现对3D打印成型过程图像的在线获取。
（2）针对3D打印过程图像进行了预处理和上表面叠层提取，采用中值滤波和拉普
拉斯锐化对3D打印过程图像进行去噪和增强；利用简单线性迭代聚类算法对图像进行
了超像素分割，并以分割后超像素区域内的单通道灰度均值为准则对超像素进行了阈值
融合，实现了顶部上表面叠层区域图像的提取，为内部缺陷检测圈定了感兴趣区域。
（3）针对3D打印零件在成型过程中零件内部可能出现的壁间隙、孔洞和拉丝缺陷
分别进行了检测。利用Canny边缘检测算法对叠层图像中的所有边缘进行了提取，并结
合图像形态学处理方法对壁间隙区域进行了连通标记；基于双边滤波器对3D打印零件
内部填充的纹理进行了模糊去除，并通过OTSU阈值分割实现了孔洞缺陷区域的提取；
采用多方向Gabor滤波组分析了叠层图像的纹理特征，并以图像信息熵为准则对不同方
向的纹理特征进行了融合，在此基础上，基于霍夫直线检测算法实现了拉丝缺陷的标记。
（4）利用3D打印零件上表面高度逐渐提升的成型特点，通过求解单应性矩阵得到
了像素平面相对于不同叠层高度的动态映射关系，对叠层图像进行了二维投影变换，并
基于高度信息实现了利用单目相机对3D打印过程的三维重构；在此基础上，开发了易
于操作的在线检测软件，实现了3D打印零件外部形态和内部缺陷的可视化表征。
关键词：3D打印；FDM；机器视觉；图像处理；缺陷在线检测
II
目录
摘要I
AbstractII
第1章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状3
1.3本文主要研究内容5
第2章3D打印在线检测系统设计7
2.13D打印缺陷机器视觉检测原理7
2.1.1FDM-3D打印工作流程7
2.1.2机器视觉检测原理8
2.2机器视觉检测平台搭建10
2.3相机成像模型与坐标变换12
2.4相机参数标定和畸变矫正14
2.5本章小结18
第3章3D打印过程图像预处理及叠层提取19
3.1图像预处理与叠层提取流程19
3.23D打印过程图像预处理20
3.2.1图像中值滤波20
3.2.2图像拉普拉斯锐化23
3.3基于超像素分割的3D打印叠层提取方法24
3.3.1K-means聚类算法原理24
3.3.2SLIC超像素分割算法27
3.3.3超像素阈值融合30
3.4本章小结33
第4章3D打印内部缺陷检