[1]邵悦辰,贡 亮,沈晓晔,等.基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统[J].机械与电子,2021,(04):28-32.
　SHAO Yuechen,GONG Liang,SHEN Xiaoye,et al.Abnormal Working Condition Monitoring System in FDM-3D Rapid Prototyping Based on Machine Vision[J].Machinery & Electronics,2021,(04):28-32.
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基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统()
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机械与电子[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2021年04期
页码:
28-32
栏目:
设计与研究
出版日期:
2021-04-24

文章信息/Info

Title:
Abnormal Working Condition Monitoring System in FDM-3D Rapid Prototyping Based on Machine Vision
文章编号:
1001-2257（2021）04-0028-05
作者:
邵悦辰1; 贡 亮1; 沈晓晔1; 荆梦杰1; 方占奥2; 雷军波1; 黄亦翔1
1. 上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;
2. 上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海 201620
Author(s):
SHAO Yuechen1; GONG Liang1; SHEN Xiaoye1; JING Mengjie1; FANG Zhan‘ao2; LEI Junbo1; HUANG Yixiang1
1. School of  Mechanical  Engineering Shanghai Jiao Tong University ，Shanghai 200240，China ；
2. College of Urban Railway Transportation，Shanghai University Of Engineering Science，Shanghai 201620，China
关键词:
机器视觉; 3D打印; 智能监控; 图像识别
Keywords:
machine vision;  3D printing;  intelligent monitoring;  image recognition
分类号:
TP277
文献标志码:
A
摘要:
针对FDM-3D打印过程中存在的各类打印故障，提出了一种基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统，该系统能够完成自动识别和报警等功能，实现无人值守状态下的智能监控。首先，基于视觉提取实际打印目标的轮廓；然后，基于计算机图形学获取stl文件中待打印物体的理论轮廓，并将其与实际打印目标的轮廓做对比；最后，开发一个基于网络的自动报警系统。实验结果表明，该监控系统能够对零件垮塌或打印机喷头堵塞等状况实现实时在线的评价。基于图像识别的监控方法能够与3D打印目标的造型实时匹配，该方法可以扩展到多种不同类型的打印机。
Abstract:
Aiming at various anomalies in the FDM-3D printing process,an abnormal working condition monitoring system in FDM-3D rapid prototyping based on machine vision is proposed,which can complete functions such as automatic identification and alarm, and realize the goal of unattended intelligent monitoring. First, the contour of the actual print target is extracted based on vision.Then, the contour of the object to be printed in the stl file is obtained based on computer graphics and compared with that of the actual print target. Finally, a network-based automatic alarm system is developed. The experimental results show that the monitoring system can realize real-time online evaluation of the working conditions such as the collapse of parts or nozzle clogging in printers. Therefore, the monitoring method based on image recognition can match the shape of the 3D printing target in real time, and such a method can be extended to a plurality of different types of printers.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-11-11
基金项目：广东省重点领域科技研发计划项目（NO.2019B090922001）；上海市2019年人工智能创新发展专项基金（No.XX-RGZN-01-19-5673）
作者简介：邵悦辰（1995-），男，吉林通化人，硕士研究生，主要研究方向为机电控制；贡 亮（1981-），男，安徽霍邱人，博士，副教授，主要研究方向为农业机器人，通信作者。
更新日期/Last Update: 2021-04-15