基于机器视觉的混凝土3D打印几何特征自动提取方法研究

近年来,随着混凝土3D打印技术的不断发展,打印成品的质量受到越来越多的关注。打印成品的几何特征已成为评估打印质量的重要指标。针对当前3D打印混凝土几何特征提取中存在的诸如流程复杂、精度有限及缺乏评价指标等问题,本文设计了基于机器视觉的混凝土3D打印几何特征自动提取方法。首先,采用摄像头阵列部署方法获取打印成品的原始图像,并对原图像正畸以提高图像质量;其次,通过语义分割模型U-Net提取打印成品的几何特征,并对得到的结果进行优化;最后,通过量化的指标值,对其进行了可视化并评价打印结果。实验证明,本文提出的几何特征自动提取方法具有速度快、精度高等显著优势;此外,系统化的打印评价指标可为混凝土3D打印质量评估提供借鉴参考。

基于人工智能的子弹时间虚拟拍摄系统研究

针对虚拟拍摄子弹时间系统存在不连续感、无法扣除背景、系统不稳定和设备成本昂贵等问题,提出一种基于人工智能的子弹时间虚拟拍摄方法。方法采用廉价的网络摄像头阵列,构建拍摄系统,采用自定义的标定和数据传输方案,采用嵌入式设备作为数据中转。对于输出结果的后期处理,采用预训练的神经网络辅助完成后期画面的拼接处理和优化。借助这一方法,研制出一种简单易行的子弹时间虚拟拍摄系统。实验表明,上述系统解决了子弹时间视频的不连续感和扣除背景问题,保证了系统稳定性和输出结果的可用性,并且,大幅度降低了构建虚拟拍摄子弹时间系统的成本。