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基于BP神经网络的彩色3D打印颜色预测模型_张宗运.pdf

1、PRINTING AND DIGITAL MEDIA TECHNOLOGY STUDY Tol.223 No.2 2023.04印刷与数字媒体技术研究 2023年第2期(总第223期)RESEARCH PAPERS研究论文基于BP神经网络的彩色3D打印颜色预测模型张宗运1,2,邵珠伟1,2,牛世军2,熊义凡2,刘婧婧3,李学林4,吴光远2,李效周1,2*(1.齐鲁工业大学(山东省科学院)生物基材料与绿色造纸国家重点实验室,济南 250353;2.齐鲁工业大学(山东省科学院)轻工学部,济南 250353;3.山东工艺美术学院 艺术与设计实践 教学中心,济南 250300;4.齐鲁工业大学(山东省

2、科学院)艺术设计学院,济南 250353)摘要 彩色3D打印颜色再现受到透明、半透明色块颜色等多方面因素的影响。本研究基于BP神经网络,建立了透明树脂厚度、底基、标准24色块的输入值与3D打印色块颜色值之间的颜色预测模型。将4mm厚的3D打印24色色块作为测量对象,陶瓷相机标定板和50%中性灰的铜版纸作为测量底基,2mm、4mm、6mm、8mm厚度的无色透明树脂块分别置于彩色3D打印色块表面,用分光光度计测量色块的色度值和明度值,并用Matlab R2020a建立3D打印输入值与测量值的关系模型,以实际测量值与预测值的色差评价预测效果,以输入参数权重的大小判断3D打印控制参数对最终结果影响的强

3、弱。实验结果表明:验证集的总色差最大值为4.855,平均值为1.974。透明树脂厚度的权重为0.0491、测量底基的权重为0.0869,依据权重信息可知,测量底基对预测结果影响最大,无色透明树脂块的厚度影响次之。本研究建立的颜色预测模型具有较好的预测效果。关键词 彩色3D打印;颜色模型;颜色预测;BP神经网络中图分类号 TS801.3;TS805.4文献标识码 A文章编号 2097-2474(2023)02-31-08DOI 10.19370/10-1886/ts.2023.02.004Color Prediction Model for 3D Printing Based on BP Neu

4、ral Network ZHANG Zong-yun1,2,SHAO Zhu-wei1,2,NIU Shi-jun2,XIONG Yi-fan2,LIU Jing-jing3,LI Xue-lin4,WU Guang-yuan2,LI Xiao-zhou1,2*(1.State Key Laboratory of Biobased Material and Green Papermaking,Qilu University of Technology(Shangdong Academy of Science),Jinan 250353,China;2.Faculty of Light Indu

5、stry,Qilu University of Technology(Shangdong Academy of Science),Jinan 250353,China;3.Practice Teaching Center of Art&Design,Shandong University of Art&Design,Jinan 250300,China;4.School of Art Design,Qilu University of Technology(Shangdong Academy of Science),Jinan 250353,China)Abstract With the de

6、velopment of color 3D printing technology,color reproduction has attracted more and more 收稿日期:2022-07-09 修回日期:2022-08-31 *为通讯作者项目来源:生物基材料与绿色造纸国家重点实验室开放基金资助(No.ZZ20210108);山东省自然科学基金资助项目(No.ZR2020MF091);国家新闻出版署智慧与绿色柔版印刷重点实验室招标课题(No.ZBKT202101)本文引用格式:张宗运,邵珠伟,牛世军,等.基于BP神经网络的彩色3D打印颜色预测模型J.印刷与数字媒体技术研究,202

7、3,(2):31-38.2023年2期印刷与数字媒体技术研究(正文拼版)2023-3-22.indd 312023年2期印刷与数字媒体技术研究(正文拼版)2023-3-22.indd 312023/3/27 16:05:332023/3/27 16:05:3332印刷与数字媒体技术研究2023年第2期(总第223期)0 引言3D打印技术是一种新兴的增材制造技术,广泛应用于制造业、食品业、珠宝业、建筑业和医学等领域,特别是3D打印牙齿模型、3D打印骨骼和3D打印心脏等医学用器官模型越来越多地用于医学教学和临床实践等1-6。随着3D打印的发展和应用,3D打印产品的颜色再现受到越来越多的关注,是3D

8、打印重要研究领域之一。尤其是3D打印医学器官模型的颜色准确再现对于医学教育、医疗分析和临床应用具有重要的实践指导作用7-10。但3D打印的颜色再现受到应用场景、打印参数和耗材等影响,相关领域的科研工作者为此做了大量研究。Liu等11 分析了3D打印的牙齿颜色及光泽度受到色域空间转换等因素影响,并通过多项式拟合的方法建立了扫描设备与打印设备的色域空间转换配置文件,有效提升了3D打印牙齿的颜色再现控制。Nindel等12 利用外观色貌逆向调节体素的方式,构建了基于梯度的3D打印形貌优化流程,提出了一套完整的外观颜色循环调节优化方案。另外,3D打印的参数设置会直接影响颜色再现效果。比如,感光树脂类彩

9、色3D打印的颜色受耗材本身颜色信息、色块内部体积光、3D打印形貌等因素的影响。Oskar等 13以相机标定板为测试基底,以3D打印耗材原料为研究对象,预测了3D打印的颜色再现。Wei等14提出了一种面向PolyJet 3D打印产品的颜色预测模型,实现了3D打印颜色的可控制性。崔铭铭等15-16建立了3D打印表面几何角度、表面阶调与外观颜色之间的关系模型,实现了基于纸基全彩色3D打印的颜色预测及再现。Li等17-19通过模拟纸基3D打印表面的几何形貌特性,研究分析了3D打印表面的形貌属性与亮度信息之间的关系。研究表明,准确预测并控制3D打印产品的颜色,对提升彩色3D打印产品质量和优化应用方面具有

10、重要作用。目前,彩色3D打印再现过程中主要以材料本身颜色和表面颜色处理为主,对于影响颜色再现的其他因素研究不足。因此,本研究利用Matlab R2020a软件构建多参数因素影响的全彩色3D打印颜色预测模型,实现面向PolyJet 3D打印机的全彩色3D打印的颜色预测,提升预测精度与颜色再现质量。1 模型与方法1.1 模型假设根据Stratasys PolyJet J750 3D打印机的构成和attention,and its color reproduction is affected by many factors,such as the transparent or translucent

11、 color of the 3D printed color block.In this study,based on BP neural network,a color prediction model was established between the thickness of transparent resin,the subbase,the standard 24 color block and the 3D printed color block.First,3D printed 24 color block of 4mm thickness as the measurement

12、 object,ceramic camera calibration plate and 50%neutral gray copper paper as the measurement base,the transparent resin blocks of 2mm,4mm,6mm and 8mm thickness were placed on the surface of the color block to measure the color value and lightness value of the color block with the spectrophotometer.T

13、he relationship model between the 3D printing input value and the measured value were established by Matlab R2020a,the prediction effect was evaluated by the color difference between the actual measured value and the predicted value,and the influence of the 3D printing control parameters on the fina

14、l result was judged by the size of the input parameter weight.The results showed that the maximum total color error was 4.855,and the mean color error was 1.974.V of thickness is 0.0491,and V of subbase is 0.0869.According to V,the subbase has the more influence on the prediction results,and the thi

15、ckness of colorless transparent block has the less influence on the prediction results.The color prediction model established shows a good prediction effect.Key words Color 3D printed;Color model;Color prediction;BP neural network2023年2期印刷与数字媒体技术研究(正文拼版)2023-3-22.indd 322023年2期印刷与数字媒体技术研究(正文拼版)2023-

16、3-22.indd 322023/3/27 16:05:332023/3/27 16:05:3333研究论文张宗运等:基于BP神经网络的彩色3D打印颜色预测模型工作特点,打印材料由Cyan、Magenta、Yellow、Black和White五色基本材料构成。假设打印材料构成可由离散空间A表示,标记为AC,M,Y,K,W。为了预测由这些材料打印的物体外观颜色,假设存在连续空间I,且I(L*s,a*s,b*s,D,B),在I中定义每个iI的输入变量为影响最终3D打印物体颜色的参数,其中L*s为Photoshop软件在CIE1976Lab模式下的ColorCheck 24色经典测试卡(品牌ColorSpace,型号TC021,本研究记为标准24色块)的明度值;a*s与b*s为Photoshop软件在CIE1976Lab模式下的标准24色块的色度值;D为3D无色透明树脂块的厚度;B为3D打印24色块的底基,即01之间的灰度。用分光光度计得到实际测量值O,设置输出空间O(L*m,a*m,b*m),其中,L*m为分光光度计实际测量得到的3D打印24色块的明度值;a*m与b*m为分光光度计实际测量

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