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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114463317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210129550.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法是由乔菁;张岩;周德开;李隆球;张广玉;田回春设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和3D打印领域，更具体的说是一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法，该方法包括以下步骤；S100：待修补填充结构放置于3D打印机底座的标定框内；S200：3D打印机上的摄像头读取底座上的图像信息；S300：对图像信息进行基于计算机视觉的操作，提取得到待修补填充区域的轮廓；S400：根据待修补填充区域的轮廓特征选择填充算法，并生成填充路径进行3D打印修补；能够避免对破损区域先建模再制造最后移位填充的繁琐过程限制，能够直接对放置于打印机内部的破损结构进行快速识别和精准的轮廓提取，重构规划出打印路径，最终灵活地实现对破损结构原位修补填充过程。

本发明授权一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的结构原位修补3D打印方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S100：待修补填充结构放置于3D打印机底座（2）的标定框（3）内；S200：3D打印机上的摄像头（4）读取底座（2）上的图像信息；S300：对图像信息进行基于计算机视觉的操作，提取得到待修补填充区域（5）的轮廓；S400：根据待修补填充区域（5）的轮廓特征选择填充算法，并生成填充路径进行3D打印修补；所述基于计算机视觉的操作包括目标识别的深度神经网络训练和图像处理过程，步骤S300具体包括：S301：获取带有不同待修补填充区域（5）的薄板（1）图像并进行数据增强得到训练数据集，进行破损区域的标注，利用two-stage算法或one-stage算法训练深度神经网络模型，完成破损待填充区域的粗略目标检测模型；S302：通过摄像头（4）获得图像，对图像执行开运算完成图像噪声去除，其中内核kernel采用元素值均为1的3×3矩阵，迭代次数为2次；S303：利用分水岭算法识别分割薄板（1）、标定框（3）前景区域和3D打印机底座（2）背景区域；在得到包含有前景区域的图像中，找到各个轮廓并计算闭环轮廓所围的面积，筛选出面积最大的轮廓线即为标定框（3）的轮廓线；对标定框（3）轮廓线上的点进行筛选和轮廓拟合；其中拟合轮廓与原始轮廓之间的最大距离dt为：；S304：构建尺寸像素与摄像头（4）获取的图像大小相同的标定图片，像素值RGB为0,0,0；在标定图片中建立虚拟标定框（9）；根据实际标定框（3）中的角点（8）坐标和虚拟标定框（9）中的角点（8）坐标，建立摄像头（4）拍摄图片与标定图片间的透视变换矩阵；S305：对摄像头（4）中获得的图像分别进行沿着x和y方向的sobel滤波变换；将两方向sobel滤波变换后的图像像素值取绝对值后，再分别赋予权重0.5后在对应位置相加，得到具有边缘轮廓特征的合成图片；对合成的图片利用在步骤S304得到的透视变换矩阵进行透视变换，得到位置修正后具有边缘轮廓特征的新图片；S306：对步骤S305得到的图片转为灰度图片后进行图像增强；S307：对摄像头（4）中获得的图像利用S301训练得到的神经网络进行图像识别，获取破损区域的目标识别矩形框（10），经过透视矩阵变换后得到新的目标识别矩形框（10）；在新的目标识别矩形框（10）所围成的区域内对步骤S306中的图像进行轮廓提取，并选择面积最大的闭环轮廓作为最终待修补填充区域（5）的轮廓。

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