基于BP神经网络的彩色3D打印颜色预测模型

作者:张宗运; 邵珠伟; 牛世军; 熊义凡; 刘婧婧; 李学林; 吴光远; 李效周*
来源:印刷与数字媒体技术研究, 2023, (02): 31-38.
DOI:10.19370/j.cnki.cn10-1886/ts.2023.02.004

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。

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