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亮点
bull;我们提出了一个新颖的由人像图像驱动的个性化食品印刷方案。
bull;我们应用图像提取技术来提取显著的图像特征。
bull;严格的人脸检测和草图合成技术可用于增强人像图像的人脸特征。
bull;我们提出了一种新的路径优化算法来生成高效、保留特征的食品打印路径。
基于人像图像的个性化食品打印
Haiming Zhaoa, Jufeng Wanga, Xiaoyu Rena, Jingyuan Lib, Y ong-Liang Y angc, Xiaogang Jina,lowast;
内容提要：
3D打印技术的最新发展使其在定制食品制造中有了新的应用，量身定制的3D食品打印机。我们提出了一种新颖的由人像图像驱动的个性化食品打印方案。与使用ABS、尼龙和SLA等材料的普通3D打印机不同，我们的打印机使用麦芽糖、巧克力糖浆、果酱等可食用材料来打印定制图案。我们的方案自动将任意输入的图像转换为优化的可打印路径，以方便食品打印，同时保留图像的突出特征。这是基于两个关键阶段来实现的。首先，我们应用图像提取技术来提取显著的图像特征，为了增强肖像图像的面部特征，可以选择使用严格的面部检测和草图合成技术。其次，我们提出了一种新的路径优化算法来生成高效、保留特征的食品打印路径。我们使用各种图像演示了我们的方案的效率和有效性，并与未优化的结果进行了比较。
- 简介
糖画是一种传统的中国民间艺术，它使用滚烫的液态糖浆来创作二维人物。虽然我们都知道这种艺术形式，但它需要熟练的工匠手工创作精致的人物，这限制了它的受欢迎程度。3D打印技术的最新发展为新手提供了一个在更广泛的食品行业推广糖画的好机会。
3D打印能够从数字模型中高效地实现物理对象，这吸引了专业人员和业余爱好者，并促进了定制设计和快速原型制作。近年来，3D打印产业在食品科技领域有了新的应用。这些应用程序利用3D打印的功能来定制具有复杂几何结构的食物，硬件和软件的发展让新手用户可以制作出具有定制图案的可食用物品。
3D食品打印是一个新兴的研究领域，具有很大的食品工业发展潜力。在此基础上，进一步介绍了多材料食品打印技术，并考虑了在烹饪过程中如何保持立体形状。
在这项工作中，受糖画的启发，我们的目标是使用3D打印技术来制作个性化的食品。从人像照片中提取个性化信息，然后使用3D打印机打印得到的信息。如图所示。与适合打印固体的传统材料相比，我们的个性化食品打印问题遇到了如下的问题。我们工作中使用的材料，如麦芽糖和巧克力糖浆，是粘弹性的，这需要更大的打印喷嘴半径。因此，与FDM和SLA打印机相比，食品打印机产生的可食用对象的分辨率和精确度较低。由于食品打印机分辨率较低，需要进行图像提取处理。当前的图像提取方法能够产生视觉上较好的结果。然而，我们必须考虑图形算法产生的结果与3D打印机的物理打印路径之间的差距。在3D食品打印过程中，可食用材料的频繁挤压和缩回很可能造成不必要的打印或打印不足，导致打印路径宽度不均匀。此外，这些运算非常耗时。因此，我们的方法的目的是在不丢失图像特征的情况下过滤掉不需要的细节。为了提高打印质量，加快打印速度，我们的打印路径优化算法将优先选择较小的回撤和移动距离。
我们的工作还受到最近论文中的方法的启发。刀具路径连续性增强方法已广泛应用于增材制造。一些研究人员专注于刀具路径的几何形状，以避免急转弯并确保连续的路径。尽管之前的算法广泛适用于传统的3D打印问题，但3D食品打印的新挑战仍未解决
在过去的许多年里人脸图像处理是研究的比较多的，卡通人脸被广泛用于简化肖像图像和生成吸引人的草图。一种基于示例的草图绘制方法能够生成类似卡通的肖像。进一步开发了数据驱动方法，提高了风格化程度，使结果自然美观。虽然这些方法是有效的，但肖像图像中的人脸仅限于正视，并且可以很容易地消除痣、皱纹和颧骨等细节特征。
考虑到3D食品打印的制作限制，我们提出了一种新的制作个性化可食用图案的框架。采用数据驱动的方法对输入图像进行抽象。提出了一种新的打印路径优化方法，用于生成三维食品打印的可打印路径。根据打印喷嘴的大小调整图像提取结果，提高打印质量。采用基于深度优先搜索(DFS)的方法对印刷图案进行优化，提高了印刷速度。我们提出了一种将3D打印、食品定制和计算机图形学相结合来制作个性化可食用图案的新方法。我们在各种图像上展示我们的框架，包括肖像照片、矢量艺术、艺术素描。实验表明，该框架在节省打印时间的同时，较好地保留了图像特征。
- 相关工作
2.1用于3D打印的计算机图形学
近年来，3D打印引起了图形学研究人员的浓厚兴趣。为了满足不同的制造要求，采用计算机辅助设计算法对3D打印件的物理特性进行了研究。结构分析有助于提高打印物的强度。Zhou等人参与物理模拟过程，分析最差载荷分布情况。还采用应力消除方法，通过加厚、镂空等方法，提高印刷品的结构完好性。其他物理性质，如静态平衡和动态运动也引起了研究人员的注意。Preacute;vost等人介绍了一种制作能够自立的静态模型的有效方法。Bauml;cher等人则更进一步，打印能够旋转的模型。Zhao等人提出了一种生产个性化滚珠玩具的新框架。近年来，多材料3D打印也得到了研究。Chen等人使用异径调谐器模型将用户定义的模型规范转换为特定于材料的表示。Sitthi-Amorn等人提供了一个令人印象深刻的多材料3D打印平台。与以往的工作不同，本课题的重点是3D食品打印，这在计算机图形学领域尚处于研究阶段。
2.2 使用3D打印制作食品
随着3D打印在工业上的成熟，食品科技领域出现了新的应用。3D食品打印有很多潜在的用途，比如定制食品设计，小规模食品生产和个性化营养。研究人员对3D食品打印的工程解决方案提供了重要的见解。考虑到食品原料的稠度、粘度和凝固特性，有些食品本身就可以打印(巧克力、奶酪、蛋糕糖霜)，因为它们可以顺利地从注射器中挤出。我们提出了几种解决方法，通过添加添加剂和配方控制来保持其在烹饪过程中的形状一致性。目前的食品制造技术适用于大规模食品生产。至于定制食品设计，往往需要具有专业技能的工匠，制作过程费时费力。3D打印在小规模食品生产和定制食品设计方面很有前途。使用3D打印来制造具有定制营养的食品。这一解决方案能够根据个人健康数据(身高、年龄、健康状况等)生产出热量充足的食物。食品打印中一个悬而未决的问题是如何最小化设计的形状(在计算机上制作)和打印物(由3D食品打印机制造)之间的差异。熔融凝固工艺不像传统材料那样精确，导致印刷路径较宽，分辨率较低。此外，为了保持打印路径的均匀宽度，应该避免频繁开关材料挤出的出口。此外，在生成印刷图案时应考虑相邻路径的重叠，以避免结果混乱。我们的框架使用专门的路径优化算法解决了上述问题，为个性化食品打印带来了比较合理的结果。
2.3图像处理
图像处理有助于简化视觉细节和强调突出的内容。DeCarlo等人提出了一种基于计算机视觉技术的风格化和抽象化方法。突出显示的视觉元素由人类感知和用户眼球运动的模型决定。kang等人介绍了一种易于使用的算法来自动生成一个连贯的和有风格的照片线条画。这项工作后来扩展到视频抽象。fu等人提出了一种能够从输入图像中导出可信的笔画顺序的系统。
自古以来，人类的视觉系统可以很容易地被训练来辨别和识别人脸。有许多关于面部美化、识别和检测的论文。chen等人提出了一种基于示例草图绘制算法来将人像抽象成风格化的卡通人脸。它是有效的，但结果取决于训练集。wang等人提出了一种数据驱动草图合成框架，该框架过滤掉冗余信息并保留适于3D打印的突出特征。berger等人。将线条画的抽象性与艺术风格相结合，来写生肖像画。zhang等人提供了一种数据驱动框架，用于生成自然且有吸引力的卡通式肖像。但是这个框架仅限于从正面看脸，没有保留痣、皱纹和颧骨等细节特征。
2.4 3D打印和图形的路径优化
3D打印允许在计算机辅助制造中进行快速原型制作。提出了几种基于增强型遗传算法和人工神经网络(ANN)的优化打印路径的方法，以实现高效的3D打印。jin等人。提出了一种优化锯齿形充填路径的新方法。他们还研究了如何避免打印路径中的急转弯，以加快打印速度。介绍了一种求解路径规划问题的MZZ-GA框架，并利用遗传算法(GA)对改进的Zig Zag(MZZ)算法生成的路径进行优化。路径优化算法也被用于图形应用。Pedersen和Singh提出了一种新的迷宫综合方法，该方法生成一条没有交点的连续路径。Wong和Takahashi从输入图像中提取尖锐的边缘，并使用半欧拉化方法寻找遍历所有边缘的路径。zhao等人。采用连通的费马螺线作为3D打印的刀路图案。优化的路径是一条单一的连续曲线，可实现高效和高质量的制造。虽然以前的工作在不同的场景中展示了有效性，但它们太有限了，不能像我们的案例那样应用于3D食品打印。
- 算法
3.1概述
如图3所示，我们的框架由四个组件组成：输入图像处理、图像提取、路径优化和3D打印。图像提取采用FDoG滤波器。针对食品打印机的特点，提出了一种新的路径优化算法，有效地制作了高质量的摘要结果。我 们还采用了进一步的技术来改善人像图像的打印效果。草图合成为滤除输入图像的冗余信息和保留显著特征提供了一种选择。人脸检测和人脸标志点标记用于增强人脸区域，以更好地保留特征。
3.2 3D食品打印机
我们实验中使用的3D食品打印机是SHINNOVE-S2。打印机尺寸为420mmtimes;380mmtimes;400mm，打印体积为150 mmtimes;150mmtimes;100mm。SHINNOVE-S2是专门为打印巧克力和果酱等可食用材料而设计的。它基于FDM打印技术，能够从打印喷嘴挤出可食用材料。材料的挤压由专门设计的电机控制，也由GCODE控制。随附的视频中演示了一个实际的打印过程。
事实上，基于普通喷墨的打印自然更适用于2D光栅图像，即使是基于粉末床融合的方法(例如糖粉)也会是更好的选择。考虑到以前的方法成本较高，我们采用了目前的解决方案。SHINNOVE-S2的价格约为1600美元，每个打印物的价格不到0.2美元。
3.3路径优化算法
输入图像处理和图像提取是在像素级执行的。受打印机喷嘴宽度的限制，3D食品打印机可以制造分辨率较低的可食用物体。如果FDoG输出直接用作3D食品打印机的输入，则打印对象与线提取结果相差太大，如图所示。由于打印机挤出的相邻路径重叠，结果通常会被过度填充。因此，避免重叠的一个简单方法是使用形态运算符衰减打印路径。OpenCV中的侵蚀操作能够将FDoG输出侵蚀到1个像素的宽度。然而，由于相邻路径之间的重叠造成的伪影，打印结果并不令人满意。为此，我们提出了一种新的优化打印路径的方法，该方法包括3个步骤：
- 我们使用以像素为单位的n个stimes;s个方块(记为P={Pi})来覆盖FDoG滤波器的输出。相邻面片之间没有重叠。
- Pi的中心Ti(表示为T={Ti})用于表示单个打印补丁。我们使用基于DFS的方法来生成经过所有补丁中心T的打印路径。
- 根据3D打印机的参数，生成相应的G代码
上述方法的优点是既简化了路径优化过程，又保证了打印结果的质量。为了避免重叠，打印路径和喷嘴的移动方向应该同时优化，这是众所周知的NP完全[35]。相反，我们介绍了一种基于食品打印机和输入图像的块大小确定方法。补丁大小用于近似打印机材料挤压的覆盖率。然后，我们对面片布局(由一组不重叠的面片组成的布局)进行优化，以覆盖抽象的图像特征，从而降低了优化的复杂度，使问题变得容
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