DIGITAL PRINTING    Tol.208    No.5  2020.10数字印刷  2020年第5期（总第208期）ADDITIVE MANUFACTURING RESEARCH SPECIAL 增材制造研究专题
收稿日期: 2020-08-30
项目来源：国家自然基金面上项目（No.61973127）；广东省产学研专项基金（No.2017B090901064）；潮州市产学研专项
基金（No.2020ZX14）
基于图像质量度量的纸基全彩3D打印
颜再现评价
袁江平1,2，陈 晨1，田婕妮1，姚丹阳1，李 花1，陈广学1
（1.华南理工大学 制浆造纸工程国家重点实验室，广州 510640；2.卡尔斯鲁厄理工学院 可视化和数据分
析研究所，卡尔斯鲁厄 76131）
摘要 全彩3D 打印能为三维数字制造提供真实的颜再现及控制，但由于缺乏客观可靠的颜再现质量评
直方图均衡化方法价工具，使其在个性化定制中一直面临棘手的颜精确再现难题。本研究针对具有环保及低成本优势的纸基全彩3D 打印技术，利用设计的特定三维标模型，对高清相机获取的主视面图像进行平均结构相似度（MSSIM ）、特征相似度（FSIMc ）以及视觉差异度（iCID ）等图像基度量的计算及统计，再以客观测量的差进行量化关联分析。实验结果表明，当前测试样的图像基度量与差线性相关，但对应线性拟合方程还需要通过更多测试样进行参数优化。其中，彩SSIM 映射图能提供纸基3D 打印模型的颜再现细节评价，但上述三个图像基度量在纸基全彩3D 测试模型颜再现评价中表现了相对独立性。该研究能为更符合人眼视觉感知的全彩3D 打印颜再现评价的图像基度量开发提供理论参考。
关键词 彩3D 打印；颜再现；质量评价；图像质量；差
中图分类号 TS801.3; TS805.4                    文献标识码 A                    文章编号 2095-9540(2020)05-26-09DOI  10.19370/jki10-1304/ts.2020.05.003
Color Reproduction Evaluation of Paper-Based Full-Color 3D Printing Based on Image Quality Metrics
YUAN Jiang-ping 1, 2, CHEN Chen 1, TIAN Jie-ni 1, YAO Dan-yang 1, LI Hua 1, CHEN Guang-xue 1
(1. State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering , South China University of Technology, Guangzhou 510640, China ; 2. Institute for Visualization and Data Analysis , Karlsruhe Institute of Tech
nology , Karlsruhe  76131, Germany )Abstract  Full-color 3D printing can provide realistic color reproduction and control for 3D digital fabrication, but the lack of objective and reliable tools for evaluating color quality has always led to the thorny issue of color reproduction in customized applications. In this study, the paper-based full-color 3D printing technology with its environmental and low-cost advantages was taken as an example. Combining the designed 3D color scaling model and the key visual images acquired from a high-definition camera, objective metrics such as mean-structural similarity (MSSIM), color feature similarity (FSIMc) and improved color image difference (iCID) were calculated and counted, and then quantified correlation analysis was performed on the measured color differences. The experimental results showed that the image
27增材制造研究专题袁江平等：基于图像质量度量的纸基全彩3D打印颜再现评价quality metrics are well correlated with color difference, but its unified linear correlation requires to optimize with more tested samples. Moreover, structural similarity is better than feature similarity in evaluating color reproduction quality of paper-based 3D printing models, while color SSIM mappings provide more details for color reproduction of paper-based full-color 3D printed models, but the above three image quality metrics demonstrate relative independence in color reproduction evaluation of paper-based 3D test models. This study can provide a theoretical reference for the development of other image quality
metrics for color reproduction evaluation of full-color 3D printing that is more consistent with the human eye’s visual perception.
Key  words Color 3D printing; Color reproduction; Quality assessment; Image quality; Color difference
油墨或呈胶黏剂[14-15]，学者加深了对彩3D 打印
技术及工艺的理解，但彩3D 打印的颜精确再现
机理及质量评价体系还不完善，并没有达成全球标
准化[16]。
1
全彩3D 打印颜再现评价与在线    检测全彩3D 打印可以理解为彩3D 打印技术发展的高级形式，随基材着特性差异而发展出六大类具体工艺：纸基全彩3D 打印、粉基全彩3D 打印、塑基全彩3D 打印、金属基全彩3D 打印、陶瓷基全彩3D 打印、玻璃基全彩3D 打印，其中纸基全彩3D 打印、
粉基全彩3D 打印、塑基全彩3D 打印的颜再现质量评价的研究最多[17-18]。全彩3D 打印制品的颜
精确再现方法及质量评价是相辅相成的，当前颜精确再现难题也影响了颜再现质量评价理论及研究方法的开发。在大量3D 打印应用中会涉及简单的颜再现，如纯打印、多打印以及局部渐变打印，在3D 打印质量评价以及工艺优化研究文献中，主要通过对比打印模型局部样的度值或差值来进行量化评价[19-23]。
在2D 印刷、图像显示以及材料识别等与颜密切相关的应用领域，学者已经对其颜再现质量评价体系构建所需的颜空间、差公式、貌模型、光源显示、图像图形渲染实现了标准化，并提出了基于ICC 特性文件的彩管理技术及工具[24]。尽管当前ICC 组织在ICC 特性文件基础上提出iccMAX 特性文件的彩管理流程，并添加了
0 引言3D 打印被誉为新一代工业革新的三维数字制造技术，近年来传统制造业应用发展进入到产业化
推广阶段[1-6]。2016年全球3D 打印行业市值为60.63亿美元，据Wohlers 与iiMediaResearch 报告预测2021年全球市场规模可达到260亿美元。而国务院早在
2015年就把以3D 打印（增材制造）为代表的新型技术写入正式印发的《中国制造2025》[7]，2016年中国3D 打印市场已达到12亿美元市值，行业分析机构SmarTech 预测中国3D 打印市场的市值在2022年有望达到60亿美元。随着3D 打印应用的日益普及，功能性制造日益完善，学术界及工业界都开始意识到3D 打印制品颜真实再现难题。为此，以国际彩联盟（ICC ）及国际照明委员会（CIE ）为代表的
国际专业组织先后研讨了3D 打印对象颜精确再现问题。例如2016年5月ICC 在台北市举办的显示及3D 打印中的彩管理研讨会，随后CIE 于2016年8月发布的《国际照明领域十大研究热点报告》也将“3D 对象外貌的准确测量和真实再现”列为十大研究热点之一，并成立CIE TC8-17技术委员会进行标准化研究。同年，全球3D 打印领域的各知名研究团队也在线出版了《New Trends in 3D Printing 》开源专著，系统性阐述了3D 打印最新发展趋势，并提出彩3D 打印的彩精确再现面临的重要挑战[8]。随着彩3D 打印设备在增材制造领域的大步伐更新[9-13]，同时，功能材料领域也在不断开发着性能更好的打印材料、
28数字印刷2020年第5期（总第208期）
材料外貌特性参数，但经其转换后的3D样颜真实性与人眼视觉匹配还存在很大差距[25]。与此同时，随着3D打印批量化制造进程加速，3D打印件质量在线检测也是制约3D打印产业化的一个亟需攻克的关键技术[26]。
3D打印件质量在线检测原理主要是基于打印模型获取图像的结构特性及颜特性进行测试样与参照样的比对，实现分类判断，例如变形、微孔、划痕、气泡及蹭脏等代表性缺陷[27]。但3D打印实体上的这些缺陷在线检测都是利用原始图像转换后的灰度图进行判断指标分析，从而丢失了人眼敏感的颜梯度信息，这对全彩3D打印件的颜再现质量精确评价是个极大挑战。Fastowicz等[28-29]基于获取图像的霍夫变换和直方图均衡化，以及深度图的熵来评价FDM型纯3D打印件的表面打印质量分类。
在图像图形处理领域，图像质量客观评价方法的研究也非常多，主要分为参考类与非参考类，而参考类质量评价又根据参考程度分为全参考类与半参考类[30]。全参考图像质量评价是设定参考图像，通过对比不同条件下自然获取图像与参考图像之间的质量差异来进行质量评价[31]。全参考图像质量评价方法主要有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）、特征相似度（FSIM）、视觉信息保真度（VIF）、梯度幅度相似度偏差（GMSD）、平均偏差相似指数（MSDI）以及彩图像差异度（CID），最常用的是SSIM、FSIM以及CID[32]。最具潜力的无参考类图像质量评价方法是基于神经网络模型的图像质量预测，这需要特定训练用的图像图形数据库，但在全彩3D打印颜再现质量评价中却鲜有先例。由于全彩3D样品打印成本高昂，难以构建足够的基于全彩3D打印模型高清获取图像数据库。因此本研究重点聚焦全参考图像质量评价方法在全彩3D打印件颜再现质量评价应用，特别是上述三类方法包含颜特征的对应拓展版：平均结构相似度（MSSIM）、彩特征相似度（FSIMc）以及增强型彩图像差异度（iCID）[33-35]。Okarm与Fastowicz分别利用聚乳酸（PLA）与丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物（ABS）束丝及FDM设备打印了5种彩方块并讨论高低质量打印模式下的SSIM值及FSIM值变化，而本团队成员则基于Stratasys J750彩3D打印机探索了精细打印模式下6种彩及7种中间的塑基3D模型的MSSIM值与差值的关联特点[36-38]。由于纸基全彩3D打印在打印成本、环保及彩再现等方面具有得天独厚的天然优势，本研究重点探索MSSIM值、FSIMc值、iCID值等客观度量与纸基3D打印样品对应测量的差值之间的关联趋势，为纸基全彩3D打印颜再现评价提供实证分析及数值建模参考。
2实验方法及材料
图1展示了本研究的实验框架（其中，图1a为数字3D模型；图1b为ArkePro纸基3D打印机；图1c 为CIE L*a*b*值测量；图1d为打印样品主视面图像获取；图1e为图像基度量获取及评价）主要包含3D测试模型设计、打印参数设置、样品度测量、样品图像获取、图像基度量评价。
3D测试模型主要参考传统标测试原理采用3D Max设计，选择了C、M、Y、R、G、B共6种基，以及黑、白与灰共7种非彩。对应条颜的CIE L*a*b*值选择ArkePro纸基3D打印机能精确打印的度值。每个3D测试模型上依序设计了6个彩阶梯，每个彩阶梯上都分布上述13个条，然后在每个彩阶梯减少一打印切片层设计了6个白阶梯。由于白阶梯完全是空白对照，且延伸到彩阶梯下方，因此白阶梯的表面属性与彩阶梯相邻下层的表面属性相同。本实验中设计了5个3D测试模型，每个3D测
图1 实验框架及试样参数设置
Fig.1 Experimental framework and specimen
parameters setting
29增材制造研究专题袁江平等：基于图像质量度量的纸基全彩3D打印颜再现评价试模型的不同在于每个阶梯包含的打印层数不同，分别为1、2、3、4、5，具体厚度尺寸及编号见表1。其中打印层数是由着层与空白层构成。另外，每个纸基3D 测试模型中添加了一定厚度的底基（即没有着的空白纸张层），以保护打印出的3D 模型的 力学强度。打印参数设置主要涉及原始3D 彩模型的
颜转换、刨切分层及格式转换。由于3D Max 软件也能提供RGB 颜空间，将对应样的RGB 度值转换成CIE L *a *b *值进行统计运算，再由ArkePro 3D 打印机的彩管理系统转换成CMYK
度值，以最大程度减少颜打印误差。对于刨
切分层，该模型采用一个切片层对应一张纸，每个打印层厚为0.1mm 。采用精细打印模式，直
接输出ArkePro 3D 打印机可以打印的.mocr 文件
格式。
样品度测量则采用爱丽的i1Pro2分光光度
计对每个条进行3次测量，其测量参数设置为ISO 13655标准下的M1模式以及采用D 50光源。对应白
块的白度测量则采用Technidyne Color-Touch PC
CTP-ISO 白度仪以2°视场及D 65光源。样品图像获取则采用视觉感知评价成像系统（如图1d)，其光源为D 65，拍摄距离0.752m 。高清相机选择Canon EOS 500D ，对应镜头参数为0.35mm/1.1ft-∞。在该成像系统里，经过校准后，样品拍摄图像的颜获取误差在2以内。图像基度量评价中，先将上述样品获取图像无（2）（3）（4）表1 所有纸基3D 测试模型的每个着阶梯的层厚参数
Tab.1 Layer thickness parameters for each coloring staircase for all paper-based 3D test models 样品打印层数
层厚（mm ）
W s1W s2W s3W s4W s5W s6C s1C s2C s3C s4C s5C s6
1C ×1+W ×10.10.30.50.70.9  1.10.20.40.60.8  1.0  1.22C ×1+W ×30.30.7  1.1  1.5  1.9  2.30.40.8  1.2  1.6  2.0  2.43C ×1+W ×50.5  1.1  1.7  2.3  2.9  3.50.6  1.2  1.8  2.4  3.0  3.64C ×1+W ×70.7  1.5  2.3  3.1  3.9  4.70.8  1.6  2.4  3.2  4.0  4.85C ×1+W ×90.9  1.9  2.9  3.9  4.9  5.9  1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0()()()22
2******g o g o g o E L L a a b b =−+−+−∆*ab 损裁切成相同尺寸图像，再按照编码顺序输入本项目团队编译的Matlab 程序，将所有样品与样品1进行MSSIM 、FSIMc 、iCID 三度量计算。每个样品的数据分析包含差值计算、MSSIM 值计算、FSIMc 值计算、iCID 值计算，具体计算公式见式(1) ～式(4)。
（1）
其中，∆E *ab 为CIE1976差值，L *g 、a *g 、b *g 为测试样的度值，L *o 、a *o 、b *o 为参考样的度值[26]。式中，SSIM(i ,j )为两图像整体结构对比的相似度值，MSSIM(I ,J )为两图像局部窗口对比的相似度值，FSIMc 为彩图像特征对比的相似度值，iCIDA(X ,Y )为两彩图像的LCH 三属性的综合差异程度值；式(2)、式(3)与式(4)中其他对应的参数意
义及默认参数分别见参考文献[35-37]。
图2 不同着层厚下纸基3D 测试模型中6个阶梯的差对比
Fig.2 Comparison of color difference of 6 staircases in the paper-based 3D test model with different coloring layer thickness R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w
纸基模型-阶梯1纸基模型-阶梯4纸基模型-阶梯2纸基模型-阶梯5纸基模型-阶梯3
纸基模型-阶梯6
∆E *∆∆E *R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w R  G  B  Y M  C    K  0.8k      0.4k        0.1k  w

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