基于多参数协同的3D打印监测方法及系统
申请人信息
- 申请人:深圳市智能派科技有限公司
- 申请人地址:518110 广东省深圳市龙华区观湖街道观城社区大和工业区30号101
- 发明人: 深圳市智能派科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多参数协同的3D打印监测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311697128.3 |
| 申请日 | 2023/12/12 |
| 公告号 | CN117392471B |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 深圳市智能派科技有限公司 |
| 发明人 | 张胜哲; 王威 |
| 地址 | 广东省深圳市龙华区观湖街道观城社区大和工业区30号101 |
摘要文本
深圳市智能派科技有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于多参数协同的3D打印监测方法及系统，该方法包括：通过设置在打印区域的图像获取设备，实时获取打印区域的实时区域图像以及获取所述图像获取设备的实时设备参数；根据所述实时区域图像和所述实时设备参数，确定所述图像获取设备对应的设备影响情况参数；根据所述实时区域图像，和当前时间点对应的任务基准图像，确定所述目标打印任务对应的任务执行情况参数；根据所述设备影响情况参数和所述任务执行情况参数，判断目标3D打印设备是否存在打印错误，并根据判断结果执行相应的报警操作。可见，本发明能够更加智能和高效地对3D打印设备的打印进行监测，以减少或预防打印错误的发生，提高打印安全性。 （来自 专利查询网）
专利主权项内容
1.一种基于多参数协同的3D打印监测方法，其特征在于，所述方法包括：在目标3D打印设备在执行目标打印任务时，通过设置在打印区域的图像获取设备，实时获取打印区域的实时区域图像以及获取所述图像获取设备的实时设备参数；根据所述实时区域图像，基于图像角度分析算法，确定所述图像获取设备对应的当前面向角度；将所述当前面向角度输入至训练好的参数预测神经网络模型中，以得到所述当前面向角度对应的预测设备参数集合；所述参数预测神经网络模型通过包括有多个训练设备面向角度和对应的实时设备参数标注的训练数据集训练得到；计算所述预测设备参数集合和所述实时设备参数之间的向量距离，得到所述图像获取设备对应的角度异常参数；将所述实时设备参数输入至训练好的异常预测神经网络模型中，以得到所述图像获取设备对应的参数异常预测概率；所述异常预测神经网络模型通过包括有多个训练设备参数和对应的设备异常标注的训练数据集训练得到；计算所述角度异常参数和所述参数异常预测概率的加权求和平均值，得到所述图像获取设备对应的设备影响情况参数；其中，所述角度异常参数对应的第一权重大于所述参数异常预测概率对应的第二权重；所述第一权重和所述第二权重之和为1；所述第二权重与所述异常预测神经网络模型在验证阶段的预测准确率成正比；所述第一权重与所述参数异常预测概率的大小成正比；其中，所述第一权重还与所述参数预测神经网络模型在验证阶段的预测准确率成正比；根据所述实时区域图像，和当前时间点对应的任务基准图像，确定所述目标打印任务对应的任务执行情况参数；根据所述设备影响情况参数和所述任务执行情况参数，判断所述目标3D打印设备是否存在打印错误，并根据判断结果执行相应的报警操作。 来自马克数据网