CN111783273A - 一种3d打印组织预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种3D打印组织预测方法，属于3D打印技术领域，其特征在于，包括以下步骤：a、获取初始深度学习模型；b、对样本图像进行划分，生成若干子图集；c、加载第一子图集，提取第一子图集的特征，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；d、向计算机加载第i个子图集；e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件；g、获取目标参数即得到组织及形貌。本发明通过训练深度学习模型获取输入图像，并基于经过训练的深度学习模型处理输入图像，能够获得准确的组织与结果。

Description

一种3D打印组织预测方法
技术领域
本发明涉及到3D打印技术领域，尤其涉及一种3D打印组织预测方法。
背景技术
3D打印是一种自下而上的制造方式，也称为增材制造技术，其实现了数学模型的建立。3D打印广泛应用于工业设计，建筑，汽车，航空航天，牙科和教育领域。影响3D打印质量的因素较多，除了仪器设备和印刷程序参数外，制件的外形检测也是影响3D打印产品质量的关键因素。
目前，3D打印的组织及残余的模拟计算是基于计算机的一次计算完成的，具体方法是：
1、根据所使用的工艺换算热输入量；
2、单位离散化数据模型，基于STL数模划分计算单元；
3、设置个单位边界条件；
4、选择合适的计算模型，如高斯热模型、笛卡尔模型；
5、进行模拟计算。
这种模拟方式的结果往往依赖于计算模型的精确度，但目前尚无一个标准的计算模型可以完全解释3D打印完整的热过程，组织预测往往也只能进行粗略估计。
公开号为CN 109242949A，公开日为2019年01月18日的中国专利文献公开了一种智能化3D打印系统，其特征在于，系统包括：
图像输入单元，用于输入原始的图像信息；
图像操作单元，用于对输入的原始的图像信息进行基础图框架勾画、细节处理和润色处理；
图像输出单元，用于输出经图像操作单元处理后的图像，让用户对该图像进行确认；
格式转换单元，用于对确认后的图像进行格式转换，获得高清的图像；
图像处理单元，用于对高清图像进行图像处理，获得只有边缘轮廓的二值化图像；
3D建模单元，用于根据只有边缘轮廓的二值化图像进行3D建模；
3D打印单元，用于将3D建模后的图像打印出来。
该专利文献公开的智能化3D打印系统，能够对实时输入的图像信息进行处理，然后建立对应的3D模型，进行3D打印；但是，仍然是基于纯计算的方式，难以获得准确的组织与结果。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术的缺陷，提供一种3D打印组织预测方法，本发明通过训练深度学习模型获取输入图像，并基于经过训练的深度学习模型处理输入图像，能够获得准确的组织与结果。
本发明通过下述技术方案实现：
一种3D打印组织预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；
b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；
c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；
d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已经训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；
e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；
f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；
g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌。
所述步骤a中，获取初始深度学习模型是指基于人工判断前100块试块的热输入参数、组织图像以及残余，获得训练所需的初始深度学习模型。
本发明的有益效果是：
“a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌”，较现有技术而言，通过训练深度学习模型获取输入图像，并基于经过训练的深度学习模型处理输入图像，能够获得准确的组织与结果。
附图说明
下面将结合说明书附图和具体实施方式对本发明作进一步的具体说明：
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
实施例1
参见图1，一种3D打印组织预测方法，包括以下步骤：
a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；
b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；
c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；
d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已经训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；
e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；
f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；
g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌。
实施例2
参见图1，一种3D打印组织预测方法，包括以下步骤：
a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；
b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；
c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；
d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已经训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；
e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；
f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；
g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌。所述步骤a中，获取初始深度学习模型是指基于人工判断前100块试块的热输入参数、组织图像以及残余，获得训练所需的初始深度学习模型。
“a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌”，较现有技术而言，通过训练深度学习模型获取输入图像，并基于经过训练的深度学习模型处理输入图像，能够获得准确的组织与结果。

Claims (2)

1.一种3D打印组织预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
a、获取初始深度学习模型，获取样本图像，将样本图像划分成若干子图集，若干子图集包括第一子图集和第二子图集，并且若干子图集中的任意两个相邻的子图集具有部分重叠的区域；
b、基于若干子图集，训练初始深度学习模型，以得到经过训练的深度学习模型，对样本图像进行划分，生成若干子图集；
c、加载第一子图集，将第一子图集带入初始深度学习模型中的各层神经网络进行运算，提取第一子图集的特征，与预期结果进行比较，修正或优化初始深度学习模型中的参数，并获得经过更新的深度学习模型；
d、向计算机加载第i个子图集，i为大于0的正整数，i代表当前的迭代次数，i的初始值是一个预设的数值1，排除已经训练的i-1个子图集，从剩余子图集中选取一个子图集作为第i个子图集；
e、i自动加1，之后再次执行步骤d，进行下一次迭代；
f、基于第i个子图集训练经过更新的深度学习模型，判断子图集训练是否满足条件，包括第i-1次训练后，经过更新的模型参数的改变值与第i次训练后，i不小于预设阈值，当条件满足时，结束训练，当条件不满足时，返回执行步骤e；
g、基于数据模型，输入目标参数，获取目标参数即得到组织及形貌。
2.根据权利要求1所述的一种3D打印组织预测方法，其特征在于：所述步骤a中，获取初始深度学习模型是指基于人工判断前100块试块的热输入参数、组织图像以及残余，获得训练所需的初始深度学习模型。
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