CN116153476B - 基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统及方法，其中，系统包括：获取模块，用于获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；确定模块，用于基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；加工模块，用于基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工。本发明的基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统及方法，根据加工需求信息和加工条件信息，直接确定目标加工方案，无需人工制定义齿加工方案，避免了经验不足的工作人员制定方案不适宜的情形；引入医疗物联网技术，根据目标加工方案控制加工设备智能加工义齿，极大降低了人力成本，同时，也更加便捷。
Description
技术领域
本发明涉及义齿加工技术领域，特别涉及基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统及方法。
背景技术
目前，人们有矫正牙齿等需求时，需要自主前往牙科门诊，医生为人们查看牙齿后，当患者有制作义齿需求时，一般都是单独为患者制定义齿方案（例如：使用何种材料制作义齿、制作几颗等），需要经验丰富的牙科医生确定设计方案，在医生经验不足时，容易出现制定的义齿方案不适宜的情形；另外，确定牙齿设计方案后，需要人工制作义齿（例如：人工调制翻模膏体、翻模和打磨等），人力成本大，也不够便捷。
因此，亟需一种解决办法。
发明内容
本发明目的之一在于提供了基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统，根据加工需求信息和加工条件信息，直接确定目标加工方案，无需人工制定义齿加工方案，避免了经验不足的工作人员制定方案不适宜的情形；引入医疗物联网技术，根据目标加工方案控制加工设备智能加工义齿，极大降低了人力成本，同时，也更加便捷。
本发明实施例提供的基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统，包括：
获取模块，用于获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
确定模块，用于基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
加工模块，用于基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工。
优选的，所述获取模块获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息。
优选的，所述指导请求用户录入牙齿信息，包括：
确定请求用户的辅助录入工具的接收状态，所述接收状态包括：已接收和未接收；
若所述接收状态为未接收，提醒预设的发货人员向对应所述请求用户寄送所述辅助录入工具；
若所述接收状态为已接收，基于预设的指导规则，指导对应所述请求用户录入所述牙齿信息；
指导完成后，获取对应所述请求用户的牙齿信息录入行为；
若所述牙齿信息录入行为规范，则完成指导。
优选的，所述确定模块基于所述加工需求信息，确定目标加工方案，包括：
基于预设的加工需求参数提取模板，根据所述加工需求信息，提取加工需求参数值集；
基于预设的加工条件参数提取模板，根据所述加工条件信息，提取加工条件参数值集；
获取预设的加工方案库；
将所述加工条件参数值集与加工方案库中每一所需加工条件参数值集进行匹配；
若匹配符合，确定对应加工方案为预选加工方案；
查询所述加工方案库，获取所述预选加工方案对应的预选需求参数值集；
将所述加工需求参数值集和每一预选需求参数值集进行匹配，获得匹配值；
确定匹配值最大的所述预选需求参数值集相应的预选加工方案，并作为目标加工方案。
优选的，所述加工模块基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工，包括：
解析目标加工方案，获得加工材料信息和加工流程；
对所述加工流程进行流程拆分，获得加工子流程；
实时获取所述加工设备的设备信号；
若检测到所述设备信号与加工子流程预设的触发信号一致，则将对应所述加工子流程作为目标加工子流程；
基于医疗物联网技术，控制所述加工设备执行所述目标加工子流程；
当需要执行的所述加工子流程全部执行结束后，完成智能加工。
优选的，所述加工模块控制所述加工设备执行所述目标加工子流程，包括：
基于目标加工方案，确定对应于所述目标加工子流程的目标加工材料和所述目标加工材料的处理方式；
基于所述处理方式，控制所述加工设备处理所述目标加工材料并进行加工目标的加工；
获取加工设备执行完目标加工子流程后的目标图像；
将所述目标图像与目标图像对应预设的标准图像进行对比，获得对比度；
若所述对比度小于等于预设的对比度阈值，则继续执行所述目标加工子流程之后的所述加工子流程；
否则，控制预设的修补设备进行相应修补；
若修补失败，进行重新加工。
优选的，所述控制预设的修补设备进行相应修补，包括：
将所述对比度大于所述对比度阈值的所述目标图像作为第一图像，同时，将所述第一图像对应的所述标准图像作为第二图像；
确定所述第一图像中对应于所述加工目标的第一图像点位集和所述第二图像中对应于所述加工目标的第二图像点位集；
对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集；
控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补。
优选的，所述控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补，包括：
获取所述修补设备的当前点位，同时，获取所述修补设备准备前往的所述差异点位，并作为目标前往差异点位；
获取对应于所述目标前往差异点位的差异类型，所述差异类型包括：缺失差异和多余差异；
若所述差异类型为缺失差异，获取取料处的取料点位；
根据所述当前点位、所述取料点位和对应所述目标前往差异点位，规则所述修补设备前往所述取料点位取料后再前往对应所述目标前往差异点位的第一最短路径；
控制所述修补设备基于所述第一最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
若所述差异类型为多余差异，规划所述当前点位和对应所述目标前往差异点位的第二最短路径；
控制所述修补设备基于所述第二最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补。
本发明实施例提供的基于医疗物联网的数字化义齿智能加工方法，包括：
步骤1：获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
步骤2：基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
步骤3：基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工。
优选的，所述步骤1：获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统的示意图；
图2为本发明实施例中基于医疗物联网的数字化义齿智能加工方法的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统，如图1所示，包括：
获取模块1，用于获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
确定模块2，用于基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
加工模块3，用于基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
加工需求信息为：目标用户的加工牙齿的材料信息、形状信息等，本地加工节点的条件信息为：本地加工节点使用何种加工设备，能够制作何种义齿等，本地加工节点为，例如：应用数字化义齿加工系统进行义齿加工的门诊节点。本地加工节点接收到用户的义齿制作订单信息时，将对应用户作为目标用户。基于加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案，目标加工方案为：使用何种加工设备、如何加工来制作符合目标用户需求的义齿。基于医疗物联网技术，根据目标加工方案，控制预设的加工设备（义齿制作设备，例如：义齿3D打印机）进行智能加工，医疗物联网技术属于现有技术，原理不作赘述。
本申请根据加工需求信息和加工条件信息，直接确定目标加工方案，无需人工制定义齿加工方案，避免了经验不足的工作人员制定方案不适宜的情形；引入医疗物联网技术，根据目标加工方案控制加工设备智能加工义齿，极大降低了人力成本，同时，也更加便捷。
在一个实施例中，所述获取模块获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
获取目标用户的加工需求信息的方式有两种。第一种：获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息，预设的门诊节点为：医院门诊部门的人员通讯节点，医院门诊部门的人员接收的患者门诊信息，确定有制作义齿需求的患者的加工需求信息；第二种：获取预设的网络节点的线上订单请求信息，例如：线上义齿制作请求订单，网络节点为：义齿需求采集线上平台。确定线上订单请求信息的请求用户，确定时，获取义齿需求采集线上平台的请求用户在上述义齿需求采集平台的身份ID。线上获取用户的牙齿信息给用户提供了很大的便捷性，但是，义齿制作对精度要求较高，精度不适宜的义齿会造成使用用户的不适，用户体验差，同时，义齿的制作成本较高，精度低造成的坏品造成的损失较大，因此，需要指导请求用户录入牙齿信息（例如：指导用户如何使用牙齿取模模具）。指导完成后，确定牙齿取模模具对应的牙齿信息（例如：牙齿颗数、牙齿形状、排列等），可以在用户寄回牙齿取模模具后通过牙齿取模磨具的形状信息确定。整合牙齿信息和请求用户在上述网络节点对应的需求采集表单中填写需求信息，获得加工需求信息。
本申请引入两种方式获取目标用户的加工需求信息，提高了加工需求信息获取的全面性；引入网络节点获取线上订单请求，提高了用户的便捷性。
在一个实施例中，所述指导请求用户录入牙齿信息，包括：
确定请求用户的辅助录入工具的接收状态，所述接收状态包括：已接收和未接收；
若所述接收状态为未接收，提醒预设的发货人员向对应所述请求用户寄送所述辅助录入工具；
若所述接收状态为已接收，基于预设的指导规则，指导对应所述请求用户录入所述牙齿信息；
指导完成后，获取对应所述请求用户的牙齿信息录入行为；
若所述牙齿信息录入行为规范，则完成指导。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
请求用户录入牙齿信息时，需要对牙齿取模，前往专业机构时，一般是专业医护进行相应操作，请求用户一般没有专业人员在身边，也没有相关知识，因此，需要对请求用户进行指导。
在对请求用户指导之前，首先需要确定辅助录入工具（例如：印模托盘）的接收状态，接收状态包括：已接收和未接收。已接收代表请求用户已经接收到辅助录入工具，基于预设的指导规则，指导对应请求用户录入牙齿信息（例如：向请求用户的智能终端设备发送指导视频）。未接收代表请求用户还未收到辅助录入工具，需要提醒预设的发货人员向对应请求人员寄送辅助录入工具。指导完成后，获取请求用户的牙齿信息录入行为，例如：请求用户的牙齿取模行为，获取时，可以基于行为识别技术，通过用户智能终端的摄像单元（例如：智能手机的摄像头）识别请求用户的牙齿信息录入行为，行为识别技术属于现有技术，不作赘述。若牙齿信息录入行为规范，则完成指导。
本申请引入辅助录入工具的接收状态，若接收状态为未接收，提醒预设的发货人发货，提高了辅助录入工具寄送的及时性；引入指导规则，指导请求用户录入牙齿信息，更加合理。
在一个实施例中，所述确定模块基于所述加工需求信息，确定目标加工方案，包括：
基于预设的加工需求参数提取模板，根据所述加工需求信息，提取加工需求参数值集；
基于预设的加工条件参数提取模板，根据所述加工条件信息，提取加工条件参数值集；
获取预设的加工方案库；
将所述加工条件参数值集与加工方案库中每一所需加工条件参数值集进行匹配；
若匹配符合，确定对应加工方案为预选加工方案；
查询所述加工方案库，获取所述预选加工方案对应的预选需求参数值集；
将所述加工需求参数值集和每一预选需求参数值集进行匹配，获得匹配值；
确定匹配值最大的所述预选需求参数值集相应的预选加工方案，并作为目标加工方案。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
基于预设的加工需求参数提取模板，根据加工需求信息，提取加工需求参数值集；预设的加工需求参数提取模板为：预先设置的用于提取加工需求参数值的模板，加工需求参数值为，例如：义齿形状、义齿材料等，提取加工需求信息中的加工需求参数值，获得加工需求参数值集。基于预设的加工条件参数提取模板，根据加工条件信息，提取加工条件参数值集，加工条件参数提取模板为：预先设置的用于提取加工条件参数值的模板加工条件参数值为，例如：设备类型、加工材料类型等，加工条件参数值集为：加工条件参数值组成的集合。预设的加工方案库包括:加工方案、加工方案对应的所需加工条件参数值集和加工方案对应的预选需求参数值集，所需加工条件参数值集表征加工方案需要的加工条件，例如：需要何种设备、需要何种加工工艺等。将加工条件参数值集与每一所需加工条件参数值集进行匹配，若匹配符合，将匹配符合的加工方案作为预选加工方案（预选加工方案为，例如：本地节点对应的应用医疗物联网的数字化义齿智能加工系统的诊所可以实现的加工方案）。将加工需求参数值集和预选加工方案对应的预选需求参数值集（预选加工方案满足的需求参数值的集合，例如：义齿形状信息、义齿排布信息等）进行匹配，获得匹配值（匹配值表征预选加工方案满足的需求和用户的实际需求之间的匹配程度，匹配值越高，对应预选加工方案越适宜）。将匹配值最大的对应预选加工方案作为目标加工方案。
本申请引入加工需求参数提取模板和加工条件参数提取模板，提高了加工需求参数值集和加工条件参数值集获取的适宜性；引入加工方案库，首先根据加工条件参数值集和所需加工条件参数值集确定预选加工方案，再进一步根据加工需求参数值集和预选需求参数值集从可以实现的预选加工方案中确定目标加工方案，进一步提升了目标方案的获取效率。
在一个实施例中，所述加工模块基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工，包括：
解析目标加工方案，获得加工材料信息和加工流程；
对所述加工流程进行流程拆分，获得加工子流程；
实时获取所述加工设备的设备信号；
若检测到所述设备信号与加工子流程预设的触发信号一致，则将对应所述加工子流程作为目标加工子流程；
基于医疗物联网技术，控制所述加工设备执行所述目标加工子流程；
当需要执行的所述加工子流程全部执行结束后，完成智能加工。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
加工材料信息为：义齿加工过程中使用的加工材料，加工流程为：使用何种加工材料、实施何种加工工艺进行义齿加工。对加工流程进行流程拆分，获得加工子流程（例如：取xx克材料，加热到多少度）。实时获取加工设备（例如：义齿制造设备）的设备信号（设备发出的电信号）。判断设备信号和加工子流程预设的触发信号是否一致，若一致，则将对应触发信号的加工子流程作为目标加工子流程，控制加工设备执行，预设的触发信号为：人工预先设置的能够触发执行加工子流程的电信号。当需要完成的加工子流程全部执行结束后，完成义齿的智能加工。
本申请引入医疗物联网技术，当匹配到设备信号和加工子流程预设的触发信号时，自动控制加工设备执行相应加工子流程，更加智能。
在一个实施例中，所述加工模块控制所述加工设备执行所述目标加工子流程，包括：
基于目标加工方案，确定对应于所述目标加工子流程的目标加工材料和所述目标加工材料的处理方式；
基于所述处理方式，控制所述加工设备处理所述目标加工材料并进行加工目标的加工；
获取加工设备执行完目标加工子流程后的目标图像；
将所述目标图像与目标图像对应预设的标准图像进行对比，获得对比度；
若所述对比度小于等于预设的对比度阈值，则继续执行所述目标加工子流程之后的所述加工子流程；
否则，控制预设的修补设备进行相应修补；
若修补失败，进行重新加工。
上述技术方案的工作原理及有益效果为；
基于目标加工方案，确定目标加工子流程的目标加工材料（例如：树脂）和加工材料的处理方式（例如：加热树脂）。基于处理方式，控制加工设备对目标加工材料进行处理（基于物联网技术实现，物联网技术属于现有技术，不作赘述），并进行加工目标（例如：正在制作的义齿）的加工。目标图像为：加工设备执行完目标加工子流程后，制作的义齿的图像。将目标图像和与目标加工子流程对应预设的标准图像进行对比，计算对比度（对比度小，说明目标图像和标准图像越一致，加工目标加工的越精准，标准图像为：将加工子流程输入预设的加工过程模拟模型，获得的模拟结果中的模拟义齿的图像，加工过程模拟模型可以通过大数据获取加工过程记录，将加工过程记录输入预设的神经网络模型进行模型训练获得，模型训练属于现有技术，不作赘述。如果对比度小于等于预设的对比度阈值（对比度阈值由人工预先设置），那么继续执行目标加工子流程之后的加工子流程，否则，在制作已经不精确的情况，继续加工会浪费材料，因此，需要及时控制预设的修补设备进行修补（例如：在何处补充多少树脂），预设的修补设备为，例如：机械臂。如果修补失败，那么重新加工。
本申请引入对比度，实时将目标图像和标准图像进行对比，在义齿制作过程中实时确定加工目标的精确度，在义齿制作出现问题时及控制修补设备进行相应修补，避免了义齿全部制作完成后修补困难，也更合理。
在一个实施例中，所述控制预设的修补设备进行相应修补，包括：
将所述对比度大于所述对比度阈值的所述目标图像作为第一图像，同时，将所述第一图像对应的所述标准图像作为第二图像；
确定所述第一图像中对应于所述加工目标的第一图像点位集和所述第二图像中对应于所述加工目标的第二图像点位集；
对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集；
控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
第一图像为：需要修补的义齿的图像，第二图像为：第一图像的标准图像。第一图像点位集为：第一图像中的义齿图像的图像点的位置集合。第二图像点位集为：第二图像中义齿图像的图像点的位置集合。确定第一图像点位集和第二图像点位集之间的差异点位集。确定过程如下：
基于第一图像点位集，构建第一图像点位存在描述矩阵，其中，
为对应于第一图像点位集的第个第一点位存在描述特征值，取0或1，当对应描述的位
置的第一图像点位存在时，则
基于第二图像点位集，构建第二图像点位存在描述矩阵，其中，
为对应于第二图像点位集的第个第二点位存在描述特征值，取0或1，当对应描述的位
置的第二图像点位存在时，则
基于第一图像点位描述矩阵和第二图像点位描述矩阵，计算差异点关系描述矩阵==，其中,为对矩阵作转置变换，若等于0，判断、均为
0，若否，则对应的点位为差异点位，整合所有差异点位，获得差异点位集。控制修补设
备前往每一差异点位进行修补。
本申请引入差异点位集，确定加工义齿的修补位置，提高了适宜性。
在一个实施例中，所述控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补，包括：
获取所述修补设备的当前点位，同时，获取所述修补设备准备前往的所述差异点位，并作为目标前往差异点位；
获取对应于所述目标前往差异点位的差异类型，所述差异类型包括：缺失差异和多余差异；
若所述差异类型为缺失差异，获取取料处的取料点位；
根据所述当前点位、所述取料点位和对应所述目标前往差异点位，规则所述修补设备前往所述取料点位取料后再前往对应所述目标前往差异点位的第一最短路径；
控制所述修补设备基于所述第一最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
若所述差异类型为多余差异，规划所述当前点位和对应所述目标前往差异点位的第二最短路径；
控制所述修补设备基于所述第二最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
当前点位为：修补设备的位置，取料点位为：修补材料所在位置。目标差异点位为：修补设备准备前往的差异点位。差异类型包括：缺失差异（例如：制作义齿形状缺失）和多余差异（例如：制作义齿形状多余）。如果目标前往差异点位的差异类型是缺失差异，那么修补设备需要修补缺口，获取取料处的取料点位（例如：加工设备内合成树脂的放置位置）。规划修补设备前往取料点位取料后再前往相应差异点位的第一最短路径（基于路径规划技术实现，路径规划技术属于现有技术，不作赘述），控制修补设备根据第一最短路径前往相应差异点位进行修补。如果差异类型是多余差异，则规划当前点位和目标前往差异点位的第二最短路径，控制修补设备根据第二最短路径前往对应差异点位进行修补（例如：控制加工设备使用配置的微型磨具打磨掉义齿形状多余的部分）。
本申请引入目标前往差异点位的差异类型，基于差异类型进行确定最短路径进行前往差异点位，极大降低了系统的能耗。
本发明实施例提供了一种基于医疗物联网的数字化义齿智能加工方法，如图2所示，包括：
步骤1：获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
步骤2：基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
步骤3：基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工。
在一个实施例中，所述步骤1：获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。。
Claims (2)
1.基于医疗物联网的数字化义齿智能加工系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
确定模块，用于基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
加工模块，用于基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工；
其中，所述获取模块获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息；
其中，所述指导请求用户录入牙齿信息，包括：
确定请求用户的辅助录入工具的接收状态，所述接收状态包括：已接收和未接收；
若所述接收状态为未接收，提醒预设的发货人员向对应所述请求用户寄送所述辅助录入工具；
若所述接收状态为已接收，基于预设的指导规则，指导对应所述请求用户录入所述牙齿信息；
指导完成后，获取对应所述请求用户的牙齿信息录入行为；
若所述牙齿信息录入行为规范，则完成指导；
其中，所述加工模块基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工，包括：
解析目标加工方案，获得加工材料信息和加工流程；
对所述加工流程进行流程拆分，获得加工子流程；
实时获取所述加工设备的设备信号；
若检测到所述设备信号与加工子流程预设的触发信号一致，则将对应所述加工子流程作为目标加工子流程；
基于医疗物联网技术，控制所述加工设备执行所述目标加工子流程；
当需要执行的所述加工子流程全部执行结束后，完成智能加工；
其中，所述加工模块控制所述加工设备执行所述目标加工子流程，包括：
基于目标加工方案，确定对应于所述目标加工子流程的目标加工材料和所述目标加工材料的处理方式；
基于所述处理方式，控制所述加工设备处理所述目标加工材料并进行加工目标的加工；
获取加工设备执行完目标加工子流程后的目标图像；
将所述目标图像与目标图像对应预设的标准图像进行对比，获得对比度；标准图像为：将加工子流程输入预设的加工过程模拟模型获得的模拟结果中的模拟义齿的图像，加工过程模拟模型可以通过大数据获取加工过程记录，将加工过程记录输入预设的神经网络模型进行模型训练获得；
若所述对比度小于等于预设的对比度阈值，则继续执行所述目标加工子流程之后的所述加工子流程；
否则，控制预设的修补设备进行相应修补；
若修补失败，进行重新加工；
其中，所述控制预设的修补设备进行相应修补，包括：
将所述对比度大于所述对比度阈值的所述目标图像作为第一图像，同时，将所述第一图像对应的所述标准图像作为第二图像；
确定所述第一图像中对应于所述加工目标的第一图像点位集和所述第二图像中对应于所述加工目标的第二图像点位集；
对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集；
控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补；
其中，对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集，包括：
基于第一图像点位集，构建第一图像点位存在描述矩阵，其中，/>为对应于第一图像点位集的第/>个第一点位存在描述特征值，/>取0或1，当/>对应描述的位置的第一图像点位存在时，则/>
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其中，所述控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补，包括：
获取所述修补设备的当前点位，同时，获取所述修补设备准备前往的所述差异点位，并作为目标前往差异点位；
获取对应于所述目标前往差异点位的差异类型，所述差异类型包括：缺失差异和多余差异；
若所述差异类型为缺失差异，获取取料处的取料点位；
根据所述当前点位、所述取料点位和对应所述目标前往差异点位，规则所述修补设备前往所述取料点位取料后再前往对应所述目标前往差异点位的第一最短路径；
控制所述修补设备基于所述第一最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
若所述差异类型为多余差异，规划所述当前点位和对应所述目标前往差异点位的第二最短路径；
控制所述修补设备基于所述第二最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
其中，所述确定模块基于所述加工需求信息，确定目标加工方案，包括：
基于预设的加工需求参数提取模板，根据所述加工需求信息，提取加工需求参数值集；
基于预设的加工条件参数提取模板，根据所述加工条件信息，提取加工条件参数值集；
获取预设的加工方案库；
将所述加工条件参数值集与加工方案库中每一所需加工条件参数值集进行匹配；
若匹配符合，确定对应加工方案为预选加工方案；
查询所述加工方案库，获取所述预选加工方案对应的预选需求参数值集；
将所述加工需求参数值集和每一预选需求参数值集进行匹配，获得匹配值；
确定匹配值最大的所述预选需求参数值集相应的预选加工方案，并作为目标加工方案。
2.基于医疗物联网的数字化义齿智能加工方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取目标用户的加工需求信息和本地加工节点的加工条件信息；
步骤2：基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案；
步骤3：基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工；
其中，获取目标用户的加工需求信息，包括：
获取预设的门诊节点接收的所述加工需求信息；
和/或，
获取预设的网络节点的线上订单请求信息；
确定对应于线上订单请求信息的请求用户；
指导请求用户录入牙齿信息；
指导完成后，获取线上订单信息；
解析所述线上订单信息，获得所述加工需求信息；
其中，所述指导请求用户录入牙齿信息，包括：
确定请求用户的辅助录入工具的接收状态，所述接收状态包括：已接收和未接收；
若所述接收状态为未接收，提醒预设的发货人员向对应所述请求用户寄送所述辅助录入工具；
若所述接收状态为已接收，基于预设的指导规则，指导对应所述请求用户录入所述牙齿信息；
指导完成后，获取对应所述请求用户的牙齿信息录入行为；
若所述牙齿信息录入行为规范，则完成指导；
其中，基于医疗物联网技术，根据所述目标加工方案，控制预设的加工设备进行智能加工，包括：
解析目标加工方案，获得加工材料信息和加工流程；
对所述加工流程进行流程拆分，获得加工子流程；
实时获取所述加工设备的设备信号；
若检测到所述设备信号与加工子流程预设的触发信号一致，则将对应所述加工子流程作为目标加工子流程；
基于医疗物联网技术，控制所述加工设备执行所述目标加工子流程；
当需要执行的所述加工子流程全部执行结束后，完成智能加工；
其中，控制所述加工设备执行所述目标加工子流程，包括：
基于目标加工方案，确定对应于所述目标加工子流程的目标加工材料和所述目标加工材料的处理方式；
基于所述处理方式，控制所述加工设备处理所述目标加工材料并进行加工目标的加工；
获取加工设备执行完目标加工子流程后的目标图像；
将所述目标图像与目标图像对应预设的标准图像进行对比，获得对比度；标准图像为：将加工子流程输入预设的加工过程模拟模型获得的模拟结果中的模拟义齿的图像，加工过程模拟模型可以通过大数据获取加工过程记录，将加工过程记录输入预设的神经网络模型进行模型训练获得；
若所述对比度小于等于预设的对比度阈值，则继续执行所述目标加工子流程之后的所述加工子流程；
否则，控制预设的修补设备进行相应修补；
若修补失败，进行重新加工；
其中，所述控制预设的修补设备进行相应修补，包括：
将所述对比度大于所述对比度阈值的所述目标图像作为第一图像，同时，将所述第一图像对应的所述标准图像作为第二图像；
确定所述第一图像中对应于所述加工目标的第一图像点位集和所述第二图像中对应于所述加工目标的第二图像点位集；
对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集；
控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补；
其中，对比所述第一图像点位集和所述第二图像点位集，获得差异点位集，包括：
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其中，所述控制所述修补设备前往所述差异点位集中的每一差异点位进行修补，包括：
获取所述修补设备的当前点位，同时，获取所述修补设备准备前往的所述差异点位，并作为目标前往差异点位；
获取对应于所述目标前往差异点位的差异类型，所述差异类型包括：缺失差异和多余差异；
若所述差异类型为缺失差异，获取取料处的取料点位；
根据所述当前点位、所述取料点位和对应所述目标前往差异点位，规则所述修补设备前往所述取料点位取料后再前往对应所述目标前往差异点位的第一最短路径；
控制所述修补设备基于所述第一最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
若所述差异类型为多余差异，规划所述当前点位和对应所述目标前往差异点位的第二最短路径；
控制所述修补设备基于所述第二最短路径前往对应所述目标前往差异点位进行修补；
其中，步骤2：基于所述加工需求信息和加工条件信息，确定目标加工方案，包括：
基于预设的加工需求参数提取模板，根据所述加工需求信息，提取加工需求参数值集；
基于预设的加工条件参数提取模板，根据所述加工条件信息，提取加工条件参数值集；
获取预设的加工方案库；
将所述加工条件参数值集与加工方案库中每一所需加工条件参数值集进行匹配；
若匹配符合，确定对应加工方案为预选加工方案；
查询所述加工方案库，获取所述预选加工方案对应的预选需求参数值集；
将所述加工需求参数值集和每一预选需求参数值集进行匹配，获得匹配值；
确定匹配值最大的所述预选需求参数值集相应的预选加工方案，并作为目标加工方案。
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