CN117075828A - 一种多渠道云打印系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及云打印系统技术领域，具体为一种多渠道云打印系统，多渠道云打印系统是由智能设备管理模块、打印任务智能调度模块、云端文件处理模块、设备信息统计与分析模块、无线连接技术模块、AI打印质量优化模块、打印任务调度优化模块、智能打印报告与分析模块组成。本发明中，通过物联网和云平台实现实时监测打印机状态、耗材使用和故障诊断，简化设备管理和维护，智能调度模块动态任务分配，提高设备使用率和打印效率，云端文件处理自动识别、转换和优化打印文件，减少准备工作，设备信息统计与分析模块提供运行报告，帮助改进设备管理，AI打印质量优化修复文件问题，生成高质量输出，任务调度优化提高处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及云打印系统技术领域，尤其涉及一种多渠道云打印系统。
背景技术
云打印系统是一种将打印服务与云计算技术相结合的解决方案。传统打印方式中，用户通常需要先将需要打印的文件保存在本地设备上，然后将文件传输到打印机上进行打印。而云打印系统则提供了一种更便捷的方式。
在云打印系统中，用户可以通过互联网连接到云打印服务平台，上传需要打印的文件，并选择目标打印机。这些文件可以是文档、图片、表格等各种类型的文件。云打印系统通过与打印机进行连接和管理，将用户上传的文件传输到指定的打印机，并在打印完成后通知用户。云打印系统的优势在于用户无需在特定打印机旁进行操作，也无需事先将文件保存到特定设备上。用户可以通过任何连接互联网的设备（例如电脑、智能手机、平板电脑）访问云打印系统，从而实现远程打印。此外，云打印系统还可以提供一些附加功能，如打印队列管理、打印权限控制、打印统计等，以提高打印服务的效率和管理。云打印系统可以为个人用户、企业或学校等组织提供打印服务的便捷性和灵活性。同时，云打印系统还可以与其他云服务相结合，例如文件存储、文档管理等，使打印工作更加高效和无缝整合到工作流程中。
在云打印系统的实际使用过程中，大多数现有系统缺乏实时监测和远程管理的能力，导致设备管理成本高，维护不及时。传统系统通常只能进行基础的打印任务调度，没有考虑到用户需求和设备状态等多方面因素，导致效率不高。大多数旧系统不具备云端自动文件处理和优化的能力，增加了用户的操作负担。无法提供全面的设备运行报告和任务分析，使得管理者无法全面了解系统运行状况。大多数现有的打印系统还主要依赖有线连接，这限制了用户的活动范围和设备的使用便利性。缺乏高级的打印质量优化机制，如AI和深度学习技术，往往需要用户手动调整以达到理想的打印效果。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种多渠道云打印系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种多渠道云打印系统是由智能设备管理模块、打印任务智能调度模块、云端文件处理模块、设备信息统计与分析模块、无线连接技术模块、AI打印质量优化模块、打印任务调度优化模块、智能打印报告与分析模块组成；
所述智能设备管理模块利用物联网技术和云平台配置打印机设备，集成传感器和远程控制功能，监测打印机的工作状态、耗材使用情况和故障诊断信息，生成设备实时数据；
所述打印任务智能调度模块运用个性化打印任务分配算法，结合用户打印需求、设备可用性、打印机输出能力和所述设备实时数据，进行打印任务动态调度和优先级分配，生成最优任务分派方案；
所述云端文件处理模块对用户上传的打印文件应用图像处理和文本识别技术进行自动识别、转换和优化，产生优化后的打印文件；
所述设备信息统计与分析模块收集打印机设备包括设备实时数据和最优任务分派方案的时间数据，进行统计和分析，得到设备运行报告；
所述无线连接技术模块利用包括近场通信、蓝牙、Wi-Fi的无线技术，让移动设备与打印机直接建立连接，并与所述优化后的打印文件集成，实现无线打印功能；
所述AI打印质量优化模块基于深度学习算法和图像处理技术，对所述优化后的打印文件进行分析，修复文件中存在的问题，生成高质量打印输出；
所述打印任务调度优化模块基于优化算法，考虑打印机设备的工作状态、用户优先级和时效要求，对所述最优任务分派方案进行优化调度，形成最终打印任务调度方案；
所述智能打印报告与分析模块结合设备运行报告和最终打印任务调度方案，统计和分析打印数据，生成智能打印报告和数据可视化图表。
作为本发明的进一步方案：所述智能设备管理模块包括设备监控子模块、设备数据收集子模块、维护消息通知子模块；
所述打印任务智能调度模块包括任务分配子模块、打印动态调度子模块、优先级设定子模块；
所述云端文件处理模块包括文件自动识别子模块、文件转换子模块、文件优化子模块；
所述设备信息统计与分析模块包括设备数据收集子模块、设备数据统计子模块、设备数据分析子模块；
所述无线连接技术模块包括无线通技术子模块、移动设备连接子模块、无线打印集成子模块；
所述AI打印质量优化模块包括深度学习分析子模块、图像处理子模块、质量优化子模块；
所述打印任务调度优化模块包括任务调度子模块、优化算法运用子模块、方案生成子模块；
所述智能打印报告与分析模块包括打印数据统计子模块、报告生成子模块、数据可视化子模块。
作为本发明的进一步方案：所述设备监控子模块使用物联网传感器收集打印机工作状态、耗材使用情况、故障信息，通过支持向量机算法生成设备工作状况报告；
所述设备数据收集子模块利用分布式数据库技术收集设备的实时数据，得到实时设备数据汇总；
所述维护消息通知子模块根据设备工作状况报告，发送维护通知，利用推送算法得到设备维护消息列表。
作为本发明的进一步方案：所述文件自动识别子模块基于深度学习的分类算法识别用户上传的文件类型，生成文件类型标签；
所述文件转换子模块根据文件类型标签，通过转换算法将文件转换为可打印格式，得到打印准备文件；
所述文件优化子模块运用图像处理和文本优化技术对打印准备文件进行优化，输出优化后的打印文件。
作为本发明的进一步方案：所述任务分配子模块结合用户需求和实时设备数据汇总，利用启发式算法分配打印任务，生成初步任务分配方案；
所述打印动态调度子模块结合设备工作状况报告和初步任务分配方案，动态调整任务分配，采用模拟退火算法得到动态调度方案；
所述优先级设定子模块根据动态调度方案，设置打印任务的优先级，采用权重算法输出任务优先级标签。
作为本发明的进一步方案：所述深度学习分析子模块对优化后的打印文件进行深度学习分析，通过卷积神经网络识别可能的问题，生成文件问题诊断报告；
所述图像处理子模块根据文件问题诊断报告，采用图像修复算法对文件中的图像进行修复和增强，输出修复后的文件图像；
所述质量优化子模块综合运用图像锐化和色彩校正技术，优化修复后的文件图像，得到最终打印文件。
作为本发明的进一步方案：所述任务调度子模块结合动态调度方案和任务优先级标签，采用遗传算法生成综合调度方案；
所述优化算法运用子模块利用线性规划优化综合调度方案，得到最优打印任务调度方案；
所述方案生成子模块基于最优打印任务调度方案，采用确定性算法输出最终打印任务清单。
作为本发明的进一步方案：所述无线通技术子模块采用多协议融合技术建立打印机与设备的无线连接，生成无线连接状态报告；
所述移动设备连接子模块根据无线连接状态报告，通过握手协议确保移动设备与打印机连接稳定，得到设备连接确认；
所述无线打印集成子模块使用设备连接确认和最终打印文件，实现无线打印任务，输出打印确认回执。
作为本发明的进一步方案：所述设备数据收集子模块结合设备工作状况报告和打印确认回执，采用时序数据库技术得到设备工作数据包；
所述设备数据统计子模块利用统计学方法对设备工作数据包进行分析，生成设备工作统计报告；
所述设备数据分析子模块通过机器学习算法分析设备工作统计报告，输出设备效率和性能分析。
作为本发明的进一步方案：所述打印数据统计子模块根据最终打印任务清单和设备效率与性能分析，利用大数据分析技术统计整体打印数据，得到总打印数据汇总；
所述报告生成子模块结合总打印数据汇总和设备效率与性能分析，采用数据挖掘算法生成详细的打印报告，输出智能打印报告；
所述数据可视化子模块利用可视化分析技术，将所述总打印数据汇总可视化为图表、图形形式，得到打印数据可视化图表。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过物联网和云平台，本系统能够实时监测打印机状态，耗材使用，以及进行故障诊断。这一特性极大地简化了设备管理和维护的复杂性。引入打印任务智能调度模块，结合用户需求、设备可用性和输出能力进行动态任务分配，提高设备的使用率和打印效率。实现云端文件处理功能，能自动识别、转换和优化用户上传的打印文件，减少前期准备工作，避免因不合适的文件格式或大小而导致的问题。建立设备信息统计与分析模块，通过大数据分析提供设备运行报告，帮助管理员更好地了解设备的运行状况和改进方向。引入无线连接技术，如近场通信、蓝牙和Wi-Fi等，使用户可以方便地从移动设备进行打印，极大地提高了使用便利性。应用AI打印质量优化技术，通过深度学习算法和图像处理技术，系统能自动修复文件问题，生成高质量的打印输出。优化打印任务调度，结合设备工作状态、用户优先级和时效要求，进一步优化任务分派方案，提高整体的任务处理效率。建立智能打印报告与分析模块，通过数据统计和可视化功能，帮助管理员或用户更好地理解打印任务的分布和效率，为未来决策提供数据支持。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的系统流程图；
图3为本发明的智能设备管理模块工作步骤示意图；
图4为本发明的打印任务智能调度模块工作步骤示意图；
图5为本发明的云端文件处理模块工作步骤示意图；
图6为本发明的设备信息统计与分析模块工作步骤示意图；
图7为本发明的无线连接技术模块工作步骤示意图；
图8为本发明的AI打印质量优化模块工作步骤示意图；
图9为本发明的打印任务调度优化模块工作步骤示意图；
图10为本发明的智能打印报告与分析模块工作步骤示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，一种多渠道云打印系统是由智能设备管理模块、打印任务智能调度模块、云端文件处理模块、设备信息统计与分析模块、无线连接技术模块、AI打印质量优化模块、打印任务调度优化模块、智能打印报告与分析模块组成；
智能设备管理模块利用物联网技术和云平台配置打印机设备，集成传感器和远程控制功能，监测打印机的工作状态、耗材使用情况和故障诊断信息，生成设备实时数据；
打印任务智能调度模块运用个性化打印任务分配算法，结合用户打印需求、设备可用性、打印机输出能力和设备实时数据，进行打印任务动态调度和优先级分配，生成最优任务分派方案；
云端文件处理模块对用户上传的打印文件应用图像处理和文本识别技术进行自动识别、转换和优化，产生优化后的打印文件；
设备信息统计与分析模块收集打印机设备包括设备实时数据和最优任务分派方案的时间数据，进行统计和分析，得到设备运行报告；
无线连接技术模块利用包括近场通信、蓝牙、Wi-Fi的无线技术，让移动设备与打印机直接建立连接，并与优化后的打印文件集成，实现无线打印功能；
AI打印质量优化模块基于深度学习算法和图像处理技术，对优化后的打印文件进行分析，修复文件中存在的问题，生成高质量打印输出；
打印任务调度优化模块基于优化算法，考虑打印机设备的工作状态、用户优先级和时效要求，对最优任务分派方案进行优化调度，形成最终打印任务调度方案；
智能打印报告与分析模块结合设备运行报告和最终打印任务调度方案，统计和分析打印数据，生成智能打印报告和数据可视化图表。
首先，通过打印任务智能调度模块的个性化任务分配算法和设备信息统计与分析模块的实时数据分析，系统能够提升打印效率，确保任务在最佳时间和设备上完成。其次，AI打印质量优化模块利用深度学习算法和图像处理技术，提供高质量的打印输出，减少错误和质量问题。此外，无线连接技术模块实现了便捷的无线打印功能，增加了用户的灵活性和方便性。智能设备管理模块监测设备状态和耗材使用情况，提前发现故障并进行维护，减少设备停机时间。最后，数据统计与分析模块生成设备运行报告和打印数据报告，为用户提供数据可视化和分析结果，帮助他们更好地管理打印过程。综上所述，这种云打印系统提高打印效率、优化打印质量、提供无线打印功能，并提供智能设备管理和数据分析支持，为用户带来全方位的打印优化和管理体验。
请参阅图2，智能设备管理模块包括设备监控子模块、设备数据收集子模块、维护消息通知子模块；
打印任务智能调度模块包括任务分配子模块、打印动态调度子模块、优先级设定子模块；
云端文件处理模块包括文件自动识别子模块、文件转换子模块、文件优化子模块；
设备信息统计与分析模块包括设备数据收集子模块、设备数据统计子模块、设备数据分析子模块；
无线连接技术模块包括无线通技术子模块、移动设备连接子模块、无线打印集成子模块；
AI打印质量优化模块包括深度学习分析子模块、图像处理子模块、质量优化子模块；
打印任务调度优化模块包括任务调度子模块、优化算法运用子模块、方案生成子模块；
智能打印报告与分析模块包括打印数据统计子模块、报告生成子模块、数据可视化子模块。
智能设备管理模块通过设备监控、数据收集和维护消息通知子模块，可以实时监测设备状态、收集设备数据，并及时通知维护人员，以提高设备的可靠性和稳定性。打印任务智能调度模块包括任务分配、动态调度和优先级设定子模块，通过智能算法和优先级设置，实现任务的自动分配和动态调度，以最大程度地提升打印效率和响应速度。云端文件处理模块通过文件自动识别、转换和优化子模块，能够自动处理各种文件格式，确保文件在打印过程中的兼容性和质量。设备信息统计与分析模块通过数据收集、统计和分析子模块，提供有关设备运行状态、使用情况和性能表现的详细信息，帮助用户进行设备管理和决策。无线连接技术模块通过无线通技术、移动设备连接和无线打印集成子模块，实现了便捷的无线打印功能，提升了用户的灵活性和便利性。AI打印质量优化模块结合深度学习分析、图像处理和质量优化子模块，通过智能算法和图像处理技术，提供高质量的打印输出，减少错误和质量问题。打印任务调度优化模块通过任务调度、优化算法运用和方案生成子模块，优化打印任务的调度算法，确保任务在最佳时间和设备上完成。智能打印报告与分析模块通过打印数据统计、报告生成和数据可视化子模块，生成打印数据的统计报告和可视化分析结果，帮助用户了解打印过程和效果，并进行数据驱动的决策和改进。综上所述，这个智能打印系统通过多个模块的协同作用，提供了设备管理、打印任务调度、文件处理、质量优化和数据分析等多方面的有益效果，提升了打印效率、质量和管理能力。
请参阅图3，设备监控子模块使用物联网传感器收集打印机工作状态、耗材使用情况、故障信息，通过支持向量机算法生成设备工作状况报告；
设备数据收集子模块利用分布式数据库技术收集设备的实时数据，得到实时设备数据汇总；
维护消息通知子模块根据设备工作状况报告，发送维护通知，利用推送算法得到设备维护消息列表。
首先，设备监控子模块通过物联网传感器实时监测打印机的工作状态、耗材使用情况和故障信息，并生成设备工作状况报告。这有助于及时发现设备故障和异常情况，提前采取维护措施，减少停机时间和生产中断。其次，设备数据收集子模块利用分布式数据库技术收集设备的实时数据并进行汇总，为设备管理提供全面的运行状态和使用情况记录，有助于设备性能分析和决策制定。此外，维护消息通知子模块根据设备工作状况报告生成维护通知，并通过推送算法发送给相关人员，实现及时的维护和修复。这可以减少设备故障影响和维修时间，提高设备的可用性和生产效率。综上所述，智能设备管理模块的子模块通过设备监控、数据收集和消息通知，实现了设备状态监测、数据驱动的管理和及时维护的有益效果，为多渠道云打印系统提供了优化和可靠性增强的功能。
请参阅图4，文件自动识别子模块基于深度学习的分类算法识别用户上传的文件类型，生成文件类型标签；
文件转换子模块根据文件类型标签，通过转换算法将文件转换为可打印格式，得到打印准备文件；
文件优化子模块运用图像处理和文本优化技术对打印准备文件进行优化，输出优化后的打印文件。
首先，文件自动识别子模块利用深度学习的分类算法可以准确地识别用户上传的文件类型，并生成相应的文件类型标签。这消除了用户手动选择文件类型的麻烦，提高了操作的便利性。接着，文件转换子模块根据文件类型标签，进行相应的文件转换操作，将文件转换为可打印格式。这样，用户不需要手动转换文件，节省了时间，提高了工作效率。最后，文件优化子模块利用图像处理和文本优化技术对打印准备文件进行优化，改善图像和文本的质量，并调整页面布局，以确保打印结果更加精确和专业。综合而言，这些子模块的协同作用使文件处理过程自动化、提升打印准备速度、改善打印质量，并增强了用户体验。用户可以享受到更方便、高质量的打印体验，提升工作效率和满意度。文件处理模块的有益效果使得云打印系统更加智能和可靠，为用户提供出色的文件处理和打印服务。
请参阅图5，任务分配子模块结合用户需求和实时设备数据汇总，利用启发式算法分配打印任务，生成初步任务分配方案；
打印动态调度子模块结合设备工作状况报告和初步任务分配方案，动态调整任务分配，采用模拟退火算法得到动态调度方案；
优先级设定子模块根据动态调度方案，设置打印任务的优先级，采用权重算法输出任务优先级标签。
首先，任务分配子模块利用启发式算法根据用户需求和实时设备数据生成初步的任务分配方案，确保任务分配的合理性和平衡性。这有助于提高任务完成的效率和满足用户需求。其次，打印动态调度子模块结合设备工作状况报告和初步任务分配方案，采用模拟退火算法进行动态调度。通过实时情况调整任务的执行顺序和时间，系统能够最大限度地提高打印效率和设备利用率。最后，优先级设定子模块根据动态调度方案，为打印任务设置优先级，确保任务按照合适的顺序执行。这可以满足重要任务的及时性需求，并提高整体打印效率。综合分析这些子模块的有益效果，任务分配模块能够实现最优任务分配、动态调度和任务优先级设置。通过合理地分配和调度任务，系统能够提高任务完成效率，最大限度地利用设备资源，并满足用户对打印任务的时效要求。任务分配模块的优化改进增强了云打印系统的智能性和效率，为用户提供更高效、顺畅的打印体验。
请参阅图6，深度学习分析子模块对优化后的打印文件进行深度学习分析，通过卷积神经网络识别可能的问题，生成文件问题诊断报告；
图像处理子模块根据文件问题诊断报告，采用图像修复算法对文件中的图像进行修复和增强，输出修复后的文件图像；
质量优化子模块综合运用图像锐化和色彩校正技术，优化修复后的文件图像，得到最终打印文件。
首先，深度学习分析子模块利用卷积神经网络等深度学习算法对优化后的打印文件进行分析，快速识别可能存在的问题并生成问题诊断报告。这能够帮助用户及时发现并解决打印文件中的图像模糊、噪点和色彩失真等问题。接着，图像处理子模块根据问题诊断报告，使用图像修复算法对文件中的图像进行修复和增强。通过消除噪点、改善图像清晰度和质量，使修复后的文件图像更加清晰和精确。最后，质量优化子模块通过图像锐化和色彩校正技术，进一步提升修复后的文件图像质量。通过增强图像锐度、调整色彩平衡等操作，最终获得优化的打印文件。综合而言，这些子模块的协同作用实现了自动化问题诊断、图像修复和质量优化。它们大大改善了打印文件的质量和准确性，提高了打印结果的专业性和可读性。深度学习分析模块的优化增强了云打印系统的智能性和性能，为用户提供更高品质、清晰和令人满意的打印文件。
请参阅图7，任务调度子模块结合动态调度方案和任务优先级标签，采用遗传算法生成综合调度方案；
优化算法运用子模块利用线性规划优化综合调度方案，得到最优打印任务调度方案；
方案生成子模块基于最优打印任务调度方案，采用确定性算法输出最终打印任务清单。
首先，通过任务调度子模块的运用，结合动态调度方案和任务优先级标签，采用遗传算法生成综合调度方案。这样能够平衡任务的优先级和设备资源，提高任务调度的效率和质量。其次，优化算法运用子模块利用线性规划等优化算法对综合调度方案进行进一步优化。通过数学建模和约束条件求解，得到最优的打印任务调度方案，提高了打印效率和资源利用率。最后，方案生成子模块基于最优打印任务调度方案，采用确定性算法输出最终的打印任务清单。这确保了打印任务按照最优方式执行，提高了打印结果的质量和准确性。综合分析这些子模块的有益效果，任务调度模块能够生成最优的打印任务调度方案，并基于此生成最终的打印任务清单。这将提高整体打印效率、资源利用率和打印结果的质量，为用户提供更高效和满意的打印体验。任务调度模块的优化改进增强了云打印系统的调度能力和性能，使其更智能、可靠。
请参阅图8，无线通技术子模块采用多协议融合技术建立打印机与设备的无线连接，生成无线连接状态报告；
移动设备连接子模块根据无线连接状态报告，通过握手协议确保移动设备与打印机连接稳定，得到设备连接确认；
无线打印集成子模块使用设备连接确认和最终打印文件，实现无线打印任务，输出打印确认回执。
首先，通过无线连接建立子模块的多协议融合技术，建立稳定的无线连接，并生成无线连接状态报告。这提供了高质量、高效的无线通信，同时及时反映连接状态。其次，移动设备连接子模块利用无线连接状态报告，通过握手协议确保移动设备与打印机连接稳定，并获得设备连接确认。这确保了可靠的设备连接，为后续的无线打印任务提供坚实基础。最后，无线打印集成子模块利用设备连接确认和最终的打印文件，实现无线打印任务，输出打印确认回执。结果显示了打印任务的执行情况，验证和确认了打印结果。这些子模块的协作带来了稳定的无线连接、可靠的设备连接和顺利的无线打印任务。它们提高了用户的打印体验，使无线打印更加方便、高效和可靠。无线通技术模块的优化增强了云打印系统的无线连接功能和性能，为用户提供了更好的无线打印服务。
请参阅图9，设备数据收集子模块结合设备工作状况报告和打印确认回执，采用时序数据库技术得到设备工作数据包；
设备数据统计子模块利用统计学方法对设备工作数据包进行分析，生成设备工作统计报告；
设备数据分析子模块通过机器学习算法分析设备工作统计报告，输出设备效率和性能分析。
首先，通过设备工作数据收集子模块的时序数据库技术，实现了实时、准确的设备工作数据记录和存储。这为后续的统计分析提供了强大的数据基础。其次，设备数据统计子模块利用统计学方法对设备工作数据进行分析，生成设备工作统计报告。这些报告能够提供设备的工作趋势、负载情况、任务完成率等关键指标，帮助用户了解设备的整体工作情况。最后，设备数据分析子模块利用机器学习算法对设备工作统计报告进行深入分析，输出设备效率和性能分析结果。这样能够识别潜在问题、优化设备工作流程，并提供改进建议，进一步提升设备的效率和性能。综合分析这些子模块的有益效果，设备数据收集模块能够实现实时数据收集、全面的统计分析和深度数据分析。这将帮助用户更好地了解设备的工作情况和性能表现，并针对性地进行优化和改进。设备数据收集模块的优化增强了云打印系统对设备工作数据的管理和分析能力，提高了设备的效率和整体工作质量。
请参阅图10，打印数据统计子模块根据最终打印任务清单和设备效率与性能分析，利用大数据分析技术统计整体打印数据，得到总打印数据汇总；
报告生成子模块结合总打印数据汇总和设备效率与性能分析，采用数据挖掘算法生成详细的打印报告，输出智能打印报告；
数据可视化子模块利用可视化分析技术，将总打印数据汇总可视化为图表、图形形式，得到打印数据可视化图表。
首先，打印数据统计子模块利用大数据分析技术，根据最终打印任务清单和设备效率与性能分析，实现了整体打印数据的统计与汇总。这提供了全面的打印数据，包括打印次数、成功率和平均时间等关键指标。其次，报告生成子模块结合总打印数据汇总和设备效率与性能分析，采用数据挖掘算法生成详细的打印报告，输出智能打印报告。这样的报告提供了深入的数据分析、问题识别和性能评估，为用户提供了全面的打印分析和智能决策支持。最后，数据可视化子模块利用可视化分析技术将总打印数据汇总可视化为图表和图形形式，使用户能够直观地观察和分析打印数据的趋势和分布情况。综合而言，打印数据统计模块通过全面统计、详细报告和直观可视化等手段，提供了全面的打印数据分析服务。这有助于用户了解打印任务的情况、设备性能的表现，并为优化打印流程和提高效率提供了有力的决策支持。打印数据统计模块的优化增强了云打印系统对打印数据的管理和分析能力，提升了打印业务的整体管理水平和决策能力。
工作原理：
智能设备管理模块: 通过物联网技术和云平台，配置和管理打印机设备。该模块使用传感器和远程控制功能，监测打印机的工作状态、耗材使用情况和故障诊断信息，并生成设备的实时数据。
打印任务智能调度模块: 这个模块利用个性化的打印任务分配算法，结合用户的打印需求、设备的可用性、打印机的输出能力和设备的实时数据，进行打印任务的动态调度和优先级分配，生成最优的任务分派方案。
云端文件处理模块: 用户上传的打印文件经过该模块进行自动识别、转换和优化。使用图像处理和文本识别技术自动识别文件内容，并对文件进行转换和优化，生成经过优化处理的打印文件。
设备信息统计与分析模块: 收集包括设备实时数据和最优任务分派方案在内的打印机设备的实时数据，并进行统计和分析，生成设备的运行报告。通过对设备数据的分析，可以了解设备的性能和使用状况。
无线连接技术模块: 使用近场通信、蓝牙和Wi-Fi等无线技术，该模块实现移动设备和打印机的直接连接，将优化后的打印文件与移动设备进行集成，实现无线打印功能，提高用户的便捷性和灵活性。
AI打印质量优化模块: 基于深度学习算法和图像处理技术，该模块对经过优化处理的打印文件进行分析，修复文件中存在的问题，并生成高质量的打印输出。这有助于减少错误和质量问题，提供更好的打印结果。
打印任务调度优化模块: 使用优化算法，考虑打印机设备的工作状态、用户的优先级和时效要求，对最优任务分派方案进行优化调度，形成最终的打印任务调度方案，确保任务在最佳的时间和设备上完成。
智能打印报告与分析模块: 结合设备的运行报告和最终的打印任务调度方案，该模块进行打印数据的统计和分析，并生成智能打印报告和数据可视化图表，帮助用户了解打印过程和效果，以便进行基于数据的决策和改进。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种多渠道云打印系统，其特征在于：所述多渠道云打印系统是由智能设备管理模块、打印任务智能调度模块、云端文件处理模块、设备信息统计与分析模块、无线连接技术模块、AI打印质量优化模块、打印任务调度优化模块、智能打印报告与分析模块组成；
所述智能设备管理模块利用物联网技术和云平台配置打印机设备，集成传感器和远程控制功能，监测打印机的工作状态、耗材使用情况和故障诊断信息，生成设备实时数据；
所述打印任务智能调度模块运用个性化打印任务分配算法，结合用户打印需求、设备可用性、打印机输出能力和所述设备实时数据，进行打印任务动态调度和优先级分配，生成最优任务分派方案；
所述云端文件处理模块对用户上传的打印文件应用图像处理和文本识别技术进行自动识别、转换和优化，产生优化后的打印文件；
所述设备信息统计与分析模块收集打印机设备包括设备实时数据和最优任务分派方案的时间数据，进行统计和分析，得到设备运行报告；
所述无线连接技术模块利用包括近场通信、蓝牙、Wi-Fi的无线技术，让移动设备与打印机直接建立连接，并与所述优化后的打印文件集成，实现无线打印功能；
所述AI打印质量优化模块基于深度学习算法和图像处理技术，对所述优化后的打印文件进行分析，修复文件中存在的问题，生成高质量打印输出；
所述打印任务调度优化模块基于优化算法，考虑打印机设备的工作状态、用户优先级和时效要求，对所述最优任务分派方案进行优化调度，形成最终打印任务调度方案；
所述智能打印报告与分析模块结合设备运行报告和最终打印任务调度方案，统计和分析打印数据，生成智能打印报告和数据可视化图表。
2.根据权利要求1所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述智能设备管理模块包括设备监控子模块、设备数据收集子模块、维护消息通知子模块；
所述打印任务智能调度模块包括任务分配子模块、打印动态调度子模块、优先级设定子模块；
所述云端文件处理模块包括文件自动识别子模块、文件转换子模块、文件优化子模块；
所述设备信息统计与分析模块包括设备数据收集子模块、设备数据统计子模块、设备数据分析子模块；
所述无线连接技术模块包括无线通技术子模块、移动设备连接子模块、无线打印集成子模块；
所述AI打印质量优化模块包括深度学习分析子模块、图像处理子模块、质量优化子模块；
所述打印任务调度优化模块包括任务调度子模块、优化算法运用子模块、方案生成子模块；
所述智能打印报告与分析模块包括打印数据统计子模块、报告生成子模块、数据可视化子模块。
3.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述设备监控子模块使用物联网传感器收集打印机工作状态、耗材使用情况、故障信息，通过支持向量机算法生成设备工作状况报告；
所述设备数据收集子模块利用分布式数据库技术收集设备的实时数据，得到实时设备数据汇总；
所述维护消息通知子模块根据设备工作状况报告，发送维护通知，利用推送算法得到设备维护消息列表。
4.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述文件自动识别子模块基于深度学习的分类算法识别用户上传的文件类型，生成文件类型标签；
所述文件转换子模块根据文件类型标签，通过转换算法将文件转换为可打印格式，得到打印准备文件；
所述文件优化子模块运用图像处理和文本优化技术对打印准备文件进行优化，输出优化后的打印文件。
5.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述任务分配子模块结合用户需求和实时设备数据汇总，利用启发式算法分配打印任务，生成初步任务分配方案；
所述打印动态调度子模块结合设备工作状况报告和初步任务分配方案，动态调整任务分配，采用模拟退火算法得到动态调度方案；
所述优先级设定子模块根据动态调度方案，设置打印任务的优先级，采用权重算法输出任务优先级标签。
6.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述深度学习分析子模块对优化后的打印文件进行深度学习分析，通过卷积神经网络识别可能的问题，生成文件问题诊断报告；
所述图像处理子模块根据文件问题诊断报告，采用图像修复算法对文件中的图像进行修复和增强，输出修复后的文件图像；
所述质量优化子模块综合运用图像锐化和色彩校正技术，优化修复后的文件图像，得到最终打印文件。
7.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述任务调度子模块结合动态调度方案和任务优先级标签，采用遗传算法生成综合调度方案；
所述优化算法运用子模块利用线性规划优化综合调度方案，得到最优打印任务调度方案；
所述方案生成子模块基于最优打印任务调度方案，采用确定性算法输出最终打印任务清单。
8.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述无线通技术子模块采用多协议融合技术建立打印机与设备的无线连接，生成无线连接状态报告；
所述移动设备连接子模块根据无线连接状态报告，通过握手协议确保移动设备与打印机连接稳定，得到设备连接确认；
所述无线打印集成子模块使用设备连接确认和最终打印文件，实现无线打印任务，输出打印确认回执。
9.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述设备数据收集子模块结合设备工作状况报告和打印确认回执，采用时序数据库技术得到设备工作数据包；
所述设备数据统计子模块利用统计学方法对设备工作数据包进行分析，生成设备工作统计报告；
所述设备数据分析子模块通过机器学习算法分析设备工作统计报告，输出设备效率和性能分析。
10.根据权利要求2所述的多渠道云打印系统，其特征在于：所述打印数据统计子模块根据最终打印任务清单和设备效率与性能分析，利用大数据分析技术统计整体打印数据，得到总打印数据汇总；
所述报告生成子模块结合总打印数据汇总和设备效率与性能分析，采用数据挖掘算法生成详细的打印报告，输出智能打印报告；
所述数据可视化子模块利用可视化分析技术，将所述总打印数据汇总可视化为图表、图形形式，得到打印数据可视化图表。
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