CN118952669A - 基于多喷嘴流量数据的3d打印控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统，该方法包括：获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划；所述历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据；根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型；获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型；根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。可见，本发明能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

Description

基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统。

背景技术

随着FDM3D打印光固化3D打印技术的发展，用户对于打印精度的要求也日渐提高，这对打印设备的打印控制精度提出了更高的要求，其中，如何有效监测和控制打印速度是其中重要的技术问题。现有技术在对打印速度进行监测和控制时大部分仅通过单一的传感数据来判断当前的打印进度以实现速度判断，没有考虑到结合多个喷嘴的流量数据和打印计划来综合确定打印速度是否合理，因此其监测精度较低，效果较差。可见，现有技术存在缺陷，亟待解决。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统，能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，所述方法包括：

获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划；所述历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据；

根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型；

获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型；

根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述历史流量数据包括每一所述喷嘴在不同历史时间点的多个不同打印材料的流量数据。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述历史打印计划包括所述目标3D打印设备在不同历史时间点对应的打印阶段和打印任务类型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，包括：

根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段；

根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段，包括：

确定所述历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型，以得到每一所述历史时间点对应的打印工作信息；

计算任意两个相邻的所述历史时间点之间的所述打印工作信息的信息相似度；

将所述信息相似度大于预设的相似度阈值的两个相邻的所述历史时间点归为一个历史时间段，以得到多个历史时间段。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型，包括：

确定所述历史流量数据在每一所述历史时间段的不同喷嘴对应的多个流量数据和打印材料类型；

对于每一所述喷嘴，基于动态规划算法和预设的数学多项式关系模型，对该喷嘴在多个所述历史时间段的所述流量数据和对应的打印材料类型进行线性拟合，以得到该喷嘴对应的流量与材料与时间段的数学关系模型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

确定所述目标喷嘴对应的所述数学关系模型；

将所述实时打印材料类型和当前时间点输入至所述数学关系模型中，以得到所述目标喷嘴对应的实时参考流量；

根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

作为一个可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

计算所述实时流量数据和所述实时参考流量之间的流量差值；

判断所述流量差值是否大于预设的差值阈值，得到判断结果；

当所述判断结果为否时，确定目标3D打印设备不存在打印速度异常的情况；

当所述判断结果为是时，确定所述流量差值的正负符号；

根据所述正负符号，确定所述目标3D打印设备的打印速度问题是打印过快或打印过慢。

本发明实施例第二方面公开了一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划；所述历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据；

分析模块，用于根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型；

第二获取模块，用于获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型；

判断模块，用于根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述历史流量数据包括每一所述喷嘴在不同历史时间点的多个不同打印材料的流量数据。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述历史打印计划包括所述目标3D打印设备在不同历史时间点对应的打印阶段和打印任务类型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述分析模块根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型的具体方式，包括：

根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段；

根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述分析模块根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段的具体方式，包括：

确定所述历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型，以得到每一所述历史时间点对应的打印工作信息；

计算任意两个相邻的所述历史时间点之间的所述打印工作信息的信息相似度；

将所述信息相似度大于预设的相似度阈值的两个相邻的所述历史时间点归为一个历史时间段，以得到多个历史时间段。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述分析模块根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型的具体方式，包括：

确定所述历史流量数据在每一所述历史时间段的不同喷嘴对应的多个流量数据和打印材料类型；

对于每一所述喷嘴，基于动态规划算法和预设的数学多项式关系模型，对该喷嘴在多个所述历史时间段的所述流量数据和对应的打印材料类型进行线性拟合，以得到该喷嘴对应的流量与材料与时间段的数学关系模型。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述判断模块根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况的具体方式，包括：

确定所述目标喷嘴对应的所述数学关系模型；

将所述实时打印材料类型和当前时间点输入至所述数学关系模型中，以得到所述目标喷嘴对应的实时参考流量；

根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

作为一个可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述判断模块根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况的具体方式，包括：

计算所述实时流量数据和所述实时参考流量之间的流量差值；

判断所述流量差值是否大于预设的差值阈值，得到判断结果；

当所述判断结果为否时，确定目标3D打印设备不存在打印速度异常的情况；

当所述判断结果为是时，确定所述流量差值的正负符号；

根据所述正负符号，确定所述目标3D打印设备的打印速度问题是打印过快或打印过慢。

本发明第三方面公开了另一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统，所述系统包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法中的部分或全部步骤。

本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法中的部分或全部步骤。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明能够根据目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，以用于基于实时流量数据和打印类型来精确判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，从而能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法的流程示意图。

图2是本发明实施例公开的一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统的结构示意图。

图3是本发明实施例公开的另一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统，能够根据目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，以用于基于实时流量数据和打印类型来精确判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，从而能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法可以应用于数据处理系统/数据处理设备/数据处理服务器（其中，该服务器包括本地处理服务器或云处理服务器）中。如图1所示，该基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法可以包括以下操作：

101、获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划。

可选的，历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据。

102、根据动态规划算法，以及历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型。

103、获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型。

104、根据数学关系模型和实时流量数据和实时打印材料类型，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

可见，上述发明实施例能够根据目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，以用于基于实时流量数据和打印类型来精确判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，从而能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，历史流量数据包括每一喷嘴在不同历史时间点的多个不同打印材料的流量数据。

可见，通过上述可选的实施例，明确了历史流量数据的内容，能够更精确表征喷嘴的历史流量随时间和材料变化的情况，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，历史打印计划包括目标3D打印设备在不同历史时间点对应的打印阶段和打印任务类型。

可见，通过上述可选的实施例，明确了历史打印计划的内容，能够更精确表征3D打印设备在不同历史时间点的打印工作情况，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，根据动态规划算法，以及历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，包括：

根据历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段；

根据历史流量数据在每一历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型。

可见，通过上述可选的实施例，能够对多个历史时间点进行分类以得到多个历史时间段，再基于历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法拟合分析得到数学关系模型，以在后续实现精确的异常判断，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，根据历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段，包括：

确定历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型，以得到每一历史时间点对应的打印工作信息；

计算任意两个相邻的历史时间点之间的打印工作信息的信息相似度；

将信息相似度大于预设的相似度阈值的两个相邻的历史时间点归为一个历史时间段，以得到多个历史时间段。

可见，通过上述可选的实施例，能够基于历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型得到打印工作信息，再基于信息相似度的计算和筛选分组，得到多个历史时间段，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，根据历史流量数据在每一历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型，包括：

确定历史流量数据在每一历史时间段的不同喷嘴对应的多个流量数据和打印材料类型；

对于每一喷嘴，基于动态规划算法和预设的数学多项式关系模型，对该喷嘴在多个历史时间段的流量数据和对应的打印材料类型进行线性拟合，以得到该喷嘴对应的流量与材料与时间段的数学关系模型。

可见，通过上述可选的实施例，能够基于喷嘴在多个历史时间段的流量数据和对应的打印材料类型进行拟合分析得到每个喷嘴对应的精确的数学关系模型，以便于后续的打印速度的异常监测和判断，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，根据数学关系模型和实时流量数据和实时打印材料类型，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

确定目标喷嘴对应的数学关系模型；

将实时打印材料类型和当前时间点输入至数学关系模型中，以得到目标喷嘴对应的实时参考流量；

根据实时流量数据和实时参考流量，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

可见，通过上述可选的实施例，能够根据目标喷嘴对应的所述数学关系模型基于实时打印材料类型和当前时间点计算参考流量，再根据参考流量和实时流量实现异常判断，能够实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，上述步骤中的，根据实时流量数据和实时参考流量，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

计算实时流量数据和实时参考流量之间的流量差值；

判断流量差值是否大于预设的差值阈值，得到判断结果；

当判断结果为否时，确定目标3D打印设备不存在打印速度异常的情况；

当判断结果为是时，确定流量差值的正负符号；

根据正负符号，确定目标3D打印设备的打印速度问题是打印过快或打印过慢。

可见，通过上述可选的实施例，能够根据实时流量数据和所述实时参考流量之间的流量差值和差值阈值之间的判断，确定3D打印设备的打印速度是否异常以及进一步的异常问题是过快还是过慢，能够实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统的结构示意图。其中，图2所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统可以应用于数据处理系统/数据处理设备/数据处理服务器（其中，该服务器包括本地处理服务器或云处理服务器）中。如图2所示，该基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统可以包括：

第一获取模块201，用于获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划。

可选的，历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据。

分析模块202，用于根据动态规划算法，以及历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型。

第二获取模块203，用于获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型。

判断模块204，用于根据数学关系模型和实时流量数据和实时打印材料类型，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

可见，上述发明实施例能够根据目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，以用于基于实时流量数据和打印类型来精确判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，从而能够高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，历史流量数据包括每一喷嘴在不同历史时间点的多个不同打印材料的流量数据。

可见，通过上述可选的实施例，明确了历史流量数据的内容，能够更精确表征喷嘴的历史流量随时间和材料变化的情况，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，历史打印计划包括目标3D打印设备在不同历史时间点对应的打印阶段和打印任务类型。

可见，通过上述可选的实施例，明确了历史打印计划的内容，能够更精确表征3D打印设备在不同历史时间点的打印工作情况，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，分析模块根据动态规划算法，以及历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型的具体方式，包括：

根据历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段；

根据历史流量数据在每一历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型。

可见，通过上述可选的实施例，能够对多个历史时间点进行分类以得到多个历史时间段，再基于历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法拟合分析得到数学关系模型，以在后续实现精确的异常判断，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，分析模块根据历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段的具体方式，包括：

确定历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型，以得到每一历史时间点对应的打印工作信息；

计算任意两个相邻的历史时间点之间的打印工作信息的信息相似度；

将信息相似度大于预设的相似度阈值的两个相邻的历史时间点归为一个历史时间段，以得到多个历史时间段。

可见，通过上述可选的实施例，能够基于历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型得到打印工作信息，再基于信息相似度的计算和筛选分组，得到多个历史时间段，以便于后续拟合分析得到精确的数学关系模型，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，分析模块根据历史流量数据在每一历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型的具体方式，包括：

确定历史流量数据在每一历史时间段的不同喷嘴对应的多个流量数据和打印材料类型；

对于每一喷嘴，基于动态规划算法和预设的数学多项式关系模型，对该喷嘴在多个历史时间段的流量数据和对应的打印材料类型进行线性拟合，以得到该喷嘴对应的流量与材料与时间段的数学关系模型。

可见，通过上述可选的实施例，能够基于喷嘴在多个历史时间段的流量数据和对应的打印材料类型进行拟合分析得到每个喷嘴对应的精确的数学关系模型，以便于后续的打印速度的异常监测和判断，辅助实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，判断模块根据数学关系模型和实时流量数据和实时打印材料类型，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况的具体方式，包括：

确定目标喷嘴对应的数学关系模型；

将实时打印材料类型和当前时间点输入至数学关系模型中，以得到目标喷嘴对应的实时参考流量；

根据实时流量数据和实时参考流量，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

可见，通过上述可选的实施例，能够根据目标喷嘴对应的所述数学关系模型基于实时打印材料类型和当前时间点计算参考流量，再根据参考流量和实时流量实现异常判断，能够实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

作为一个可选的实施例，判断模块根据实时流量数据和实时参考流量，判断目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况的具体方式，包括：

计算实时流量数据和实时参考流量之间的流量差值；

判断流量差值是否大于预设的差值阈值，得到判断结果；

当判断结果为否时，确定目标3D打印设备不存在打印速度异常的情况；

当判断结果为是时，确定流量差值的正负符号；

根据正负符号，确定目标3D打印设备的打印速度问题是打印过快或打印过慢。

可见，通过上述可选的实施例，能够根据实时流量数据和所述实时参考流量之间的流量差值和差值阈值之间的判断，确定3D打印设备的打印速度是否异常以及进一步的异常问题是过快还是过慢，能够实现高效和精准地对3D打印设备的打印速度进行监测和异常判断，提高监测精度和打印稳定性。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的又一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统。图3所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统应用于数据处理系统/数据处理设备/数据处理服务器（其中，该服务器包括本地处理服务器或云处理服务器）中。如图3所示，该基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器301；

与存储器301耦合的处理器302；

其中，处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法的步骤。

实施例四

本发明实施例公开了一种计算机读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一所描述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法的步骤。

上述对本说明书特定实施例进行了描述，其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，附图中描绘的过程不一定必须按照示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划；所述历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据；

根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型；

获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型；

根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

2.根据权利要求1所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述历史流量数据包括每一所述喷嘴在不同历史时间点的多个不同打印材料的流量数据。

3.根据权利要求2所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述历史打印计划包括所述目标3D打印设备在不同历史时间点对应的打印阶段和打印任务类型。

4.根据权利要求3所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型，包括：

根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段；

根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型。

5.根据权利要求4所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述根据所述历史打印计划，对多个历史时间点进行分类，以得到多个历史时间段，包括：

确定所述历史打印计划在每一历史时间点的打印阶段和打印任务类型，以得到每一所述历史时间点对应的打印工作信息；

计算任意两个相邻的所述历史时间点之间的所述打印工作信息的信息相似度；

将所述信息相似度大于预设的相似度阈值的两个相邻的所述历史时间点归为一个历史时间段，以得到多个历史时间段。

6.根据权利要求4所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述根据所述历史流量数据在每一所述历史时间段的数据内容，基于动态规划算法，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间段的数学关系模型，包括：

确定所述历史流量数据在每一所述历史时间段的不同喷嘴对应的多个流量数据和打印材料类型；

对于每一所述喷嘴，基于动态规划算法和预设的数学多项式关系模型，对该喷嘴在多个所述历史时间段的所述流量数据和对应的打印材料类型进行线性拟合，以得到该喷嘴对应的流量与材料与时间段的数学关系模型。

7.根据权利要求6所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

确定所述目标喷嘴对应的所述数学关系模型；

将所述实时打印材料类型和当前时间点输入至所述数学关系模型中，以得到所述目标喷嘴对应的实时参考流量；

根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

8.根据权利要求7所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法，其特征在于，所述根据所述实时流量数据和所述实时参考流量，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况，包括：

计算所述实时流量数据和所述实时参考流量之间的流量差值；

判断所述流量差值是否大于预设的差值阈值，得到判断结果；

当所述判断结果为否时，确定目标3D打印设备不存在打印速度异常的情况；

当所述判断结果为是时，确定所述流量差值的正负符号；

根据所述正负符号，确定所述目标3D打印设备的打印速度问题是打印过快或打印过慢。

9.一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统，其特征在于，所述系统包括：

第一获取模块，用于获取目标3D打印设备的多个相同口径的喷嘴的历史流量数据和历史打印计划；所述历史流量数据包括多个不同打印材料的流量数据；

分析模块，用于根据动态规划算法，以及所述历史流量数据和历史打印计划，拟合分析得到所述目标3D打印设备的流量与时间的数学关系模型；

第二获取模块，用于获取目标喷嘴的实时流量数据和实时打印材料类型；

判断模块，用于根据所述数学关系模型和所述实时流量数据和实时打印材料类型，判断所述目标3D打印设备是否存在打印速度异常的情况。

10.一种基于多喷嘴流量数据的3D打印控制系统，其特征在于，所述系统包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-8任一项所述的基于多喷嘴流量数据的3D打印控制方法。