[发明专利]基于视觉监测的粉床式3D打印闭环控制装置、系统及方法

权利要求书

1.一种基于视觉监测的粉末式3D打印闭环控制系统，其特征在于，包括：

相机感知模块：读取预设数据模型中每一层的预设打印路径坐标，通过视觉监测得到当前层实际打印图像；

模型比对模块：对当前层实际打印图像进行坐标转换，得到当前层实际打印坐标，计算当前层实际打印坐标与当前层预设打印路径坐标之间的误差值，根据所述误差值得到补偿调整参数；

控制输出模块：根据补偿调整参数对下一层的预设打印路径坐标进行修正，得到下一层预设打印路径坐标，将下一层预设打印路径坐标作为当前层预设打印路径坐标，进行控制扫描输出；

所述补偿调整参数的获得通过基于比例补偿调整，所述基于比例补偿调整是通过设置误差调整比例，根据坐标之间的绝对误差和误差调整比例，计算补偿调整参数；

或者，所述补偿调整参数的获得通过基于神经网络调整；所述基于神经网络调整是使用神经网络进行训练，训练后得到预测绝对误差数据矩阵，基于绝对误差数据矩阵对预设打印路径坐标进行调整；

或者，所述补偿调整参数的获得基于强化学习调整；所述强化学习调整是基于马尔科夫决策过程，通过学习马尔科夫决策，得到需要执行的补偿调整参数。

2.根据权利要求1所述的基于视觉监测的粉末式3D打印闭环控制系统，其特征在于，所述基于比例补偿调整包括：

设置当前层预设打印路径坐标(X_i，Y_i)，当前层实际打印坐标(X_j，Y_j),其中i＝j＝1，2，3…n；

计算样本每一个坐标点的绝对误差其中i＝j＝1，2，3…n；

读取下一层预设打印路径坐标(X_k，Y_k)，其中k＝1,2,3…m，对当前层任一预设打印路径坐标(X_i，Y_i)，计算(X_i，Y_i)在下一层中对应的预设打印路径坐标(X_l，Y_l)，(X_l，Y_l)为下一层中离坐标(X_i，Y_i)最近的点，其中k＝1,2,3…m；

设置误差调整比例k,根据每一个坐标点的绝对误差和误差调整比例k计算补偿调整参数

对当前层对应的下一层预设打印路径坐标进行调整，调整前，当前层对应的下一层预设打印路径坐标为(X_l，Y_l),调整后，当前层对应的下一层预设打印路径坐标为(X_l-ΔX_i，Y_l-ΔY_i)。

3.根据权利要求1所述的基于视觉监测的粉末式3D打印闭环控制系统，其特征在于，所述基于神经网络调整包括：

假设预设打印路径坐标为(X_ij，Y_ij)，实际打印坐标为(X_ik，Y_ik)，其中i＝1,2,3…a,j＝k＝1,2,3…n,则绝对误差通过下式计算：

使用神经网络进行训练，所述神经网络采用多输入单输出结构，训练集共(a-l)组,每组共有l个输入数据矩阵，1个输出数据矩阵，输入数据矩阵和输出数据矩阵的维度为(m×2)，m为预设打印路径坐标的点数量最多的打印层的坐标点数量，得到输出的数据矩阵中第l层在第l+1层对应的预设打印路径坐标为(X_(l+1)j，Y_(l+1)j)，对应的实际打印路径坐标为(X_(l+1)k^T，Y_(l+1)k^T)，则绝对误差为

打印前l层，计算得到前l层中各打印层各坐标点的绝对误差数据矩阵，将所述数据矩阵输入神经网络，得到第l层在第l+1层对应的预测绝对误差数据矩阵；

其中，下标k表示矩阵的第k列，右标T表示矩阵的转置。