[发明专利]一种3D打印零件测量结果矫正方法

说明书

本发明公开了一种3D打印零件测量结果矫正方法，包括第一定位方法、第二定位方法，且第二定位方法的精度高于第一定位方法，利用机器学习模型，将第一定位方法确定的探头的目标位置与第二定位方法确定的探头的目标位置进行对比，基于对比值对第一定位方法的值进行修正。本发明通过采用有限的样本测试实现采用高精度的第二定位方法不断的训练机器学习模型，从而实现采用第一定位方法测试并结合机器学习模型的方法实现对后续产品的高精度测量。本发明采用普通的第一定位方法进行检测，更容易推广，提高了检测精度，节省了高精度的仪器费用，促进了工业化生产。

技术领域

本发明属于3D打印的技术领域，具体涉及一种3D打印零件测量结果矫正方法。

背景技术

长期以来，3D打印零件的内腔难以检验。尤其是针对管型件，由于管型3D打印零件需要运载液体或气体，因此其内表面质量影响流体的运输及管体强度。

目前使用的方式是在一批管道生产中，随机地抽取1~2件进行破坏性试验，即沿着管道弯曲段破开，观察管道内壁的划伤情况。无法在不破坏3D打印零件的情况下实现对管道内壁的检测。目前做的比较好的方法是采用探头加绝对GPS定位系统进行无损检测，然而该GPS定位系统非常昂贵，成本为千万以上，一般的企业无法承担高额的成本，只能是采用多次借用的方式进行试验，然而由于成本限制了试验样本的数量以及测试的次数，直接导致了检测的随机性较大，整体检测精度较差，同时也给工作人员带来了不便，无法及时高效的检测样品。

发明内容

本发明的目的在于提供一种3D打印零件测量结果矫正方法，旨在实现高精度的对管道内壁进行不破坏3D打印零件的检测。

本发明主要通过以下技术方案实现：一种3D打印零件测量结果矫正方法，包括第一定位方法、第二定位方法，且第二定位方法的精度高于第一定位方法，利用机器学习模型，将第一定位方法确定的探头的目标位置与第二定位方法确定的探头的目标位置进行对比，基于对比值对第一定位方法的值进行修正。

为了更好地实现本发明，进一步的，主要包括以下步骤：

步骤S100：将第一定位方法的测试结果带入机器学习模型中，得到模型预测值，

步骤S200：然后将模型预测值与第二定位方法的测试结果进行对比得到差值，

步骤S300：将差值带入机器学习模型中，得到损失值与梯度，进而得到新的训练模型。

为了更好地实现本发明，进一步的，已知存在模型矩阵w和偏置矩阵b，所述第一定位方法获取的测量值为X，第二定位方法获取的测量值为Y，则：

根据模型矩阵预测Y`=w*X+b，

将模型损失值计算为K=Y`-Y，

基于K反向传播，得到模型梯度Gb，而后更新模型w。

为了更好地实现本发明，进一步的，设定差值阈值，当差值大于差值阈值时，则循环步骤S100-S300，直至差值小于等于差值阈值。

为了更好地实现本发明，进一步的，所述第一定位方法采用探头和视觉传感系统进行测试，所述第二定位方法采用探头和绝对GPS进行测试。

本发明的有益效果：

本发明通过采用有限的样本测试实现采用高精度的第二定位方法不断的训练机器学习模型，从而实现采用第一定位方法测试并结合机器学习模型的方法实现对后续产品的高精度测量。本发明采用普通的第一定位方法进行检测，更容易推广，提高了检测精度，节省了高精度的仪器费用，促进了工业化生产。

具体实施方式

实施例1：