基于神经网络的3D打印误差补偿方法、系统、装置
基本信息
| 申请号 | CN201910005702.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109808183A | 公开（公告）日 | 2019-05-28 |
| 申请公布号 | CN109808183A | 申请公布日 | 2019-05-28 |
| 分类号 | B29C64/386（2017.01）I; B33Y50/00（2015.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I; G06T5/00（2006.01）I; G06T17/20（2006.01）I | 分类 | 塑料的加工；一般处于塑性状态物质的加工; |
| 发明人 | 沈震; 熊刚; 李雨勍; 高行; 谢怿; 赵美华; 郭超; 商秀芹; 董西松; 武征鹏; 万力; 王飞跃 | 申请（专利权）人 | 北京十维科技有限责任公司 |
| 代理机构 | 北京市恒有知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 中国科学院自动化研究所; 北京十维科技有限责任公司 |
| 地址 | 100190 北京市海淀区中关村东路95号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印误差补偿方法、系统、装置，旨在解决3D打印过程中对模型误差补偿困难的问题。本发明结合人工智能领域的神经网络来预测和补偿加式制造所产生的误差，通过三维扫描等技术获得数据，然后利用神经网络学习3D打印中的形变函数并完成预测，或学习逆向的形变函数并直接补偿。通过本发明对新模型误差补偿更容易，同样硬件基础上模型打印的精准度得到提高，或为达到同样的精度可以降低对硬件的要求。 |
