[发明专利]一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法及系统

权利要求书

1.一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法, 其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：导入图形文件，并根据所述图形文件提取待打印物体的轮廓数据信息；

步骤2：根据所述轮廓数据信息以及预设的打印参数信息计算每个动作的执行时间，并获取每个动作的实际时间；

步骤3：根据所述执行时间和实际时间计算每个动作的时间偏差系数，并根据每个动作的时间偏差系数确定每一层的打印预估时间；

步骤4：根据每一层的打印预估时间计算总预估时间；

所述步骤3中，所述根据所述执行时间和实际时间计算每个动作的时间偏差系数的具体方法为：

k= t_P/t_E

其中，t_E为执行时间，t_P为实际时间，k为时间偏差系数；

所述根据每个动作的时间偏差系数确定每一层的打印预估时间的具体方法包括：

步骤31:采用最小二乘拟合算法将所有动作的所有时间偏差系数进行拟合,得到每个动作的时间偏差系数;

步骤32:根据每个动作的时间偏差系数和对应的执行时间计算每一层的所有动作的打印预估时间,具体公式为:

calc_time_n = k0*x0_n+k1*x1_n+k2*x2_n+k3*x3_n

其中, k0为激光振镜的扫描时间偏差系数，k1为刮刀运动时间偏差系数，k2为液位调节时间偏差系数，k3为网板的运动时间偏差系数；

所述根据每一层的打印预估时间计算总预估时间包括：

步骤41：根据每一层所有动作的打印预估时间和实际时间计算每一层所有动作的时间偏差系数，并采用最小二乘拟合算法将每一层的时间偏差系数进行拟合，得到层级时间偏差系数；

步骤42：根据层级时间偏差系数和每一层的打印预估时间计算总预估时间，具体公式为：

calc_time = ∑(k4*calc_time_n)

其中，k4为层级时间偏差系数，n为打印总层数。

2.根据权利要求1所述的基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法, 其特征在于，所述步骤2中，根据所述轮廓数据信息以及预设的打印参数信息计算每个动作的执行时间具体包括如下步骤：

根据所述轮廓数据信息确定内外轮廓的扫描路径，并根据所述扫描路径以及预设的激光振镜扫描速度计算每一层的振镜扫描时间x0_n；

根据所述轮廓数据信息确定待打印物体的轮廓大小及位置，并计算每一层的最大包络框，根据所述最大包络框计算刮刀的运动距离，根据刮刀的运动距离以及预设刮刀运动速度计算每一层的刮刀运动时间x1_n；

将预设的打印参数中的预设平均液位调节时间作为每一层的液位调节时间x2_n；

根据所述轮廓数据信息确定总打印层数，并根据网板厚度和总打印层数计算网板的运动距离，根据网板的运动距离和网板的运动速度计算网板的运动时间x3_n。

3.根据权利要求2所述的基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法, 其特征在于，所述根据所述轮廓数据信息确定内外轮廓的扫描路径具体包括如下步骤：

步骤211：根据待打印物体的图形文件提取待打印物体的轮廓数据信息；

步骤212：根据所述轮廓数据信息识别内外轮廓；

步骤213：根据预设的填充算法以及预设的加工参数信息在所述内外轮廓之间生成填充线；

步骤214：根据TSP算法生成遍历所述填充线的扫描路径。