[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

说明书

本发明涉及一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法及系统，其方法包括导入图形文件并提取待打印物体的轮廓数据信息；根据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；根据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；并计算总预估时间。本发明通过学习的方式确定符合机器特性以及工作环境的时间偏差系数，并对每个动作的执行时间进行校正，从而得到每一层的打印预估时间，最终得到精确的总预估时间，并随着机器的使用，不断地学习迭代，达到精准预估的效果，大大提高了打印时间的预估精度。

技术领域

本发明涉及3D打印技术领域，尤其涉及一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法及系统。

背景技术

随着科技的发展，3D打印技术越来越普及，广泛应用于很多技术领域。3D打印技术是一种快速成形技术，它以数字三维模型文件为基础，将金属、塑料、光敏树脂等成型材料通过逐层打印的方式成型物体的技术，属于增材制造。光固化成型(SLA)3D打印机基于光敏树脂受紫外光照射凝固的原理，计算机控制激光逐层扫描固化液态的光敏树脂，每一层固化的截面是由零件的三维模型软件分层得到，直至最后得到光敏树脂实物原型。光固化快速成型应该是3D打印技术中精度最高，表面也最光滑的，目前该技术最低材料层厚可以达到25微米(0.025毫米)。现有技术中，通常在打印时计算打印时间，打印的时间的计算通常是首先根据打印文件确定扫描路径，再根据预设的打印参数计算出打印的时间，但是实际打印过程中，由于振镜延时会受到跳跃和扫描距离、电信号和执行器件之间时间滞后等因素的影响，打印时间往往会出现偏差，比如每个动作的打印出现偏差，然后每一层的打印时间误差会进行叠加，最终所有层的打印时间会形成较大的偏差，这会严重影响打印效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法及系统。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法，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。

本发明的有益效果是：本发明的基于学习算法的SLA 3D打印时间预估方法，通过导入的图形文件提取轮廓数据信息，并计算每个动作的执行时间和实际时间，这样通过学习的方式确定符合机器特性以及工作环境的时间偏差系数，并对每个动作的执行时间进行校正，从而得到每一层的打印预估时间，最终得到精确的总预估时间，并随着机器的使用，不断地学习迭代，达到精准预估的效果，大大提高了打印时间的预估精度。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：

进一步：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；