[发明专利]基于深度学习的3D打印构件表面粗糙度预测方法和装置在审
| 申请号： | 202210843111.3 | 申请日： | 2022-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN115223267A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 张潇;张梦娜;吴川;李虓宇;周明霞 | 申请（专利权）人： | 徐州医科大学 |
| 主分类号： | G07C3/00 | 分类号： | G07C3/00;G07C3/14;B29C64/386;B33Y50/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06N5/00 |
| 代理公司： | 徐州苏亨知识产权代理事务所(普通合伙) 32614 | 代理人： | 龙钰 |
| 地址： | 221004 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提出一种基于深度学习的3D打印构件表面粗糙度预测方法和装置，其中，表面粗糙度预测方法包括：获取3D打印机在打印3D打印构件过程中的多维工作参数；对多维工作参数进行预处理，以生成多维工作参数的目标特征信息；根据表面粗糙度预测模型对目标特征信息进行表面粗糙度预测，以生成3D打印构件的表面粗糙度。由此，能够提高3D打印构件表面粗糙度的预测准确度和预测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 打印 构件 表面 粗糙 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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