[发明专利]从连续色调图进行的热行为预测

权利要求书

1.一种用于由电子设备进行热行为预测的方法，包括：

在3D打印的过程中，使用至少一个神经网络来计算对应于三维（3D）模型的层的预测热图，其中所述计算基于对应于3D模型的连续色调图，其中，热行为是热图，并且所述热图是热值的2D网格，其中每个热值指示对应于2D网格中的位置的温度或热能，其中，连续色调图是试剂放置的表示，并且所述连续色调图指示用于打印物质的一个或多个位置，或者包括或指示用于打印物质的体素级别机器指令。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括基于预测热图来打印所述层。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括基于预测热图来执行离线打印调谐。

4.根据权利要求1所述的方法，进一步包括获得构建区域的热图像，并且其中，所述计算预测热图进一步基于热图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述计算预测热图包括：

使用第一神经网络基于连续色调图来计算第一预测热图；

使用第二神经网络基于热图像来计算第二预测热图；以及

使用第三神经网络基于第一预测热图和第二预测热图来计算预测热图。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，第一神经网络是考虑热源和热沉的卷积神经网络，第二神经网络是考虑3D热扩散的循环神经网络，并且第三神经网络是考虑来自第一神经网络和第二神经网络的贡献的卷积神经网络。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，第二神经网络是具有耦合到第二神经网络的每个网络层的卷积神经网络的长短期存储LSTM循环神经网络。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，热图像是在第一时间处所述层的热图像，并且其中，计算预测热图包括计算对应于第一时间之后的第二时间的所述层的预测热图。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，在训练至少一个神经网络之后，所述计算预测热图独立于热感测。

10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

获得构建区域的热图像；

基于预测热图和热图像来计算损失函数；以及

基于损失函数来训练至少一个神经网络。

11.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

将构建区域划分成块的集合；以及

确定在块的集合中的至少两个块之间重叠的一个或多个热条带，其中计算预测热图基于一个或多个热条带。

12.一种3D打印系统，包括：

构建区域；

打印头，其被配置成基于融合连续色调图来打印融合剂并且基于细化连续色调图来打印细化剂；

热投射器；以及

控制器，其中所述控制器被配置成：

在制造3D对象的过程中，使用至少一个神经网络以基于融合连续色调图和细化连续色调图来预测层的热行为，其中，热行为是热图，并且所述热图是热值的2D网格，其中每个热值指示对应于2D网格中的位置的温度或热能，其中，连续色调图是试剂放置的表示，并且所述连续色调图指示用于打印物质的一个或多个位置，或者包括或指示用于打印物质的体素级别机器指令。

13.根据权利要求12所述的3D打印系统，其中，控制器被进一步配置成基于预测的热行为来控制打印头。

14.一种存储可执行代码的非暂时性有形计算机可读介质，包括：

用于使处理器在3D打印的过程中使用至少一个神经网络基于用于打印物质的体素级别机器指令来预测对应于3D模型的层的热行为的代码，其中，热行为是热图，并且所述热图是热值的2D网格，其中每个热值指示对应于2D网格中的位置的温度或热能。

15.根据权利要求14所述的计算机可读介质，进一步包括用于使处理器基于所述层的预测的热行为和热图像来训练至少一个神经网络的代码。