[发明专利]基于机器的三维(3D)对象缺陷检测

权利要求书

1.一种对三维3D打印对象执行自动质量控制的方法，包括：

使用第一光源布置提供所述3D打印对象的第一照明；

使用一个或多个成像装置生成所述3D打印对象的多个图像，其中，所述多个图像中的每一个图像描绘所述3D打印对象的特定区域；

通过处理装置使用机器学习模型来处理所述多个图像，所述机器学习模型被训练为标识3D打印工艺的一种或多种类型的制造缺陷，其中，对于每种类型的制造缺陷，所述机器学习模型的输出包括图像包括这种类型的制造缺陷的缺陷的概率；以及

在没有用户输入的情况下，通过所述处理装置基于所述处理的结果确定所述3D打印对象是否包括一个或多个制造缺陷。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一种或多种类型的制造缺陷包括所述3D打印对象的内部体积内的内部体积缺陷、所述3D打印对象的表面上的表面缺陷、或所述内部体积和所述表面的界面处的界面缺陷中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，还包括：对所述多个图像中的每一个图像执行以下操作：

确定所述图像是否包括使所述图像无法被所述机器学习模型处理的对比度；以及

响应于确定所述图像是能够被所述机器学习模型处理的，通过所述处理装置处理所述图像以确定在所述图像中描绘的所述3D打印对象的区域中是否存在缺陷。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：响应于确定所述图像无法被所述机器学习模型处理，执行以下操作：

使用第二光源布置提供所述3D打印对象的第二照明，其中，所述第二光源布置在所述3D打印对象上产生与所述第一光源布置不同的阴影图案；以及

在所述3D打印对象被所述第二光源布置照明的同时，生成所述图像的新版本。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述3D打印对象与打印在所述3D打印对象上的标识符ID相关联，所述方法还包括：

提供与所述第一照明不同的初始照明；

在提供所述初始照明的同时生成第一图像；

对所述第一图像执行光学字符识别；以及

根据所述光学字符识别的结果来确定与所述3D打印对象相关联的ID。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定与所述3D打印对象相关联的数字文件；

从与所述3D打印对象相关联的数字文件确定与所述3D打印对象的至少一个表面相关联的几何形状；以及

基于所述至少一个表面来选择所述第一光源布置提供所述第一照明。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定与所述3D打印对象相关联的数字文件；

从所述数字文件确定与所述3D打印对象相关联的第一剪影；

从所述多个图像中的至少一个图像确定所述3D打印对象的第二剪影；

将所述第一剪影和所述第二剪影进行比较；

基于所述比较确定所述第一剪影与所述第二剪影之间的差异度量；

确定所述差异度量是否超过差异阈值；以及

响应于确定所述差异度量超过所述差异阈值，确定所述3D打印对象包括严重缺陷。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述3D打印对象包括处于正畸治疗中的治疗阶段的患者的牙弓的模具、或处于正畸治疗中的治疗阶段的患者的聚合物正畸矫正器中的至少一个。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：对第一多个图像中的每一个图像执行以下操作：

对所述图像执行边缘检测以确定所述图像中3D打印对象的边界；

选择所述边界上的点集合；

使用所述点集合确定感兴趣区域，其中，所述感兴趣区域包括描绘所述边界内的3D打印对象的所述图像的第一区域；以及

对所述图像进行裁剪以排除所述感兴趣区域之外的所述图像的第二区域，其中，经过裁剪的图像由所述处理装置使用所述机器学习模型来处理。