CN116214930A - 3d打印方法、打印机及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种3D打印方法、打印机及介质，其方法包括：根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式是否为智能曝光模式；若否，则根据所述切片文件将待打印模型切分为多段，每段模型包含多层模型；根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式为普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式中的任意一种；根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印。本申请实现一台打印机间接拥有多台打印机的功能的效果，且打印机模式切换便捷；极大的节省了3D打印的时间成本和人力成本，且满足了节能要求，适用场景广泛。
Description
技术领域
本申请涉及3D技术领域，具体涉及一种3D打印方法、打印机及介质。
背景技术
目前常见的光固化3D打印机模式与用途单一，缺乏一台机器实现可切换多种模式进行打印的情况，例如普通打印机只有普通打印模式，只能进行常规打印，在打印模型中不能根据模型大小或者用户想法来使用更加高效的模式，如高速打印与超高速打印，从而需要花费大量的时间与人力去调整，普通打印机不能进行树脂加热，很多时候即便通过调整也不能达到理想的打印效果。
发明内容
本申请实施例针对上述情况，提出了3D打印方法、打印机及介质，其方法可以根据模型的情况智能推荐合适的打印模式，实现高效、快速打印。
第一方面，本申请实施例提供了一种3D打印方法，所述方法应用于3D打印机，所述方法包括：
根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式是否为智能曝光模式；
若否，则根据所述切片文件将待打印模型切分为多段，每段模型包含多层模型；
根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式；
根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印。
第二方面，本申请实施例还提供了一种3D打印机，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一的方法。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的3D打印机执行时，使得所述3D打印机执行上述任一的方法。
本申请实施例采用的方法至少能够达到以下有益效果：
本申请读取待打印模型的切片文件，确定其是否指定了智能曝光模式，若没有，则将待打印模型切分为多段，并把每段切分成包含相同数量的多层模型，然后根据一段模型的层与层之间的相似度，和/或，不同段模型的段与段之间的相似度，为待打印模型智能推荐合适的打印模式，如普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式，最后根据确定的推荐打印模式，执行待打印模型的打印。本申请针对不同的模型，可智能推荐合适的打印模式，可针对每种模型在开始打印时进行切换，实现一台打印机间接拥有多台打印机的功能的效果，且打印机模式切换便捷；极大的节省了3D打印的时间成本，且满足了节能要求，适用场景广泛。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示出了根据本申请的一个实施例的3D打印方法的流程示意图；
图2示出了根据本申请的一个实施例的确定推荐打印模式的流程示意图；
图3示出了根据本申请的一个实施例的高速打印模式的流程示意图；
图4示出了根据本申请的一个实施例的超高速打印模式的流程示意图；
图5示出了根据本申请的一个实施例的智能曝光模式的流程示意图；
图6示出了根据本申请的一个实施例的3D打印装置的结构示意图；
图7为本申请实施例中一种3D打印机的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
目前使用的光固化3D打印机模式与用途单一，本申请针对缺乏一台机器实现可切换多种模式进行打印的情况，提出一种3D打印机和基于该3D打印机的3D打印方法，图1示出了根据本申请的一个实施例的3D打印方法的流程示意图，如图1所示，本申请至少包括步骤S110～步骤S140：
步骤S110：根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式是否为智能曝光模式。
本申请的3D打印机可以由本地的控制界面进行控制，也可以连接手机、平板电脑，对3D打印机进行控制，具体的，当3D打印机接收到本地控制界面、手机APP或平板电脑下发的打印任务后，对打印任务对应的切片文件进行解析，确定切片文件对应的选项是否已勾选智能曝光模式，若在切片时没有选择智能曝光模式打印的情况下，则进入步骤S120；若勾选了智能曝光模式，则进入智能曝光打印模式。
步骤S120：若否，则根据所述切片文件将待打印模型切分为多段，每段模型包含多层模型。
进入智能模式推荐，3D打印机会对待打印模型进行特征分析，得出适宜的打印模式。具体的，对待打印模型进行“段”的划分，将待打印模型的总层数分为td个小段，每一小段记为段模型，在每一个段模型中包含多层，记为层模型，每一个段模型中的层模型的总数为i，在以下处理中，将处理到的段模型记为当前段cd，处理到的层模型记为当前层j。
步骤S130：根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式为普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式中的任意一种。
然后根据根据各段模型和/或各层模型之间的相似度来推荐打印模式，简单理解，相似度越高，越倾向于适用速度较高的打印模式。
步骤S140：根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印。
最后，根据确定的推荐打印模式，执行待打印模型的打印即可。
如图1所示，本申请读取待打印模型的切片文件，确定其是否指定了智能曝光模式，若没有，则将待打印模型切分为多段，并把每段切分成包含相同数量的多层模型，然后根据一段模型的层与层之间的相似度，和/或，不同段模型的段与段之间的相似度，为待打印模型智能推荐合适的打印模式，如普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式，最后根据确定的推荐打印模式，执行待打印模型的打印。本申请针对不同的模型，可智能推荐合适的打印模式，可针对每种模型在开始打印时进行切换，实现一台打印机间接拥有多台打印机的功能的效果，且打印机模式切换便捷；极大的节省了3D打印的时间成本，且满足了节能要求，适用场景广泛。
在本申请的一些实施例中，根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定所述推荐打印模式为普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式中的任意一种包括：基于层数据对比法，依次确定各段模型的相邻层模型之间的第一层相似度；根据所述第一层相似度，确定各段模型的段内相似度值；若确定某一段模型的段内相似度值大于第一预设阈值，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为普通打印模式。
层数据对比法可以简单理解为将每一个层模型与相邻层模式进行相关数据的处理，具体到本实施例中，以一个段模型为例，一个段模型包含了多个层模型，段内相似度值表征的是一个段模型的多个层模型之间的相似度，如果层模型与层模型之间相似度比较小，就需要采用相对比较缓慢的打印模式，即普通打印模式。在一些实施例中，可以先基于层数据对比法，依次确定一个段模型的相邻层模型之间的第一层相似度，然后根据得到的多个第一层相似度，确定该段模型的段内相似度值，将得到的段内相似度值与预设的第一预设阈值进行比较，若段内相似度值大于第一预设阈值，则确定待打印模型的推荐打印模式为普通打印模式，即当段内相似度值满足一定的预设条件，即可确定进入普通打印模式。
由此可见，通过段内相似度的计算能够快速确定出打印模型是否适用于普通打印模式，从而节约计算量、提高打印效率。
具体的，在一些实施例中，所述基于层数据对比法，确定每段模型的相邻层模型之间的第一层相似度，包括：按照预设顺序，遍历一个段模型的各层模型，计算遍历到的层模型与其相邻的下一层模型之间的图像数据的相似度，作为第一层相似度，所述图像数据包括图像大小、图像边界、和边界坐标中的一项或几项。所述根据所述第一层相似度，确定每段模型的段内相似度值，包括：若一个层模型与其相邻的下一层模型之间的第一层相似度大于所述第一预设阈值且小于所述第二预设阈值，则对所述段内相似度值加一，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；当确定当前层模型的下一层模型为所述段模型的最后一个层模型，则在所述段内相似度值的基础上累加所述段模型的层模型的倒数，得到所述段模型的段内相似度值。
具体可以参考图2，图2示出了根据本申请的一个实施例的确定推荐打印模式的流程示意图，从图2可以看出，在智能推荐打印模式时，在当前段cd段中，从下到上遍历cd段模型的各层模型，将遍历到的层模型记为第j层模型，第j层模型的下一层模型记为第j+1层模型，计算二者的相似度，相似度的具体计算方法可以基于层数据对比法，具体的，从切片文件中读取第j层模型的第一图像数据和第j+1层模型的第二图像数据，根据二者的图像大小、图像边界、和边界坐标中的一项或几项进行比较，得到第一层相似度。
需要说明的是，对于第一层相似度可以有不同的标准，可以通过预设阈值的情况进行设定，如设定第一预设阈值和第二预设阈值，第一预设阈值小于第二预设阈值，根据相似度与第一预设阈值和第二预设阈值的相对大小，对相似度进行区分。在实际场景中以图像的相似度百分比进行计算，通常有85％相似度和95％相似度的区分，即如果第j层模型和第j+1层模型的层相似度大于85％，且小于95％，则将其记为85％相似度；如果第j层模型和第j+1层模型的层相似度大于95％，则将其记为95％相似度。85％可以理解为前述的第一预设阈值，95％可以理解为前述的第二预设阈值。由于在确定待打印模型是否采用普通模式的情况下，是对相似度要求不高的，因此本实施例这里采用85％相似度(即第一层相似度)即可。当然，在其他实施例中第一预设阈值和第二预设阈值的具体数值可进行调整。
通过层相似度的累计可以得到段模型的段内相似度值，即若第j层模型与其相邻的第j+1层模型之间的第一层相似度大于85％且小于95％，则对所述段内相似度值(其初始值通常为0)加一，然后确定第j+1层模型是否为当前端cd段的最后一层，若不是，则对遍历的层数j加1，进入下一层模型的计算；若是，则在所述段内相似度值的基础上累加段模型的层模型的倒数，即在当前累计的段内相似度值的基础上加上1/cd，得到cd段模型的段内相似度值。
可以设置一个预设阈值，确定该cd段模型的段内相似度值的相对大小，该预设阈值通常与前述的第一预设阈值设为一致的数值，这里为85％，即确定段内相似度值是否大于85％，若说明大多数层模型之间的层相似度处于第一预设阈值和第二预设阈值之间，层与层之间的相似度并没有达到很高的程度，这种情况下，则确定待打印模型的推荐打印模式为普通打印模式，并进入步骤S140，即根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印的步骤。
在本申请的一些实施例中，在上述方法中，所述根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定所述推荐打印模式为普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式中的任意一种，还包括：若确定各段模型的段内相似度值均小于等于所述第一预设阈值，则依次基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的多组对应层模型之间的第二层相似度；根据得到的多个第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值；若确定某一个相邻段模型的第一段间相似度值大于第二预设阈值，则确定所述打印模型的推荐打印模式为高速打印模式；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则根据所述第一段间相似度值确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值；确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值是否均大于所述第二预设阈值，若是，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为超高速打印模式；否则，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
请再参考图2，当遍历完最后一个段模型，确定各段模型的段内相似度值均小于等于所述第一预设阈值85％，则进入下一阶段，即高速打印模式的判断，也就是说，在确定了段模型内层间模型都比较相似的基础上，可以继续判断段模型与段模型之间的相似度。具体的，基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的对应层之间的第二层相似度，根据所述第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值，根据具体的，所述依次基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的多组对应层模型之间的第二层相似度，包括：按照预设顺序，遍历所述待打印模型的各段模型，对于遍历到的一个段模型，分别计算所述段模型的多个层模型的第一图像数据和所述段模型下一段模型的对应层模型的第二图像数据的第二层相似度；所述根据得到的多个第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值，包括：若一个段模型与下一段模型的一组对应层模型的第二层相似度大于所述第二预设阈值，则对所述第一段间相似度值加一。
按照由下到上的顺序遍历待打印模型的各段模型，对于段模型cd，读取其中的k(k≥2)层模型，对于其中一层，读取cd段模型中的第一图像数据，以及cd+1段模型中的第二图像数据，计算第一图像数据和第二图像数据的相似度，记为第二层相似度，若一个段模型与下一段模型的一组对应层模型的第二层相似度大于所述第二预设阈值，如95％，则对所述第一段间相似度(可以理解为95％相似度，其初始值通常为0)值加一，通过分别对k层模型进行处理，即可得到第一段间相似度值。
然后，判断若确定至少一个相邻段模型的第一段间相似度值大于第二预设阈值，则确定所述打印模型的推荐打印模式为高速打印模式；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值。
当得到一个相邻段模型的第一段间相似度值后，判断该第一段间相似度值是否大于某一预设阈值，该阈值通常设置与第二预设阈值一致，若是，则确定打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则进入下一个模式的判断，在本申请的一些实施例中，所述根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定所述待打印模型的推荐打印模式，还包括：若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则根据所述第一段间相似度值确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值；确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值是否均大于所述第二预设阈值，若是，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为超高速打印模式；否则，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则对第一段间相似度值进行进一步的处理，得到第二段间相似度值，具体的，在所述第一段间相似度值的基础上累加所述段模型的数量的倒数，得到所述第二段间相似度值，即在上述累计的各个第一段间相似度值的基础上再加上1/cd，即可得到第二段间相似度值，得到多个第二段间相似度值。
然后，判断多个第二段间相似度值是否均大于第二预设阈值95％，若是，则确定待打印模型的推荐打印模式为超高速打印模式，若多个第二段间相似度值中的一个或者几个小于等于第二预设阈值，则确定待打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
当对待打印模型执行打印时，若推荐打印模式为普通打印模式时，3D打印机会按照一般运行效果运行，并按照下述流程进行打印：读取切片文件中的文件信息，具体的，读取与解析文件信息的图像数据，然后读取曝光参数，然后开始一层一层进行曝光打印，每打印完一层模型，则判断是否打印完成，若没有，则回到读取与解析文件信息的图像数据的步骤，进行下一层模型的图像数据的读取，然后循环上述过程，直到打印结束。需要说明的时，普通打印模型同现有技术中的普通打印机一样，每次曝光完需要抬升离型再进行下一次曝光。
若推荐打印模式为高速打印模型；所述根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印，包括：读取所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的模型参数、图像数据、曝光参数；根据所述模型参数设置自动抬升参数；解析所述图像数据，根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印，当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印。
高速打印模型不同与普通打印模式之处在于，高速打印模式下，打印机会自动设置连续抬升参数，当连续抬升参数被设置时，打印机打印每层模型时，不需要像普通打印机一样曝光后需要抬升离型再进行下一次曝光，如此往复，而是曝光完一层后只需要抬升层厚的距离，即可直接进行下一层模型的曝光。
具体的，请参考图3，图3示出了根据本申请的一个实施例的高速打印模式的流程示意图，从图3可以看出，当进入高速打印模式后，读取切片文件中的文件信息，根据其中的模型参数(如层模型的高度等)设置自动抬升参数，读取与解析文件信息中的图像数据，然后读取曝光参数，然后开始曝光打印，每打印完一层模型，则判断是否打印完成，若没有，则根据自动抬升参数，将打印头抬升一定的高度(不同于抬升离型)，直接进行下一层模型的打印，直到完成待打印模型的打印。本申请的3D打印机在高速打印模式下，能够自动设置抬升参数，在无需进行抬升离型的前提下，实现高速打印。
在本申请的一些实施例中，所述推荐打印模式为高速打印模型；所述根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印，包括：解析所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的图像数据、曝光参数；根据所述文件信息设置自动抬升参数；解析所述图像数据，根据所述曝光参数，根据相邻层模型之间的图像相似度，对所述待打印模型进行逐层曝光打印；当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印；对于一个目标层模型，若所述目标层模型与上一层模型的图像相似度大于预设的第三预设阈值，则采用所述上一层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印；否则，则采用所述目标层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印。
也就是说，超高速打印不仅引入了自动抬升参数，还引入了“刷图模式”，请参考图4，图4示出了根据本申请的一个实施例的超高速打印模式的流程示意图，请参考图3和图4，二者的不同之处在，对于当前要打印的目标层模型而言，在读取完曝光参数后，将目标层模型的第一图像数据与已经打印完成的上一层模型的第二图像数据进行相似度比较，这里记为图像相似度，若二者的图像相似度大于预设的第三预设阈值，如95％，则可以采用上一层模型的图像数据对当前的目标层模型进行曝光打印；否则，则对当前的目标层模型的图像数据进行解析并曝光。如此，当目标层模型的第一图像数据与已经打印完成的上一层模型的第二图像数据相似度高的情况下可以节省部分的图像数据解析的算力和时间，从而实现超高速打印。
在本申请的一些实施例中，所述方法还包括：若根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式为智能曝光模式，则逐层读取当前的曝光图像数据，所述曝光图像数据包括多个图像块；确定所述曝光图像数据是否为实心图像，若是，则基于光均算法，确定各所述图像块的曝光参数；若否，则对所述曝光图像进行补全处理，并基于光均算法，确定补全后的各所述图像块的曝光参数；根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印。。
由于曝光屏上不同图像块的能量相差较大，这就导致在3D打印过程中，相同层、相同曝光时间、不同图像块曝光效果相差比较大，影响打印质量比较差。如果通过解析，得知切片文件中指定了智能曝光模式，则直接进入智能曝光模式，具体的，请参考图5，图5示出了根据本申请的一个实施例的智能曝光模式的流程示意图，从图5可以看出，进入智能曝光模式后，对于一个目标层模型，读取并解析切片文件中的图像数据，记为曝光图像数据，该图像包括多个图像块(类似九宫格)，对其进行解析和分析，如计算曝光图像数据的有效像素以及计算曝光图像数据的最大图像坐标系等，然后确定曝光图像数据是否为实心图像(可以理解为图像的中心位置是否包含一定数量的有效像素)，若是，则对于可以基于光均算法，计算各个图像块的曝光数据,具体可以为UV(Ultra-Violet Ray，紫外线)灯曝光数据，通过每一个坐标数据计算应该打开对应位置的UV灯，且计算UV灯之间的光均关系，得到每一个图像块的光均数据，下一步就是根据各个图像块的光均值之间的关系，计算UV灯之间的能量关系，得到最终的UV灯曝光数据，然后根据计算得到UV灯曝光数据对当前的目标层模型进行曝光打印。若曝光图像数据不是为实心图像，则对N个整齐的图像块进行整理，如对各个图像的边界以及大小进行整理，若一个图像块内没有有效像素，则对该图像块内各像素点i赋值为0，并计算一个图像块与其相邻的图像块是否耦合，若是，则将这两个图像块整合为一个图像块；直到所有的图像块被处理完毕，则基于光均算法，计算各个图像块的曝光数据，然后根据计算得到曝光数据对当前的目标层模型进行曝光打印的步骤。通过上述过程能够使各个图像块的能量满足设定条件，能有效降低不同图像块之间的能量差值给打印质量带来的影响。
由此可见，本申请的智能曝光模式能够自动计算模型的曝光数据，实现模型的快速、高效打印，极大程度上节约了打印的时间成本、显著提高了打印效率。
图6示出了根据本申请的一个实施例的一种3D打印装置的结构示意图，所述装置可部署于3D打印机，所述3D打印装置600包括：
第一模式判断单元610，用于根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式是否为智能曝光模式；
切分单元620，若待打印模型的指定打印模式不是非智能曝光模式，切分单元620则用于根据所述切片文件将待打印模型切分为多段，每段模型包含多层模型；
第二模式判断单元630，用于根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式为普通打印模式、高速打印模式和超高速打印模式中的任意一种；
打印执行单元640，用于根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，第二模式判断单元630，用于基于层数据对比法，依次确定各段模型的相邻层模型之间的第一层相似度；根据所述第一层相似度，确定各段模型的段内相似度值；若确定某一段模型的段内相似度值大于第一预设阈值，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为普通打印模式。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，第二模式判断单元630，用于按照预设顺序，遍历一个段模型的各层模型，计算遍历到的层模型与其相邻的下一层模型之间的图像数据的相似度，作为第一层相似度，所述图像数据包括图像大小、图像边界、和边界坐标中的一项或几项；用于若一个层模型与其相邻的下一层模型之间的第一层相似度大于所述第一预设阈值且小于所述第二预设阈值，则对所述段内相似度值加一，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；以及用于当确定当前层模型的下一层模型为所述段模型的最后一个层模型，则在所述段内相似度值的基础上累加所述段模型的层模型的倒数，得到所述段模型的段内相似度值。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，第二模式判断单元630，还用于若确定各段模型的段内相似度值均小于等于所述第一预设阈值，则依次基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的多组对应层模型之间的第二层相似度；根据得到的多个第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值；若确定某一个相邻段模型的第一段间相似度值大于第二预设阈值，则确定所述打印模型的推荐打印模式为高速打印模式；其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则根据所述第一段间相似度值确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值；确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值是否均大于所述第二预设阈值，若是，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为超高速打印模式；否则，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，第二模式判断单元630，用于按照预设顺序，遍历所述待打印模型的各段模型，对于遍历到的一个段模型，分别计算所述段模型的多个层模型的第一图像数据和所述段模型下一段模型的对应层模型的第二图像数据的第二层相似度；以及用于若一个段模型与下一段模型的一组对应层模型的第二层相似度大于所述第二预设阈值，则对所述第一段间相似度值加一。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，第二模式判断单元630，用于在所述第一段间相似度值的基础上累加所述段模型的数量的倒数，得到所述第二段间相似度值。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述推荐打印模式为高速打印模型；打印执行单元640，用于解析所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的图像数据、曝光参数；根据所述文件信息设置自动抬升参数；解析所述图像数据，根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印，当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，所述推荐打印模式为高速打印模型；打印执行单元640，用于解析所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的图像数据、曝光参数；根据所述文件信息设置自动抬升参数；解析所述图像数据，根据所述曝光参数，根据相邻层模型之间的图像相似度，对所述待打印模型进行逐层曝光打印；当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印；对于一个目标层模型，若所述目标层模型与上一层模型的图像相似度大于预设的第三预设阈值，则采用所述上一层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印；否则，则采用所述目标层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印。
在本申请的一些实施例中，在上述装置中，打印执行单元640，还用于若根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式为智能曝光模式，则逐层读取当前的曝光图像数据，所述曝光图像数据包括多个图像块；确定所述曝光图像数据是否为实心图像，若是，则基于光均算法，确定各所述图像块的曝光参数；若否，则对所述曝光图像数据进行补全处理，并基于光均算法，确定补全后的各所述图像块的曝光参数；根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印。
需要说明的是，上述的3D打印装置可一一实现前述的3D打印方法，这里不再一一赘述。
图7是本申请的一个实施例3D打印机的结构示意图。请参考图7，在硬件层面，该3D打印机包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少1个磁盘存储器等。当然，该3D打印机还可能包括其他业务所需要的硬件。
处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。
处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成3D打印装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行前述方法。
上述如本申请图6所示实施例揭示的3D打印装置执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的配置信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
该3D打印机还可执行图6中3D打印装置执行的方法，并实现3D打印装置在图6所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。
本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的3D打印机执行时，能够使该3D打印机执行图6所示实施例中3D打印装置执行的方法，并具体用于执行前述方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现配置信息存储。配置信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的配置信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种3D打印方法，其特征在于，所述方法应用于3D打印机，所述方法包括：
根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式是否为智能曝光模式；
若否，则根据所述切片文件将待打印模型切分为多段，每段模型包含多层模型；
根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式；
根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式包括：
基于层数据对比法，依次确定各段模型的相邻层模型之间的第一层相似度；
根据所述第一层相似度，确定各段模型的段内相似度值；
若确定某一段模型的段内相似度值大于第一预设阈值，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为普通打印模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于层数据对比法，依次确定各段模型的相邻层模型之间的第一层相似度，包括：
按照预设顺序，遍历一个段模型的各层模型，计算遍历到的层模型与其相邻的下一层模型之间的图像数据的相似度，作为第一层相似度，所述图像数据包括图像大小、图像边界、和边界坐标中的一项或几项；
所述根据所述第一层相似度，确定各段模型的段内相似度值，包括：
若一个层模型与其相邻的下一层模型之间的第一层相似度大于所述第一预设阈值且小于所述第二预设阈值，则对所述段内相似度值加一，其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；
当确定当前层模型的下一层模型为所述段模型的最后一个层模型，则在所述段内相似度值的基础上累加所述段模型的层模型的倒数，得到所述段模型的段内相似度值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各段模型和/或各层模型之间的相似度，确定推荐打印模式还包括：
若确定各段模型的段内相似度值均小于等于所述第一预设阈值，则依次基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的多组对应层模型之间的第二层相似度；
根据得到的多个第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值；
若确定某一个相邻段模型的第一段间相似度值大于第二预设阈值，则确定所述打印模型的推荐打印模式为高速打印模式；
其中，所述第一预设阈值小于所述第二预设阈值；
若确定各相邻段模型的第一段间相似度值均小于等于所述第二预设阈值，则根据所述第一段间相似度值确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值；
确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值是否均大于所述第二预设阈值，若是，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为超高速打印模式；否则，则确定所述待打印模型的推荐打印模式为高速打印模式。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述依次基于层数据对比法，确定每两相邻段模型之间的多组对应层模型之间的第二层相似度，包括：
按照预设顺序，遍历所述待打印模型的各段模型，对于遍历到的一个段模型，分别计算所述段模型的多个层模型的第一图像数据和所述段模型下一段模型的对应层模型的第二图像数据的第二层相似度；
所述根据得到的多个第二层相似度，确定各所述相邻段模型的第一段间相似度值，包括：
若一个段模型与下一段模型的一组对应层模型的第二层相似度大于所述第二预设阈值，则对所述第一段间相似度值加一。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一段间相似度值确定各所述相邻段模型的第二段间相似度值，包括：
在所述第一段间相似度值的基础上累加所述段模型的数量的倒数，得到所述第二段间相似度值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述推荐打印模式为高速打印模型；
所述根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印，包括：
解析所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的模型参数、图像数据、曝光参数；
根据所述模型参数设置自动抬升参数；
解析所述图像数据，根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印，当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印；
若所述推荐打印模式为高速打印模型；所述根据确定的推荐打印模式，执行所述待打印模型的打印，包括：
解析所述切片文件的文件信息，所述文件信息包括待打印模型的模型参数、图像数据、曝光参数；
根据所述模型参数设置自动抬升参数；
解析所述图像数据，根据所述曝光参数，根据相邻层模型之间的图像相似度，对所述待打印模型进行逐层曝光打印；当打印完任一层模型后，抬升所述3D打印机的打印头所述自动抬升参数指示的厚度，继续下一层模型的打印，直到完成所述待打印模型的打印；
对于一个目标层模型，若所述目标层模型与上一层模型的图像相似度大于预设的第三预设阈值，则采用所述上一层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印；否则，则采用所述目标层模型的图像数据对所述目标层模型进行曝光打印。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若根据切片文件确定待打印模型的指定打印模式为智能曝光模式，则逐层读取当前的曝光图像数据，所述曝光图像数据包括多个图像块；
确定所述曝光图像数据是否为实心图像，若是，则基于光均算法，确定各所述图像块的曝光参数；若否，则对所述曝光图像数据进行补全处理，并基于光均算法，确定补全后的各所述图像块的曝光参数；
根据所述曝光参数，对所述待打印模型进行逐层曝光打印。
9.一种3D打印机，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，其特征在于，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行所述权利要求1～8任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，其特征在于，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的3D打印机执行时，使得所述3D打印机执行所述权利要求1～8任一项所述方法。
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| CN202310153041.3A CN116214930A (zh) | 2023-02-09 | 2023-02-09 | 3d打印方法、打印机及介质 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117471873A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-01-30 | 广州市达远智能办公设备有限公司 | 一种打印机碳粉供应控制方法及装置 |
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- 2023-02-09 CN CN202310153041.3A patent/CN116214930A/zh active Pending
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| CN117471873B (zh) * | 2023-12-28 | 2024-04-09 | 广州市达远智能办公设备有限公司 | 一种打印机碳粉供应控制方法及装置 |
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