本技術(shù)涉及3d打印，尤其涉及一種3d打印設(shè)備的檢測方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、3d打印技術(shù)實(shí)際上是利用光固化和紙層疊等技術(shù)的最新快速成型裝置。它與普通打印工作原理基本相同，打印機(jī)內(nèi)裝有液體或粉末等“打印材料”，與電腦連接后，通過電腦控制把“打印材料”一層層疊加起來，最終把計算機(jī)上的藍(lán)圖變成實(shí)物，這打印技術(shù)稱為3d立體打印技術(shù)。

2、相關(guān)技術(shù)中，3d打印設(shè)備通過檢測軟件或安裝在3d打印設(shè)備上的npu芯片檢測打印過程中是否出現(xiàn)異常情況，3d打印檢測軟件大多使用第三方app在線檢測，數(shù)據(jù)存儲在云端，可能造成用戶視頻數(shù)據(jù)泄露等風(fēng)險，無法有效保護(hù)用戶的隱私安全；npu芯片的成本較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)提供一種基于3d打印設(shè)備的檢測方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，能夠準(zhǔn)確檢測3d打印設(shè)備的打印過程中是否出現(xiàn)打印異常情況，并能夠降低檢測成本，有效保護(hù)用戶的隱私安全。

2、本技術(shù)的第一方面提供一種3d打印設(shè)備的檢測方法，所述3d打印設(shè)備包括噴頭組件、打印平臺和中央處理器，所述噴頭組件用于向所述打印平臺噴射打印材料，所述中央處理器包括用于數(shù)據(jù)推理的算法模型，所述檢測方法包括：拍攝所述3d打印設(shè)備打印過程中的工作圖像；對所述工作圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述工作圖像中的感興趣區(qū)域，其中，所述感興趣區(qū)域包括所述噴頭組件所在的區(qū)域和待打印物所在的區(qū)域；將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型，以使所述算法模型根據(jù)所述感興趣區(qū)域檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，并在檢測出所述當(dāng)前3d打印設(shè)備存在打印異常情況時，停止對待打印物的打??；其中，所述算法模型通過對初始算法模型進(jìn)行模型量化后再進(jìn)行模型推理重構(gòu)得到，所述模型量化用于將所述初始算法模型的模型精度轉(zhuǎn)化為能夠加速模型數(shù)據(jù)推理過程的預(yù)設(shè)模型精度，所述模型推理重構(gòu)用于降低所述初始算法模型的空間占用大小。

3、與相關(guān)技術(shù)相比，本技術(shù)的實(shí)施例至少具有以下優(yōu)點(diǎn)：通過對工作圖像進(jìn)行預(yù)處理得到感興趣區(qū)域，能夠降低后續(xù)算法模型的計算量；通過在中央處理器設(shè)置用于數(shù)據(jù)推理的算法模型，使得在3d打印設(shè)備獲取到感興趣區(qū)域時，能夠直接將感興趣區(qū)域傳輸至算法模型，以使算法模型根據(jù)感興趣區(qū)域檢測當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，由于感興趣區(qū)域包括噴頭組件和待打印物所在的區(qū)域，一方面通過算法模型進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確性較高，且能夠在檢測到當(dāng)前3d打印設(shè)備的噴頭組件存在打印異常情況時，立即停止對待打印物的打印，提高了3d打印設(shè)備的可靠性；另一方面，此種檢測方式無需增加額外的第三方設(shè)備或軟件，降低了檢測成本，有效地保護(hù)了用戶的隱私安全。此外，由于算法模型通過對初始算法模型進(jìn)行模型量化后再進(jìn)行模型推理重構(gòu)得到，模型量化能夠加速算法模型的數(shù)據(jù)推理過程，從而降低中央處理器資源的消耗，模型推理重構(gòu)能夠降低算法模型的空間占用大小，從而確保算法模型能夠在中央處理器正常運(yùn)行。

4、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述3d打印設(shè)備還包括用于拍攝所述工作圖像的相機(jī)；所述對所述工作圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述工作圖像中的感興趣區(qū)域，包括：獲取所述相機(jī)的內(nèi)參矩陣和所述待打印物在世界坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)；根據(jù)所述內(nèi)參矩陣，將所述三維坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為在所述相機(jī)坐標(biāo)系下的像素坐標(biāo)；根據(jù)所述像素坐標(biāo)確定所述工作圖像中的所述感興趣區(qū)域。

5、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述初始算法模型通過以下方式訓(xùn)練得到：獲取歷史打印異常情況數(shù)據(jù)，其中，所述歷史打印異常情況數(shù)據(jù)包括所述3d打印設(shè)備出現(xiàn)空打現(xiàn)象的歷史圖像數(shù)據(jù)或歷史視頻數(shù)據(jù)，和/或，所述歷史打印異常情況數(shù)據(jù)包括所述3d打印設(shè)備出現(xiàn)噴頭包裹現(xiàn)象的歷史圖像數(shù)據(jù)或歷史視頻數(shù)據(jù)；對所述歷史打印異常情況數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其中，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理至少包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)；將所述目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)算法模型以進(jìn)行模型訓(xùn)練，將進(jìn)行所述模型訓(xùn)練后的預(yù)設(shè)算法模型作為所述初始算法模型，其中，所述預(yù)設(shè)算法模型為模型大小低于預(yù)設(shè)值、且模型所需算力低于預(yù)設(shè)算力的算法模型。

6、通過此種方式，能夠提高訓(xùn)練出的初始算法模型的準(zhǔn)確率，從而提高后續(xù)得到的算法模型的模型精度。

7、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，通過以下方式對所述初始算法模型進(jìn)行模型量化：根據(jù)預(yù)設(shè)的量化校準(zhǔn)表，將所述初始算法模型的模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)數(shù)表示，其中，所述量化校準(zhǔn)表中至少包括量化位數(shù)、量化方法以及量化范圍；檢測模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)數(shù)表示的初始算法模型的準(zhǔn)確性，在準(zhǔn)確性不滿足預(yù)設(shè)要求時，調(diào)整所述量化校準(zhǔn)表并再次對所述初始算法模型進(jìn)行模型量化，直至所述模型量化后的初始算法模型的準(zhǔn)確性滿足所述預(yù)設(shè)要求。

8、通過對初始算法模型進(jìn)行模型量化，能夠減少模型的存儲需求，同時提高在中央處理器嵌入式端側(cè)推理運(yùn)行速度：模型量化將浮點(diǎn)數(shù)模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為定點(diǎn)數(shù)表示，從而減少了初始算法模型在存儲介質(zhì)上所占用的空間、內(nèi)存帶寬和存儲器開銷；同時量化模型可以利用在中央處理器上整數(shù)操作相對于浮點(diǎn)操作具有更高的計算效率特性，實(shí)現(xiàn)在嵌入式硬件上進(jìn)行更高效的計算。

9、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述初始算法模型包括多個層級結(jié)構(gòu)；通過以下方式對模型量化后的初始算法模型進(jìn)行模型推理重構(gòu)：根據(jù)所述3d打印設(shè)備的拍攝數(shù)據(jù)大小，修改所述模型量化后的初始算法模型的輸入值大??；對所述模型量化后的初始算法模型的輸出值進(jìn)行非極大值抑制重構(gòu)；對所述模型量化后的初始算法模型的最后三個層級結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)維度重塑。

10、通過采用該技術(shù)方案，能夠確保算法模型的準(zhǔn)確性，且能夠?qū)敵鲋抵貙懪判驈亩M(jìn)一步降低算法復(fù)雜度；通過對模型量化后的初始算法模型的最后三個層級結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)維度重塑，能夠在保證初始算法模型的檢測性能的同時，降低模型的占用空間大小。

11、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述中央處理器具有多個線程；在所述將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型之前，所述檢測方法還包括：獲取當(dāng)前所述多個線程中的每個線程的資源占用信息；根據(jù)所述每個線程的資源占用信息，確定多個所述線程中滿足預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)處理要求的目標(biāo)線程；所述將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型，以使所述算法模型根據(jù)所述感興趣區(qū)域檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，包括：將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型，以使所述算法模型通過所述目標(biāo)線程檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況。

12、通過采用該技術(shù)方案，能夠進(jìn)行合理的資源調(diào)度，從而提高了中央處理器的資源利用率，確保中央處理器的正常運(yùn)行。

13、在一些可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型之后，還包括：獲取與所述感興趣區(qū)域?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)推理時間；檢測所述數(shù)據(jù)推理時間是否小于或等于預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)推理時間，且所述中央處理器當(dāng)前的資源占用率是否大于預(yù)設(shè)占用率；所述算法模型通過所述目標(biāo)線程檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，包括：在檢測到所述數(shù)據(jù)推理時間小于或等于所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)推理時間時，所述算法模型通過所述目標(biāo)線程檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況；在檢測到所述數(shù)據(jù)推理時間大于所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)推理時間，且所述中央處理器當(dāng)前的資源占用率大于所述預(yù)設(shè)占用率時，所述算法模型暫停檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，直至檢測到所述中央處理器當(dāng)前的資源占用率小于或等于所述預(yù)設(shè)占用率時，所述算法模型通過所述目標(biāo)線程檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況。

14、通過采用該技術(shù)方案，能夠進(jìn)一步減小模型推理所需資源，確保中央處理器的正常運(yùn)行，從而提高了3d打印設(shè)備的穩(wěn)定性。

15、本技術(shù)第二方面公開了一種3d打印設(shè)備的檢測系統(tǒng)，包括：中央處理器、拍攝模塊、預(yù)處理模塊以及數(shù)據(jù)傳輸模塊，其中，所述中央處理器包括用于數(shù)據(jù)推理的算法模型；所述拍攝模塊用于拍攝所述3d打印設(shè)備打印過程中的工作圖像；所述預(yù)處理模塊用于對所述工作圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到所述工作圖像中的感興趣區(qū)域，其中，所述感興趣區(qū)域包括所述3d打印設(shè)備的噴頭組件所在的區(qū)域和待打印物所在的區(qū)域；所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于將所述感興趣區(qū)域傳輸至所述算法模型；所述算法模型用于根據(jù)所述感興趣區(qū)域檢測所述當(dāng)前3d打印設(shè)備是否存在打印異常情況，所述中央處理器還用于在當(dāng)前3d打印設(shè)備存在打印異常情況時，停止對待打印物的打??；其中，所述算法模型通過對初始算法模型進(jìn)行模型量化后再進(jìn)行模型推理重構(gòu)得到，所述模型量化用于將所述初始算法模型的模型精度轉(zhuǎn)化為能夠加速模型數(shù)據(jù)推理過程的預(yù)設(shè)模型精度，所述模型推理重構(gòu)用于降低所述初始算法模型的空間占用大小。

16、本技術(shù)第三方面公開了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲指令，所述處理器用于調(diào)用所述存儲器中的指令，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述的3d打印設(shè)備的檢測方法。

17、本技術(shù)第四方面公開了一種存儲介質(zhì)，包括計算機(jī)指令，當(dāng)所述計算機(jī)指令在電子設(shè)備上運(yùn)行時，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行上述的3d打印設(shè)備的檢測方法。

18、可以理解地，上述提供的第二方面的檢測系統(tǒng)，第三方面的電子設(shè)備，第四方面的存儲介質(zhì)均與上述第一方面的方法對應(yīng)，因此，其所能達(dá)到的有益效果可參考上文所提供的對應(yīng)的方法中的有益效果，此處不再贅述。