结合激光测距与AI算法的3d打印仓补料控制方法及系统与流程

本发明涉及3d打印，尤其涉及一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法及系统。

背景技术：

1、随着增材制造技术的快速发展，大尺寸混凝土结构件的3d打印在风电塔筒、建筑、桥梁等基础设施领域展现出广阔的应用前景。然而，在长周期、连续性的uhpc（超高性能混凝土）3d打印过程中，供料系统的稳定性直接影响打印质量与成型精度。现有技术中，供料仓通常采用称重传感器或超声波传感器进行料位监测，但uhpc材料具有高粘性、易粘附的特性，导致传统传感器易受干扰，测量精度差，难以实时准确反映实际料位变化。一旦发生供料中断，系统缺乏对断点位置的精准识别与记录机制，重启后需依赖人工干预进行断点定位与参数调整，不仅效率低下，且极易因层间错位、挤出参数不匹配等问题造成层间结合强度不足，甚至导致整件报废。

2、此外，当前多数3d打印控制系统采用集中式控制架构，面对多站点协同供料与复杂路径打印时，响应滞后、调控延迟问题突出，难以实现断料后的快速、智能续打。尤其在无人值守或自动化产线场景下，缺乏基于实时感知与智能预测的断点续打匹配机制，严重制约了3d打印技术在工业化、规模化生产中的应用推进。因此，亟需一种能够实现高精度料位感知、智能判断断料风险、自动完成断点定位与续打参数匹配的控制方法，以提升3d打印过程的连续性、稳定性与智能化水平。

3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法及系统，旨在解决现有大尺寸uhpc 3d打印技术因高粘性物料导致传统料位监测失准，且缺乏智能断点识别与自适应续打机制，致使供料中断后依赖人工干预、复位精度低，极易引发层间结合失效甚至整件报废的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法，所述方法包括：

3、采集3d打印供料仓的激光测距实时料位数据、打印喷头实时坐标参数以及已打印构件的路径分层参数，对多源采集的料位与打印状态数据进行去噪融合处理，得到打印全状态感知数据集；

4、基于所述打印全状态感知数据集的料位变化速率与耗料速率偏差差异，在打印控制系统和供料驱动系统之间动态构建分层响应链路，并根据料位跌破阈值的紧急程度调整所述分层响应链路中中断信号与续打参数的传输优先级，得到调整后的信号传输优先级；

5、将所述调整后的信号传输优先级转化为响应权重参数，并结合当前断点的位置参数生成续打匹配指令集；

6、将所述续打匹配指令集与补料完成后的实时供料状态进行跨模块同步，得到同步后的续打匹配指令集；

7、通过所述同步后的续打匹配指令集驱动打印挤出系统执行断点对位与参数适配的续打动作，以得到高精度的3d打印断点续打控制方案。

8、可选地，所述将所述调整后的信号传输优先级转化为响应权重参数，并结合当前断点的位置参数生成续打匹配指令集，包括：

9、根据所述调整后的信号传输优先级的等级数值对分层响应链路进行区间划分，在所述区间内对所述等级数值进行转换，得到对应所述分层响应链路的响应权重参数；

10、提取当前断点位置的已打印层厚偏差参数、挤出头累计位移偏差参数，将所述已打印层厚偏差和挤出头位移偏差叠加合并为断点位置误差系数；

11、将所述响应权重参数与所述断点位置误差系数进行联合约束处理，得到权重参数分布结果，并基于所述权重参数分布结果，构建与所述分层响应链路中各层级对应的续打指令生成模板；

12、将所述断点位置误差系数输入所述续打指令生成模板中，生成包含断点对位补偿量、挤出流量修正约束条件的续打匹配指令集。

13、可选地，所述将所述响应权重参数与所述断点位置误差系数进行联合约束处理，得到权重参数分布结果，包括：

14、将所述断点位置误差系数的变化范围划分成连续的子区间，每个子区间对应一个坐标转换函数；

15、根据所述响应权重参数在分层响应链路中对应的层级位置，获取与所述层级位置相关联的初始对位转换因子；

16、在所述子区间内，根据所述坐标转换函数对所述断点位置误差系数与所述初始对位转换因子进行关联计算，得到关联后的子区间对位参数；

17、将所述关联后的子区间对位参数进行区间边界融合，得到融合后的对位参数，对所述融合后的对位参数执行层级间精度平衡约束，得到权重参数分布结果。

18、可选地，所述在所述子区间内，根据所述坐标转换函数对所述断点位置误差系数与所述初始对位转换因子进行关联计算，得到关联后的子区间对位参数，包括：

19、根据所述子区间的跨度范围确定所述坐标转换函数的斜率调整因子，并将所述断点位置误差系数按所述斜率调整因子进行缩放处理，生成断点偏差量值；

20、在所述子区间内，根据所述响应权重参数对应的层级位置获取对位精度调整因子，并将所述断点偏差量值与所述对位精度调整因子进行交叉关联，得到初始对位转换因子；

21、对所述初始对位转换因子执行区间累积处理，将累积处理结果与所述断点偏差量值进行叠加，生成关联后的子区间对位参数。

22、可选地，所述采集3d打印供料仓的激光测距实时料位数据、打印喷头实时坐标参数以及已打印构件的路径分层参数，对多源采集的料位与打印状态数据进行去噪融合处理，得到打印全状态感知数据集，包括：

23、对激光测距传感器的扫描覆盖范围进行盲区补扫区域划分，将所述激光测距料位数据分割为包含空间标识的离散点云数据集；

24、在所述离散点云数据集内，对相邻扫描帧的重叠区域数据进行重复特征匹配处理，删除超过设定重复阈值的冗余点云数据点，生成去冗余料位数据集；

25、从所述去冗余料位数据集中提取料位变化相关的动态耗料特征点和静态供料仓结构特征点，将所述动态耗料特征点与所述静态供料仓结构特征点进行分离，生成动态特征数据集和静态特征数据集；

26、将所述动态特征数据集按当前打印路径的耗料速率进行断点位置坐标延伸预测，得到扩展断点坐标序列，并将所述扩展断点坐标序列与所述静态特征数据集进行空间拼接，生成打印全状态感知数据集。

27、可选地，所述将所述动态特征数据集按当前打印路径的耗料速率进行断点位置坐标延伸预测，得到扩展断点坐标序列，包括：

28、从所述动态特征数据集中提取连续时间周期的打印喷头实测坐标值，根据所述打印喷头实测坐标值的变化量计算喷头移动的趋势矢量；

29、以停机时刻的所述打印喷头实测坐标值为基准点，沿所述趋势矢量的反方向，并基于预设对位补偿步长回退得到断点位置的坐标预测区间，生成预测断点坐标点序列；

30、对所述预测断点坐标点序列执行预测可信度验证处理，将验证后的预测断点坐标点序列与所述动态特征数据集进行时间戳对齐合并，得到扩展断点坐标序列。

31、可选地，所述通过所述同步后的续打匹配指令集驱动打印挤出系统执行断点对位与参数适配的续打动作，以得到高精度的3d打印断点续打控制方案，包括：

32、将所述同步后的续打匹配指令集拆解为打印挤出系统对应的续打动作序列，所述续打动作序列包含断点目标坐标、对位补偿量以及挤出参数修正标签；

33、基于所述挤出参数修正标签为所述打印控制系统分配ai计算的资源占用比例，根据所述资源占用比例确定断点对位搜索的坐标搜索范围；

34、根据所述断点目标坐标及所述资源占用比例动态调整所述坐标搜索范围的边界条件，基于调整后的坐标搜索范围计算喷头定位的误差缓冲区间；

35、将预测得到的断点坐标参数及3d打印的当前供料状态对齐后输入所述误差缓冲区域，生成所述结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料断点续打匹配控制方案。

36、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制系统，所述系统包括：

37、多源融合模块，用于采集3d打印供料仓的激光测距实时料位数据、打印喷头实时坐标参数以及已打印构件的路径分层参数，对多源采集的料位与打印状态数据进行去噪融合处理，得到打印全状态感知数据集；

38、动态调优模块，用于基于所述打印全状态感知数据集的料位变化速率与耗料速率偏差差异，在打印控制系统和供料驱动系统之间动态构建分层响应链路，并根据料位跌破阈值的紧急程度调整所述分层响应链路中中断信号与续打参数的传输优先级，得到调整后的信号传输优先级；

39、指令生成模块，用于将所述调整后的信号传输优先级转化为响应权重参数，并结合当前断点的位置参数生成续打匹配指令集；

40、跨域同步模块，用于将所述续打匹配指令集与补料完成后的实时供料状态进行跨模块同步，得到同步后的续打匹配指令集；

41、精准续打模块，用于通过所述同步后的续打匹配指令集驱动打印挤出系统执行断点对位与参数适配的续打动作，以得到高精度的3d打印断点续打控制方案。

42、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制程序，所述结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制程序配置为实现如上文中任一项所述的结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法的步骤。

43、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制程序，所述结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制程序被处理器执行时实现如上文中任一项所述的结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法的步骤。

44、本发明提供了一种结合激光测距与ai算法的3d打印仓补料控制方法，该方法针对uhpc等高粘性混凝土易粘附传感器导致传统称重或超声波测距失效的问题，本方法采用非接触式激光测距技术，有效避免了物料挂壁干扰。通过对激光料位数据、喷头坐标及路径分层参数的多源去噪融合，构建了高保真的打印全状态感知数据集，确保了在复杂工况下对剩余料量和打印进度的毫秒级精准掌握，为智能决策提供了可靠的数据基础；创新性地引入了基于料位变化速率与耗料速率偏差的动态分层响应链路。系统不再依赖固定的低液位报警，而是能根据实时打印速度预判供料缺口，动态调整中断信号与续打参数的传输优先级，这种主动预警机制能在物料耗尽前的最佳窗口期触发停机，彻底消除了因供料滞后导致的意外断料和喷头堵塞，保障了长周期打印任务的连续性；通过ai算法将信号优先级转化为响应权重，并自动生成包含精确坐标补偿和流量修正的续打匹配指令集，在补料完成后，系统无需人工介入即可自动完成喷头对位、层厚补偿及挤出参数适配。这不仅解决了人工寻找断点误差大、复位成功率低的行业痛点，还确保了续打处与原有构件在微观结构上的无缝融合，显著提升了层间结合强度。