一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法

本发明提供了一种AI驱动的光固化3D打印故障预测方法，涉及3D打印技术领域，该方法基于光固化3D打印设备上安装的传感器实时采集打印参数，并进行数据预处理；提取光固化3D打印的多维特征，进行时序特征和空间特征分析，得到光固化3D打印的高维特征向量；根据收集的历史打印数据标注为正常数据样本和故障数据样本，结合高维特征向量对构建的故障预测模型训练和优化；基于训练的故障预测模型对实时采集的打印参数进行检测，将得到的预测结果与预设的预警阈值比较，若超出阈值，则根据故障分级结果发出预警。本发明通过实时监测和分析打印过程中的关键参数，预测潜在故障并在出现异常时进行自动调整，提高打印过程的可靠性和产品质量。