基于矫治器图像的质量控制系统的制作方法

基于矫治器图像的质量控制系统
1.本技术是是中国申请号为201880074124.0(对应于pct国际申请号pct/us2018/053564)、申请日为2018年9月28日、发明名称为“基于矫治器图像的质量控制系统”的发明专利申请的分案申请。
技术领域
2.本发明的实施例涉及制造定制产品的领域，特别地，涉及定制的制造产品的基于图像的质量控制系统和方法。


背景技术：

3.对于一些应用而言，壳体围绕模具形成以实现模具的阴面。然后将壳体从模具移除，以进一步用于各种应用。围绕模具形成壳体然后稍后使用的一个示例应用是矫正牙科或正畸治疗。在这种应用中，模具可以是患者的牙弓的阳模，并且壳体可以是用于对齐(align)患者的一个或多个牙齿的矫治器(aligner)。当使用附件时，模具还可以包括与计划的正畸附件和虚拟填充物相关的特征。
4.模具可以使用铸造或快速原型装置形成。例如，3d打印机可以使用增材制造技术(例如，立体光刻)或减材制造技术(例如，铣削)来制造模具。然后可以使用热成型装置在模具上形成矫治器。一旦形成矫治器，就可以手动或自动修整该矫治器。在一些情况下，使用计算机控制的4轴或5轴修整机(例如，激光修整机或磨机)沿着切割线修整矫治器。修整机使用识别切割线的电子数据以修整矫治器。此后，可将矫治器从模具移除并交付患者。尽管此过程的大部分已自动化，但可以有进一步的改进。


技术实现要素：

5.本公开的第一方面可以包括一种方法，该方法包括：接收与为患者的牙弓定制的塑料壳体相关联的数字文件；使用一个或多个成像装置生成塑料壳体的第一图像；基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息中的至少一个确定用于塑料壳体的检查方案。该检查方案指定了要生成的塑料壳体的一个或多个附加图像。该方法还可以包括执行检查方案以捕获塑料壳体的一个或多个附加图像，至少部分地基于一个或多个附加图像来确定塑料壳体中是否包括一个或多个缺陷，以及响应于确定塑料壳体中包括一个或多个缺陷而执行塑料壳体的质量控制。
6.本公开的第二方面可以进一步扩展本公开的第一方面。在本公开的第二方面，第一图像是塑料壳体的俯视图图像，并且确定检查方案包括使用第一信息或第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的一个或多个特征，并且基于一个或多个特征确定要生成的一个或多个附加图像。一个或多个特征包括塑料矫治器的精确切割线、与附件相关联的塑料矫治器的腔体、塑料矫治器的切割线的角度、与牙齿相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离、或与附件相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离中的至少一个。确定检查方案还可包括从第一信息或第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的尺寸，以及基于塑料壳体的一个或多个
特征或尺寸中的至少一个特征来确定生成一个或多个附加图像的设置。设置可以包括一个或多个成像装置的朝向、一个或多个成像装置的变焦、或一个或多个成像装置的聚焦中的至少一个。执行检查方案可以包括使用设置捕获一个或多个附加图像。
7.本公开的第三方面可以进一步扩展本公开的第一和/或第二方面。本公开的第三方面可以包括将数字文件作为输入应用到模型，通过模型生成识别塑料壳体的一个或多个位置的输出，该一个或多个位置被识别为一个或多个缺陷的高风险区域，以及基于由输出识别为高风险区域的一个或多个位置来确定一个或多个附加图像。
8.本公开的第四方面可以进一步扩展本公开的第一到第三方面。本公开的第四方面可以包括将数字文件作为输入应用到训练的机器学习模型。训练的机器学习模型被训练为识别在塑料壳体的一个或多个位置处的一个或多个缺陷的一个或多个高风险区域。第四方面还可以包括通过训练的机器学习模型来生成输出，该输出识别被识别为一个或多个缺陷的高风险区域的塑料壳体的一个或多个位置，以及基于由输出识别为高风险区域的一个或多个位置来确定一个或多个附加图像。
9.本公开的第五方面可以进一步扩展本公开的第一到第四方面。本公开的第五方面可以包括将数字文件作为输入应用到预测模型。预测模型使用塑料壳体的几何形状执行有限元分析，以计算塑料壳体的一个或多个应变的一个或多个值，并且基于在塑料壳体的一个或多个位置处一个或多个应变的一个或多个值超过阈值来识别在一个或多个位置处的一个或多个缺陷的一个或多个高风险区域。第五方面还可以包括：通过预测模型生成识别塑料壳体的一个或多个位置的输出，该一个或多个位置被识别为一个或多个缺陷的高风险区域，以及基于由输出识别为高风险区域的一个或多个位置来确定一个或多个附加图像。
10.本公开的第六方面可以进一步扩展本公开的第一到第五方面。本公开的第六方面可以包括：确定检查方案包括将数字文件应用于使用一个或多个规则的规则引擎，当一个或多个特征在塑料壳体的位置处被包括在塑料壳体中时，该一个或多个规则指定生成塑料壳体的一个或多个附加图像；以及执行检查方案包括捕获一个或多个附加图像。
11.本公开的第七方面可以进一步扩展本公开的第六方面。本公开的第七方面可以包括基于以下至少一项来生成一个或多个规则：a)历史数据，该历史数据包括第一组塑料壳体的报告的缺陷和该报告的缺陷在第一组塑料壳体上的位置，b)具有标签的第二组塑料壳体的数字文件，该标签指示第二组塑料壳体中的每一个是否经受缺陷，或c)具有标签的第三组塑料壳体的数字文件，该标签指示第三组塑料壳体中的每一个是否包括塑料壳体中存在缺陷的可能性。
12.本公开的第八方面可以进一步扩展本公开的第一到第七方面。在本公开的第八方面，确定检查方案包括从存储器位置取得检查方案。用于生成一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的设置被预设在从存储器位置取得的检查方案中。设置包括用于生成一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个位置、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个朝向、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个聚焦深度或者一个或多个成像装置的一个或多个附加图像的数量中的至少一个。
13.本公开的第九方面可以进一步扩展本公开的第一到第八方面。在本公开的第九方面，执行检查方案以捕获一个或多个附加图像还包括：利用一个或多个成像装置中的第一
成像装置，使用来自塑料壳体的设计文件的数据来跟踪塑料壳体的边缘，以捕获代表塑料壳体的切割线的一个或多个附加图像的图像子集。
14.本公开的第十方面可以进一步扩展本公开的第一到第九方面。在本公开的第十方面，至少部分地基于一个或多个附加图像来确定塑料壳体中是否包括一个或多个缺陷还包括从与塑料壳体相关联的数字文件中获得塑料壳体的数字模型，从塑料壳体的数字模型确定塑料壳体的近似的第一特性，从第一图像确定塑料壳体的第二特性，以及将近似的第一特性与第二特性进行比较。
15.本公开的第十一方面可以进一步扩展本公开的第一到第十方面。本公开的第十一方面可以包括执行检查方案以捕获塑料壳体的一个或多个附加图像，包括配置一个或多个成像装置的设置以基于第一信息或第二信息中的至少一个来捕获一个或多个图像。设置包括一个或多个成像装置的朝向、一个或多个成像装置的位置、一个或多个成像装置的变焦或一个或多个成像装置的聚焦深度中的至少一个。
16.本公开的第十二方面可以进一步扩展本公开的第一到第十一方面。在本公开的第十二方面，塑料壳体的第一图像包括摄影图像、x射线图像或数字图像中的至少一个，并且一个或多个成像装置包括摄像头、蓝色激光扫描仪、共聚焦显微镜、立体图像传感器、x射线装置或超声装置中的至少一个。
17.本公开内容的第十三方面可以包括一种方法，该方法包括：获得为患者的牙弓定制的第一壳体的一个或多个图像；使用一个或多个图像识别第一壳体上的标识符；以及基于标识符从一组数字文件中确定与第一壳体相关联的第一数字文件，从第一数字文件确定第一壳体的近似的第一特性。近似的第一特性是基于用于创建第一壳体的模具的数字模型的操纵。该方法还包括从一个或多个图像确定第一壳体的第二特性，将近似的第一特性与第二特性进行比较，以及基于该比较对第一壳体进行质量控制。
18.本公开的第十四方面可以扩展本公开的第十三方面。在本公开的第十四方面，数字文件包括第一壳体的数字模型。此外，该方法还包括通过执行以下来生成第一壳体的数字模型，包括：通过将模具的数字模型扩大成扩大的数字模型，模拟在模具的数字模型上热成型薄膜的过程，计算切割线到扩大的数字模型上的投影，沿切割线虚拟切割扩大的数字模型以创建切割的扩大的数字模型，以及选择切割的扩大的数字模型的外表面。
19.本公开的第十五方面可以扩展本公开的第十三和/或第十四方面。在本公开的第十五方面，数字文件包括用于创建第一壳体的模具的数字模型。另外，该方法还包括操纵模具的数字模型以确定近似的第一特性。
20.本公开的第十六方面可以扩展本公开的第十三方面到第十五方面。在本公开的第十六方面，近似的第一特性包括第一壳体的近似的外表面，第二特性包括第一壳体的第一形状。
21.本公开的第十七方面可以扩展本公开的第十六方面。在本公开的第十七方面，一个或多个图像包括俯视图图像。另外，该方法还包括：确定与俯视图图像相关联的第一平面，计算第一壳体的近似的外表面到第一平面的第一投影，基于比较来识别第一投影的第二形状与第一形状之间的一个或多个差异，以及确定一个或多个差异是否超过第一阈值。
22.本公开的第十八方面可以扩展本公开的第十七方面。在本公开的第十八方面，该方法还包括基于差异是否超过第一阈值来确定第一壳体是否变形。
23.本公开的第十九方面可以扩展本公开的第十七方面到第十八方面。在本公开的第十九方面，识别一个或多个差异包括确定第一形状和第二形状不匹配的一个或多个区域，以及确定一个或多个区域的厚度或一个或多个区域的面积中的至少一个。
24.本公开的第二十方面可以扩展本公开的第十七方面到第十九方面。在本公开的第二十方面，数字文件包括第一壳体的第一数字模型，该第一壳体包括近似的第一特性，该第一壳体的第一数字模型已经基于模具的数字模型的操纵而生成。该方法还包括：确定第一壳体的第一数字模型在平坦表面上的静止位置，以及计算具有静止位置的第一数字模型到俯视图图像的第一平面上的投影。
25.本公开的第二十一方面可以扩展本公开的第二十方面。在本公开的第二十一方面，确定第一数字模型在平坦表面上的静止位置包括：确定第一壳体的第一数字模型的质心，确定第一数字模型的凸包，该凸包包括链接第一数字模型的最外点的一组顶点，对于该组顶点中的至少一个顶点，执行以下，包括：计算包含该至少一个顶点的线，计算质心到该线上的点的投影，确定线上的点是否位于至少一个顶点以外，以及响应于确定该点不在至少一个顶点以外，确定至少一个顶点是第一数字模型的静止位置。
26.本公开的第二十二方面可以扩展本公开的第二十到第二十一方面。在本公开的第二十二方面，确定第一数字模型在平坦表面上的静止位置包括：确定第一壳体的第一数字模型的质心，确定第一数字模型的凸包，该凸包包括链接第一数字模型的最外点的一组面，对于该组面中的至少一个面，执行以下，包括：计算包含该至少一个面的平面，计算质心到平面上的点上的投影，确定平面上的点是否位于至少一个面以外，以及响应于确定该点不在至少一个面以外，确定至少一个面是第一壳体的静止位置。
27.本公开的第二十三方面可以扩展本公开的第十七到第二十二方面。在本公开的第二十三方面，该方法包括：确定一个或多个差异不超过第一阈值，通过使第一投影的第二形状变形以使变形的第二形状的第一曲率近似地匹配第一形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影，识别变形的第二形状的第一曲率与第一形状的第二曲率之间的一个或多个附加差异，以及确定该一个或多个附加差异是否超过第二阈值。
28.本公开的第二十四方面可以扩展本公开的第二十三方面。在本公开的第二十四方面，该方法包括：识别第二曲率和第一曲率不匹配的一个或多个区域。该一个或多个区域对应于第一壳体的切割线。该方法还包括确定第一壳体的切割线是否将干扰第一壳体在患者的牙弓上的配合。
29.本公开的第二十五方面可以扩展本公开的第二十三或第二十四方面。在本公开的第二十五方面，使第一投影的第一形状变形包括：识别第一投影的中间线；计算与该中间线垂直相交的一组线的投影；识别在该组线的每个相应线与中间线之间的交叉点处的在该组线上的点；以及沿着该组线移动这些点以使变形的第二形状的第一曲率近似地匹配第一形状的第二曲率。
30.本公开的第二十六方面可以扩展本公开的第十七方面到第二十五方面。在本公开的第二十六方面，一个或多个图像还包括侧视图图像。另外，该方法还包括：通过使第一投影的第二形状变形以使变形的第二形状的第一曲率近似地匹配第一形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影，确定与侧视图图像相关联的第二平面，根据第一投影的第二形状的变形使第一壳体的近似的外表面变形，计算第一壳体的变形的近似的
外表面到第二平面上的第二投影，确定在侧视图图像中表示的第一壳体的第三形状与在第二投影中表示的第四形状之间的一个或多个附加差异，以及确定一个或多个附加差异是否超过第二阈值。
31.本公开的第二十七方面可以包括一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，该指令在由处理装置执行时使处理装置：获得为患者的牙弓定制的第一壳体的一个或多个图像；使用一个或多个图像识别第一壳体上的标识符；基于标识符从一组数字文件中确定与第一壳体相关联的第一数字文件，从第一数字文件确定第一壳体的近似的第一特性，其中，近似的第一特性是基于用于创建第一壳体的模具的数字模型的操纵，从一个或多个图像确定第一壳体的第二特性，将近似的第一特性与第二特性进行比较，以及基于该比较执行对第一壳体的质量控制。
32.本公开的第二十八方面可以进一步扩展本公开的第二十七方面。在本公开的第二十八方面，数字文件包括第一壳体的数字模型。此外，处理装置还通过执行以下操作来生成第一壳体的数字模型，包括：通过将模具的数字模型扩大成扩大的数字模型，模拟在模具的数字模型上热成型薄膜的过程，计算切割线到扩大的数字模型上的投影，沿切割线虚拟切割扩大的数字模型以创建切割的扩大的数字模型，以及选择切割的扩大的数字模型的外表面。
33.本公开的第二十九方面可以进一步扩展本公开的第二十八方面。在本公开的第二十九方面，近似的第一特性包括第一壳体的近似的外表面，第二特性包括第一壳体的形状。
34.本公开的第三十方面可以包括一种系统，该系统包括存储指令的存储器，以及耦合到该存储器的处理装置。执行指令使处理装置：获得为患者的牙弓定制的第一壳体的一个或多个图像；使用一个或多个图像识别第一壳体上的标识符；基于标识符从一组数字文件中确定与第一壳体相关联的第一数字文件，从第一数字文件确定第一壳体的近似的第一特性，其中，近似的第一特性是基于用于创建第一壳体的模具的数字模型的操纵，从一个或多个图像确定第一壳体的第二特性，将近似的第一特性与第二特性进行比较，以及基于该比较对第一壳体进行质量控制。
35.本公开的第三十一方面可以进一步扩展本公开的第三十方面。在本公开的第三十一方面，一个或多个图像包括俯视图图像，近似的第一特性包括第一壳体的近似的外表面，第二特性包括第一壳体的第一形状。另外，处理装置还确定与俯视图图像相关联的第一平面，计算第一壳体的近似的外表面到第一平面中的第一投影，基于比较来识别第一投影的第二形状与第一壳体的第一形状之间的一个或多个差异，以及确定一个或多个差异是否超过第一阈值。
36.本公开的第三十二方面可以进一步扩展本公开的第三十一方面。在本公开的第三十二方面，处理装置还确定一个或多个差异不超过第一阈值，通过使第一投影的第二形状变形以使变形的第二形状的第一曲率近似地匹配第一形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影，识别变形的第二形状的第一曲率与第一形状的第二曲率之间的一个或多个附加差异，以及确定该一个或多个附加差异是否超过第二阈值。
37.本公开的第三十三方面可以包括一种用于检查牙科器具的制造缺陷的方法。该方法包括：获得牙科器具的一个或多个图像，识别牙科器具的标识符，基于识别的标识符从一组数字文件中确定与牙科器具相关联的数字文件，与牙科器具相关联的数字文件包括在牙
科器具制造期间使用的中间组件的数字模型，通过数字地操纵在牙科器具制造期间使用的中间组件的数字模型，确定牙科器具的预期特性，从牙科器具的一个或多个图像中确定牙科器具的实际特性，通过将牙科器具的预期特性与牙科器具的实际特性进行比较来确定牙科器具中是否存在制造缺陷，以及输出与是否存在制造缺陷的确定相关联的输出。
38.本公开的第三十四方面可以进一步扩展本公开的第三十三方面。在本公开的第三十四方面，牙科器具包括为特定患者的特定牙弓和正畸治疗的特定阶段而定制的定制的正畸矫治器，并且中间组件包括与患者的特定牙弓和正畸治疗的特定阶段相关的阳模。
39.本公开的第三十五方面可以进一步扩展本公开的第三十三或第三十四方面。在本公开的第三十六方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器在平面中的预期轮廓，以及定制的正畸矫治器的实际特性包括由定制的正畸矫治器的一个或多个图像捕获的定制的正畸矫治器在平面中的实际轮廓。
40.本公开的第三十六方面可以进一步扩展本公开的第三十五方面。本公开的第三十六方面可以包括将定制的正畸矫治器的预期特性与实际特性进行比较，包括将预期轮廓与实际轮廓进行比较以及确定差异是否超过阈值。
41.本公开的第三十七方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第三十六方面。在本公开的第三十七方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括用于定制的正畸矫治器的预期切割线。定制的正畸矫治器的实际特性包括从一个或多个图像确定的定制的正畸矫治器的实际切割线。
42.本公开的第三十八方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第三十七方面。在本公开的第三十八方面，定制的正畸矫治器的标识符被打印在定制的正畸矫治器上，定制的正畸矫治器的标识符是通过分析定制的正畸矫治器的一个或多个图像来识别的。
43.本公开的第三十九方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第三十八方面。在本公开的第三十九方面，识别定制的正畸矫治器的标识符包括接收标识符的用户输入。
44.本公开的第四十方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第三十九方面。在本公开的第四十方面，该方法还包括：基于获得的定制的正畸矫治器的一个或多个图像或与定制的正畸矫治器相关联的数字文件来确定定制的正畸矫治器的检查方案。
45.本公开的第四十一方面可以进一步扩展本公开的第四十方面。在本公开的第四十一方面，检查方案指定要捕获定制的正畸矫治器的一个或多个附加图像。
46.本公开的第四十二方面可以进一步扩展本公开的第四十到第四十一方面。在本公开的第四十二方面，检查方案是基于与定制的正畸矫治器相关联的数字文件，检查方案由预测模型确定，该预测模型识别对于一个或多个缺陷处于较高风险的定制的正畸矫治器的位置。
47.本公开的第四十三方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第四十二方面。在本公开的第四十三方面，通过数字地操纵模具的数字模型的表面的一部分以近似定制的正畸矫治器的表面，来确定定制的正畸矫治器的预期特性。
48.本公开的第四十四方面可以进一步扩展本公开的第四十三方面。在本公开的第四十四方面，通过以一距离偏移模具的数字模型的表面的该一部分来近似定制的正畸矫治器的表面。
49.本公开的第四十五方面可以进一步扩展本公开的第四十三到第四十四方面。在本
公开的第四十五方面，通过将与定制的正畸矫治器相关联的切割线虚拟投影到定制的正畸矫治器的近似的表面来确定定制的正畸矫治器的预期特性。
50.本公开的第四十六方面可以进一步扩展本公开的第四十三到第四十五方面。在本公开的第四十六方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器在平面中的预期轮廓，通过计算定制的正畸矫治器的近似的表面的在平面中的轮廓来确定定制的正畸矫治器的预期轮廓。
51.本公开的第四十七方面可以进一步扩展本公开的第三十四到第四十六方面。在本公开的第四十七方面，通过计算模具的数字模型在平面中的轮廓来确定定制的正畸矫治器的预期特性。
52.本公开的第四十八方面可以进一步扩展本公开的第四十七方面。在本公开的第四十八方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器在平面中的预期轮廓，并且通过偏移计算的模具的数字模型在平面中的轮廓的周长来计算定制的正畸矫治器的预期轮廓。
53.本公开的第四十九方面可以进一步扩展本公开的第三十三到第四十八方面。在本公开的第四十九方面，牙科器具包括下颌前伸特征。
54.本公开的第五十方面可以进一步扩展本公开的第三十三到第四十九方面。在本公开的第五十方面，输出包括确定存在缺陷，并且输出包括对在牙科器具的制造期间使用的中间组件的数字模型的建议的数字修改，以限制将来的缺陷。
55.本公开的第五十一方面可以进一步扩展本公开的第五十方面。在本公开的第五十一方面，对中间组件的数字模型的建议的数字修改包括添加的虚拟填充材料、对切割线的修正以及对中间组件的一个或多个附件的修改中的至少一个。
56.本公开的第五十二方面可以包括一种用于检查牙科器具的制造缺陷的方法，该牙科器具被配置为应用于患者的牙弓，该方法包括：获得牙科器具的一个或多个图像，识别牙科器具的标识符，基于识别的标识符从一组数字文件中确定与牙科器具相关联的数字文件，与牙科器具相关联的数字文件包括牙科器具的数字模型，通过数字地操纵患者的牙弓的数字模型来生成牙科器具的数字模型，从牙科器具的数字模型确定牙科器具的预期特性，从一个或多个图像中确定牙科器具的实际特性，通过将牙科器具的预期特性与牙科器具的实际特性进行比较来确定牙科器具中是否存在制造缺陷，以及输出与是否存在制造缺陷的确定相关联的输出。
57.本公开的第五十三方面可以进一步扩展本公开的第五十二方面。在本公开的第五十三方面，牙科器具包括为特定患者的特定牙弓和正畸治疗的特定阶段而定制的定制的正畸矫治器，该定制的正畸矫治器的数字模型是通过操纵与正畸治疗的特定阶段相关联的患者的阶段化的牙弓的数字模型而生成的。
58.本公开的第五十四方面可以进一步扩展本公开的第五十三方面。在本公开的第五十四方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器在平面中的预期轮廓，以及定制的正畸矫治器的实际特性包括由定制的正畸矫治器的一个或多个图像捕获的定制的正畸矫治器在平面中的实际轮廓。
59.本公开的第五十五方面可以进一步扩展本公开的第五十三和/或第五十四方面。在本公开的第五十五方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器的预期切
割线，其中，定制的正畸矫治器的实际特性包括从一个或多个图像确定的定制的正畸矫治器的实际切割线。
60.本公开的第五十六方面可以进一步扩展本公开的第五十三到第五十五方面。在本公开的第五十六方面，该方法还包括：基于获得的定制的正畸矫治器的一个或多个图像或与定制的正畸矫治器相关联的数字文件来确定定制的正畸矫治器的检查方案。
61.本公开的第五十七方面可以进一步扩展本公开的第五十三到第五十六方面。在本公开的第五十七方面，定制的正畸矫治器的标识符被打印在定制的正畸矫治器上，并且其中，定制的正畸矫治器的标识符是通过分析定制的正畸矫治器的一个或多个图像或通过接收标识符的用户输入来识别的。
62.本公开的第五十八方面可以进一步扩展本公开的第五十二到第五十七方面。在本公开的第五十八方面，牙科器具包括可移除的腭扩展器。
63.本公开的第五十九方面可以进一步扩展本公开的第五十二到第五十八方面。在本公开的第五十九方面，牙科器具包括可移除的外科固定装置。
64.本公开的第六十方面可以进一步扩展本公开的第五十二到第五十九方面。在本公开的第六十方面，牙科器具包括可移除的下颌前伸特征。
65.本公开的第六十一方面可以包括一种用于检查定制的正畸矫治器的制造缺陷的方法，定制的正畸矫治器是为特定患者的特定牙弓和正畸治疗的特定阶段定制的，该方法包括：获得定制的正畸矫治器的一个或多个图像，识别定制的正畸矫治器的标识符，基于定制的正畸矫治器的标识符确定定制的正畸矫治器的预期特性，通过数字地操纵在定制的正畸矫治器的制造期间使用的模具的数字模型确定定制的正畸矫治器的预期特性，从一个或多个图像中确定定制的正畸矫治器的实际特性，通过将定制的正畸矫治器的预期特性与定制的正畸矫治器的实际特性进行比较来确定定制的正畸矫治器中是否存在制造缺陷，以及输出与是否存在制造缺陷的确定相关联的输出。
66.本公开的第六十二方面可以进一步扩展本公开的第六十一方面。在本公开的第六十二方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器在平面中的预期轮廓，以及定制的正畸矫治器的实际特性包括由定制的正畸矫治器的一个或多个图像捕获的定制的正畸矫治器在平面中的实际轮廓。
67.本公开的第六十三方面可以进一步扩展本公开的第六十一到第六十二方面。在本公开的第六十三方面，定制的正畸矫治器的预期特性包括定制的正畸矫治器的预期切割线，其中，定制的正畸矫治器的实际特性包括从一个或多个图像确定的定制的正畸矫治器的实际切割线。
68.本公开的第六十四方面可以进一步扩展本公开的第六十一到第六十三方面。在本公开的第六十四方面，该方法还包括：基于获得的定制的正畸矫治器的一个或多个图像或与定制的正畸矫治器相关联的数字文件来确定定制的正畸矫治器的检查方案。
69.本公开的第六十四方面可以进一步扩展本公开的第六十一到第六十四方面。在本公开的第六十四方面，定制的正畸矫治器的标识符被打印在定制的正畸矫治器上，并且其中，定制的正畸矫治器的标识符是通过分析定制的正畸矫治器的一个或多个图像或通过接收标识符的用户输入来识别的。
附图说明
70.在附图的图中，通过示例而非限制的方式示出了本发明。
71.图1a-1b示出了根据一个实施例的使用检查方案对壳体执行基于图像的质量控制的方法的流程图。
72.图2示出了根据一个实施例的包括俯视图相机和侧视图相机的示例成像系统。
73.图3a-3b示出了根据一个实施例的示例俯视图图像以及基于俯视图图像生成的示例移动控制和屏路径。
74.图4a-4c示出了根据一个实施例的壳体的侧面的示例侧视图复合图像、使用该侧视图复合图像检测到的边缘以及该边缘与从壳体的数字模型获得的第二边缘的比较。
75.图5示出了根据一个实施例的用于基于塑料壳体的特征确定检查方案的方法的流程图。
76.图6示出了根据一个实施例的用于基于来自模型的输出来确定要生成一个或多个附加图像的方法的流程图。
77.图7示出了根据一个实施例的用于使用规则引擎确定检查方案的方法的流程图。
78.图8a-8b示出了根据一个实施例的针对壳体执行基于图像的质量控制的方法的流程图。
79.图9a-9b示出了根据一个实施例的用于确定壳体的形状是否变形的方法的流程图。
80.图10示出了根据一个实施例的投影到矫治器的图像上的矫治器的数字模型。
81.图11示出了根据一个实施例的用于确定壳体的数字模型与壳体的图像之间的形状差异的方法的流程图。
82.图12示出了根据一个实施例的用于壳体的基于图像的质量控制的用户界面。
83.图13a-13b示出了根据一个实施例的矫治器的数字模型的轮廓与矫治器的图像的轮廓的示例比较以检测变形。
84.图14a-14c示出了根据一个实施例的使数字模型轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像轮廓以检测切割线变化的方法的流程图。
85.图15a-15c示出了根据一个实施例的使数字模型轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像轮廓以检测切割线变化的示例。
86.图16示出了根据一个实施例的生成壳体的数字模型的方法的流程图。
87.图17示出了根据一个实施例的确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置的通用方法的流程图。
88.图18示出了根据一个实施例的使用二维数字模型来确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置的方法的流程图。
89.图19a-19c示出了根据一个实施例的用于确定矫治器在平坦表面上的静止位置的示例图像。
90.图20示出了根据一个实施例的使用三维数字模型来确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置的方法的流程图。
91.图21示出了根据一个实施例的示例计算装置的框图。
92.图22a示出了在没有背屏且没有结构化光照射的情况下捕获的示例侧视图图像。
93.图22b示出了根据一个实施例的在没有背屏的情况下使用结构化光照射(例如，聚焦光)捕获的示例侧视图图像。
94.图23示出了根据一个实施例的在使用聚焦光捕获的矫治器的图像的轮廓中的裂纹检测的示例。
具体实施方式
95.本文描述的是覆盖适用于定制的制造产品的基于图像的质量控制(ibqc)的系统、方法和/或计算机可读介质的实施例。定制的制造产品可以是定制的医疗装置。例如，在一些实施例中，基于图像的质量控制系统和方法可以在制造后的正畸矫治器的检查中实现。定制的制造产品的质量控制尤其困难，尤其是在正畸矫治器的制造中，必须为每位患者单独地定制正畸矫治器。另外，用于治疗单个患者的一系列矫治器中的每个矫治器与同一系列中的其他矫治器相比是独特的，因为每个矫治器都特定于不同的治疗阶段。使问题进一步复杂化的是，对于每个治疗阶段，每个患者接收一对矫治器，一个独特的矫治器用于治疗上牙弓，一个独特的矫治器用于治疗下牙弓。在一些情况下，单一治疗可以包括用于治疗复杂的病例的50-60个阶段，这意味着为单个患者独特地制造的100-120个矫治器。当为全世界的患者制造矫治器时，每天可能需要制造数十万个完全独特的和定制的矫治器。因此，定制的制造产品的质量控制可能是一项特别艰巨的任务。可以执行制造的矫治器的质量控制，以确保矫治器无缺陷或缺陷在可容忍的阈值内。质量控制过程的目标可以是检测以下质量问题中的一个或多个：牙弓变化、弯曲、切割线变化、碎屑(debris)、边带(webbing)、修整的附件、缺失的附件等。通常，技术人员手动执行质量控制过程以检查矫治器。但是，该手动质量控制过程可能非常耗时，并且由于技术人员的固有主观性而容易出错。因此，本发明的实施例可以提供更可扩展的、自动化的和/或客观的矫治器质量控制过程。
96.应当注意，“矫治器”和“壳体”在本文中可以互换使用。如上所述，实施例可以检测给定一组矫治器的各种质量问题。质量问题可以包括以下一项或多项：牙弓变化、变形、矫治器的弯曲(压缩或扩展)、切割线变化、碎屑、边带、修整的附件、缺失的附件、毛刺、扩口(flaring)、动力脊(power ridge)问题、材料断裂、短钩、气泡等。检测质量问题可以使得能够修理矫治器以消除质量问题、防止畸形的或不合格的矫治器的交付和/或在交付之前畸形的矫治器的重新制造。在一些实施例中，矫治器质量问题的识别可以基于与每个矫治器的数字生成的模型相比较的矫治器的图像。在一些实施例中，每个矫治器的数字模型可以被包括在与矫治器相关联的数字文件中。可选地，与制造的矫治器相关联的数字文件可以提供制造的矫治器的数字近似的特性(例如，矫治器的外表面、外表面到平面上的二维投影等)。矫治器的数字生成的模型和/或矫治器的数字近似的特性可以基于对用于创建矫治器的模具的数字模型的操纵。在一些实施例中，矫治器质量问题的识别可以基于比较矫治器的近似的第一特性(如基于用于制造矫治器的模具的数字模型的操纵而确定的)和矫治器的确定的第二特性(如从矫治器的一个或多个图像确定的)。公开的实施例的一些优点可以包括各种矫治器质量问题的自动检测以及用于统计分析的数据的自动收集。实施例还可通过消除人为错误(例如，假阳性(false positives)和假阴性(false negatives))来改善检测结果。此外，实施例可以减少执行质量控制所花费的时间量，从而减少矫治器的交付周期(lead-time)，这可以使得能够如期将矫治器分发给客户。
97.各种软件和/或硬件组件可以用于实现公开的实施例。例如，软件组件可以包括存储在有形的、非暂时性的计算机可读介质中的计算机指令，该计算机指令由一个或多个处理装置执行以对定制的制造壳体(例如，矫治器)执行基于图像的质量控制。该软件可以设置和校准硬件组件中包括的摄像头，使用摄像头从各个角度捕获矫治器的图像，生成矫治器的数字模型，执行将矫治器的数字模型与矫治器的图像进行比较以检测一个或多个质量问题(例如，变形、切割线变化等)的分析，以及基于分析结果对矫治器进行分类。
98.在一些实施方式中，可以接收与为患者的牙弓定制的且正在接受检查的壳体相关联的数字文件。在一些实施例中，牙科器具包括识别信息，例如定制的条形码或部件识别号。可以使用一个或多个成像装置(例如，摄像头、蓝色激光扫描仪、共聚焦显微镜、立体图像传感器、x射线装置，超声装置等)生成塑料壳体的第一图像(例如，摄影图像、x射线图像、数字图像)。牙科器具识别信息可以在第一图像中被捕获并由检查系统解释。可选地，技术人员也可以在检查站点手动地输入此信息，以便检查系统可以取得数字文件。在另外的实施例中，牙科器具整理(sort)系统可以按照已知顺序对一系列牙科器具进行整理。检查系统可以从牙科器具整理系统取得牙科器具顺序，以便知道当前正在检查哪些牙科器具以及它们到达站点的顺序。可选地，牙科器具可以在携带由检查系统读取的牙科器具识别信息(例如，rfid标签、条形码、序列号等)的托盘中到达检查系统。此后，检查系统可以基于牙科器具识别信息来取得与牙科器具相关联的数字文件。
99.可基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的检查方案(recipe)。检查方案可以指定要生成塑料壳体的一个或多个附加图像(如果有的话)，并且可以指定一个或多个成像装置的设置(例如，变焦、朝向、聚焦等)。第一信息和/或第二信息可以指示以下中的一个或多个：矫治器的形状、矫治器的尺寸、矫治器的一个或多个特征、缺陷的较高风险区域、一个或多个缺陷(例如，矫治器的变形、裂纹等)等，其可用于确定要为检查方案捕获的附加图像。可以基于第一图像和/或一个或多个附加图像来确定塑料壳体的各种缺陷。例如，当第一图像是塑料矫治器的俯视图图像时，可以检测塑料壳体的变形，如下面进一步讨论的。如果附加图像是塑料壳体的侧视图，则可以检测存在于塑料壳体的表面上的气泡和/或可以检测不准确的切割线。
100.可以基于第一信息和/或第二信息动态地确定检查方案，或者可以为塑料壳体预定检查方案并从存储器位置取得检查方案。例如，确定检查方案可以包括使用第一信息或第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的一个或多个特征(例如，精确切割线、存在附件孔(attachment well)、切割线的角度，牙齿之间的拥挤、附件孔之间的拥挤等)，并基于一个或多个特征确定要生成的一个或多个附加图像。此外，可以从第一信息和/或第二信息来确定塑料壳体的尺寸和/或形状，并且可以基于塑料壳体的一个或多个特征、尺寸和/或形状确定用于生成附加图像的成像装置的设置(例如，朝向、变焦、聚焦)。
101.在一些实施方式中，为了确定检查方案，可以将塑料壳体的数字文件作为输入应用于模型(例如，预测模型、机器学习模型等)或规则引擎。模型或规则引擎可以生成识别塑料壳体的一个或多个位置的输出，该一个或多个位置被识别为一个或多个缺陷的高风险区域。在一个示例中，该模型可以是预测模型，该预测模型通过在塑料矫治器上施加一个或多个力以模拟塑料矫治器从患者的牙弓的移除过程来对塑料矫治器的数字文件执行数值模拟。预测模型可以计算应变值和被施加以引起应变值的力值。如果应变值或力值在塑料矫
治器上的某个位置处超出阈值，则可以将该位置确定为缺陷的高风险区域。在另一个示例中，模型可以是机器学习模型，该机器学习模型被训练为识别高风险区域的位置。机器学习模型可以应用于矫治器的第一图像和/或矫治器的数字文件，并且可以生成指示矫治器上的位置处的缺陷的一个或多个高风险区域的输出。当在一个或多个位置处包括一个或多个特征时，规则引擎可以使用一个或多个规则，该一个或多个规则指定一个或多个位置是一个或多个缺陷的高风险区域。可以基于由输出识别为高风险区域的一个或多个位置来确定用于检查方案的一个或多个附加图像。用于识别用于检查的具体矫治器区域的方法和系统的附加细节可以在2018年9月27日提交的共同待定的美国临时申请62/737,458中找到，其全部内容通过引用的方式并入本文。
102.进一步确定检查方案可以包括基于与第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息中的至少一个来确定用于捕获一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的设置。在一个示例中，第一信息和/或第二信息可以包括塑料壳体的尺寸和/或形状，其可以用于确定一个或多个成像装置的变焦设置和/或聚焦设置。在另一个示例中，第一信息和/或第二信息可以包括塑料壳体的特征(例如，切割线的角度)，其可以用于确定一个或多个成像装置的朝向(例如，生成该特征的图像的角度)。此外，如果确定要生成侧视图图像，则设置可以包括确定要生成的图像的数量以被合成在一起以形成作为塑料矫治器的侧面全景图的合成二维(2d)图像或三维(3d)的塑料壳体侧面的图像。一个或多个成像装置的设置可以不同以允许成像装置捕获不同的图像，这可以使得能够检测不同的缺陷。例如，为了检测塑料壳体中的气泡，可以将变焦设置配置为特定的微米设置(例如，10微米至30微米)，而另一变焦设置可以使得能够检测另一种类型的缺陷(例如，毛刺)。
103.可使用确定的设置执行检查方案以捕获塑料壳体的一个或多个附加图像。基于第一图像和/或一个或多个附加图像中的至少一个，可以确定塑料壳体中是否包括一个或多个缺陷。可以响应于确定塑料壳体中包括一个或多个缺陷而对塑料壳体执行质量控制。
104.在一些实施方式中，检测缺陷可以包括将与矫治器相关联的模具的数字文件的各方面与矫治器的第一图像和/或附加图像的各方面进行比较。例如，可以从与矫治器相关联的模具的数字文件来确定矫治器的近似的第一特性(例如，矫治器的近似的外表面)。可以基于用于创建矫治器的模具的数字模型的操纵来确定近似的第一特性。而且，可以从捕获的图像来确定矫治器的第二特性(例如，捕获的图像中的矫治器的形状)。可以将近似的第一特性和第二特性进行比较。该比较可以包括计算矫治器的近似的外表面(例如，数字模型)到与矫治器的形状相同的平面中的投影，并且识别近似的外表面的轮廓与图像中的矫治器的形状之间的区域。如果区域的尺寸(例如，厚度或面积)超过阈值，则可以确定矫治器变形。如果尺寸在阈值内，则可以执行另一比较，该比较使数字模型或近似的投影中的牙弓的曲率朝向矫治器图像中的制造的矫治器的牙弓的曲率变形。一旦变形，就可以将数字模型的其他轮廓或其他近似的特性与制造的矫治器的矫治器图像或其他图像进行比较，以确定成像的矫治器的切割线或其他特性是否在阈值内匹配。如果不匹配，则可以确定切割线或其他特性有缺陷。可以分析的其他矫治器特性可以包括碎屑、边带、修剪的附件和缺失的附件等。软件还可以确定制造的矫治器如何放置在二维平面上，并相应地调整数字模型或近似的特性的投影以及制造的矫治器的图像以进行比较分析。
105.在一些实施方式中，矫治器的数字模型可以作为矫治器的制造过程的一部分而生
成，并且可以接收数字模型作为输入。此外，可以设置显示基于图像的质量控制过程(例如，矫治器的数字模型、矫治器的图像、数字模型与图像的比较)和结果(例如，测量、分类)的用户界面。
106.硬件组件可以包括具有用于矫治器定位和图像捕获的固定台或旋转台的平台、摄像头设置(例如，定位)和/或用于利用均匀环境参数的均匀曝光和图像捕获的照明系统。此外，硬件组件还可以使组件(例如，矫治器)自动进给(automatic feeding)到正在执行基于图像的质量控制的站点中，并且能够在站点的出口处进行整理。矫治器的图像可以从一个或几个投影获得。因此，硬件组件可以包括固定台或旋转台以及具有可调节定位的一个或多个摄像头。调整硬件组件的配置可以使得能够从不同角度获得矫治器图像(例如，俯视图、侧视图、对角线视图等)。在一个实施方式中，第一摄像头可以被定位在使得能够捕获正被分析的矫治器的俯视图图像的角度，第二摄像头可以被配置为基于设置来捕获一个或多个侧视图图像或对角线视图图像。硬件组件还可以包括蓝色激光扫描仪，该蓝色激光扫描仪包括摄像头、背景屏和照明装置，以获得壳体的图像。可以从图像中提取特定信息(例如，第二特性)。可以在矫治器的表面处以一定角度运用蓝色激光，并且可以产生蓝光束(例如，具有大约440-490nm的波长)，该蓝光束由摄像头接收以生成塑料壳体的图像。可以提取来自图像的深度信息以获得期望的信息(例如，第二特性)。硬件还可以包括机器人引导的摄像头，该摄像头使用设计文件来引导摄像头生成有关正在被分析的矫治器的图像。该图像可以是矫治器的边缘/切割线的图像。硬件还可包括发出声波以测量矫治器厚度的超声装置。测量矫治器厚度可以使得能够形成质量趋势分析并检测与厚度有关的缺陷。硬件还可以包括立体图像传感器，以获得塑料壳体的三维(3d)图像。硬件还可以包括用于在各种聚焦深度下获得矫治器图像的共聚焦显微镜。硬件还可以包括x射线装置，用于在各个横截面处扫描透明(clear)塑料矫治器并获得透明塑料矫治器的图像。特定电流和电压设置可用于扫描透明塑料矫治器的横截面并获得透明塑料矫治器的图像。
107.本文参考正畸矫治器(也简称为矫治器)来讨论一些实施例。然而，实施例还扩展到在模具上形成的其他类型的壳体，例如正畸保持器、正畸夹板、口腔插入的睡眠器具(例如，用于最小化鼾声、睡眠呼吸暂停等)和/或用于非牙科应用的壳体。在检查3d打印的腭扩展器、可移动的下颌重新定位装置和可移动的外科固定装置时，可以发现其他应用。因此，应当理解，本文中涉及矫治器的实施例也适用于其他类型的牙科器具。例如，讨论的原理、特征和方法可以应用于任何应用或处理，在该应用或处理中，对任何合适类型的定制装置(诸如眼镜架、接触镜或玻璃镜片、助听器或插头、人造膝盖、假肢及装置、矫形嵌件)以及保护装置(诸如护膝、移动杯、或肘部、下巴和小腿护具以及其他类似运动/保护装置)执行基于图像的质量控制是有用的。
108.在一些实施例中，可以制造患者牙弓的模具，并且可以在模具上形成壳体。可以通过诸如图21中的计算装置等计算装置的处理逻辑来执行模具的制造。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，一个或多个操作可以由执行计算机辅助绘图(cad)程序或模块的处理装置来执行。
109.为了制造模具，基于治疗计划确定在治疗阶段的患者牙弓的形状。在正畸学的示例中，可以基于要被建模的牙弓的口内扫描来生成治疗计划。可以执行患者牙弓的口内扫
描以生成患者牙弓的三维(3d)虚拟模型(模具)。例如，可以执行患者的下颌和/或上颌弓的全扫描以生成其3d虚拟模型。可以通过从不同扫描站创建多个重叠的口内图像然后将口内图像拼接在一起以提供复合3d虚拟模型来执行口内扫描。在其他应用中，还可以基于要被建模的对象的扫描或基于计算机辅助绘图技术的使用(例如，用于设计虚拟3d模具)来生成虚拟3d模型。或者，可以从要被建模的实际对象生成初始阴膜(例如，牙齿印模等)。然后可以扫描阴膜以确定将要产生的阳膜的形状。
110.一旦生成患者牙弓的虚拟3d模型，牙科医生就可以确定包括患者牙齿的最终位置和取向的期望的治疗结果。然后，处理逻辑可以确定多个治疗阶段以使牙齿从起始位置和取向进展到目标最终位置和取向。最终虚拟3d模型和每个中间虚拟3d模型的形状可以通过计算从最初的牙齿放置和取向到最终矫正的牙齿放置和取向的整个正畸治疗中牙齿移动的进展来确定。对于每个治疗阶段，可以生成在该治疗阶段的患者牙弓的单独的虚拟3d模型。每个虚拟3d模型的形状将不同。原始虚拟3d模型、最终虚拟3d模型和每个中间虚拟3d模型是独特的并且为患者定制的。
111.因此，可以为单个患者生成多个不同的虚拟3d模型。第一虚拟3d模型可以是患者当前呈现的患者牙弓和/或牙齿的独特模型，并且最终虚拟3d模型可以是在矫正一个或多个牙齿和/或颌之后患者的牙弓和/或牙齿的模型。可以对多个中间虚拟3d模型进行建模，每个模型可以与先前的虚拟3d模型递增地不同。
112.患者牙弓的每个虚拟3d模型可用于生成在治疗的特定阶段的牙弓的独特的定制的物理模具。模具的形状可以至少部分地基于该治疗阶段的虚拟3d模型的形状。虚拟3d模型可以表示在诸如计算机辅助绘图(cad)文件的文件中或诸如立体光刻(stl)文件的3d可打印文件中。可以将模具的虚拟3d模型发送给第三方(例如，临床医生办公室、实验室、制造工厂或其他实体)。虚拟3d模型可以包括将控制制造系统或装置以便生产具有指定几何形状的模具的指令。
113.临床医生办公室、实验室、制造工厂或其他实体可以接收模具的虚拟3d模型，即已经如上所述创建的数字模型。实体可以将数字模型输入到快速原型机。然后，快速原型机使用该数字模型制造模具。快速原型制造机的一个示例是3d打印机。3d打印包括任何基于层的增材制造工艺。可以使用增材工艺实现3d打印，其中，连续的材料层以规定的形状形成。可以使用挤出沉积、粒状材料粘合、层压、光聚合、连续液体界面生产(clip)或其他技术进行3d打印。还可以使用减材工艺(例如铣削)来实现3d打印。
114.在一些情况下，立体光刻(sla)，也称为光学制造固体成像，用于制造sla模具。在sla中，通过一个在另一个之上依次打印可光固化材料(例如，聚合树脂)的薄层来制造模具。平台搁置在液体光聚合物或树脂的浴槽中，刚好在浴槽的表面之下。光源(例如，紫外激光)在平台上追踪图案，固化光源指向的光聚合物，以形成模具的第一层。平台以增量降低，并且光源在平台上追踪新图案以在每个增量处形成模具的另一层。重复该过程直到完全制造出模具。一旦形成模具的所有层，就可以清洁和固化模具。
115.诸如聚酯、共聚酯、聚碳酸酯、聚碳酸酯、热塑性聚氨酯、聚丙烯、聚乙烯、聚丙烯和聚乙烯共聚物、丙烯酸、环状嵌段共聚物、聚醚醚酮、聚酰胺、聚对苯二甲酸乙二醇酯、聚对苯二甲酸丁二醇酯、聚醚酰亚胺、聚醚砜、聚对苯二甲酸丙二醇酯、苯乙烯嵌段共聚物(sbc)、硅橡胶、弹性体合金、热塑性弹性体(tpe)、热塑性硫化橡胶(tpv)弹性体、聚氨酯弹
性体、嵌段共聚物弹性体、聚烯烃共混弹性体、热塑性共聚酯弹性体、热塑性聚酰胺弹性体或其组合等材料可用于直接形成模具。用于制造模具的材料可以以未固化的形式(例如，作为液体、树脂、粉末等)提供并且可以被固化(例如，通过光聚合、光固化、气体固化、激光固化、交联(crosslinking)等)。固化前材料的特性可能与固化后材料的特性不同。
116.矫治器可以由每个模具形成，并且当应用于患者的牙齿时，可以提供力以按照治疗计划所规定来移动患者的牙齿。每个矫治器的形状是独特的并且针对具体患者和具体治疗阶段而定制。在一个示例中，矫治器可以在模具上压力成型或热成型。每个模具可用于制造矫治器，该矫治器将在正畸治疗的具体阶段向患者的牙齿施加力。每个矫治器都具有容纳牙齿并根据具体的治疗阶段弹性地重新定位牙齿的牙齿容纳腔。
117.在一个实施例中，在模具上压制形成或热成型材料片。片可以是例如塑料片(例如，弹性热塑性塑料、聚合物材料片等)。为了在模具上热成型壳体，可以将材料片加热到片变得柔韧的温度。可以同时对片施加压力以在模具周围形成现在柔韧的片。一旦片冷却，它将具有符合模具的形状。在一个实施例中，在形成壳体之前将脱模剂(例如，不粘材料)施加到模具上。这可以便于随后从壳体移除模具。
118.附加信息可以被添加到矫治器。附加信息可以是与矫治器有关的任何信息。这样的附加信息的示例包括组件编号标识符、患者姓名、患者标识符、病例号、序列标识符(例如，指示具体衬垫(liner)是治疗序列中的哪个矫治器)、制造日期、临床医生姓名、徽标(logo)等。例如，在矫治器热成型之后，可以利用组件编号标识符(例如，序列号、条形码等)对矫治器进行激光标记。在一些实施例中，系统可以被配置为读取(例如，光学地、磁力地等)模具的标识符(条形码、序列号、电子标签等)，以确定与在其上形成的矫治器相关联的组件编号标识符。在确定组件编号标识符之后，系统然后可以利用独特的组件编号标识符来标记矫治器。组件编号标识符可以是计算机可读的，并且可以将该矫治器关联于特定患者、治疗序列中的特定阶段、是上壳体还是下壳体，代表从其制造矫治器的模具的数字模型和/或包括该矫治器的虚拟生成的数字模型或其近似的特性(例如，通过基于操纵模具的数字模型、膨胀或缩放模具在不同平面中的投影等来近似矫治器的外表面而生成)的数字文件。在一些实施例中，可以将矫治器的虚拟生成的数字模型或其近似的特性与从制造的矫治器的图像确定的制造的矫治器的特性(例如，矫治器的形状)进行比较，用于基于图像的质量控制的，如下面参考图1和图8a和图8b更详细地描述的。
119.在对于治疗阶段在模具上形成矫治器之后，该矫治器随后沿着切割线(也称为修整线)被修整，并且可以从模具移除矫治器。处理逻辑确定矫治器的切割线。可以基于具体治疗阶段的牙弓的虚拟3d模型、基于将在牙弓上形成的矫治器的虚拟3d模型或基于牙弓的虚拟3d模型和矫治器的虚拟3d模型的组合进行该切割线的确定。切割线的位置和形状对于矫治器的功能(例如，矫治器将期望的力施加到患者的牙齿的能力)以及矫治器的配合性和舒适性是重要的。对于诸如正畸矫治器、正畸保持器和正畸夹板等壳体，壳体的修整在壳体的预期目的(例如，对齐、保持或定位患者的一个或多个牙齿)的功效以及壳体在患者牙弓上的配合性方面起着重要作用。例如，如果对壳体修整太多，则壳体可能失去刚性并且壳体对患者牙齿施加力的能力可能受到损害。
120.另一方面，如果对壳体修整太少，则壳体的一些部分可能撞击患者的牙龈并引起不适、肿胀和/或其他牙科问题。另外，如果在一个位置对壳体修整太少，则壳体在该位置可
能太硬。在一些实施例中，切割线可以是在牙龈线处、在牙龈线下方或在牙龈线上方的经过矫治器的直线。在一些实施例中，切割线可以是牙龈切割线，其表示矫治器与患者的牙龈之间的界面。在这样的实施例中，切割线控制矫治器的边缘与患者的龈线或牙龈表面之间的距离。
121.每个患者都具有带有独特牙龈的独特牙弓。因此，切割线的形状和位置对于每个患者和每个治疗阶段可以是独特的和定制的。例如，切割线被定制为沿着牙龈线(也称为齿龈线)。在一些实施例中，切割线可以在一些区域中离开牙龈线而在其他区域中在牙龈线上。例如，在一些情况下，可能希望切割线离开牙龈线(例如，不接触牙龈)，其中，在牙齿之间的邻间区域，壳体将接触牙齿并且在牙龈线上(例如，接触牙龈)。因此，沿预定切割线修整壳体是重要的。
122.在一些实施例中，壳体可以具有多条切割线。第一或主切割线可以控制壳体的边缘和患者的牙龈线之间的距离。附加切割线可以用于切割壳体中的槽、孔或其他形状。例如，附加切割线可以用于移除壳体的咬合表面、壳体的附加表面、或壳体的一部分，当其被移除时，会导致形成可与弹性件(elastic)一起使用的钩(hook)。
123.在一些实施例中，首先通过从治疗阶段的患者牙弓的虚拟3d模型(也称为数字模型)沿着患者牙弓的牙齿围绕线(a line around a tooth，lat)限定初始牙龈曲线来确定牙龈切割线。牙龈曲线可包括患者的相邻牙齿之间的邻间区域以及牙齿和牙龈之间的界面区域。最初限定的牙龈曲线可以用表示切割线的修改的动态曲线代替。
124.沿着牙齿围绕线(lat)限定初始牙龈曲线可以通过各种常规过程适当地进行。例如，牙龈曲线的这种生成可以包括任何传统的计算正畸方法或用于识别牙龈曲线的过程。在一个示例中，可以通过使用埃尔米特样条(hermite-spline)过程生成初始牙龈曲线。通常，三次多项式曲线段的埃尔米特(hermite)形式由端点p1和p4上的约束以及端点r1和r4处的切向量确定。埃尔米特曲线可以写为以下形式：
125.q(s)＝(2s
3-3s2+1)p1+(-2s3+3s2)p4+(s
3-2s2+s)r1+(s
3-s2)r4；s[0,1]
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0126]
等式(1)可以改写为：
[0127]
q(s)＝f1(s)p1+f2(s)p4+f3(s)r1+f4(s)r4；
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0128]
其中，等式(2)是埃尔米特样条曲线的几何形式，向量p1、p4、r1、r4是几何系数，f项是埃尔米特基函数。
[0129]
由所有牙齿上的牙龈曲线和基线限定牙龈表面，其中，基线从患者牙弓的数字模型获得。因此，利用多个牙龈曲线和基线，可以生成代表牙龈表面的埃尔米特表面贴片。
[0130]
不是具有在牙齿之间的邻间区域中引起尖锐点或其他狭窄区域(其可能导致使用期间矫治器材料的弱化)的切割线，而是可以用已经从初始牙龈曲线修改的切割线替换初始牙龈曲线。通过最初从位于邻间区域的每一侧的一对牙龈曲线部分获得多个样本点，可以生成切割线以替换初始牙龈曲线。然后将样本点转换成具有相关几何信息的点列表(例如，转换成阿姆斯特丹牙科功能(adf)格式或其他类似的数据格式)。可以在两个牙齿之间的内部区域附近适当地选择样本点，但是距两个牙齿相遇或达到在两个牙齿之间的邻间区域内的某一点(或两个牙齿之间的间隔变窄)的位置具有足够距离。
[0131]
样本点的集合提供空间中的多个点(不在同一平面中)，其可用于生成平均平面和垂直于平均平面的矢量。然后可以将与牙龈曲线部分相关联的样本点投影到平均平面上以
生成两条新曲线。为了最小化邻间区域内矫治器材料的区域的弱化，修改后的动态曲线可被配置有包括邻间区域中最小半径设置的偏移调整，以防止在使用过程中矫治器材料破损。偏移调整还被配置为确保所得到的切割线在邻间区域中具有足够的半径，以有助于施加到牙齿上的足够的阻力以引起有效的移动，但不是使得易于破损的过小的半径。例如，材料的尖点或其他狭窄部分可能在使用过程中生成易于破裂的应力区域，因此应该避免。因此，不是使切割线包括尖点或其他狭窄区域，而是可以使用多个交叉点和切点来在相邻牙齿之间的邻间区域中生成切割线，该切割线保持矫治器的结构强度并且防止可能破裂的尖点和/或狭窄部分。在一个实施例中，切割线在矫治器将接触牙齿的区域处与齿龈表面间隔开，并且被设计成在牙齿之间的一个或多个邻间区域中至少部分地接触患者的牙龈表面。
[0132]
在确定切割线之后，然后可以使用印在矫治器中的标记和/或元素沿着切割线(或多个切割线)切割矫治器。在一些实施例中，矫治器可以由技术人员使用剪刀、钻头、切割轮、手术刀或任何其他切割工具进行手动切割。在另一个实施例中，通过计算机控制的修整机(例如，cnc机或激光修整机)沿着切割线切割矫治器。计算机控制的修整机可以包括能够识别矫治器中的切割线的摄像头。计算机控制的修整机可以使用来自摄像头的图像来从矫治器中的标记确定切割线的位置，并且可以控制修整机的切割工具的角度和位置以使用识别的标记沿切割线修整矫治器。
[0133]
附加地或可替代地，矫治器可包括坐标系参考标记，其可用于使修整机的坐标系以矫治器的预定坐标系为参照。修整机可以接收具有修整指令(例如，其指示修整机的激光器或切割工具的位置和角度，以使修整机沿着切割线修整矫治器)的数字文件。通过将修整机的坐标系与矫治器对准，可以提高在切割线处对矫治器的计算机控制的修整的准确性。坐标系参考标记可包括足以识别原点和x、y和z轴的标记。
[0134]
在修整矫治器之前，技术人员可以将染料、有色填料或其他材料施加到矫治器，以填充压印在矫治器中的一个或多个元素留下的轻微压痕。染料、有色填料等可以使轻微的压痕着色而不会使矫治器的其余部分着色。这可以增加切割线与矫治器的其余部分之间的对比度。在将矫治器从模具移除并修整之后，可以进行额外的抛光(例如，边缘的抛光)和/或去除不期望的人工物质(artifact)。修整后，可将矫治器从模具移除。
[0135]
在本文公开的实施例中，可以将制造的每个矫治器或其他牙科器具(例如，可移除的外科固定装置、可移除的下颌重新定位器具、可移除的腭扩展器)发送至检测矫治器具有的一个或多个质量问题(例如，变形)的基于图像的质量控制(ibqc)站点。可替代地，可以将被标示用于质量检查的矫治器发送到ibqc站点。例如，可以将矫治器的数字文件输入到机器学习模型、数值模拟、规则引擎和/或其他模块中，以确定是否存在这些矫治器中的任何一个将具有缺陷的增加的机会。机器学习模型、数值模拟、规则引擎和/或其他模块可以识别要使用ibqc系统检查的矫治器的子集。可选地，ibqc系统和方法可以将检查后的矫治器分类为变形、可能变形或未变形，并且还可以提供包括其分析结果的建议(例如，需要进一步检查、需要重新制造、批准等)。
[0136]
现在转到附图，图1a示出了根据一个实施例的对壳体(例如，正畸矫治器)执行基于图像的质量控制的方法100的流程图。方法100的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法100的一个或多个操作可以由执行
图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器或独特的矫治器的子集执行方法100。
[0137]
在框102处，处理逻辑可以接收与为患者的牙弓而定制的塑料壳体相关联的数字文件。牙科器具识别信息可以由摄像头捕获并由检查系统解释。可选地，技术人员也可以手动地输入此信息，以便检查系统可以取得数字文件。在另外的实施例中，牙科器具整理系统可以按照已知顺序对一系列牙科器具进行整理。检查系统可以从牙科装置整理系统取得牙科装置顺序，以便知道当前正在检查哪些牙科器具以及它们到达站点的顺序。可选地，牙科器具可以在携带牙科器具识别信息(例如，rfid标签、条形码、序列号等)的托盘中到达检查系统，该牙科器具识别信息由检查系统读取。此后，检查系统可以基于系统接收的牙科器具识别信息来取得与牙科器具相关联的数字文件。
[0138]
在一些实施例中，数字文件可以包括塑料壳体的数字模型。在一些实施例中，与塑料壳体相关联的数字文件可以包括用于制造塑料壳体的模具的数字模型。可以通过操纵模具的数字模型并近似塑料壳体的第一特性来获得塑料壳体的数字模型。例如，在一些实施例中，模具的表面可以被扩大、膨胀或以其他方式偏移以近似于塑料壳体的表面(内表面和/或外表面)。在一些情况下，与患者的牙齿和/或附件和/或虚拟填充物相关联的模具的(一个或多个)表面被扩大、膨胀或偏移。可选地，确定塑料壳体的内表面或外表面，并且基于用于形成塑料壳体的材料的厚度来近似其他表面。在要通过在物理模具上热成型材料片来形成壳体的一些情况下，近似的表面可以考虑到材料在模具的某些部分上的拉伸和变薄。
[0139]
在框104处，处理逻辑可以使用一个或多个成像装置来生成塑料壳体的第一图像。第一图像可以是俯视图图像、侧视图图像或对角线图像，并且可以包括摄影图像、x射线图像或其他数字图像(例如，超声图像)中的至少一个。一个或多个成像装置可以包括摄像头、蓝色激光扫描仪、共聚焦显微镜、立体图像传感器、x射线装置和/或超声装置中的至少一个。
[0140]
在一些实施方式中，可以将两个摄像头与特定的照明、背衬(backing)屏、反射镜和/或x-y台一起使用以捕获第一图像和/或附加图像，如以下参考图2进一步描述的。例如，第一图像可以由第一俯视图摄像头捕获，第一图像可以用于确定检查方案，如下所述。俯视图图像(如图3a所示)可用于确定在第一图像中识别的塑料壳体的前侧和后侧之间的背衬屏的移动控制和/或屏路径(如图3b所示)。移动控制和屏路径可用于在捕获检查方案中指定的附加图像(例如，侧视图图像)时放置背衬屏。在一些实施例中，数字文件可用于引导一个或多个成像装置(例如，使用机器人引导的图像采集)基于包括在数字文件中的塑料矫治器的数字模型通过追踪塑料壳体的边缘和/或切割线来捕获第一图像。此外，在一些实施方式中，处理逻辑可以分析与塑料壳体相关联的数字文件以确定塑料壳体中包括的一个或多个特征，并配置一个或多个成像装置的设置以在与一个或多个特征相关联的位置处捕获第一图像。
[0141]
在框106处，处理逻辑可以基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的检查方案。检验方案可以指定要生塑料壳体的一个或多个附加图像。例如，与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息可以指示塑料壳体的尺寸和/或形状，并且处理逻辑可以确定
使用特定的变焦设置、聚焦设置和/或朝向(例如角度，位置等)设置捕获一个或多个附加图像。如果第一信息指示塑料壳体的尺寸小，则处理逻辑可以确定以放大的图像装置设置捕获附加图像。另外，在一些实施例中，与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息可以指示某些特征(例如，塑料矫治器的精确切割线、与附件相关联的塑料矫治器的腔体、切割线的角度、与牙齿相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离、或与附件相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离)的存在。处理逻辑可以基于识别的特征来确定检查方案以包括塑料壳体的一个或多个附加图像，如参考图5进一步讨论的。
[0142]
处理逻辑还可以确定成像装置的设置以用于捕获一个或多个附加图像。设置可以基于塑料壳体中识别的尺寸、形状和/或特征。例如，设置可以包括用于生成一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个位置、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个朝向、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个聚焦深度或者一个或多个成像装置的一个或多个附加图像的数量中的至少一个。
[0143]
此外，在一些实施例中，处理逻辑可以通过将与塑料壳体相关联的数字文件作为输入应用于模型(例如，训练的机器学习模型或数值模拟)来确定检查方案，并且该模型可以输出塑料壳体的一个或多个位置，该一个或多个位置被识别为缺陷的高风险区域，如下文参考图6进一步所述的。另外，在一些实施例中，处理逻辑可以通过将与塑料壳体相关联的数字文件应用于使用一个或多个规则的规则引擎来确定检查方案，当一个或多个特征存在于塑料壳体的一个或多个位置处时，该一个或多个规则指定在该一个或多个位置处捕获一个或多个附加图像，如下文参考图7进一步所述的。
[0144]
在一些实施例中，确定检查方案可以包括从图21所示的计算机系统的存储器位置取得检查方案。用于生成一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的设置可以预设在从存储器位置取得的检查方案中。设置包括用于生成一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个位置、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个朝向、用于捕捉一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的一个或多个聚焦深度或者一个或多个成像装置的一个或多个附加图像的数量中的至少一个。
[0145]
在框108处，处理逻辑可以执行检查方案以捕获塑料壳体的一个或多个附加图像。在一些实施例中，执行检查方案以捕获塑料壳体的一个或多个附加图像可以包括基于与第一图像相关联的第一信息或与数字文件关联的第二信息中的至少一个来配置一个或多个成像装置的设置以捕获一个或多个图像。设置可以包括一个或多个成像装置的朝向、一个或多个成像装置的位置、一个或多个成像装置的变焦或一个或多个成像装置的聚焦深度中的至少一个。在一些实施例中，执行检查方案可以包括：使用成像装置，使用来自塑料壳体的设计文件的数据或者根据从第一图像确定的移动控制和屏路径来跟踪塑料壳体的边缘，以捕获代表塑料壳体的切割线的一个或多个附加图像的图像子集。
[0146]
在框110处，处理逻辑可以基于第一图像和/或一个或多个附加图像来确定塑料壳体中是否包括一个或多个缺陷。如果不包括任何缺陷，则该方法可以结束。在一些实施例中，确定是否存在缺陷可以包括：获得与塑料壳体相关联的数字文件；从数字文件确定塑料壳体的近似的第一特性(或预期特性)；从第一图像和/或一个或多个附加图像确定制造的塑料壳体的第二特性(或实际特性)；以及将近似的第一/预期特性与第二/实际特性进行比
较。如果近似的第一特性和第二特性相差阈值量，则可以确定塑料壳体中存在缺陷。在一些应用中，与塑料壳体相关联的数字文件包括模具的数字模型和/或壳体的数字模型。可选地，确定塑料壳体的预期特性包括操纵模具的数字模型，其示例在全文中提供。例如，可以通过操纵模具的数字模型的表面以近似制造的牙科器具的外表面来确定预期特性。在一些情况下，牙科器具的预期特性可以是牙科器具的预期外表面到平面中的投影或轮廓。在一些实施例中，近似的第一特性可以是矫治器的数字模型的虚拟切割线，第二特性可以是来自塑料壳体的第一图像的实际切割线。应当注意的是，“切割线”和“边缘”在本文中可以互换使用。在图4a-4c中示出了从捕获的检查方案的附加图像确定第二特性并将第二特性与近似的第一特性进行比较以确定是否存在任何缺陷的示例。
[0147]
在框110处，如果确定在塑料壳体中包括一个或多个缺陷，则在框112处，处理逻辑可以对塑料壳体执行质量控制。例如，处理逻辑可以将塑料壳体分类为有缺陷的，并指定一种或多种补救措施(例如，添加填充材料、平滑切割线、对模具上的一个或多个附件或牙科器具的附件腔体进行修改、重新制造等)以试图消除一个或多个缺陷。质量控制操作的示例在下面更详细地描述。
[0148]
图1b示出了根据一个实施例的对壳体(例如，正畸矫治器)执行基于图像的质量控制的方法120的流程图。方法120的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法120的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器或独特的矫治器的子集执行方法120。
[0149]
在框122处，处理逻辑可以使用一个或多个成像装置来生成塑料壳体的第一图像。在一些实施例中，第一图像可以是塑料壳体的俯视图。一个或多个成像装置可以包括摄像头、x射线装置、蓝色激光扫描仪等。
[0150]
在框124处，处理逻辑可以基于第一图像确定在塑料壳体中是否检测到一个或多个缺陷。如果没有检测到缺陷，则方法120可以结束。可以通过将塑料壳体的第一图像与包括塑料壳体的数字模型的数字文件进行比较来检测一个或多个缺陷。例如，处理逻辑可以将第一壳体的俯视图图像与塑料壳体的数字模型的俯视图进行比较，以确定塑料壳体的形状是否变形。如果来自俯视图图像的塑料壳体的形状与来自壳体的数字模型的塑料壳体的形状之间的一个或多个差异超过阈值，则可以确定塑料壳体中包括缺陷。可以将第一图像应用于训练的机器学习模型或者规则引擎，该机器学习模型被训练以识别缺陷的高风险区域，该规则引擎包括指定位置处的某些特征指示缺陷的高风险区域的规则。
[0151]
如果在塑料矫治器中检测到一个或多个缺陷或检测到可能的缺陷(缺陷的高风险区域)，则在框126处，处理逻辑可以至少基于一个或多个缺陷来确定塑料壳体的检查方案。处理逻辑可以确定对于检查方案要生成一个或多个附加图像，以及用于捕获一个或多个附加图像的一个或多个成像装置的设置。例如，如果基于俯视图图像确定塑料壳体变形，则处理逻辑可以确定在变形位置处捕获塑料壳体的一个或多个侧视图图像以进一步分析(例如，验证和/或检测其他缺陷)塑料壳体。确定的设置可以包括在某些位置处的对检测到的缺陷放大、调整聚焦深度以验证缺陷和/或检测其他缺陷等。一旦确定了检查方案，处理逻辑就可以通过使用确定的设置来捕获一个或多个附加图像来执行检查方案。
[0152]
在框128处，处理逻辑可以分析一个或多个附加图像来验证检测到的缺陷和/或第一图像中可能的缺陷，和/或检测塑料壳体中一个或多个新的缺陷和/或可能的缺陷。在一些实施例中，处理逻辑可以将附加图像与数字模型中的塑料矫治器的相似表示(例如，相似的变焦设置、聚焦设置等)进行比较，以确定任何差异和/或验证基于第一图像检测到的缺陷。在一些实施例中，处理逻辑可以基于附加图像来检测新的缺陷(例如，裂纹)和/或可能的缺陷。如上所述，附加图像可以应用于机器学习模型和/或规则引擎。
[0153]
在框130处，处理逻辑可以基于一个或多个附加图像来确定在第一图像中检测到的缺陷和/或可能的缺陷是否被验证，和/或是否检测任何新的缺陷和/或可能的缺陷。如果在第一图像中检测到的一个或多个缺陷和/或可能的缺陷未被验证，和/或在一个或多个附加图像中没有检测到新的缺陷和/或没有检测到可能的缺陷，则方法120可以结束。如果基于一个或多个附加图像验证了在第一图像中检测到的缺陷和/或检测到的可能的缺陷，和/或基于一个或多个附加图像检测到新的缺陷和/或检测到可能的缺陷，则在框132处，处理逻辑可以对塑料壳体执行质量控制。
[0154]
图2示出了根据一个实施例的包括俯视图摄像头202和侧视图摄像头204的示例成像系统200。成像系统200可用于提取被分析的塑料壳体206的切割线，以通过将塑料壳体的切割线与从塑料壳体206的数字模型获得的虚拟切割线进行比较来确定是否存在缺陷。可以通过平台组件保持器208将塑料壳体206固定在固定位置。根据实施例，俯视图摄像头202可以被配置为使用特定照明设置来获得透明塑料壳体206的俯视图图像300，以使透明塑料矫治器206能够在俯视图图像300中可见，如图3a所示。根据实施例，处理逻辑可以获得塑料壳体的投影或轮廓的轮廓线(outline)302，如图3b所示。侧视图摄像头204可用于通过在平台组件保持器208保持塑料矫治器206时围绕塑料矫治器206旋转，或者通过在侧视图摄像头204保持静止时旋转塑料矫治器206，而获得塑料矫治器的正视图和后视图。在一些实施例中，塑料矫治器206可以不由平台组件保持器208固定，塑料矫治器206可以静止在平台上，同时侧视图摄像头204围绕塑料矫治器206的侧面拍摄多个图像。在一些实施例中，摄像头202和204可以是静止的并且远离传送机路径放置。在一些实施例中，成像的塑料壳体206可以放置在x-y-z-θ(移动控制的4个轴)平台或台上。
[0155]
在实施例中，成像系统200可以通过使用背衬屏210获得分离的正视图和后视图图像，而没有来自当前未检查的侧面的杂散光干扰。可以将背衬屏210插入到塑料矫治器的前(颊)侧和后(舌)侧之间的间隙中。通过识别塑料矫治器的前侧与后侧之间的点来确定塑料壳体206的移动控制和屏路径304，这些点使得能够产生屏路径，从而使得背衬屏210在整个屏路径中都不会接触塑料矫治器。处理逻辑可以检测塑料矫治器的中心306，并相应地调整移动控制和屏路径参数。此外，移动控制速度可以足够高以对于塑料矫治器的前侧和后侧两者在目标时间段(例如，10-20秒)内实现检查周期。在实施例中，反射镜212可以用作偏转器，以在塑料矫治器被保持在平台组件保持器208中时，从塑料矫治器的后侧或前侧捕获图像。反射镜212可以特定角度(例如，45
°
、50
°
、55
°
等)成角度，并且可以与光源组合使用，以使得能够捕获描绘塑料矫治器的前(颊)侧的切割线和背(舌)侧的切割线的轮廓的图像。
[0156]
在一些实施例中，成像系统200可以不使用背板来防止来自前排牙齿的光干扰对后排牙齿的成像。在一些实施例中，成像系统200可以使用聚焦光来获得塑料壳体206的切割线。例如，聚焦光可以被用于仅照射当前正在被检查的切割线(例如，颊侧或舌侧)，而没
有来自摄像头的视场中同时存在的其他切割线的杂散光干扰(例如，防止颊侧切割线和舌侧切割线相互干扰)。在这样的实施例中，俯视图摄像头202可以捕获塑料壳体206的俯视图图像并且提取俯视图轮廓。在一些实施例中，塑料壳体206可以被放置在俯视图摄像头202的视场内，并且成像系统200可以对准塑料壳体206以捕获俯视图图像。
[0157]
俯视图图像可用于确定包括一个或多个侧视图图像的检查方案。使用俯视图轮廓，轮廓x-y点可以被发送到侧视图摄像头204。在一些实施例中，可以根据塑料壳体206的哪一侧正在被捕获来为检查方案确定摄像头的特性，例如变焦和/或聚焦深度。例如，当颊侧离得更远时，可以调节侧视图摄像头204的聚焦区域，以准确地捕获塑料壳体206的舌侧而没有干扰。此外，俯视图图像可用于将塑料壳体206旋转到适当的朝向，以使被检查的切割线面向侧视图摄像头204。在一些实施例中，旋转塑料壳体206所需的旋转运动可与侧视图摄像头204的x-y运动同时发生，并且可以不影响检查时间。
[0158]
一旦确定了检查方案，就可以开始对切割线进行成像。可以使用轮廓x-y点沿轮廓移动一个小的圆柱光束(局部结构化照射或sli)，以便仅照射光路上方的切割线。x-y-旋转台运动控制系统或多轴机械臂可用于获得图像。在一些实施例中，塑料壳体206可以放置在玻璃平台上，并且光柱可以从玻璃平台的下方照射，以避免全内反射将光引导到视场中的其他行。
[0159]
图22a示出了在没有背衬屏且没有结构化光照射的情况下捕获的示例侧视图图像2200。如所描绘的，侧视图摄像头在没有结构光的情况下捕获了矫治器的第一侧(例如，颊侧)的切割线2202，这导致矫治器的相对侧(例如，舌侧)的切割线2204被照亮并且干扰正确的切割线检测。
[0160]
图22b示出了根据一个实施例的使用结构化光照射(例如，聚焦光)而没有背衬屏的情况下捕获的示例侧视图图像2210。如所描绘的，侧视图摄像头使用定向的结构光照射(lsi)捕获了矫治器的第一侧(例如，颊侧)的切割线2212，定向的结构光照射可以抑制相对侧(例如，舌侧)的切割线并且可以允许可靠的切割线检测。在矫治器的侧面之间的通道太窄和/或太倾斜而不能插入背衬屏的情况下，lsi使能够实现可靠的切割线检测。
[0161]
图23示出了根据一个实施例的使用聚焦光捕获的矫治器的图像2300的轮廓中的裂纹检测的示例。如图所示，聚焦光使用定向的结构化光照射来捕获侧视图图像2300，这产生了切割线2302的高对比度切割线限定。高对比度可以由光以垂直或接近垂直的角度到达切割线表面而产生。可以使用所公开的技术来分析捕获的切割线2302并且可以识别裂纹2304。在一些实施例中，聚焦深度(例如，20微米至80微米)可以被配置为提供期望的图像。
[0162]
在使用背衬屏210或使用聚焦的光而没有背衬屏的实施例中，可以捕获切割线的许多图像，并将请其“拼接(stitch)”或配准在一起以形成合成图像400。在一些实施例中，合成图像400可以是塑料壳体的正面和背面的每一个的全景。正面和背面的侧视图图像可以拼接在一起，以在单个平面中示出切割线，这可以类似于塑料矫治器的切割线的展开或打开。例如，图4a描绘了根据一个实施例的壳体的背面的侧视图合成图像400。侧视图合成图像400包括以线性方式拼接在一起的三个图像402、404和406。在所示示例中，图像402、404和406中的每一个均以20微米的像素分辨率被捕获。可以拍摄任何合适数量的图像(例如，20张)以产生正面合成图像和背面合成图像。
[0163]
图4b示出了根据一个实施例的使用图4a中的壳体的背面的侧视图合成图像400检
测到的示例边缘408(例如，第二特性)。可以通过在侧视图合成图像400中追踪切割线来获得表示边缘408的线来检测边缘408。图4c示出了根据一个实施例的从侧视图合成图像检测到的边缘410与来自塑料壳体的数字模型的塑料壳体的虚拟或预期边缘(例如，近似的第一特性)412的示例比较。在一些实施例中，通过将用于牙科器具的虚拟切割线展开到平面中来确定预期边缘412，以便与边缘410进行比较。边缘410和虚拟边缘412可以叠置，并且可以确定两个边缘之间的差异。如果差异超过阈值，则可以确定塑料矫治器中包括缺陷，并且可以执行质量控制。
[0164]
图5示出了根据一个实施例的基于塑料壳体的特征确定检查方案的方法500的流程图。方法500的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法500的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器执行方法500。
[0165]
在框502处，处理逻辑可以基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与关联于塑料壳体的数字文件相关联的第二信息中的至少一个来确定检查方案。在一些实施例中，第一图像可以是塑料壳体的俯视图图像、侧视图图像或对角线图像。与第一图像相关联的第一信息和/或与数字文件相关联的第二信息可以包括塑料壳体的尺寸、塑料壳体的形状和/或塑料壳体的一个或多个特征。一个或多个特征可以包括以下的至少一个：塑料矫治器的精确切割线、与附件相关联的塑料矫治器的腔体、塑料矫治器的切割线的角度、与牙齿(例如，牙齿拥挤)相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离、或与附件(例如，附件拥挤)相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离、塑料壳体的正面和背面之间的距离、或塑料壳体的厚度。框502可以包括执行框504、506、508和510的操作。
[0166]
在框504处，处理逻辑可以使用第一信息或第二信息中的至少一个来确定塑料壳体的一个或多个特征。在框506处，处理逻辑可以基于一个或多个特征来确定要为检查方案生成的一个或多个附加图像。如下面进一步描述的，为检查方案生成附加图像的确定可以是为塑料壳体预先确定的，或者使用模型和/或规则引擎动态地进行。在一个示例中，如果塑料矫治器包括精确切割线作为特征，则处理逻辑可以确定在与精确切割线相关联的位置处生成附加图像。如果切割线的角度高于特定阈值角度，则处理逻辑可以确定在与具有过大角度的切割线相关联的位置处生成附加图像。如果牙齿之间的距离大于阈值，则处理逻辑可以确定在与那些牙齿相关联的塑料壳体的位置处生成附加图像，因为在该位置处塑料可能更薄并且更易于出现裂纹。
[0167]
在框508处，处理逻辑可以从第一信息或第二信息中的至少一个确定塑料壳体的尺寸。在一些实施例中，处理逻辑还可从第一信息或第二信息中的至少一个确定塑料壳体的形状。在框510处，处理逻辑可基于一个或多个特征、塑料壳体的尺寸或塑料壳体的形状中的至少一个来确定设置以生成一个或多个附加图像。设置可以包括一个或多个成像装置的朝向、一个或多个成像装置的变焦、或一个或多个成像装置的聚焦中的至少一个。例如，尺寸较小的塑料壳体可能会导致变焦设置更大且聚焦深度更大。如果存在与第一信息或第二信息识别的附件相关联的腔体，则摄像头的朝向(例如，定位和角度)可以被配置为捕获腔体的合适的图像。
[0168]
在一些实施例中，可以默认地对于每个矫治器生成的第一组附加图像预先确定设置和/或可以为对于检查方案动态地确定的第二组附加图像动态地配置设置。例如，可能在特定聚焦深度(例如，20微米)处检测到一些缺陷，例如，塑料壳体表面上的气泡，因此，预定的一组图像可以被配置为在塑料壳体的正面和背面被捕获以确定是否存在气泡。
[0169]
在框512处，处理逻辑可以通过使用设置捕获一个或多个附加图像来执行检查方案。可以分析一个或多个附加图像以确定塑料壳体中是否包括一个或多个缺陷。如果是，则可以对塑料壳体执行质量控制。
[0170]
图6示出了根据一个实施例的基于来自模型的输出来确定要生成的一个或多个附加图像的方法600的流程图。方法600的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法600的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器执行方法600。
[0171]
在框602处，处理逻辑可以将数字文件作为输入应用于模型。该模型可以允许通过识别塑料壳体中缺陷的高风险区域来进行有针对性的检查。例如，在框604处，处理逻辑可以通过模型生成识别塑料壳体的一个或多个位置的输出，该一个或多个位置被识别为一个或多个缺陷的高风险区域。在框606处，处理逻辑可基于由输出识别为高风险区域的一个或多个位置来确定对于检查方案要生成的一个或多个附加图像。
[0172]
在一些实施方式中，模型可以是机器学习模型，该机器学习模型被训练以识别塑料壳体的一个或多个位置处的一个或多个缺陷的一个或多个高风险区域。处理逻辑可以训练机器学习模型以生成训练后的机器学习模型。机器学习模型可以指代使用训练数据(例如，训练输入和对应的目标输出)由训练引擎创建的模型工件(model artifact)。可以使用一组训练数据来执行训练，该组训练数据包括以下的至少一个：a)具有标签的第一组塑料矫治器的数字文件，该标签指示第一组塑料矫治器的每一个是否经历一个或多个缺陷，或b)具有标签的第二组塑料矫治器的数字文件，该标签指示第二组塑料矫治器的每一个是否包括一个或多个可能的缺陷。矫治器的实际缺陷可以由制造技术人员、由自动化制造系统和/或由患者报告。然后可以将关于物理矫治器上的实际缺陷的这种历史数据作为标签或元数据添加到矫治器的相关联的数字文件和/或矫治器的图像。矫治器的数字文件的可能的缺陷可以通过使用数值模拟来处理模型的数字设计来确定，如下文进一步所述。例如，可以使用数值模拟来处理矫治器的数字文件，以确定可能的缺陷。具有相关联的缺陷(如真实世界数据提供的)的矫治器的数字文件和具有关联的可能的缺陷(如数值模拟的输出提供的)的矫治器的数字文件可以一起使用，以生成鲁棒机器学习模型，该模型可以从那些矫治器的数字文件预测新的矫治器的可能的缺陷。
[0173]
机器学习模型可以由单个级别的线性或非线性操作组成(例如，支持向量机(svm)或单个级别的神经网络)，或者可以是由多个级别的非线性操作组成的深度神经网络。深度网络和神经网络的示例包括卷积神经网络和/或具有一个或多个隐藏层的递归神经网络。一些神经网络可以由互连的节点组成，其中，每个节点从前一个节点接收输入，执行一个或多个操作，并将得到的输出发送到一个或多个其他的连接的节点以进行进一步处理。
[0174]
如所提及的，可以从患者的历史反馈中获得与塑料矫治器是否经历缺陷有关的信
息。例如，患者可以提供指出塑料矫治器缺陷的报告，并且可以确定缺陷的位置(例如，从该报告、从扫描矫治器等)。而且，患者可以指定在治疗计划的特定阶段哪个矫治器(例如，顶部或底部)失败。在一些情况下，患者可以将有缺陷的矫治器返回到站点(site)，并且可以在该站点扫描有缺陷的矫治器以获得包括缺陷的位置的塑料矫治器的数字模型的图像。因此，有缺陷的矫治器的图像可以被收集用于图像语料库(一组图像语料库，其可以包括一大组图像)并且被用作训练数据的一部分。可以将患者提供的有关有缺陷的矫治器的信息或通过扫描的图像确定的信息进行关联，以确定矫治器的id，然后可以使用其来获得该特定矫治器的数字文件。缺陷的位置可以放置在具有标签的塑料矫治器的数字文件中，该标签指示该位置处存在缺陷。
[0175]
数字文件可以作为输入被应用于使用数值模拟的预测模型。可以在塑料矫治器的数字文件上执行数值模拟，以模拟在塑料矫治器上的一个或多个力。在一些实施例中，力模拟从牙齿或模具移除矫治器。数值模拟可以确定从模具或牙弓移除矫治器所需的力的量何时在塑料矫治器上的任何点处达到超过阈值的应力或应变水平，这可以表明特定点将破裂。在一些实施例中，可以在数值模拟期间使用应变或应力阈值以确定矫治器的数字设计上的点何时可能会失败。以这种方式，数值模拟可以用作预测模型，该预测模型通过识别缺陷的一个或多个高风险区域来预测矫治器的数字文件上的可能的缺陷。可以在塑料矫治器的数字文件上动态地运行此模拟，以识别缺陷的高风险区域，以允许在那些位置处进行有针对性的检查。此外，这些模拟可以对塑料矫治器的多个数字文件运行多次，并且可以与数字文件一起包括指示数字文件是否包括一个或多个可能的故障点的标签。包括指示数字文件是否包括一个或多个可能的缺陷的标签的数字文件可以用作训练机器学习模型的输入。
[0176]
数值模拟可以包括有限元方法、有限差分方法、有限体积方法、无网格方法、光滑颗粒伽勒金(galerkin)方法、这些方法的组合等。有限元方法(也称为有限元分析)可以指一种数值方法，用于通过使用一系列偏微分方程在域上的离散数量的点处产生未知数的近似值来解决与矫治器相关的结构问题。有限差分法可以指一种数值方法，用于通过用差分方程近似微分方程并计算离散点处的近似值来求解微分方程。有限体积法可以指以代数方程的形式表示和评估偏微分方程的方法。有限体积方法还可计算在矫治器的数字设计的网状几何结构上的离散位置处的值(例如，应变、力)。“有限体积”可以指围绕网格上每个点的小体积。无网格方法可以指基于节点或点与所有相邻节点或点的交互的方法。换句话说，无网格方法不需要模拟域的节点之间的连接。光滑颗粒伽勒金方法可以是无网格方法的形式。
[0177]
图7示出了根据一个实施例的使用规则引擎确定检查方案的方法700的流程图。方法700的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法700的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器执行方法700。
[0178]
在框702处，处理逻辑可以生成用于规则引擎的一个或多个规则。可以基于以下各项中的至少一项来生成规则：a)历史数据(例如，有缺陷的矫治器的图像、报告等)，该历史数据包括一组塑料壳体的报告的缺陷和该报告的缺陷在该组塑料壳体上的位置，b)具有标
签的一组塑料壳体的数字文件，该标签指示该组塑料壳体中的每一个是否经受缺陷，或c)具有标签的一组塑料壳体的数字文件，该标签指示该组塑料壳体中的每一个是否包括塑料壳体中存在缺陷的可能性。可以基于观察、数值模拟的输出等来确定规则。例如，客户可以提供报告，该报告描述在移除过程中破裂或包括另一个缺陷的矫治器，制造技术人员可以观察在从模具移除矫治器期间矫治器的损坏，等等。对包括缺陷的矫治器的数百或数千次观察可用于确定有缺陷的矫治器中包括的可能引起缺陷的特征的样式或组合。可以确定规则，该规则指定在后续设计中存在这些特征的样式或组合时可能存在缺陷。此外，数值模拟可以被执行并且将可能的缺陷识别为输出。来自数百或数千个数值模拟的输出可以被汇总，并且可以识别与可能的缺陷相关联的特征的样式或组合。可以确定规则，该规则指定在后续设计中存在这些特征的样式或组合时可能存在缺陷。
[0179]
在框704处，处理逻辑可以基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息或与数字文件相关联的第二信息中的至少一个来确定检查方案。框706可以包括执行框706、708和710的操作。在框706处，处理逻辑可以将数字文件应用于使用一个或多个规则的规则引擎。在框708处，处理逻辑可以确定在塑料壳体中的一个或多个位置处是否包括一个或多个特征、一个或多个缺陷和/或一个或多个可能的缺陷。例如，处理逻辑可以确定是否基于与塑料壳体的第一图像相关联的第一信息和/或基于与数字文件关联的第二信息检测到一个或多个缺陷或者检测到一个或多个可能的缺陷(例如，缺陷的高风险区域)。规则可以指定在某些位置处存在与特征相关联的缺陷或可能的缺陷。此外，如果在塑料壳体中检测到缺陷，则规则可以指定捕获某些图像。如果在一个或多个位置处没有包括缺陷或可能的缺陷，则方法700可以结束。如果确定在一个或多个位置处存在一个或多个缺陷或可能的缺陷，则在框710处，处理逻辑可以指定根据一个或多个规则生成塑料壳体的一个或多个附加图像。
[0180]
规则可以包括与特征组(例如，彼此之间在阈值接近度内的多个特征)和/或与各个参数相关联的规则。处理逻辑可以基于与第一图像相关联的第一信息或与塑料矫治器的数字文件相关联的第二信息来确定塑料矫治器的特征。特征可包括以下中的至少一个：与患者的牙弓的邻间区域相关联的塑料矫治器的位置处的切割线的角度、塑料矫治器的曲率、塑料矫治器的厚度、与患者的牙弓的牙齿的牙齿的附件相关联的底切(undercut)高度、精确切割线、与患者的牙弓的牙齿的附件相关联的塑料矫治器的腔体之间的距离和/或塑料矫治器的腔体的数量。这些特征中的任何一个或多个组合地可以指示出塑料矫治器中可能存在缺陷的高风险区域。因此，处理逻辑可以确定在塑料矫治器中的可能缺陷的高风险区域处生成检查方案中的一个或多个附加图像。
[0181]
图8a示出了根据一个实施例的对壳体执行基于图像的质量控制的方法800的流程图。方法800的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法800的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器执行方法800。
[0182]
在框802处，处理逻辑可获得第一壳体(例如，矫治器)的一个或多个图像。如上所述，第一壳体可能已经被制造用于患者的牙弓。可以通过基于图像的质量控制(ibqc)站点处的自动供给机制接收第一壳体，或由用户将其放置在ibqc站点中。ibqc站点可以包括一
个或多个摄像头以及固定台或旋转台，在该固定台或旋转台上放置接收到的壳体。ibqc站点还可以包括照明系统，该照明系统被配置为以一致的环境参数提供一致的曝光和图像捕获。在一个实施例中，处理逻辑可以配置摄像头的位置，以便一个摄像头获得壳体的俯视图图像，而另一个摄像头获得壳体的侧视图图像和/或对角线视图图像。旋转工作台可以使能够转动在ibqc站点中正被检查的壳体，以便可以获得来自壳体的不同侧面的图像。
[0183]
获得的图像可以包括第一图像，该第一图像包括第一壳体的组件编号标识符。在一些实施例中，具有浅色(例如，白色)背景的组件编号标识符的图像可以有助于读取识别组件编号标识符(例如，条形码、序列号等)的激光标记。用于质量控制分析的矫治器的图像可以具有深色(例如，黑色)背景，并且矫治器被均匀照射。具有深色背景的矫治器的照射可以有助于区分矫治器的边缘和形状，用于质量控制分析。
[0184]
在框804处，技术人员或处理逻辑可以使用图像识别第一壳体上的标识符(激光标记)。例如，在一些实施例中，处理逻辑可以使用光学字符识别来读取序列号或其他文本以识别成像的矫治器的组件编号标识符。可选地，技术人员可以通过视觉检查矫治器来识别并输入组件编号标识符。如上所述，标识符可以代表组件编号，并且可以激光标记在矫治器上。处理逻辑可以使用具有浅背景的第一图像来识别标识符。标识符可以与由处理逻辑生成的矫治器的数字模型相关联。特别地，在接收壳体的图像之前，处理逻辑可以接收包括用于创建正在被检查的具体矫治器的模具的数字模型的文件。
[0185]
在框806处，处理逻辑可基于标识符从一组壳体的数字模型来确定第一壳体的第一数字模型。该组数字模型中的每一个数字模型针对在患者治疗计划的具体阶段为特定患者定制的特定壳体。壳体的数字模型可以基于在患者的治疗计划的每个相应阶段的模具的数字模型来生成，如参考图16的方法1600所详细讨论的。
[0186]
在框808处，处理逻辑可以将第一壳的图像与第一数字模型的投影进行比较。在一个实施例中，处理逻辑可以将第一壳体的俯视图图像与第一数字模型的俯视图进行比较，以确定第一壳体的形状是否变形。如果壳体的数字模型的第一投影的第一形状与第一壳体的第二形状之间的一个或多个差异超过第一阈值，则处理逻辑可以确定第一壳体的形状变形，如下面参考图9a和图11中的方法900和1100进一步描述的，并如图10、图12和图13a-13b中的示例所示。
[0187]
然而，如果一个或多个差异未超过第一阈值，则处理逻辑可以执行附加的比较。例如，处理逻辑可以通过使第一壳体的数字模型的第一投影的第一形状朝向第一壳体的第二形状变形以近似地匹配第一壳体的第二形状来生成数字模型的修改的投影。处理逻辑可以确定修改后的投影的第三形状与第一壳体的第二形状之间的一个或多个其余差异是否超过第二阈值。如果超过，则处理逻辑可以确定第一壳体的切割线(或其他特性)变形，如下面参考图14a中的方法1400进一步描述的和如图15a-15c中的示例所示。
[0188]
在框810处，处理逻辑可以基于比较来对第一壳体执行质量控制。可以编译ibqc分析的结果，并且可以将分类分配给正在被检查的矫治器。如果任何比较表明存在制造瑕疵，则处理逻辑可以将矫治器分类为有缺陷的。如果每个比较都未表明存在瑕疵，则处理逻辑可以将矫治器分类为没有缺陷的。可选地，当分析无定论时，系统可以指示矫治器需要由技术人员进行进一步检查。可以在用户界面中将结果呈现给用户。
[0189]
图8b示出了根据一个实施例的对壳体执行基于图像的质量控制的另一方法820的
流程图。方法820的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法820的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。应当注意，可以针对为每个患者的治疗计划制造的每个独特的矫治器执行方法820。
[0190]
在框822处，处理逻辑可以获得第一壳体(例如，矫治器)的一个或多个图像。如上所述，第一壳体可能已经被制造用于患者的牙弓。可以通过基于图像的质量控制(ibqc)站点处的自动供给机制接收第一壳体，或由用户将其放置在ibqc站点中。ibqc站点可以包括一个或多个摄像头以及固定台或旋转台，在该固定台或旋转台上放置接收到的壳体。ibqc站点还可以包括照明系统，该照明系统被配置为以一致的环境参数提供一致的曝光和图像捕获。在一个实施例中，处理逻辑可以配置摄像头的位置，以便一个摄像头获得壳体的俯视图图像，而另一个摄像头获得壳体的侧视图图像和/或对角线视图图像。旋转工作台可以使能够转动在ibqc站点中正被检查的壳体，以便可以获得来自壳体的不同侧面的图像。
[0191]
获得的图像可以包括第一图像，该第一图像包括第一壳体的组件编号标识符。在一些实施例中，具有浅色(例如，白色)背景的组件编号标识符的图像可以有助于读取识别组件编号标识符(例如，条形码、序列号等)的激光标记。用于质量控制分析的矫治器的图像可以具有深色(例如，黑色)背景，并且矫治器被均匀照射。具有深色背景的矫治器的照射可以有助于区分矫治器的边缘和形状，用于质量控制分析。
[0192]
在框824处，技术人员或处理逻辑可以使用图像识别第一壳体上的标识符(激光标记)。例如，在一些实施例中，处理逻辑可以使用光学字符识别来读取序列号或其他文本以识别成像的矫治器的组件编号标识符。可选地，技术人员可以通过视觉检查矫治器来识别并输入组件编号标识符。如上所述，标识符可以代表组件编号，并且可以激光标记在矫治器上。处理逻辑可以使用具有浅背景的第一图像来识别标识符。标识符可以与数字文件相关联。
[0193]
在框826处，处理逻辑可基于标识符从一组数字文件来确定与第一壳体相关联的第一数字文件。该组数字文件中的每一个数字文件包括壳体(例如，矫治器)或用于制造矫治器的模具的数字模型中的至少一个的数字模型。每个数字文件都针对在患者治疗计划的具体阶段为特定患者定制的特定壳体。
[0194]
在一个实施例中，与标识符相关联的数字文件包括第一壳体(例如，矫治器)的数字模型，该数字模型由处理逻辑动态生成或从另一源接收。可以通过操纵用于制造第一壳体的模具的数字模型来动态地生成第一壳体的数字模型。可以通过将模具的数字模型扩大为扩大的数字模型(例如，通过缩放或膨胀数字模型的表面)来模拟在模具的数字模型上对膜进行热成型的过程，来生成第一壳体的数字模型。此外，第一壳体的数字模型的生成可以包括计算切割线到扩大的数字模型上的投影，沿切割线虚拟切割扩大的数字模型以创建切割的扩大的数字模型，以及选择切割的扩大的数字模型的外表面。在一个实施例中，第一壳体的数字模型包括第一壳体的外表面，但是不是必须具有厚度和/或不包括第一壳体的内表面，尽管在其他实施例中它可以包括厚度或内表面。
[0195]
在一个实施例中，数字文件包括用于制造第一壳体的模具。在一个实施例中，数字文件可以包括与第一壳体相关联的多个文件，其中，多个文件包括第一数字文件和第二数
字文件，该第一数字文件包括模具的数字模型，该第二数字文件包括第一壳体的数字模型。可替代地，单个数字文件可以既包括模具的数字模型又包括第一壳体的数字模型。
[0196]
在框828处，处理逻辑从第一数字文件中确定第一壳体的近似的第一特性。在一个实施例中，近似的第一特性基于第一壳体的数字模型到由第一壳体的图像限定的平面上的投影。在一个实施例中，近似的第一特性基于对用于创建第一壳体的模具的数字模型的操纵。例如，在一些实施例中，近似的第一特性可以基于模具的数字模型在由第一壳体的图像限定的平面上的投影。在这种情况下，模具的投影可以被缩放或以其他方式膨胀以近似在模具上热成型的矫治器的投影。在另一个实施例中，近似的第一特性基于对数字模型的操纵，其中，该操纵使数字模型的外表面具有第一壳体的近似的形状，并且还基于数字模型的外表面到由第一壳体的图像限定的表面上的投影。在一些实施例中，近似的第一特性可以包括第一壳体的近似的外表面。第一壳体的近似的外表面可以被称为第一壳体的数字模型。在一些实施例中，近似的第一特性可以包括第一壳体的近似的外表面到由第一壳体的图像限定的平面上的投影的第一形状。
[0197]
在框830处，处理逻辑从一个或多个图像确定第一壳的第二特性。第一壳体的图像可以限定平面。第二特性可以包括第一壳体或其投影的第二形状。可以直接从一个或多个图像(例如，俯视图、侧视图等)确定第二特性。在一个实施例中，从图像绘制出第二形状的轮廓。
[0198]
在框832处，处理逻辑可以将近似的第一特性与第二特性进行比较。如果近似的第一特性和第二特性之间的一个或多个差异超过第一阈值，则处理逻辑可以确定第一壳体变形，如下面参考图9b中的方法920进一步描述的以及如图10中的示例所示。例如，如果第一形状不能近似地匹配第二形状，则可以确定第一壳体变形。
[0199]
然而，如果一个或多个差异未超过第一阈值，则处理逻辑可以执行附加的比较。例如，处理逻辑可以通过使投影的第一形状的曲率朝向第一壳体的第二形状的第二曲率变形以使投影的变形的第一壳体的曲率近似地匹配第一壳体的第二形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影。处理逻辑可以确定变形的第一形状和第二形状之间的一个或多个附加差异是否超过第二阈值。如果是，则处理逻辑可以确定第一壳体的切割线(或其他特性)不准确，如下面分别参考图14b和14c中的方法1420和方法1440所述。
[0200]
在框834处，处理逻辑可以基于比较来对第一壳体执行质量控制。可以编译ibqc分析的结果，并且可以为正在被检查的壳体分配类别。如果任何比较表明存在制造瑕疵，则处理逻辑可以将壳体分类为有缺陷的。如果每个比较都未表示存在瑕疵，则处理逻辑可以将壳体分类为没有缺陷的。可选地，当分析无定论时，系统可以指示壳体需要由技术人员进行进一步检查。可以在用户界面中将结果呈现给用户。
[0201]
图9a示出了根据一个实施例的用于确定壳体的形状是否变形的方法900的流程图。方法900的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法900的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。可以执行方法900以确定壳体的形状是否变形。应当注意，在一些实施例中，执行方法900之前，处理逻辑可能已经执行了方法800的框802、804和806(例如，获得了第一壳体的俯视图图像，并基于标识符确定了用于第一壳体的第一数字模型)。
[0202]
在框902处，处理逻辑可以确定与第一壳体的俯视图图像相关联的平面。第一壳体的俯视图图像可以包括二维对象或三维对象，该二维对象或三维对象包括表示位于图像平面中的第一壳体的图像的像素。在框904处，处理逻辑可将第一模具的第一数字模型(或用于制造第一壳体的模具的经操纵的数字模型)投影到确定的平面中以生成第一投影。例如，如图10所示，数字模型的第一投影1000被投影到矫治器的图像1002上。在一些实施例中，第一投影1000被投影到与第一壳体的图像1002相同的平面中，使得第一投影1000覆盖图像1002。将参考第一矫治器的第一数字模型来讨论方法900。然而，应当理解，使用第一壳体的模具的经操纵的数字模型，所描述的操作同样良好地工作。
[0203]
在框906处，处理逻辑可基于在方法800的框808处执行的比较来识别第一投影1000的第一形状与第一壳体的第二形状之间的一个或多个差异。在一些实施例中，处理逻辑可以通过确定(框908)第一投影1000的第一形状与第一壳体的第二形状不匹配的一个或多个区域来识别一个或多个差异。处理逻辑还可以确定(框910)区域(例如，一个或多个区域的厚度或一个或多个区域的面积中的至少一个)的差异。
[0204]
在框912处，处理逻辑可以确定第一投影1000的第一形状与第一壳体的第二形状之间的一个或多个差异(例如，厚度、面积等)是否超过第一阈值。第一阈值可以是任何合适的可配置的量(例如，大于三毫米(mm)、5mm、10mm的厚度、具有大于一百平方毫米的面积的区域等)。在框914处，处理逻辑可基于一个或多个差异是否超过第一阈值来确定第一壳体是否变形。当差异超过第一阈值时，处理逻辑可以将矫治器分类为变形的。当一个或多个差异未超过第一阈值时，处理逻辑可以确定第一壳体的形状没有变形，并且可以继续执行附加的质量控制(例如，切割线变形检测)。
[0205]
图9b示出了根据一个实施例的确定壳体的形状是否变形的另一种方法920的流程图。方法920的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法820的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。可以执行方法920以确定壳体的形状是否变形。应当注意，在一些实施例中，执行方法920之前，处理逻辑可能已经执行了方法820的框822、824、826和828(例如，获得了第一壳体的俯视图图像，识别第一壳体的标识符，基于标识符确定了用于第一壳体的第一数字模型，以及从第一数字文件确定了第一壳体的近似的第一特性)。
[0206]
在框922处，处理逻辑可以确定与第一壳体的俯视图图像相关联的平面。第一壳体的俯视图图像可以包括表示位于图像平面中的第一壳体的图像的像素。在框924处，处理逻辑可以计算第一壳体的近似的外表面到第一平面内的投影。例如，如图10所示，第一壳体的近似的外表面的第一投影1000被投影到矫治器的图像1002上。在一些实施例中，第一投影1000被投影到与第一壳体的图像1002相同的平面中，使得第一投影1000覆盖图像1002。在一些实施例中，通过膨胀或扩展第一壳体的模具的数字模型的尺寸来操纵该数字模型，其中，膨胀或扩展的量基于第一壳体的厚度。然后可以沿着切割线切割模具的膨胀的或扩展的数字模型以计算第一壳体的近似的外表面。然后，在框924处，可以将第一壳体的近似的外表面投影到该平面上。
[0207]
在框926处，基于在方法820的框832处进行的比较，处理逻辑可以识别第一投影1000的第一形状与第一壳体的第二形状之间的一个或多个差异。在一些实施例中，处理逻
辑可以通过确定(框928)第一投影1000的第一形状与第一壳体的第二形状不匹配的一个或多个区域来识别一个或多个差异。处理逻辑还可以确定(框930)区域(例如，一个或多个区域的厚度或一个或多个区域的面积中的至少一个)的差异。
[0208]
在框932中，处理逻辑可以确定第一壳体的第二形状与第一投影1000的第一形状之间的一个或多个差异(例如，厚度、面积等)是否超过第一阈值。第一阈值可以是任何合适的可配置的量(例如，大于三毫米(mm)、5mm、10mm的厚度、具有大于一百平方毫米的面积的区域等)。在框934处，处理逻辑可基于一个或多个差异是否超过第一阈值来确定第一壳体是否变形。当差异超过第一阈值时，处理逻辑可以将矫治器分类为变形的。当一个或多个差异未超过第一阈值时，处理逻辑可以确定第一壳体的形状没有变形，并且可以继续执行附加的质量控制(例如，切割线变形检测)。
[0209]
图11示出了根据一个实施例的确定壳体的数字模型(例如，没有厚度的壳体的近似外表面)和壳体的图像之间的形状差异的方法1100的流程图。方法1100的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1100的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。
[0210]
在一些实施例中，可以执行方法1100以识别(方法900的框906，方法920的框926)第一投影1000的形状与第一壳体的形状之间的一个或多个差异。图12示出了示例用户界面1200，其描绘了覆盖在第一壳体的俯视图图像1202上的第一投影1000。基于图像的质量控制可以包括对获得的具有深色/黑色背景的矫治器图像进行着色，以使矫治器占据的区域在图像上的平面中突出显示。用户界面1200可以以计算机指令来实现，该计算机指令存储在一个或多个存储装置上并且可由计算装置(例如，图21中的计算装置2100)的一个或多个处理装置执行。用户界面1200可以显示在计算装置的显示器上。
[0211]
在框1102处，处理逻辑可从俯视图图像1202生成第一壳体的轮廓。如图所示，第一投影1000具有第一颜色(例如，红色)，并且第一壳体的轮廓具有第二颜色(例如，蓝色)。处理逻辑可以将轮廓和投影1000重叠的区域1204设置(框1104)为第三颜色(例如，白色)。第一颜色、第二颜色和第三颜色可以彼此不同。此外，处理逻辑可以通过识别具有第一颜色或第二颜色的任何区域来确定一个或多个差异。基于与区域1204的第三颜色接壤的第一和第二颜色，可以使用用户界面1200来容易地识别出不重叠的投影的部分。例如，第一颜色(例如，红色)和第二颜色(例如，蓝色)的图12中的可见区域可以被识别并且可以进行某些测量，例如区域的厚度、面积和/或周长。如果测量结果超过第一阈值，则处理逻辑可以确定矫治器变形。
[0212]
用户界面1200显示提供各种选项和结果的弹出消息。这些选项可以包括连接摄像头、从摄像头加载图像、从文件加载图像以及执行ibqc过程。结果可以包括分类(例如，在这种情况下为变形的)以及向内参数和向外参数的实际结果。向内参数的缺陷区域为96.9，向内参数的缺陷厚度为2.13。向外参数的缺陷区域为60.9，向外参数的缺陷厚度为1.85。由于这些测量中的一个或多个超过了期望的阈值，因此处理逻辑可以确定正在被检查的矫治器变形。技术人员可以读取此结果，并可以创建另一个矫治器、修复变形等。
[0213]
图13a-13b示出了根据一个实施例的矫治器的数字模型的轮廓(例如，没有厚度的矫治器的近似的外表面)与矫治器的图像的轮廓的附加示例比较以检测变形。图13a描绘了
具有第一线1300和第二线1302的矫治器的俯视图图像1202，该第一线1300代表矫治器的数字模型的第一投影1000的轮廓边缘，该第二线1302代表矫治器的图像1202的轮廓边缘。在一些情况下，第一线1300可以被设置为第一颜色(例如，红色)，而第二线1302可以被设置为与第一颜色不同的第二颜色(例如，蓝色)。矫治器的缺陷区域可以被确定为在第一线1300和第二线1302之间。如上所述，可以从缺陷区域获得一个或多个测量。例如，缺陷区域的厚度、缺陷区域的面积等。如果测量超过阈值，则可以确定矫治器变形。
[0214]
图13b示出了图像1202的一部分的特写显示。如图所示，代表矫治器的投影的数字模型的轮廓边缘的第一线1300与代表矫治器的图像1202的轮廓边缘的第二线1302不匹配。因此，矫治器看起来比根据矫治器的数字模型的第一投影而预期的更宽。在这种情况下，处理逻辑可以测量线1300和线1302之间的区域的厚度、面积或周长，并确定矫治器变形。
[0215]
图14a示出了根据一个实施例的使数字模型轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓以检测其他制造缺陷(例如，切割线变化、碎屑、边带、修剪的附件和缺失的附件等)。方法1400的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1400的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。方法1400可以包括在处理逻辑确定第一投影的形状和第一壳体的图像的形状的差异在第一阈值内时执行以检测壳体的其他制造缺陷的操作。尽管下面可以将方法1400描述为专门检测切割线偏差，但是应该理解，方法1400同样适用于检测矫治器中的其他制造缺陷。
[0216]
例如，在框1402处，处理逻辑可以确定一个或多个差异(例如，厚度、面积、周长等)不超过第一阈值。因此，处理逻辑可以执行附加比较以识别其他变形。在一些实施例中，在框1404处，处理逻辑可通过使第一投影1000的第一形状的曲率变形以使第一形状的曲率近似地匹配第一壳体的第二形状的曲率来生成矫治器的第一数字模型的修改的投影。在曲率变形之后，修改后的投影可以具有新的第三形状。为了生成修改的投影，处理逻辑可以在框1406-1414处执行操作。
[0217]
为了清楚起见，将图15a-15c与方法1400一起讨论，因为图15a-15c示出了根据一个实施例的通过使数字模型轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓来生成修改后的投影以检测切割线变化的示例。图15a示出了矫治器的图像的轮廓的轮廓边缘和矫治器的数字模型的第一投影1000的轮廓的轮廓边缘的俯视图。图15b示出了在相交线上被拉动或偏移的中间线上的点，使得矫治器的数字模型的整个轮廓向外偏移以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓。图15c示出了修改的投影，该修改的投影已经变形以使其曲率近似地匹配壳体的第二形状的轮廓的曲率。
[0218]
在方法1400的框1406处，处理逻辑可以识别矫治器的数字模型的第一投影1000的中间线1500，如图15a所示。在一实例中，可基于数字模型的轮廓化边缘之间的厚度来近似中间线。可以将多对点添加到对于矫治器的图像和数字模型两者的轮廓的轮廓边缘。在框1410处，处理逻辑可以投射多条与中间线1500垂直相交的相交线1502，这也在图15a中示出。数字模型的第一投影1000上的点对和矫治器的图像上的点对可以被匹配，并且垂直于中间线1500的相交线1502可以与匹配的对和中间线1500相交。中间线1500可以投影在第一投影1000上。相交线1502还可以与第一投影1000的第一形状的轮廓上的至少两个点和壳体
的第二形状的轮廓上的至少两个点相交。在框1412处，处理逻辑可识别相交线1502上的在每个相应线与中间线1500之间的相交处的点。
[0219]
在框1414处，处理逻辑可沿相交线1502移动点以使第一投影1000的第一形状的轮廓与壳体的第二形状的轮廓近似地匹配，如图15b所示。处理逻辑可以偏移数字模型的第一投影1000的中间线1500上的点以将数字模型的中间线1500移动到它位于矫治器的图像的中间的位置。一旦处理逻辑确定数字模型的第一投影1000的中间线1500与矫治器的图像的中间足够接近，则处理逻辑可以停止偏移这些点。移动这些点可以生成具有第三形状的修改的投影1504。第三形状(例如，修改的投影1504的轮廓)可以更接近地匹配矫治器的图像1202的轮廓，如图15c所示。
[0220]
当数字模型的第一投影1000的轮廓与矫治器的图像1202更接近地匹配时，则处理逻辑可以将矫治器的切割线的图像与矫治器的数字模型的修改的投影1504的切割线进行比较以识别(框1416)第一壳体的第二形状与修改的投影1504的第三形状之间的其余差异。例如，处理逻辑可以识别第一壳体的第二形状与修改的投影1504的第三形状不匹配的一个或多个附加区域。一个或多个附加区域可以对应于第一壳体的切割线。在框1418处，处理逻辑可以确定其余差异是否超过第二阈值。例如，可以容忍在修改的数字模型的轮廓与图像的轮廓之间高达1毫米的变化。大于或等于1毫米的任何变化可以确定为切割线缺陷。应当注意，可以使用任何合适的测量阈值。如果测量的区域超过第二阈值，则处理逻辑可以确定存在切割线变形。即，处理逻辑可以确定第一壳体的切割线可能干扰第一壳体在患者的牙弓上的配合。在一些实施例中，当确定切割线变形时，可以使用矫治器的侧视图图像以与数字模型的侧视图进行比较。
[0221]
图14b示出了根据一个实施例的使矫治器的近似的外表面(例如，没有厚度的矫治器的数字模型)轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓以检测切割线变化的另一方法1420的流程图。方法1420的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1420的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。方法1420可以包括在处理逻辑确定第一投影的形状和第一壳体的图像的形状的差异在第一阈值内时执行以确定壳体的切割线变形的操作。
[0222]
例如，在框1422处，处理逻辑可以确定第一壳体的近似的特性与第一壳体的测量的特性之间的一个或多个差异(例如，厚度、面积、周长等)不超过第一阈值。因此，处理逻辑可以执行附加比较以识别其他变形。在一些实施例中，在框1424处，处理逻辑可通过使第一投影1000的第一形状变形以使变形的第一形状的第一曲率近似地匹配第一壳体的第二形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影。变形后，修改的投影可以具有新的第三形状。为了生成修改的投影，处理逻辑可以执行在框1426-1424处的操作。
[0223]
为了清楚起见，将图15a-15c与方法1420一起讨论，因为图15a-15c示出了根据一个实施例的通过使近似的外表面轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓来生成修改后的投影以检测切割线变化的示例。图15a示出了矫治器的图像的轮廓的轮廓边缘和矫治器的近似的外表面的第一投影300的轮廓的轮廓边缘的俯视图。图15b示出了在相交线上被拉动或偏移的中间线上的点，使得矫治器的近似的外表面的整个轮廓向外偏移以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓。图15c示出了修改的投影，该修改的投影已经变形以使其形状
近似地匹配壳体的形状的轮廓。
[0224]
在方法1420的框1426处，处理逻辑可以识别矫治器的近似的外表面的第一投影1000的中间线1500，如图15a所示。在一实例中，可基于近似的外表面的轮廓化边缘之间的宽度来近似中间线。可以将多对点添加到对于矫治器的图像和近似的外表面两者的轮廓的轮廓边缘。在框1428处，处理逻辑可以计算与中间线1500垂直相交的多条相交线1502的投影，这也在图15a中示出。近似的外表面的第一投影1000上的点对和矫治器的图像上的点对可以被匹配，并且垂直于中间线1500的相交线1502可以与匹配的对和中间线1500相交。中间线1500可以投影在第一投影1000上。相交线1502还可以与第一投影1000的第一形状的轮廓上的至少两个点和壳体的形状的轮廓上的至少两个点相交。在框1430处，处理逻辑可识别相交线1502上的在每个相应线与中间线1500之间的相交处的点。
[0225]
在框1432处，处理逻辑可沿相交线1502移动这些点以使第一投影1000的第一形状的轮廓近似地匹配壳体的第二形状的轮廓，如图15b所示。处理逻辑可以偏移第一壳体的近似的外表面的第一投影1000的中间线1500上的点以将近似的外表面的中间线1500移动到它位于矫治器的图像的中间的位置。一旦处理逻辑确定近似的外表面的第一投影1000的中间线1500与矫治器的图像的中间足够接近，则处理逻辑可以停止偏移这些点。移动这些点可以生成具有变形的第一形状的修改的投影1504，该变形的第一形状包括与第二形状的曲率近似地匹配的曲率。
[0226]
当近似的外表面的第一投影1000的轮廓与矫治器的图像1202的轮廓更接近地匹配时，则处理逻辑可以将矫治器的切割线的图像与矫治器的近似的外表面的修改的投影1504的切割线的图像进行比较以识别(框1434)变形的第二形状的第一曲率与第一壳体的第一形状的第二曲率之间的附加差异。例如，处理逻辑可以识别第二曲率和第一曲率不匹配的一个或多个附加区域。可以基于从俯视图图像测量的修改后的投影的第三形状与第一壳体的第二形状之间的其余差异来执行这种比较。替代地或附加地，可以基于由俯视图图像限定的第一平面中的修改的投影，计算到由侧视图图像限定的第二平面上的新的投影。一个或多个附加区域可以对应于第一壳体的切割线。在框1436处，处理逻辑可以确定附加差异是否超过第二阈值。例如，可以容忍在修改的近似的外表面的轮廓和图像的轮廓之间高达1毫米的变化。大于或等于1毫米的任何变化可以确定为切割线缺陷。应当注意，可以使用任何合适的测量阈值。如果测量的区域超过第二阈值，则处理逻辑可以确定存在切割线变形。即，处理逻辑可以确定第一壳体的切割线可能干扰第一壳体在患者的牙弓上的配合。
[0227]
图14c示出了根据一个实施例的使矫治器的近似的外表面(例如，没有厚度的矫治器的数字模型)轮廓变形以更接近地匹配矫治器的图像的轮廓以检测切割线变化的另一方法1440的流程图。方法1440的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1440的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。方法1440可以包括在处理逻辑确定第一投影的形状和第一壳体的图像的形状的差异在第一阈值内时执行以确定壳体的切割线变形的操作。
[0228]
在框1442处，处理逻辑可通过使第一投影的第一形状变形以使变形的第一形状的第一曲率近似地匹配第一壳体的第二形状的第二曲率来生成第一壳体的近似的外表面的修改的投影。可以如上所述执行第一投影的形状的变形。
[0229]
在框1444处，处理逻辑可以确定与侧视图图像相关联的第二平面。在框1446处，处理逻辑可以根据第一投影的第二形状的变形来使第一壳体的近似的外表面变形。在框1448处，处理逻辑可以计算第一壳体的变形的近似的外表面到第二平面上的第二投影。在框1450处，处理逻辑可以确定在侧视图图像中表示的第一壳体的第三形状与在第二投影中表示的第一壳体的近似的第四形状之间的附加差异。
[0230]
在框1452处，处理逻辑可以确定一个或多个附加差是否超过第二阈值。例如，可以容忍在变形的近似的外表面的第二投影的轮廓和第二图像的轮廓之间高达1毫米的变化。大于或等于1毫米的任何变化可以确定为切割线缺陷。应当注意，可以使用任何合适的测量阈值。如果测量的区域超过第二阈值，则处理逻辑可以确定存在切割线变形。即，处理逻辑可以确定第一壳体的切割线可能干扰第一壳体在患者的牙弓上的配合。
[0231]
图16示出了根据一个实施例的用于生成可以被包括在数字文件中的壳体的数字模型(例如，矫治器的近似的外表面)的方法1600的流程图。替代地或另外地，可以使用壳体的模具的数字模型来执行方法1600，以近似壳体的特性，该特性可以与可以从壳体的图像确定的壳体的测量的特性进行比较。因此，可以在不生成壳体的数字模型的情况下执行方法1600。方法1600的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1600的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。患者治疗计划中的具体阶段的具体壳体的每个数字模型可以基于操纵患者治疗计划的该具体阶段处的患者牙弓的模具的数字模型而生成。使用模具的数字模型(例如，通过3d打印)来制造模具，并且利用模具使用热成型工艺来制造壳体。壳体的数字模型可能不用于制造壳体。
[0232]
在框1602处，处理逻辑可以通过将模具的数字模型扩大为扩大的数字模型来模拟在模具的数字模型上热成型膜的过程。进行的扩大可以考虑壳体的厚度。膨胀或扩大可以通过预定因子缩放模具的数字模型的表面。处理逻辑可以确定壳体的扩大的数字模型的切割线。在一个实例中，处理逻辑可通过找到牙龈与牙齿之间的相交线并通过升高该相交线以使其不接触牙龈来修改相交线来确定壳体的扩大的数字模型的表面的切割线。在框1604处，处理逻辑可以将切割线投影到扩大的数字模型上。在一些实施例中，切割线可以作为具有某种颜色(例如，黄色)的、叠加在矫治器的表面的扩大的数字模型上的线显示给用户。
[0233]
在框1606处，处理逻辑可以沿切割线虚拟地切割扩大的数字模型以创建切割的扩大的数字模型。也就是说，可以在模拟过程期间使用确定的切割线来去除多余的扩大的表面，以通过沿着确定的虚拟切割线切割来生成矫治器的虚拟表面。在框1608处，处理逻辑可以选择切割的扩大的数字模型的外表面作为壳体的数字模型。壳体的数字模型可以由模拟的修整得到，并且该数字模型可以表示矫治器的外表面。矫治器的数字模型可以是三维的，并且可以使用矫治器的数字模型来获得各种二维视图(例如，俯视图、侧视图)或三维视图。此外，矫治器的数字模型可以与相应矫治器的组件编号标识符相关联，使得当处理逻辑使用制造的矫治器的图像识别出组件编号标识符时可以取得矫治器的数字模型。在替代实施例中，技术人员可以读取组件编号标识符并将其输入到ibqc系统中。可替代地，ibqc系统可以读取与矫治器相关联的其他计算机可读标签以用于组件编号识别。该系统可以接收组件编号标识符信息，然后从数据库中取得先前生成的矫治器的数字模型或与矫治器相关联的
模具的数字模型，以生成矫治器的数字模型。因此，在质量控制过程之前或期间，可以对于患者治疗计划中的每个阶段的每个矫治器生成矫治器的单独的数字模型。处理逻辑可以使用识别的组件编号标识符来针对每个独特制造的矫治器执行ibqc。
[0234]
图17示出了根据一个实施例的用于确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置的通用方法1700的流程图。数字模型可以包括在数字文件中，并且数字模型可以包括近似的第一特性(例如，壳体的外表面)。壳体的数字模型可以基于模具的数字模型的操纵来生成。方法1700的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1700的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。可以执行方法1700以将壳体的数字模型的第一投影投影到与壳体的俯视图相关联的同一平面中。当将壳体的数字模型投影到与从其他角度拍摄的壳体的图像相关联的其他平面中时，也可以使用该方法1700。可以例如在方法900和/或920的框904和/或924中分别执行方法1700以正确地计算数字模型到与矫治器的俯视图图像相关联的平面中的投影。
[0235]
在框1702处，处理逻辑可以确定第一壳体的第一数字模型在平坦表面上的静止位置。图18的方法1800描述了使用二维数字模型确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置，图19a-19c描绘了使用二维数字模型确定静止位置的示例。图20的方法2000描述了使用三维数字模型确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置。一旦确定了静止位置，则处理逻辑可以计算具有静止位置的第一数字模型到俯视图图像的平面上的投影(框1704)。
[0236]
图18示出了根据一个实施例的使用二维数字模型确定壳体的数字模型(例如，壳体的近似的外表面)在平坦表面上的静止位置的方法1800的流程图。方法1800的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法1440的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。为清楚起见，下面将一起讨论方法1800和图19a-19c。
[0237]
图19a示出了任意对象1900的二维轮廓。尽管绘出了任意对象1900，但是应当理解，方法1800可以应用于壳体的数字模型的轮廓。在框1802处，处理逻辑可以确定对象1900的质心1902。在框1804处，处理逻辑可以确定对象1900的凸包1904(例如，多边形)。该凸包可以包括将对象1900的最外点链接的多个顶点。特别地，在凸包1904上识别了三个顶点f1、f2和f3。
[0238]
对于凸包1904的每个顶点，处理逻辑可以计算(框1806)包含该顶点的线1906。在框1808处，处理逻辑可计算质心1902到该线1906上的投影，如图19b中的投影点1908所示。在框1810处，处理逻辑可以确定投影点1908是否位于顶点以外。对于顶点f1，投影点1908在顶点f1以外，因此对象1900可能不会静止在侧面f1上，因为对象1900将向左滚动。对于顶点f2也是如此。如果投影点1908位于顶点以外，则处理逻辑可以返回以重复框1806、1808和1810，直到找到静止位置为止。
[0239]
如果投影点1908位于顶点内，则处理逻辑可以确定该具体顶点是第一壳体的第一数字模型的静止位置。图19c示出了绘制包含顶点f3的线1910。质心1902投影在该线1910上，并且如图所示，投影点1912位于限定线1910的顶点f3内。因此，对象1900可以不滚动而
静止在这一侧。使用这种方法，处理逻辑可以确定静止位置并取决于图像视图(例如，俯视图、侧视图等)而识别矫治器的数字模型的适当投影以用于质量控制分析。
[0240]
图20示出了根据一个实施例的使用三维数字模型确定壳体的数字模型在平坦表面上的静止位置的方法2000的流程图。方法2000的一个或多个操作由计算装置的处理逻辑来执行。处理逻辑可以包括硬件(例如，电路、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如，由处理装置执行的指令)、固件或其组合。例如，方法2000的一个或多个操作可以由执行图21的基于图像的质量控制模块2150的处理装置执行。
[0241]
在框2002处，处理逻辑可以确定第一壳体的第一数字模型的质心。在框2004处，处理逻辑可以确定数字模型的凸包(例如，用于三维数字模型的多面体)。凸包可以包括链接第一数字模型的最外点的许多面。对于凸包的每个面，处理逻辑可以计算(框2006)包含该面的平面。在框2008处，处理逻辑可以计算质心到该平面上的投影。在框2010处，处理逻辑可以确定平面上的投影点是否位于该面以外。如果投影点位于面以外，则处理逻辑可以返回以重复框2006、2008和2010，直到找到静止位置为止。如果投影点不位于面以外，则处理逻辑可以确定(框2012)该面是第一数字模型的静止位置。
[0242]
图21示出了以计算装置2100的示例形式的机器的图形表示，其中一组指令用于使该机器执行本文讨论的任何一种或多种方法。在一些实施例中，该机器可以是ibqc站点的一部分，或者可通信地耦合到ibqc站点。在备选实施例中，该机器可以连接(例如，联网)到局域网(lan)、内联网、外联网或因特网中的其他机器。例如，该机器可以联网到ibqc站点和/或快速原型装置，诸如3d打印机或sla装置。机器可以在客户端-服务器网络环境中以服务器或客户端机器的能力运行，或者作为对等(或分布式)网络环境中的对等机器运行。该机器可以是个人计算机(pc)、平板计算机、机顶盒(stb)、个人数字助理(pda)、蜂窝电话、网络装置、服务器、网络路由器、交换机或者桥接器，或任何能够执行指定该机器要采取的动作的一组指令(顺序地或以其他方式)的机器。此外，虽然仅示出了单个机器，但术语“机器”还应被视为包括单独或联合执行一组(或多组)指令以执行本文讨论的任何一个或多个方法的机器(例如，计算机)的任何集合。
[0243]
示例计算装置2100包括处理装置2102、主存储器2104(例如，只读存储器(rom)、闪存、诸如同步dram(sdram)的动态随机存取存储器(dram)等)、静态存储器2106(例如，闪存、静态随机存取存储器(sram)等)和辅助存储器(例如，数据存储装置2128)，它们经由总线2108彼此通信。
[0244]
处理装置2102表示诸如微处理器、中央处理单元等的一个或多个通用处理器。更具体地，处理装置2102可以是复杂指令集计算(cisc)微处理器、精简指令集计算(risc)微处理器、超长指令字(vliw)微处理器、实现其他指令集的处理器、或实现指令集组合的处理器。处理装置2102也可以是一个或多个专用处理装置，诸如专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)、数字信号处理器(dsp)、网络处理器等。处理装置2102被配置为执行用于执行本文讨论的操作和步骤的处理逻辑(指令2126)。
[0245]
计算装置2100还可以包括用于与网络2164通信的网络接口装置2122。计算装置2100还可以包括视频显示单元2110(例如，液晶显示器(lcd)或阴极射线管(crt))、字母数字输入装置2112(例如，键盘)、光标控制装置2114(例如，鼠标)、以及信号生成装置2120(例如，扬声器)。
[0246]
数据存储装置2128可以包括机器可读存储介质(或者更具体地，非暂时性计算机可读存储介质)2124，其上存储有体现本文描述的任何一种或多种方法或功能的一组或多组指令2126。非暂时性存储介质是指除载波之外的存储介质。在由计算机装置2100执行指令期间，指令2126还可以完全或至少部分地驻留在主存储器2104内和/或处理装置2102内，主存储器2104和处理装置2102也构成计算机可读存储介质。
[0247]
计算机可读存储介质2124还可以用于存储一个或多个虚拟3d模型(也称为电子模型)和/或ibqc模块2150，其可以执行本文所述的方法的一个或多个操作。计算机可读存储介质2124还可以存储包含调用ibqc模块2150的方法的软件库。虽然计算机可读存储介质2124在示例实施例中被示为单个介质，但是术语“计算机可读存储介质”应被视为包括存储一组或多组指令的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库，和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应被视为包括能够存储或编码一组指令以供机器执行并且使机器执行本发明的任何一种或多种方法的任何介质。因此，术语“计算机可读存储介质”应被视为包括但不限于固态存储器、以及光学和磁性介质。
[0248]
应当理解，以上描述旨在是说明性的而非限制性的。在阅读和理解以上描述后，许多其他实施例将是显而易见的。尽管已经参考特定示例实施例描述了本发明的实施例，但是应该认识到，本发明不限于所描述的实施例，而是可以在所附权利要求的精神和范围内通过修改和变更来实践。因此，说明书和附图应被视为说明性的而非限制性的。因此，本发明的范围应该参考所附权利要求以及具有这些权利要求的权利的等同物的全部范围来确定。