本发明属于3d打印领域，尤其涉及网络化3d打印机监控系统及监控方法。
背景技术：
目前，业内常用的现有技术是这样的：
目前，3d打印，是一种以数字模型文件为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体的技术。随着层数与高度的增加，层片轮廓的面积和形状都会发生变化,当形状发生较大的变化时，容易出现故障情况,造成模型与实际产品的偏差,导致打印件品质降低，传统监控打印件品质是通过操作人员长时间地守在打印机旁，需要查看打印状况，这类工作方式工作强度大,且费时费力,当操作人员中途离开,打印中现故障时,则无法即时地了解。
光学三维成像是一种新兴的光学成像技术，它通过融合测量的多角度光学信号、结构和区域光学参数信息，基于精确的区域中的光传输模型重建目标图像的位置和强度分布信息。现有技术对于具有多种散射特性区域的求解精度差，很难准确地获得目标的位置和强度分布信息。同时，网格的离散也存在不可控的因素，这就导致了网格离散的质量对模型求解和重建带来的不可控制的影响。
综上所述，现有技术存在的问题是：
操作人员长时间地守在打印机旁，需要查看打印状况，这类工作方式工作强度大,且费时费力,当操作人员中途离开,打印中现故障时,则无法即时地了解。
现有技术中需要进行繁琐的区域分割和网格离散才能获得光学三维成像重建结果的问题。
技术实现要素：
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种网络化3d打印机监控系统及监控方法。
本发明是这样实现的，一种网络化3d打印机监控系统及监控方法，所述网络化3d打印机监控系统及监控方法包括：输入模块、动力模块、3d打印模块、网络模块、控制模块、警报模块、分析模块、监控模块。
所述3d打印模块与输入模块、动力模块控制模块连接；
所述监控模块与分析模块连接；
所述分析模块与控制模块及警报模块连接；
所述控制模块与网络模块连接。
监控模块监控方法包括：
根据磁共振或计算机断层成像体素数据的灰度或纹理特性，绘制3d打印图像外部边界轮廓线和内部区域边缘线；基于磁共振或计算机断层成像重建的体素数据和标记的内部区域边缘线，构造内边界节点富集函数；考虑3d打印图像的结构异质性和光学特异性，采用基于混合光传输方程的自适应光传输数学模型描述光粒子在3d打印图像中的传输过程；鉴于有限体积法在六面体体素网格上的应用优势，采用扩展有限体积法对自适应光传输数学模型进行数值离散和求解，建立描述体内靶标与体表测量值之间线性关系的系统方程；考虑3d打印图像分布的稀疏性和体表测量数据的不完整性，建立基于稀疏正则化策略和融合先验初步标定位结果的目标函数；采用合适的优化方法求解目标函数，实现3d打印图像目标图像的准确、快速重建。
进一步，监控模块监控方法具体包括：
步骤一、数据采集与预处理，利用多模态分子成像系统，依次采集用于光学三维成像的多角度荧光数据、用于构建体素物理模型的磁共振或计算机断层成像数据；利用多模态分子成像系统中的预处理软件对荧光数据进行去除背景噪声、提取感兴趣区域预处理；对磁共振或计算机断层成像数据进行补偿坏点坏线、亮场校正、几何校正预处理和三维体素数据重建；
步骤二、构建基于体素的物理模型；
步骤三、构建自适应光传输数学模型；
步骤四、融合富集函数建立系统方程；
步骤五、建立目标函数；
步骤六、求解目标函数，选用合适的优化算法对建立的目标函数进行求解，获得3d打印图像目标图像的空间位置和浓度分布；
步骤七、三维重建结果显示，对获得的目标图像重建结果和获取的三维体素数据进行图像融合，将重建的目标空间位置和浓度分布在3d打印图像中进行三维显示。
进一步，监控模块监控方法具体包括：
构建基于体素的物理模型具体包括：
第一步，利用多模态分子成像系统中的配准软件，将磁共振或计算机断层成像重建得到的三维体素数据配准到已有公开数字鼠图谱中，以此绘制并标记3d打印图像外部轮廓线和内部图像的边界线；
第二步，基于三维体素数据和标记的内部区域边界线，构造边界节点富集函数：
其中，j是体素节点；
ψj(r)是定义的内边界节点富集函数；
vj(r)是线性插值基函数；
其中，sign(r)用来表示点r与边界γ的从属关系：若点在区域内部则值为负，在区域外部则为正，在边界上则为零；
第三步，以标记的内部图像边界线为分界面，将3d打印图像分解为多个区域的合集，并将区域光学特性参数赋给相应区域，构建基于体素的光学三维成像物理模型。
进一步，所述构建自适应光传输数学模型具体包括：
第一步，根据分解的多个和相应的区域光学特性参数，将区域分为高散射、空腔和其他三类，分类依据为：
其中，ω是3d打印图像构成的求解域；ωhs是高散射区域；ωv是空腔区域；ωls是其他区域；μs′是图像约化散射系数；ζ和χ是分类阈值，分别取为ζ＝10和χ＝0.2mm-1；
第二步，综合考虑准确性和计算复杂度，对不同类型的区域自适应地选择合适的光传输模型进行描述；其中，采用扩散近似方程描述光在高散射区域中的传输过程，采用自由空间光传输方程描述光在空腔中的传输过程，以及采用三阶简化球谐波近似方程描述光在其他区域中的传输过程；
第三步，通过构造不同光传输模型之间物理量的边界耦合条件，构建自适应光传输数学模型：
其中，φi(r)(i＝1,2)是节点光流量，s(r)是3d打印图像光学探针的能量密度分布，μa(r)和μaj(r)(j＝1,2,3)是3d打印图像吸收相关参数，d(r)是3d打印图像扩散系数，βi(i＝1,2)和α是sp3和da方程边界不匹配因子，g(r′,r)是描述辐射传输理论概念的传递函数，用于描述漫射光从空腔区域中的传输过程，b是散射区域与空腔的分界面，σ(r)是描述求解点所在位置的指示因子，为：
应用下式耦合高散射和其他散射区域的光传输方程:
其中，φ0(r)是扩散近似方程求解的节点光流量；
应用下式耦合散射区域与空腔的光传输方程:
其中，q0(r)是在空腔与散射区域分界面上形成的诺曼光通量；
所述融合富集函数建立系统方程具体包括：
将构建的基于体素的物理模型作为求解域，采用融合构造的内边界节点富集函数的有限体积法对构建的自适应光传输数学模型进行数值离散与求解，建立描述3d打印图像和测量值之间线性关系的系统方程：
j＝as；
其中，a是系统矩阵，依赖于3d打印图像内三类生物区域的分布和相应的光学特性参数；j是3d打印图像体表采集的出射光流率；s是靶向目标能量密度分布；
所述建立目标函数具体包括：
第一步，考虑体目标图像分布的稀疏特性和体表测量数据的不完整性，建立的基于lp(0<p<1)范数的稀疏正则化目标函数：
其中，θ(s)是基于lp(0<p<1)范数的稀疏正则化策略建立的目标函数，sinf是3d打印图像能量密度的下限，ssup是3d打印图像能量密度的上限，jm是外部边界节点上的光通量测量值，可通过非接触式光学断层成像方法中的3d打印图像表面三维能量重建技术将获得的多角度荧光数据映射到获得的三维体素数据的外部边界而获取；λ是稀疏正则化参数；
第二步，将磁共振或计算机断层成像数据中目标的检测结果作为先验的初步靶标定位结果，限定系统方程的可行域范围，可行域范围限定矩阵p定义为：
其中，r是由磁共振或计算机断层成像数据重建获得的可行域范围；
第三步，将建立可行域范围限定矩阵p带入到建立的稀疏正则化目标函数，最终建立基于lp稀疏正则化策略和融合结构先验信息的目标函数：
本发明的另一目的在于提供一种网络化3d打印机监控方法包括：通过输入模块输入需要打印的物品，通过动力模块提供动力，监控模块进行监控传达到分析模块进行分析，将分析结果传输到控制模块，控制模块做出相应的控制，然后通过网络模块进行远程传输，若出现错误数据，警报模块进行报警。
本发明的优点及积极效果为：
该装置拥有警报模块可以在实现对工作人员的提醒，网络模块可以使人在远程实现操控，方便了人们的打印，可以通过网络实现无人打印。
本发明由于直接在磁共振或计算机断层成像重建的体素数据上进行光学三维重建，克服了现有技术中必须进行区域分割和网格离散才能完成目标三维重建的问题，从根本上避免了繁琐的区域分割和网格离散，简化了光学三维成像的重建过程，实现了准确、高效、易用的光学三维成像。
本发明由于同时考虑结构和光学特性参数方面的差异建立光传输混合数学模型，克服了现有技术中基于单一近似方程或混合光传输方程的光学三维成像方法的在重建精度和效率方面的局限性，能够对具有不规则结构和多种散射特性区域的复杂目标进行准确、快速成像。
本发明中采用磁共振或计算机断层成像数据的检测结果作为先验的定位结果,限定系统方程求解的可行域范围，克服了现有技术中直接进行定位和重建的不准确问题，有效的实现了目标的准确定位与定量。
附图说明
图1是本发明实施例提供的网络化3d打印机监控系统结构示意图；
图中：1、输入模块；2、动力模块；3、3d打印模块；4、网络模块；5、控制模块；6、警报模块；7、分析模块；8、监控模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的网络化3d打印机监控系统包括：输入模块1、动力模块2、3d打印模块3、网络模块4、控制模块5、警报模块6、分析模块7、监控模块8。
所述3d打印模块3与输入模块1、动力模块2、控制模块5连接；
所述监控模块8与分析模块7连接；
所述分析模块7与控制模块5及警报模块6连接；
所述控制模块5与网络模块4连接。
进一步，所述监控模块8监控3d打印模块3。
本发明的工作原理：
通过输入模块1输入需要打印的物品，通过动力模块2提供动力，监控模块8进行监控传达到分析模块7进行分析，将分析结果传输到控制模块5，控制模块5做出相应的控制，然后通过网络模块4进行远程传输，若出现错误数据，警报模块6将会响起。
该装置拥有警报模块可以在实现对工作人员的提醒，网络模块可以使人在远程实现操控，方便了人们的打印，可以通过网络实现无人打印。
下面结合具体分析对本发明作进一步描述。
监控模块监控方法包括：
根据磁共振或计算机断层成像体素数据的灰度或纹理特性，绘制3d打印图像外部边界轮廓线和内部区域边缘线；基于磁共振或计算机断层成像重建的体素数据和标记的内部区域边缘线，构造内边界节点富集函数；考虑3d打印图像的结构异质性和光学特异性，采用基于混合光传输方程的自适应光传输数学模型描述光粒子在3d打印图像中的传输过程；鉴于有限体积法在六面体体素网格上的应用优势，采用扩展有限体积法对自适应光传输数学模型进行数值离散和求解，建立描述体内靶标与体表测量值之间线性关系的系统方程；考虑3d打印图像分布的稀疏性和体表测量数据的不完整性，建立基于稀疏正则化策略和融合先验初步标定位结果的目标函数；采用合适的优化方法求解目标函数，实现3d打印图像目标图像的准确、快速重建。
进一步，监控模块监控方法具体包括：
步骤一、数据采集与预处理，利用多模态分子成像系统，依次采集用于光学三维成像的多角度荧光数据、用于构建体素物理模型的磁共振或计算机断层成像数据；利用多模态分子成像系统中的预处理软件对荧光数据进行去除背景噪声、提取感兴趣区域预处理；对磁共振或计算机断层成像数据进行补偿坏点坏线、亮场校正、几何校正预处理和三维体素数据重建；
步骤二、构建基于体素的物理模型；
步骤三、构建自适应光传输数学模型；
步骤四、融合富集函数建立系统方程；
步骤五、建立目标函数；
步骤六、求解目标函数，选用合适的优化算法对建立的目标函数进行求解，获得3d打印图像目标图像的空间位置和浓度分布；
步骤七、三维重建结果显示，对获得的目标图像重建结果和获取的三维体素数据进行图像融合，将重建的目标空间位置和浓度分布在3d打印图像中进行三维显示。
进一步，监控模块监控方法具体包括：
构建基于体素的物理模型具体包括：
第一步，利用多模态分子成像系统中的配准软件，将磁共振或计算机断层成像重建得到的三维体素数据配准到已有公开数字鼠图谱中，以此绘制并标记3d打印图像外部轮廓线和内部图像的边界线；
第二步，基于三维体素数据和标记的内部区域边界线，构造边界节点富集函数：
其中，j是体素节点；
ψj(r)是定义的内边界节点富集函数；
vj(r)是线性插值基函数；
其中，sign(r)用来表示点r与边界γ的从属关系：若点在区域内部则值为负，在区域外部则为正，在边界上则为零；
第三步，以标记的内部图像边界线为分界面，将3d打印图像分解为多个区域的合集，并将区域光学特性参数赋给相应区域，构建基于体素的光学三维成像物理模型。
进一步，所述构建自适应光传输数学模型具体包括：
第一步，根据分解的多个和相应的区域光学特性参数，将区域分为高散射、空腔和其他三类，分类依据为：
其中，ω是3d打印图像构成的求解域；ωhs是高散射区域；ωv是空腔区域；ωls是其他区域；μs′是图像约化散射系数；ζ和χ是分类阈值，分别取为ζ＝10和χ＝0.2mm-1；
第二步，综合考虑准确性和计算复杂度，对不同类型的区域自适应地选择合适的光传输模型进行描述；其中，采用扩散近似方程描述光在高散射区域中的传输过程，采用自由空间光传输方程描述光在空腔中的传输过程，以及采用三阶简化球谐波近似方程描述光在其他区域中的传输过程；
第三步，通过构造不同光传输模型之间物理量的边界耦合条件，构建自适应光传输数学模型：
其中，φi(r)(i＝1,2)是节点光流量，s(r)是3d打印图像光学探针的能量密度分布，μa(r)和μaj(r)(j＝1,2,3)是3d打印图像吸收相关参数，d(r)是3d打印图像扩散系数，βi(i＝1,2)和α是sp3和da方程边界不匹配因子，g(r′,r)是描述辐射传输理论概念的传递函数，用于描述漫射光从空腔区域中的传输过程，b是散射区域与空腔的分界面，σ(r)是描述求解点所在位置的指示因子，为：
应用下式耦合高散射和其他散射区域的光传输方程:
其中，φ0(r)是扩散近似方程求解的节点光流量；
应用下式耦合散射区域与空腔的光传输方程:
其中，q0(r)是在空腔与散射区域分界面上形成的诺曼光通量；
所述融合富集函数建立系统方程具体包括：
将构建的基于体素的物理模型作为求解域，采用融合构造的内边界节点富集函数的有限体积法对构建的自适应光传输数学模型进行数值离散与求解，建立描述3d打印图像和测量值之间线性关系的系统方程：
j＝as；
其中，a是系统矩阵，依赖于3d打印图像内三类生物区域的分布和相应的光学特性参数；j是3d打印图像体表采集的出射光流率；s是靶向目标能量密度分布；
所述建立目标函数具体包括：
第一步，考虑体目标图像分布的稀疏特性和体表测量数据的不完整性，建立的基于lp(0<p<1)范数的稀疏正则化目标函数：
其中，θ(s)是基于lp(0<p<1)范数的稀疏正则化策略建立的目标函数，sinf是3d打印图像能量密度的下限，ssup是3d打印图像能量密度的上限，jm是外部边界节点上的光通量测量值，可通过非接触式光学断层成像方法中的3d打印图像表面三维能量重建技术将获得的多角度荧光数据映射到获得的三维体素数据的外部边界而获取；λ是稀疏正则化参数；
第二步，将磁共振或计算机断层成像数据中目标的检测结果作为先验的初步靶标定位结果，限定系统方程的可行域范围，可行域范围限定矩阵p定义为：
其中，r是由磁共振或计算机断层成像数据重建获得的可行域范围；
第三步，将建立可行域范围限定矩阵p带入到建立的稀疏正则化目标函数，最终建立基于lp稀疏正则化策略和融合结构先验信息的目标函数：
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。