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龙图腾网获悉安徽光理智能科技有限公司申请的专利危险物品检测方法、3D打印机及检测装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117656479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311705910.5，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权危险物品检测方法、3D打印机及检测装置是由季节;王文斌;范留山设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本危险物品检测方法、3D打印机及检测装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种危险物品检测方法、3D打印机及检测装置，该检测方法是通过对3D打印设备当前打印产品的切片图像，采用深度学习模型对切片图像进行编码，获得带有三维信息的特征向量，再通过将待打印模型与危险物品库内的禁止打印模型的特征向量进行比对，识别出禁止打印的危险物品，并能够在产品打印过程中及时对打印过程进行干预，阻止危险物品打印完成，从而在技术上辅助实现危险物品的管控。

本发明授权危险物品检测方法、3D打印机及检测装置在权利要求书中公布了：1.一种危险物品检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取待打印模型的打印切片图像； 采用深度学习模型对切片图像进行编码，获得带有待打印模型三维信息的特征向量，所述的深度学习模型为编码解码模型，能够将所述的待打印模型的切片图像编码，获得一个固定长度的高维度的特征向量； 提供一存储有禁止打印模型的危险物品库，将所述的待打印模型与危险物品库内的禁止打印模型的特征向量进行比对，判定该待打印模型是否属于禁止打印物品； 若判断不属于禁止打印物品，则继续打印，同时循环步骤a-步骤c，直至打印完毕； 若判断属于禁止打印物品，则执行干涉打印程序，以阻碍剩余部分完成打印； 其中，所述的深度学习模型通过如下方法训练获得： （C11）、选取一个三维模型，对该三维模型进行切片，获得用于训练的若干切片图像，将所述若干切片图像进行编码，得到一个高维度向量，再将这个高维度向量进行多层解码，输出一个点云数据模型； （C12）、将上述三维模型进行n次变换姿态的随机摆放，每随机摆放一次，就重新进行切片，获取一次训练的切片图像，重复步骤（C11），可以获得n个相同或近似的点云数据模型，n为大于0的自然数，然后，将n次变换获得的切片图像与n个点云数据模型进行随机配对，训练神经网络学习切片图像与点云模型的结构关系； （C13）、选取m个三维模型，重复进行上述步骤（C11）、（C12）的训练，m为大于0的自然数，确保训练样本数量m×n≥10000，得到所述的深度学习模型。

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