西安铂力特增材技术股份有限公司杨东辉获国家专利权
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龙图腾网获悉西安铂力特增材技术股份有限公司申请的专利3D打印设备故障的检测方法、装置、设备及存储介质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：CN114372409B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202111549148.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权3D打印设备故障的检测方法、装置、设备及存储介质是由杨东辉;袁佐鹏;张建;赵英涛设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本3D打印设备故障的检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种3D打印设备故障的检测方法、装置、设备及存储介质；所述检测方法包括：针对实时采集到的目标3D打印设备运行过程中的音频数据，获取所述音频数据对应的声纹图像；将所述声纹图像输入至训练完毕的神经网络模型以确定所述目标3D打印设备运行过程中的故障类型。
本发明授权3D打印设备故障的检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种3D打印设备故障的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括： 针对实时采集到的目标3D打印设备运行过程中的音频数据，获取所述音频数据对应的声纹图像； 将所述声纹图像输入至训练完毕的神经网络模型以确定所述目标3D打印设备运行过程中的故障类型； 其中，所述神经网络模型通过以下步骤训练： 采集所述目标3D打印设备运行过程中的多份样本音频数据，并分别获取对应的多份样本声纹图像； 构建N个初始子神经网络模型；其中，N≥2； 基于不同尺度的所述多份样本声纹图像训练所述N个初始子神经网络模型，获得对应的N个训练完毕的子神经网络模型；其中，基于一种尺度的样本声纹图像训练一个初始子神经网络模型； 基于所述N个训练完毕的子神经网络模型构建初始神经网络模型； 利用训练所述N个初始子神经网络模型所采用的多份最大尺度的样本声纹图像，对所述初始神经网络模型进行训练以获得所述训练完毕的神经网络模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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