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龙图腾网获悉深圳市智能派科技有限公司申请的专利基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法及系统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：CN120951760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511031795.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法及系统是由张胜哲;洪英盛;周辉阳设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法及系统，该方法包括：获取待进行3D打印的三维模型数据的切片数据；根据所述切片数据，识别出所述三维模型数据对应的所有支撑构件；根据所述支撑构件对应的构件参数，计算每一所述支撑构件对应的薄弱程度；基于预测神经网络模型，根据所述支撑构件对应的薄弱程度，预测出所述三维模型数据对应的支撑优化方案；所述支撑优化方案用于限定至少一个所述支撑构件对应的构件变化参数。可见，本发明能够实现基于构件特性和薄弱程度的精准支撑结构优化，提升3D打印模型的稳定性和打印成功率，降低因支撑不足导致的打印失败风险。

本发明授权基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的切片模型支撑方案预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待进行3D打印的三维模型数据的切片数据； 根据所述切片数据，识别出所述三维模型数据对应的所有支撑构件，包括： 将所述切片数据中的任意两个相邻位置的切片层输入至训练好的支撑连接预测神经网络，以得到该两个切片层对应的属于支撑连接部位的预测概率； 计算该两个切片层之间的图像差异度； 计算所述预测概率和所述图像差异度的乘积，得到该两个切片层对应的支撑连接参数； 对于每一所述切片层，计算该切片层对应的所有所述支撑连接参数的平均值，得到该切片层对应的支撑可能参数； 筛选出所有所述支撑可能参数大于预设的第一参数阈值的切片层，确定为多个支撑切片层； 对于每一所述支撑切片层，基于图像分割算法，分割出该支撑切片层中的多个属于不同构件的构件横截面包络图形； 将包括有多个所述构件横截面包络图形的图像输入至训练好的支撑构件预测神经网络，以得到每一所述构件横截面包络图形对应的属于支撑构件的构件概率； 将所有所述构件概率大于预设的第一概率阈值的所述构件横截面包络图形在所述三维模型数据中对应的构件，确定为支撑构件； 根据所述支撑构件对应的构件参数，计算每一所述支撑构件对应的薄弱程度； 基于预测神经网络模型，根据所述支撑构件对应的薄弱程度，预测出所述三维模型数据对应的支撑优化方案；所述支撑优化方案用于限定至少一个所述支撑构件对应的构件变化参数。

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