本發明涉及微納增材制造與智能制造，尤其涉及一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法及系統。
背景技術：
1、面投影微立體光刻技術通過數字光處理投影逐層固化光敏樹脂，能夠實現微米級復雜結構的制造。然而，面投影微立體光刻技術的成型精度極易受到多種因素的耦合影響，導致打印出的實際尺寸與設計尺寸之間存在偏差。
2、常見的影響因素包括：光學邊緣衍射和散射引起的曝光能量分布不均；光敏樹脂聚合收縮與內應力導致的形變；以及樹脂流平時間與涂層均勻性對層間疊加誤差的影響等。這些因素通常表現出非線性、時變及強耦合的特征，使得傳統的解析建模或有限元方法難以在工程條件下同時兼顧建模效率與預測精度。
3、現有針對面投影微立體光刻打印精度的控制技術主要包括物理/有限元建模方法、試錯法和基于單一機器學習模型的方法。
4、物理/有限元建模方法試圖通過解析公式或仿真模擬光固化過程，但難以全面涵蓋邊緣衍射、樹脂收縮、流平性等所有非線性耦合效應，預測精度有限且計算量巨大。
5、試錯法主要依賴工程師經驗進行反復實驗調整，不僅效率低下、材料浪費嚴重，而且難以在多維參數空間中找到全局最優解。
6、現有的單一機器學習模型（如僅使用線性回歸或單一決策樹）往往存在歸納偏置，難以同時兼顧全局趨勢擬合與局部細節捕捉，導致模型的泛化能力和魯棒性不足。
7、可見，現有技術在建模精度、效率與泛化能力方面均存在不足，亟需一種具備高預測精度與穩定性的誤差預測方法。
技術實現思路
1、為解決上述技術問題，本發明提供一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法及系統。
2、本發明提供一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，包括：
3、將面投影微立體光刻三維打印設備中各目標工藝參數的參數數值和打印物體的設計尺寸，輸入至訓練好的目標堆疊泛化集成模型中進行成型尺寸誤差預測，得到所述打印物體對應的目標成型尺寸誤差；
4、所述目標工藝參數為對成型尺寸誤差具有顯著影響的工藝參數；所述目標堆疊泛化集成模型采用雙層堆疊泛化架構；所述雙層堆疊泛化架構的第一層為基學習器，所述雙層堆疊泛化架構的第二層為元學習器；所述基學習器包含至少兩個訓練好的目標預測模型；所述目標預測模型用于基于各所述目標工藝參數的參數數值和所述設計尺寸，確定初始成型尺寸誤差；所述元學習器用于基于各所述目標預測模型的輸出權重和各所述目標預測模型輸出的初始成型尺寸誤差，確定所述目標成型尺寸誤差。
5、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述目標堆疊泛化集成模型的訓練過程，包括：
6、基于預先構建的誤差樣本集，從回歸模型庫中篩選出至少兩個候選預測模型，所述誤差樣本集中包括多個誤差樣本，所述誤差樣本包含標準測試樣件對應的標準尺寸、實際成型尺寸誤差和工藝參數組合；
7、基于所述誤差樣本集對所述至少兩個候選預測模型進行訓練，得到至少兩個訓練好的所述目標預測模型；
8、基于所述至少兩個訓練好的所述目標預測模型，采用所述雙層堆疊泛化架構，構建初始堆疊泛化集成模型；
9、基于所述誤差樣本集，對所述初始堆疊泛化集成模型進行訓練，以調整所述初始堆疊泛化集成模型中各所述目標預測模型的輸出權重，得到所述目標堆疊泛化集成模型。
10、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述基于所述誤差樣本集，對所述初始堆疊泛化集成模型進行訓練，以調整所述初始堆疊泛化集成模型中各所述目標預測模型的輸出權重，得到所述目標堆疊泛化集成模型，包括：
11、針對每個所述誤差樣本，將所述誤差樣本中的標準尺寸和工藝參數組合，輸入至所述初始堆疊泛化集成模型中的各所述目標預測模型中，得到各所述目標預測模型輸出的第一預測成型尺寸誤差；
12、將各所述第一預測成型尺寸誤差輸入至所述初始堆疊泛化集成模型中的元學習器中，由所述元學習器基于各所述目標預測模型的輸出權重對各所述第一預測成型尺寸誤差進行加權求和，得到第二預測成型尺寸誤差；
13、基于所述第二預測成型尺寸誤差和所述誤差樣本中的實際成型尺寸誤差，確定損失值；
14、基于所述損失值調整所述元學習器中各所述目標預測模型的輸出權重；
15、繼續訓練所述初始堆疊泛化集成模型，直至達到訓練停止條件，得到所述目標堆疊泛化集成模型。
16、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述基于預先構建的誤差樣本集，從回歸模型庫中篩選出至少兩個候選預測模型之前，還包括：
17、基于各所述目標工藝參數，采用抽樣算法生成不同的工藝參數組合，所述工藝參數組合包含各所述目標工藝參數對應的參數數值；
18、基于各所述工藝參數組合，通過所述面投影微立體光刻三維打印設備打印不同的標準測試樣件，得到各所述標準測試樣件對應的實際成型尺寸；
19、針對每個所述標準測試樣件，基于所述標準測試樣件對應的標準尺寸和所述實際成型尺寸，確定所述標準測試樣件對應的所述實際成型尺寸誤差；
20、基于各所述標準測試樣件對應的所述標準尺寸、所述實際成型尺寸誤差和所述工藝參數組合，構建所述誤差樣本集。
21、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述基于各所述目標工藝參數，采用抽樣算法生成不同的工藝參數組合之前，還包括：
22、對所述面投影微立體光刻三維打印設備的各候選工藝參數進行顯著性分析，篩選出至少一個所述目標工藝參數。
23、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述基于各所述工藝參數組合，通過所述面投影微立體光刻三維打印設備打印不同的標準測試樣件，得到各所述標準測試樣件對應的實際成型尺寸，包括：
24、基于各所述工藝參數組合，通過所述面投影微立體光刻三維打印設備打印不同的標準測試樣件，并獲取各所述標準測試樣件對應的圖像；
25、利用圖像處理算法對各所述標準測試樣件對應的圖像進行標尺識別、微柱提取與尺寸測量，得到各所述標準測試樣件對應的初始成型尺寸；
26、對各所述標準測試樣件對應的初始成型尺寸進行數據清洗，得到各所述標準測試樣件對應的實際成型尺寸。
27、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述基于各所述標準測試樣件對應的所述標準尺寸、所述實際成型尺寸誤差和所述工藝參數組合，構建所述誤差樣本集，包括：
28、對各所述標準測試樣件對應的所述標準尺寸和所述實際成型尺寸誤差分別進行標準化處理；
29、根據標準化后的各所述標準測試樣件對應的所述標準尺寸和所述實際成型尺寸誤差，以及各所述標準測試樣件對應的所述工藝參數組合，構建所述誤差樣本集，所述誤差樣本集包括訓練集和測試集。
30、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述對所述面投影微立體光刻三維打印設備的各候選工藝參數進行顯著性分析，篩選出至少一個所述目標工藝參數，包括：
31、采用plackett-burman實驗設計對所述面投影微立體光刻三維打印設備的各候選工藝參數進行顯著性分析和兩水平篩選，得到至少一個所述目標工藝參數；
32、各所述候選工藝參數包括曝光時間、曝光功率密度、打印層厚、流平時間、清洗時間和烘干時間；
33、各所述目標工藝參數至少包括所述曝光時間、所述曝光功率密度、所述打印層厚和所述流平時間中的至少一個。
34、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述抽樣算法為拉丁超立方抽樣算法；所述標準測試樣件包含不同設計直徑梯度的微柱陣列，且每組所述微柱陣列按預設數量重復排布。
35、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述利用圖像處理算法對各所述標準測試樣件對應的圖像進行標尺識別、微柱提取與尺寸測量，得到各所述標準測試樣件對應的初始成型尺寸，包括：
36、針對每個所述圖像，將所述圖像轉換至hsv色彩空間后根據顏色閾值區間提取標尺輪廓，并基于所述標尺輪廓確定像素當量；
37、對所述圖像進行灰度化及高斯模糊去噪，采用邊緣檢測算子提取邊緣，并利用霍夫梯度圓變換在累加器空間投票確定微柱的圓心與半徑，結合所述像素當量計算物理直徑，得到所述圖像中所述標準測試樣件對應的初始成型尺寸。
38、根據本發明提供的一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法，所述至少兩個訓練好的目標預測模型包括隨機森林、梯度提升樹、優化的分布式梯度提升庫、高斯過程回歸、多層感知機及嶺回歸中的至少兩個。
39、本發明還提供一種面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測系統，包括：
40、成型尺寸誤差預測模塊，被配置為將面投影微立體光刻三維打印設備中各目標工藝參數的參數數值和打印物體的設計尺寸，輸入至訓練好的目標堆疊泛化集成模型中進行成型尺寸誤差預測，得到所述打印物體對應的目標成型尺寸誤差；
41、所述目標工藝參數為對成型尺寸誤差具有顯著影響的工藝參數；所述目標堆疊泛化集成模型采用雙層堆疊泛化架構；所述雙層堆疊泛化架構的第一層為基學習器，所述雙層堆疊泛化架構的第二層為元學習器；所述基學習器包含至少兩個訓練好的目標預測模型；所述目標預測模型用于基于各所述目標工藝參數的參數數值和所述設計尺寸，確定初始成型尺寸誤差；所述元學習器用于基于各所述目標預測模型的輸出權重和各所述目標預測模型輸出的初始成型尺寸誤差，確定所述目標成型尺寸誤差。
42、本發明還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述任一種所述面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法。
43、本發明還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法。
44、本發明還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法。
45、本發明提供的面投影微立體光刻三維打印成型尺寸誤差預測方法及系統，通過將面投影微立體光刻三維打印設備中各目標工藝參數的參數數值和打印物體的設計尺寸，輸入至訓練好的目標堆疊泛化集成模型中進行成型尺寸誤差預測，得到所述打印物體對應的目標成型尺寸誤差；所述目標工藝參數為對成型尺寸誤差具有顯著影響的工藝參數；所述目標堆疊泛化集成模型采用雙層堆疊泛化架構；所述雙層堆疊泛化架構的第一層為基學習器，所述雙層堆疊泛化架構的第二層為元學習器；所述基學習器包含至少兩個訓練好的目標預測模型；所述目標預測模型用于基于各所述目標工藝參數的參數數值和所述設計尺寸，確定初始成型尺寸誤差；所述元學習器用于基于各所述目標預測模型的輸出權重和各所述目標預測模型輸出的初始成型尺寸誤差，確定所述目標成型尺寸誤差。本發明通過至少兩個不同的目標預測模型可以避免歸納偏置，同時兼顧全局趨勢擬合與局部細節捕捉，結合元學習器對各目標預測模型的輸出進行融合，即二次糾錯，極大提升了預測誤差，提高了目標堆疊泛化集成模型的泛化能力和魯棒性。且采用對成型尺寸誤差具有顯著影響的工藝參數進行處理，在保證預測準確性的同時，減少了數據處理量。