申请/专利权人：登士柏希罗纳有限公司;希罗纳牙科系统有限公司

申请日：2022-07-12

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117730324A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F111/06;G06F113/10;G16H50/50;G16H50/20;G06N20/00;B33Y80/00;B33Y10/00;A61C7/00;A61C7/08;A61C1/08;A61C13/00

优先权：["20210712 EP 21184956.7"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.19#公开

摘要：本发明涉及一种用于自动生成组件描述数据以用于准备用于诸如夹板、义齿基托、模型、诸如牙桥和牙冠之类的修复体之类的牙科组件的增材减材制造作业的计算机实现的方法，其中对于每个至少一种组件类型，使用专门的经预训练的神经网络来设置牙科组件的表面和或体积属性，其中表面和体积属性描述牙科组件的构造元件相对于预期用途的准确性和质量要求，其中准确性和质量要求包括以下各项中的至少一项：几何维度准确性、机械强度、表面纹理颜色以及避免支撑元件的附接，其中神经网络已借助于已对其执行表面和或体积属性确定的牙科组件经过预训练。

主权项：1.一种用于自动生成组件描述数据的计算机实现的方法，组件描述数据用于准备用于诸如夹板、义齿基托、模型、诸如牙桥和牙冠之类的修复体之类的牙科组件的增材减材制造作业，其中对于每个至少一种组件类型，使用专门的经预训练的神经网络来设置牙科组件的表面和或体积属性，其中表面和体积属性描述牙科组件的构造元件相对于预期用途的准确性和质量要求，其中准确性和质量要求包括以下各项中的至少一项：几何维度准确性、机械强度、表面纹理颜色以及避免支撑元件的附接，其中神经网络已借助于已对其执行表面和或体积属性确定的牙科组件进行预训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 登士柏希罗纳有限公司;希罗纳牙科系统有限公司 用神经网络确定增材/减材制造中牙科部分的属性

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