【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于印刷设备，涉及一种工业印刷无限长pod打印控制系统及方法。
技术介绍
1、在传统印刷业的模式下，印刷品的生产往往是大规模生产，印刷品的种类和数量都是固定的，无法满足客户的个性化需求。而现在，随着数字化技术的发展，按需印刷系统(print on demand，pod)已经成为印刷业的一种新兴模式。它可以根据客户的个性化需求，进行定制化生产，实现一对一的服务。
2、工业印刷设备在设备喷码控制部分采用了pod，并且可以独立读取整个文件夹中的独立文件，实现边打印边读取导入数据，促成所谓的边rip边打印。然而，这种方法存在一些缺点。具体而言，数码部分的板卡控制喷头传输采用主板网线传输模式，在无限长打印时，同时导入大量文件进行读取会导致控制部分加载时间延长。此外，加载过程中可能会出现数据缺陷导致加载失败，需要重新加载，从而浪费时间。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种工业印刷无限长pod打印控制系统及方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本申请提供了一种工业印刷无限长pod打印控制系统，包括文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块，所述文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块通信连接，其中：
4、所述文件评估模块，用于初步评估所有待打印文件的内存大小；
5、所述文件处理模块，用于对所有待打印文件进行分页编辑处理，确定待打印文件的打印顺序；
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7、s1、前端打印文件：前端喷码控制部分自动导入已缓存的开头文件，并根据开头文件的打印顺序进行打印；
8、s2、后端缓存文件：后端对未打印的文件进行缓存，并根据待打印文件的内存大小，提前缓存内存较大的文件；
9、s3、识别当前进度：识别当前的打印进度和缓存进度，所述打印进度为已打印的文件内存大小在所有待打印文件内存大小中的占比，所述缓存进度为已缓存的文件内存大小在所有待打印文件内存大小中的占比；
10、s4、分析当前进度：将当前的打印进度输入进度分析模型，输出预测的缓存进度，比较当前的缓存进度与预测的缓存进度之间的差距；所述进度分析模型，是通过收集正常打印工作时的标准打印进度和标准缓存进度数据进行离线训练的，配置为以标准打印进度为自变量，标准缓存进度为因变量的bp人工神经网络模型；
11、s5、根据当前的缓存进度与预测的缓存进度之间的差距，对打印速度进行调整，以控制打印进度。
12、进一步地，步骤s1中，所述开头文件，配置为在待打印文件导入顺序靠前并且已缓存的文件。
13、进一步地，步骤s3中，所述打印进度，计算公式为：
14、di＝ds/so，
15、式中，di表示当前的打印进度；ds表示已打印的文件内存大小；so表示所有待打印文件内存大小。
16、进一步地，步骤s3中，所述缓存进度，计算公式为：
17、hi＝hs/so，
18、式中，hi表示当前的缓存进度；hs表示已缓存的文件内存大小；so表示所有待打印文件内存大小。
19、进一步地，步骤s4中，所述bp人工神经网络模型，包括以下构建步骤：
20、s41、确定模型结构：确定神经元的构造及神经元数量，所述神经元包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层数据为标准打印进度，输出层数据为标准缓存进度；
21、s42、前向传播：将输入数据通过神经网络进行计算，从输入层开始，通过隐藏层逐层传递，最终到达输出层，在每个神经元中，根据输入数据和权重来计算加权和，最后将所有输出层的加权和作为该输入数据的神经网络输出；
22、s43、计算误差：将神经网络输出与期望输出进行比较，计算出误差；
23、s44、反向传播：根据误差，从输出层开始，逐层反向传播误差，并根据误差利用梯度下降算法调整连接权重和偏置；
24、s45、重复迭代：重复进行步骤s42至步骤s44，直到达到预设的误差阈值时停止；
25、s46、模型评估：使用独立的测试数据集对训练好的神经网络进行测试，采用决定系数评估模型的预测能力。
26、进一步地，步骤s41中，隐藏层层数为五层，输入层单元与隐藏层单元之间，以及隐藏层单元与输出层单元之间都设有连接权重和偏置，隐藏层和输出层都设有激活函数，神经元输出的计算公式如下：
27、
28、式中，y为神经元输出；xi为第i个输入样本；b为偏置；wi为神经元之间的连接权重；f为激活函数；k为输入层的样本数。
29、进一步地，步骤s43中，所述计算误差，公式为：
30、
31、式中，e为输出层单元误差函数；tl为期望输出；zl为输出层输出。
32、第二方面，本申请提供了一种工业印刷无限长pod打印控制方法，应用于如上所述的一种工业印刷无限长pod打印控制系统，包括以下步骤：
33、初步评估所有待打印文件的内存大小；
34、对所有待打印文件进行分页编辑处理，确定待打印文件的打印顺序；
35、前端喷码控制部分自动导入已缓存的开头文件，并根据开头文件的打印顺序进行打印；
36、后端对未打印的文件进行缓存，并根据待打印文件的内存大小，提前缓存内存较大的文件；
37、识别当前的打印进度和缓存进度；
38、将当前的打印进度输入进度分析模型，输出预测的缓存进度，比较当前的缓存进度与预测的缓存进度之间的差距；所述进度分析模型，是通过收集正常打印工作时的标准打印进度和标准缓存进度数据进行离线训练的，配置为以标准打印进度为自变量，标准缓存进度为因变量的bp人工神经网络模型；
39、根据当前的缓存进度与预测的缓存进度之间的差距，对打印速度进行调整，以控制当前的打印进度。
40、本专利技术的有益效果：
41、通过初步评估所有待打印文件的内存大小；对所有待打印文件进行分页编辑处理，确定待打印文件的打印顺序；前端喷码控制部分自动导入已缓存的开头文件，并根据开头文件的打印顺序进行打印；后端对未打印的文件进行缓存，并根据待打印文件的内存大小，提前缓存内存较大的文件；识别当前的打印进度和缓存进度，将当前的打印进度输入进度分析模型，输出预测的缓存进度，比较当前的缓存进度与预测的缓存进度之间的差距，对打印速度进行调整，以控制打印进度。本专利技术解决了在无限长打印时，同时导入大量文件进行读取会导致控制部分加载时间延长，加载过程中出现数据缺陷，从而导致打印效率降低的问题。
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1.一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：包括文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块，所述文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块通信连接，其中：
2.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：步骤S1中，所述开头文件，配置为在待打印文件导入顺序靠前并且已缓存的文件。
3.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：步骤S3中，所述打印进度，计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：步骤S3中，所述缓存进度，计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：步骤S4中，所述BP人工神经网络模型，包括以下构建步骤：
6.根据权利要求5所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，其特征在于：步骤S41中，隐藏层层数为五层，输入层单元与隐藏层单元之间，以及隐藏层单元与输出层单元之间都设有连接权重和偏置，隐藏层和输出层都设有激活函数，神经元输出的计算公式如下：
7.根
8.一种工业印刷无限长POD打印控制方法，应用于如权利要求1-7任一项所述的一种工业印刷无限长POD打印控制系统，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种工业印刷无限长pod打印控制系统，其特征在于：包括文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块，所述文件评估模块、文件处理模块和智能打印模块通信连接，其中：
2.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长pod打印控制系统，其特征在于：步骤s1中，所述开头文件，配置为在待打印文件导入顺序靠前并且已缓存的文件。
3.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长pod打印控制系统，其特征在于：步骤s3中，所述打印进度，计算公式为：
4.根据权利要求1所述的一种工业印刷无限长pod打印控制系统，其特征在于：步骤s3中，所述缓存进度，计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种工业...
【专利技术属性】
技术研发人员：林小博，刘璐，刘圣旺，孟振华，邹广博，刘家明，谢林波，
申请(专利权)人：广州市普理司科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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