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公开(公告)号：CN113084193A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110303916.4
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
摘要： 本发明公开了一种激光选区熔化技术原位质量综合评价方法，包括以下步骤，S1：采集激光选区熔化过程中的激光辐射强度数据和熔池图像；S2：利用激光辐射强度数据分析系统对步骤S1中采集的激光辐射强度数据进行分析；S3：利用基于卷积神经网络的激光选区熔化熔池图像分析系统对步骤S1中采集的熔池图像进行分析；S4：结合步骤S2和步骤S3的分析结果，对激光选区熔化的原位质量进行综合评价。本发明的评价方法智能化程度高，同时对激光选区熔化过程中采集的海量数据进行实时处理，处理速度快，基于大量数据的评价结果精确度高，方便对激光选区熔化过程中的工艺参数进行实时调整，能很好地避免或减少缺陷的生成，从而大大提高激光选区熔化产品的质量。
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公开(公告)号：CN113077423B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110303918.3
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的激光选区熔化熔池图像分析系统，包括熔池图像采集模块、图像预处理模块、熔池图像分类识别模块、图像重组模块、熔池形貌特征分析模块、数据可视化模块和数据存储模块；熔池图像采集模块采集的熔池图像经过图像预处理模块的预处理后，依次经过熔池图像分类识别模块、图像重组模块、熔池形貌特征分析模块，进而对激光选区熔化过程中熔池的质量进行评价；数据可视化模块对分类识别的结果和熔池质量评价结果进行显示，数据存储模块对所有数据进行存储。本发明可以实时监测熔池状态，快速处理熔池监控中的大量图像数据，分析激光选区熔化过程中可能出现的质量问题。
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公开(公告)号：CN113102770B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110302710.X
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
摘要： 本发明公开了一种激光选区熔化的激光辐射强度数据分析系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、用户输入模块、数据分析模块、数据可视化模块和数据存储模块；数据采集模块对输入激光信号和熔池激光辐射强度信号进行采集；数据预处理模块对输入激光信号和辐射激光信号的脉冲边沿进行精准识别和切分，输出脉冲总个数；用户输入模块用于提供用户对相关参数进行选择输入；数据分析模块根据数据预处理模块输出的数据以及用户输入模块输入的相关参数进行分析计算；数据存储模块对所有数据进行存储。本发明中的系统可将激光强度数据进行全方位、高精度的分析，从而提取出激光强度信号中蕴含着的丰富信息。
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公开(公告)号：CN113084193B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110303916.4
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
摘要： 本发明公开了一种激光选区熔化技术原位质量综合评价方法，包括以下步骤，S1：采集激光选区熔化过程中的激光辐射强度数据和熔池图像；S2：利用激光辐射强度数据分析系统对步骤S1中采集的激光辐射强度数据进行分析；S3：利用基于卷积神经网络的激光选区熔化熔池图像分析系统对步骤S1中采集的熔池图像进行分析；S4：结合步骤S2和步骤S3的分析结果，对激光选区熔化的原位质量进行综合评价。本发明的评价方法智能化程度高，同时对激光选区熔化过程中采集的海量数据进行实时处理，处理速度快，基于大量数据的评价结果精确度高，方便对激光选区熔化过程中的工艺参数进行实时调整，能很好地避免或减少缺陷的生成，从而大大提高激光选区熔化产品的质量。
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公开(公告)号：CN113102770A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110302710.X
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
摘要： 本发明公开了一种激光选区熔化的激光辐射强度数据分析系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、用户输入模块、数据分析模块、数据可视化模块和数据存储模块；数据采集模块对输入激光信号和熔池激光辐射强度信号进行采集；数据预处理模块对输入激光信号和辐射激光信号的脉冲边沿进行精准识别和切分，输出脉冲总个数；用户输入模块用于提供用户对相关参数进行选择输入；数据分析模块根据数据预处理模块输出的数据以及用户输入模块输入的相关参数进行分析计算；数据存储模块对所有数据进行存储。本发明中的系统可将激光强度数据进行全方位、高精度的分析，从而提取出激光强度信号中蕴含着的丰富信息。
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公开(公告)号：CN113077423A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110303918.3
申请日：2021-03-22
申请人： 中国人民解放军空军工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的激光选区熔化熔池图像分析系统，包括熔池图像采集模块、图像预处理模块、熔池图像分类识别模块、图像重组模块、熔池形貌特征分析模块、数据可视化模块和数据存储模块；熔池图像采集模块采集的熔池图像经过图像预处理模块的预处理后，依次经过熔池图像分类识别模块、图像重组模块、熔池形貌特征分析模块，进而对激光选区熔化过程中熔池的质量进行评价；数据可视化模块对分类识别的结果和熔池质量评价结果进行显示，数据存储模块对所有数据进行存储。本发明可以实时监测熔池状态，快速处理熔池监控中的大量图像数据，分析激光选区熔化过程中可能出现的质量问题。
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