研究目的
开发一种新方法（ConvLBM），利用卷积神经网络从原始中波红外同轴图像中提取特征和质量指标，实现对激光制造过程的实时监测。
研究成果
ConvLBM是激光加工实时监测领域的重大突破，能精准估算激光金属沉积中的稀释率，检测激光焊接缺陷，在不同材料与工艺中均展现出良好效果。
研究不足
尽管该模型表现出良好的适应性，但其性能可能会受到轨道上稀释度变化以及对新材料泛化能力的影响。
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激光制造质量监测的卷积方法
DOI：10.1007/s10845-019-01495-8
期刊：Journal of Intelligent Manufacturing
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
从激光加工过程监测中提取有意义的特征，是实现制造件新型无损质量检测方法的基础，这一领域始终保持着日益增长的工业关注度。我们提出ConvLBM——一种实时监测激光制造过程的新方法。该技术通过卷积神经网络模型，从中波红外同轴原始图像中提取特征与质量指标。我们展示了ConvLBM在两种场景下的能力：激光金属沉积中的稀释率估算，以及激光焊接过程中的缺陷定位，其能有效表征工艺动态并预测质量指标。研究成果标志着大尺寸金属件3D打印与焊接过程质量控制领域的突破性进展。同时我们发布了首个带标注的激光制造图像大型数据集。
作者：
Carlos Gonzalez-Val，Adrian Pallas，Veronica Panadeiro，Alvaro Rodriguez
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