研究目的
利用卷积神经网络从激光粉末床熔融过程中的熔池图像预测激光功率值。
研究成果
所提出的卷积神经网络（CNN-F7K3-Sig）展现出较高的推理成功率，在从熔池图像预测激光功率值方面效果显著，即使对于训练中未见的工况状态亦能有效处理。该模型有望在不进行破坏性测试的情况下，用于识别增材制造层中的问题位置。
研究不足
该研究的局限性在于所获取的熔池图像质量，以及预处理步骤中需要区分有用与无用图像的需求。
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一种利用激光粉末床熔融过程中熔池图像预测激光功率的卷积神经网络
DOI：10.1109/ACCESS.2020.2970026
期刊：IEEE Access
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
在激光粉末床熔融工艺中，卷积神经网络可构建优质的回归模型，通过熔池图像预测激光功率值。为进行实证验证，我们采用金属增材制造设备监测系统采集的图像数据，通过超参数网格搜索对卷积网络进行最优配置。该网络仅0.12%的测试图像超出预测激光功率值可靠性的判定标准，在预测训练步骤中未出现的激光功率状态时，其精度优于深度前馈神经网络。我们预计该模型可用于发现增材制造过程中导致缺陷的层内问题位置。
作者：
Ohyung Kwon，Hyung Giun Kim，Wonrae Kim，Gun-Hee Kim，Kangil Kim
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