研究目的
利用热成像离轴成像与基于深度学习的神经网络架构相结合的方法，检测激光粉末床熔融过程中的打印缺陷。
研究成果
开发的卷积神经网络能以96.80%的极高准确率识别分层缺陷和飞溅物。该模型体积小、计算成本低，适合在性能较弱的硬件上实时运行。未来工作包括评估该模型在更广泛材料、几何形状和缺陷类型中的表现。
研究不足
卷积神经网络只能检测飞溅和分层等缺陷。其他缺陷类型（如裂纹、气孔、球化及未熔合粉末）尚未进行评估。训练和评估仅采用了一种几何形状和H13材料。
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基于深度学习的激光粉末床熔融原位热成像监测缺陷检测模型
DOI：10.1007/s40964-019-00108-3
期刊：Progress in Additive Manufacturing
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
采用激光粉末床熔融技术进行金属部件的增材制造是一个非常复杂的过程，因为每一层都需要对粉末进行熔化和冷却以形成零件。许多参数会影响打印过程；然而，由非最佳参数设置导致的缺陷通常在过程结束后才会被发现。为了在打印过程中检测这些缺陷，人们提出了不同的过程监测技术，如熔池监测或离轴红外监测。在这项工作中，我们使用热成像离轴成像作为数据源，并结合基于深度学习的神经网络架构来检测打印缺陷。对于网络训练，采用了k折交叉验证和保留交叉验证。通过这些技术，可以以96.80%的准确率识别出分层和飞溅等缺陷。此外，还通过计算类激活热图对模型进行了评估。该架构非常小且计算成本低，这意味着即使在性能较低的硬件上也能实时运行。
作者：
Hermann Baumgartl，Josef Tomas，Ricardo Buettner，Markus Merkel
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