研究目的
利用卷积神经网络通过红外成像检测形状，并评估激光粉末床熔融技术中的零件质量。
研究成果
使用卷积神经网络（CNN）对红外图像进行形状检测的实施取得了成功，但要实现检测缺陷和形状的主要目标，还需要开展更多工作。更大且更多样化的训练集将有助于改进测试集和验证集。
研究不足
为了获得更好的效果，训练集需要更大且更多样化。预处理方法必须进一步审查，以确保输出最适合神经网络。
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[IEEE NAECON 2019 - 美国电气电子工程师学会国家航空航天与电子会议 - 美国俄亥俄州代顿市（2019年7月15日-19日）] 2019年IEEE国家航空航天与电子会议(NAECON) - 基于卷积神经网络和红外断层扫描的激光粉末床熔融原位过程监测
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[IEEE NAECON 2019 - 美国电气电子工程师学会国家航空航天与电子会议 - 美国俄亥俄州代顿市（2019年7月15日-19日）] 2019年IEEE国家航空航天与电子会议(NAECON) - 基于卷积神经网络和红外断层扫描的激光粉末床熔融原位过程监测
DOI：10.1109/NAECON46414.2019.9058251
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
增材制造（AM）是航空电子、生物医学、汽车和制造业等多个领域不断发展的技术方向。过去15年间，金属打印的激光粉末床熔融（LPBF）技术呈现出显著增长态势。由于该工艺生产的许多零部件（如生物医学植入物）属于高风险产品，其质量成为行业关注重点。为此，我们设计了一台配备原位传感器的LPBF设备来监控制造过程。通过图像处理与机器学习算法，能够高效分析海量数据并评估零部件质量，验证特定内部几何结构及制造缺陷。本研究采用计算机辅助设计（CAD）构建的含多尺寸（0.75-3.5毫米）特征几何体（正方形、圆形、三角形）的多层试件，基于选择性激光熔化（SLM）设备的红外（IR）图像进行特征检测。通过图像去噪预处理，结合主成分分析（PCA）进一步降噪，再运用卷积神经网络（CNN）识别特征并判定异常类别（该类别数据源自CAD图像构建的数据集）。经此自动化流程，共检测、分类并验证了300个几何元素与制造文件的匹配性。此外，系统还检测并保存了若干制造异常供终端用户核查。
作者：
Hamed Elwarfalli，Dimitri Papazoglou，Dathan Erdahl，Amy Doll，Jared Speltz
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