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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118134897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410394595.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法和系统是由王玲;范博文;杨珊珊;徐铭恩设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法和系统。根据OCT系统采集的OCT数据，获取当前打印层的基于Gcode信息的2D目标模型图像和重构的OCT打印模型图像；将上述打印层的2D目标模型图像和重构的OCT打印模型图像输入至训练、测试和验证好后的深度神经网络，得到上述打印层的缺陷表征图；根据缺陷表征图调整OCT系统的打印参数，对缺陷进行修复。通过结合OCT技术和深度学习算法，本发明能够实时准确地检测出3D打印过程中的微小缺陷，包括断丝、欠挤出、过挤出以及拉丝等。

本发明授权基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于OCT和深度学习的3D打印缺陷识别方法，其特征在于包括步骤如下： 步骤（1）、构建深度神经网络，并对其进行训练、测试和验证； 1-1获取同一打印层的基于Gcode信息的2D目标模型图像和重构的OCT打印模型图像，并标记缺陷标签，然后分为训练集、测试集和验证集；所述缺陷标签采用至少一种缺陷状态定义的缺陷表征图； 所述2D目标模型图像的获取具体包括： 1根据OCT系统的视场大小，在X-Y平面上创建2D目标模型空间； 2从GCode中提取同一Z坐标下的X-Y坐标序列； 3根据OCT系统数据的分辨率，利用X-Y坐标序列生成2D打印路径； 4根据GCode中的打印信息结合2D路径，生成包含目标打印参数的2D标准模型图； 所述重构的OCT打印模型图像的获取具体包括： 1打印前进行OCT系统的打印平台测高和打印坐标校准； 2）利用OCT系统采集打印平台的OCT数据并记录采集坐标； 3）每打印一层，利用OCT系统对当前层打印支架进行OCT数据采集； 4）对步骤3）采集的OCT数据进行处理，分别提取各个OCT数据的表面点，之后根据厚度分布计算公式重构打印模型； 所述厚度分布计算公式为： ； 其中为打印平台OCT数据的表面点矩阵；表示打印第层时，打印机相对于未开始打印前沿Z方向下移的像素数量；为第层OCT数据的表面点矩阵；表示OCT数据中Z方向空间分辨率； 1-2构建深度神经网络，并对其进行训练、测试和验证； 所述深度神经网络采用引入CBAM注意力机制的U-net网络； 步骤（2）、根据OCT系统采集的OCT数据，获取当前打印层的基于Gcode信息的2D目标模型图像和重构的OCT打印模型图像；将上述打印层的2D目标模型图像和重构的OCT打印模型图像输入至训练、测试和验证好后的深度神经网络，得到上述打印层的缺陷表征图； 步骤（3）、根据缺陷表征图调整OCT系统的打印参数，对缺陷进行修复。

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