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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法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：CN120716179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511226032.8，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法是由仲天驰;汪俊;吴巧云设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法，为解决现有增材制造过程在线监测方法计算量大、调控时效性差、难以实现实时闭环校正的问题提出了一种新颖的解决方案。本方法通过图像采集装置捕获打印过程的图像帧序列，并将其转换为事件帧序列；接着基于残差结构设计包含时间注意力模块的脉冲神经网络对事件帧序列进行处理，实时评估打印工艺参数的状态；通过对评估结果序列的统计分析来触发调整决策，并根据统计置信度计算精确的调整量，最终生成G‑code指令对打印机进行实时闭环控制。本发明实现了低功耗、低延迟、高精度的在线过程控制，显著提升了增材制造的质量一致性和可靠性。

本发明授权一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件信息的增材制造工艺参数在线调控方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、在增材制造设备运行期间，利用固定于打印喷头和其附近的图像采集装置，对材料挤出及粘附区域进行不间断地、实时地视频流捕获，获得反映打印过程动态变化的高频连续图像帧序列； S2、对高频连续图像帧序列进行差分处理，仅提取帧间亮度发生显著变化的像素点作为事件，将高冗余度的图像数据转换为包含时空和极性信息的稀疏事件数据流，并将稀疏事件数据流组织成事件帧序列； S3、基于残差结构设计包含时间注意力模块的脉冲神经网络TA-SeW-ResNet对事件数据流进行时空特征提取与分析，并对影响打印质量关键工艺参数的状态进行在线评估，输出对当前工艺参数分类判断结果； 步骤S3中的TA-SeW-ResNet具体为： 网络主体采用脉冲神经网络SeW-ResNet结构，SeW-ResNet由多个包含脉冲神经元的残差块TA-SeWBlock堆叠而成；输入的事件帧序列首先经过一个卷积层ConvLayer，卷积层通过使用卷积核对输入数据进行局部区域的特征扫描进行初始特征提取，然后依次经过平均池化AVG、批量归一化BN和神经元网络层SN；之后通过四组TA-SeWBlock进行深度时空特征学习；接着再次经过一个AVG模块，对深度时空特征进行最终的全局信息整合，最后展平模块FLATTEN将二维的特征图转换为一维向量，一维向量被送入一个用于参数预测的全连接层，输出对四个关键工艺参数的评价； S4、基于滑动时间窗口的决策机制，对TA-SeW-ResNet在连续时间步长内输出的评估结果序列进行累积和统计分析，当某一关键工艺参数状态评价结果的出现频率超过预设阈值时，确认该关键工艺参数存在稳定偏差，需进行调整； S5、在确认需要调整工艺参数后，根据评价结果的统计置信度，按比例计算出精确的参数所需调整量，并随即将该调整量转化为增材制造设备可执行的标准化控制指令，完成在线调控； S6、将生成的控制指令通过上位机系统发送至增材制造设备的运动控制器，由控制器实时解析并执行该指令，完成对相应工艺参数的在线动态修正，从而构成一个从监测、分析到反馈执行的完整闭环控制回路。

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