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龙图腾网恭喜北京京城增材科技有限公司申请的专利一种金属3D打印成型精度监测方法、装置及其电子设备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：CN119387617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411896404.3，技术领域涉及：B22F10/85；该发明授权一种金属3D打印成型精度监测方法、装置及其电子设备是由朱荣春;庞瑞峰;张希文;张西鹏;白奇峰设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属3D打印成型精度监测方法、装置及其电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种金属3D打印成型精度监测方法、装置及其电子设备，涉及金属3D打印技术领域，包括以下步骤：获取多模态传感器数据，基于多模态传感器数据，采集金属3D打印过程中多维度数据，确定光学传感器记录熔池形态与粉末分布，确定热红外摄像机监测温度场分布，确定声学传感器采集打印中高频声波信号,识别缺陷信号；根据边缘计算设备在本地预处理数据，基于卷积神经网络从光学图像中提取边界和几何特征，响应于热场梯度分析提取关键温度变化区域；基于时频分析从声学数据中提取频谱特征。本发明通过光学、热学和声学等多模态数据的同步采集，利用先进的深度学习技术实现数据融合和缺陷检测。

本发明授权一种金属3D打印成型精度监测方法、装置及其电子设备在权利要求书中公布了：1.一种金属3D打印成型精度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多模态传感器数据，基于多模态传感器数据，采集金属3D打印过程中多维度数据，确定光学传感器记录熔池形态与粉末分布，确定热红外摄像机监测温度场分布，确定声学传感器采集打印中高频声波信号,识别缺陷信号；根据边缘计算设备在本地预处理数据，基于卷积神经网络从光学图像中提取边界和几何特征，响应于热场梯度分析提取关键温度变化区域；基于时频分析从声学数据中提取频谱特征；构建多模态卷积神经网络,将光学、热学和声学数据输入模型进行特征融合与分类，基于Transformer的时序预测模型,分析打印过程中的动态变化结果,模拟未来打印质量；根据分析结果,动态调整打印参数，基于强化学习算法通过环境反馈动态优化打印参数，基于打印参数接入打印设备,实时调整打印参数,实现闭环控制；构建基于Web的可视化界面,显示关键指标，闭环控制优化工艺参数；基于全息显微镜实时采集打印熔池的三维结构变化，解析出打印中的表面缺陷和深度信息；根据全息显微镜与所述多维度数据的采集，调整数据采集方式确定干涉图；基于傅里叶变换算法将干涉图转化为可视化三维结构,计算表面粗糙度和裂纹深度；通过深度卷积神经网络清理全息数据中的噪声和伪影，确定时空编码器实现模态间特征的时间序列对齐与嵌入转换；构建多维度数据的多任务深度学习模型，将多维度数据特征映射到量子态，通过量子线路实现高维空间的特征表示；构建打印设备与工艺过程的数字孪生模型,实时模拟打印过程的物理与化学行为，基于监测数据与历史数据库,动态更新数字孪生模型状态。

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