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申请/专利权人：汕头大学
摘要：本发明公开一种基于元学习的激光熔覆增材制造成形质量监测方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取多组第一工艺参数和多组第二工艺参数；根据每组第一工艺参数，控制激光定向能量沉积实验平台进行一次送粉式激光定向能量沉积实验，获取一组第一熔池图像；根据每组第二工艺参数，控制激光定向能量沉积实验平台进行一次激光熔丝增材制造实验，获取一组第二熔池图像；利用多组第一熔池图像和多组第二熔池图像，引入元学习框架对SE‑ResNet12网络模型进行训练优化，得到质量监测模型；利用质量监测模型对激光定向能量沉积实验平台输出的待测熔池图像进行处理，得到质量分类结果。本发明能够提高对熔池图像进行质量分类的准确性。
主权项：1.一种基于元学习的激光熔覆增材制造成形质量监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户输入的多组第一工艺参数和多组第二工艺参数；根据每组第一工艺参数，控制激光定向能量沉积实验平台进行一次送粉式激光定向能量沉积实验，从中获取一组关于粉末熔覆道的第一熔池图像；根据每组第二工艺参数，控制所述激光定向能量沉积实验平台进行一次激光熔丝增材制造实验，从中获取一组关于熔丝熔覆道的第二熔池图像；获取构建好的SE-ResNet12网络模型，利用多组第一熔池图像和多组第二熔池图像，并引入元学习框架对所述SE-ResNet12网络模型进行训练优化，得到质量监测模型；利用所述质量监测模型对所述激光定向能量沉积实验平台当前输出的待测熔池图像进行处理，得到所述待测熔池图像的质量分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学 基于元学习的激光熔覆增材制造成形质量监测方法及系统
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