公开(公告)号：CN119510451A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411675309.0

申请日：2024-11-21

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 卢轶 ,  黄海燃 ,  吴斌 ,  汪晨 ,  蔡明霞 ,  姜迪 ,  易扬 ,  饶静

IPC: G01N23/04 ,  G01N23/083 ,  G01N23/18 ,  G01N21/88

Abstract: 本发明公开了一种高能X射线在线监测装置，旨在通过多角度X射线图像采集和神经网络的自动参数调整，实现对沉积过程的实时监控和图像质量优化。该方法包括在激光头的四个角安装高能X射线设备及高分辨率探测器，能够从多个视角实时捕捉沉积层的表面和内部结构变化。系统通过神经网络分析图像质量，自动调整X射线设备的曝光时间、光强及成像角度，确保获取的图像具备较高的对比度、信噪比及结构相似性。最终，通过多角度图像的三维重建，系统能够实时呈现沉积层的几何形貌，为工艺优化提供数据支持。该方案还提出一种结合ResNet和VGG的双分支卷积神经网络架构，用于提高X射线图像的质量评估。该方法大大提高了激光金属沉积工艺的质量控制精度与效率。

公开(公告)号：CN119114978A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411234772.1

申请日：2024-09-04

Applicant: 南京林业大学

Inventor： 卢轶 ,  黄海燃 ,  吴斌 ,  姜迪 ,  易扬 ,  汪晨 ,  沈荣琦 ,  李文博 ,  董健 ,  朱柯霖 ,  蔡周森

IPC: B22F10/80 ,  G01B11/24 ,  G01B17/06 ,  G06T7/70 ,  G06T7/90 ,  G06T5/90 ,  G06T5/60 ,  G06N7/01 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18 ,  G06T5/50 ,  B22F12/90 ,  B22F10/25 ,  B33Y50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法，采集熔池区域图像和振动数据；将采集的熔池区域图像和振动数据输入深度自编码器进行处理，通过深度自编码器生成重建图像；并使用PSNR和SSIM评估重建图像的质量和稳定性；如果图像质量未达到预设标准，系统将计算出改善图像质量所需的最佳照明角度和摄像头位置；通过空心轴电机调整LED灯光和摄像头的角度和位置，确保光路均匀覆盖熔池表面，并捕捉到所有可能的光照暗区；如果图像质量达到预设标准，输出重建图像。本发明通过结合改进的监测设备和深度学习技术，有效地解决了激光增材制造过程中沉积层形貌测试面临的挑战，提高了测试质量和可靠性。