[发明专利]基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置有效
| 申请号： | 202110337787.0 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112884768B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 赵美华;沈震;熊刚;吴怀宇;董西松;罗璨;胡斌;王卫兴;方启航;王飞跃 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 打印 在线 质量 监测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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