[发明专利]一种基于全卷积神经网络的等离子能量沉积图像识别方法有效
| 申请号： | 202110500111.9 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN112906833B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 李辉;刘胜;申胜男;张亿凯;郭祖军 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/36;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鲁力 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于全卷积神经网络的等离子能量沉积图像识别方法，该方法包括：首先由监测设备实时采集等离子定向能量沉积中熔池和等离子弧的图像，然后进行包括旋转、翻转等操作进行图像的预处理，扩充图像的数据集；引入全卷积神经网络，同时运用空洞卷积代替传统卷积与池化的作用，将预处理图像进行像素级分类，精准分割等离子弧和熔池；将分割后的图像与原始输入图像进行做差，快速定位熔池及等离子弧。本发明能够对于金属增材制造中等离子定向能量沉积的熔池和等离子弧进行快速识别，为后来提取熔池和等离子弧形貌做好基础，从而实时调节金属增材制造过程中的相关参数，提高产品质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 等离子 能量 沉积 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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