[发明专利]一种基于卷积神经网络的增材制造自反馈监测系统及方法在审
| 申请号： | 202310245008.3 | 申请日： | 2023-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN116352113A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 刘瑛楠;张恺;王振;殷明慧;张佳蕊;杨宗元;姚佳晨;吴宇霞;李雅雯;陈鏐莎;华宇婷 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | B22F10/85 | 分类号： | B22F10/85;B22F10/28;B22F12/90;B33Y50/02;G06N3/09;G06F30/27;G06F18/241;G06N3/0464;G06F113/10;G06F113/22;G06F119/18;G06F119/20;G06F119/02 |
| 代理公司： | 苏州市知腾专利代理事务所(普通合伙) 32632 | 代理人： | 李建 |
| 地址： | 200000 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明专利公开了一种基于卷积神经网络的增材制造自反馈监测系统及方法，该系统主要由：增材制造机器、能够运行卷积神经网络的计算机、高精度麦克风阵列以及线材、支架组成。在增材制造机器打印过程中使用放置在机器内部的高精度压电麦克风阵列进行实时采集声信号，将信号进行滤波过滤机器产生的噪音，降噪后的声信号经提取特征信息提供给包括卷积神经网络在内的基于Python程序搭建的软件进行实时识别缺陷，并将识别后的缺陷信息经处理后自反馈给增材制造机器一系列指令，使机器接受指令随时调整打印参数或进行激光重熔来消除缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 制造 反馈 监测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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