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重慶研究院3D打印技術(shù)研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了基于同軸高速成像系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控整個(gè)激光選區(qū)熔化成形過(guò)程，可有效識(shí)別關(guān)鍵工藝現(xiàn)象，為實(shí)現(xiàn)全過(guò)程質(zhì)量控制提供新方法。相關(guān)工作已在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Computers in Industry》、《Materials & Design》等國(guó)際著名期刊發(fā)表。

首先利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)改進(jìn)同軸成像光路，搭建了高速影像采集系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控成形中的過(guò)程現(xiàn)象，解決了長(zhǎng)期以來(lái)無(wú)法清晰觀測(cè)零件成形全過(guò)程的問(wèn)題。該系統(tǒng)有效避免當(dāng)前過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)視野受限及成像清晰度差的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了整個(gè)金屬3D打印成形過(guò)程數(shù)據(jù)的有效采集（詳見(jiàn)研究論文：Prediction of powder bed thickness by spatter detection from coaxial optical images in selective laser melting of 316L stainless steel，Materials & Design）。

在此基礎(chǔ)上，采用多尺度和多特征流形學(xué)習(xí)方法首次證明了當(dāng)激光粉末床熔合過(guò)程中工藝現(xiàn)象特征數(shù)量未知時(shí)，無(wú)法獲得預(yù)測(cè)熔體軌跡成形形貌的全局最優(yōu)解，進(jìn)而采用多尺度特征金字塔網(wǎng)絡(luò)處理長(zhǎng)序列高速視頻并預(yù)測(cè)成形形態(tài)作為替代方案（詳見(jiàn)研究論文：Multi-scale feature pyramid approach for melt track classification in laser powder bed fusion via coaxial high-speed imaging，Computers in Industry）。此外，提出了一種改進(jìn)的視頻理解模型，解決了從金屬3D打印過(guò)程現(xiàn)象中無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別缺陷特征的問(wèn)題（詳見(jiàn)研究論文：2-D transformer-based approach for process monitoring of metal 3-D printing via coaxial high-speed imaging，IEEE Transactions on Industrial Informatics）。這些結(jié)果有助于提高成形工藝的穩(wěn)定性和可靠性，為實(shí)現(xiàn)金屬3D打印智能過(guò)程監(jiān)控提供了理論依據(jù)和技術(shù)手段。

上述工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、中國(guó)科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)資助。

相關(guān)論文鏈接：

https://doi.org/10.1109/TII.2023.3314071

https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103975

https://doi.org/10.1016/j.matdes.2021.110301

圖1. 改進(jìn)的同軸機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)光路布局原理圖及設(shè)備實(shí)拍圖

圖2. 提出的多尺度視頻理解模型架構(gòu)圖