[發明專利]選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法、裝置及存儲介質在審
| 申請號: | 202011082156.0 | 申請日: | 2020-10-12 |
| 公開(公告)號: | CN112371995A | 公開(公告)日: | 2021-02-19 |
| 發明(設計)人: | 陳松茂;丁天貺;張祖耀;杜佳豪;陳宇林 | 申請(專利權)人: | 華南理工大學 |
| 主分類號: | B22F10/28 | 分類號: | B22F10/28;B22F10/80;B22F12/90;B33Y50/00 |
| 代理公司: | 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 | 代理人: | 李秋武 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 選擇性 激光 熔化 打印 裂紋 檢測 方法 裝置 存儲 介質 | ||
1.選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,應用于選擇性激光熔化3D打印機,其特征在于:包括以下步驟,
獲取選擇性激光熔化3D打印機逐層打印過程的聲發射原始波形信號以及與聲發射原始波形信號同步的同步打印視頻;
根據同步打印視頻對聲發射原始波形信號進行逐層甄別與標定,獲取每層選擇性激光熔化3D打印的離散聲波信號數據,從離散聲波信號數據中提取時域特征值和頻域特征值;
以時域特征值和頻域特征值作為輸入參數進行機器學習訓練;
當對輸入參數識別為制件裂紋模式時,發布與所述制件裂紋模式對應的報警信息。
2.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:獲取選擇性激光熔化3D逐層打印過程的聲發射原始波形信號的實現方式為,數據處理模塊接收聲音采集裝置采集并發送來的選擇性激光熔化3D逐層打印過程中包括金屬粉末激光熔化、激光啟停、刮板動作、成形缸與粉缸升降、保護氣體流動的聲發射原始波形信號。
3.按照權利要求2所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:聲音采集裝置為非接觸式數字錄音機,非接觸式數字錄音機設于選擇性激光熔化3D打印機一側。
4.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:獲取與聲發射原始波形信號同步的同步打印視頻的實現方式為,數據處理模塊接收視頻錄制裝置錄制并發送來的選擇性激光熔化3D逐層打印過程中包括金屬粉末逐層打印、激光束掃描與啟停、刮板鋪粉、成形缸與粉缸升降的視頻,其中,視頻錄制裝置與聲音采集裝置同步運行。
5.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:時域特征值包括幅值、均方根;頻域特征值包括幅值頻率、均方根頻率、功率譜密度、相對能量。
6.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:提取離散聲波信號的時域特征值和頻域特征值的實現方式為,通過快速傅立葉變換和小波變換頻譜分析方法,從離散聲波信號數據中提取離散聲波信號的時域特征值和頻域特征值。
7.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:機器學習模塊的輸入參數為每一層選擇性激光熔化3D打印時間段內離散聲波信號的時域特征值的均值和標準差以及頻域特征值的均值和標準差。
8.按照權利要求1所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法,其特征在于:機器學習訓練包括制件裂紋模式的模式分類、識別與學習訓練。
9.選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測裝置,應用于選擇性激光熔化3D打印機,其特征在于:包括聲音采集裝置、視頻錄制裝置和數據處理模塊,聲音采集裝置和視頻錄制裝置分別設于選擇性激光熔化3D打印機一側,數據處理模塊分別與聲音采集裝置和視頻錄制裝置連接;
聲音采集裝置用于采集選擇性激光熔化3D逐層打印過程的聲發射原始波形信號并發送到數據處理模塊;
視頻錄制裝置用于同步錄制選擇性激光熔化3D逐層打印過程的同步打印視頻并發送到數據處理模塊;
數據處理模塊用于接收聲音采集裝置發送來的聲發射原始波形信號與視頻錄制裝置發送來的同步打印視頻,根據同步打印視頻對聲發射原始信號數據進行逐層甄別與標定,獲取每層選擇性激光熔化3D打印的離散聲波信號數據,從離散聲波信號數據中提取離散聲波信號的時域特征值和頻域特征值并作為輸入參數進行機器學習訓練;當對輸入參數識別為制件裂紋模式時,發布與所述制件裂紋模式對應的報警信息。
10.一種存儲介質,存儲有程序,其特征在于:所述程序被處理器執行時,實現權利要求1-8任一項所述的選擇性激光熔化3D打印裂紋檢測方法。
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