[發(fā)明專利]一種SLM打印機(jī)溫度監(jiān)控方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211324947.9
• 申請(qǐng)日: 2022-10-27
• 公開（公告）號(hào): CN115512168A
• 公開（公告）日: 2022-12-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李健;馬桂殿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京鋮聯(lián)激光科技有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/764
• 分類號(hào): G06V10/764;G06V10/762;G06V20/40;G06V10/74
• 代理公司: 南京佰騰智信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32509
• 代理人: 郭林

本發(fā)明公開了一種SLM打印機(jī)溫度監(jiān)控方法，屬于3D打印技術(shù)領(lǐng)域，通過視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器、圖片處理服務(wù)器、客戶端服務(wù)器、溫度判斷服務(wù)器，首先通過獲取視頻流關(guān)鍵幀的方法縮減處理視頻圖片的數(shù)量，然后在通過無監(jiān)督聚類方法K?Means算法進(jìn)行特征去冗余，最終建立熔池的球化缺陷模型，并對(duì)工作中的圖片進(jìn)行智能識(shí)別，解決了采用紅外熱成像儀對(duì)熔池溫度進(jìn)行檢測(cè)時(shí)數(shù)據(jù)量大不易進(jìn)行后期處理，并自動(dòng)識(shí)別球化圖片的技術(shù)問題，本發(fā)明采用獲取動(dòng)態(tài)視頻的關(guān)鍵幀的方法對(duì)大量的熱成像儀拍攝的圖片進(jìn)行識(shí)別，極大的減小了后期圖片的處理量，本發(fā)明采用無監(jiān)督聚類方法進(jìn)行特征去冗余，并采用支持向量機(jī)訓(xùn)練分類模型，可以快速的識(shí)別球化現(xiàn)象。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于3D打印技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種SLM打印機(jī)溫度監(jiān)控方法。

背景技術(shù)

SLM打印機(jī)在打印過程中，容易在熔池部分形成球化現(xiàn)象，現(xiàn)有技術(shù)中是通過減小激光的掃描速度來消除球化現(xiàn)象，這就需要對(duì)熔池部分的溫度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

目前SLM打印的的溫度檢測(cè)主要采用兩種方式：一種是采用紅外攝像機(jī)對(duì)熔池部分進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，第二種是采用溫度傳感器對(duì)加工區(qū)域的溫度進(jìn)行檢測(cè)。

采用紅外熱成像儀時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的拍攝圖片，對(duì)這些圖片的處理會(huì)產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，后期處理不易。

采用溫度傳感器則只能對(duì)加工區(qū)域的某一個(gè)特定的點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)誤差較大。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種SLM打印機(jī)溫度監(jiān)控方法，解決了采用紅外熱成像儀對(duì)熔池溫度進(jìn)行檢測(cè)時(shí)數(shù)據(jù)量大不易進(jìn)行后期處理，并自動(dòng)識(shí)別球化圖片的技術(shù)問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種SLM打印機(jī)溫度監(jiān)控方法，具體包括如下步驟：

步驟1：建立視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器、圖片處理服務(wù)器、客戶端服務(wù)器、溫度判斷服務(wù)器；

步驟2：視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器用于獲取SLM打印機(jī)系統(tǒng)中的紅外熱成像儀采集到的視頻流；

視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取一段用于訓(xùn)練的視頻流，視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器按照預(yù)設(shè)緩存時(shí)限，對(duì)視頻流進(jìn)行分時(shí)緩存，并對(duì)視頻流進(jìn)行時(shí)間標(biāo)注，生成分時(shí)視頻；

步驟3：在視頻數(shù)據(jù)服務(wù)中建立一個(gè)視頻分割模塊，視頻分割模塊調(diào)取任意一段分時(shí)視頻，通過感知哈希算法對(duì)分時(shí)視頻進(jìn)行分割，將具有相似幀的圖片歸類到同一個(gè)動(dòng)態(tài)視頻中，得到數(shù)個(gè)動(dòng)態(tài)視頻；

步驟4：在視頻數(shù)據(jù)服務(wù)建立一個(gè)幀處理模塊，幀處理模塊按照時(shí)序依次對(duì)動(dòng)態(tài)視頻進(jìn)行逐幀處理：首先通過圖片的運(yùn)動(dòng)區(qū)域的圖像熵對(duì)動(dòng)態(tài)視頻中的圖片進(jìn)行過濾，再將所有過濾后的圖片的灰度直方圖的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)，篩選出動(dòng)態(tài)視頻的關(guān)鍵幀；

步驟5：在圖片處理服務(wù)器中建立圖片緩存庫，將所有動(dòng)態(tài)視頻的關(guān)鍵幀均存儲(chǔ)在圖片緩存庫中；

步驟6：客戶端服務(wù)器從圖片緩存庫中獲取關(guān)鍵幀，并分別展示給兩個(gè)不同的用戶，兩個(gè)用戶分別對(duì)每一個(gè)關(guān)鍵幀進(jìn)行查看，對(duì)具有缺陷的關(guān)鍵幀進(jìn)行熔池的球化缺陷區(qū)域劃分，生成兩組熔池的球化缺陷圖片；

步驟7：圖片處理服務(wù)器調(diào)取步驟6中的兩組缺陷圖片，對(duì)每一組缺陷圖片進(jìn)行特征提取，對(duì)每一組圖片提取兩個(gè)特征集；

步驟8：圖片處理服務(wù)器根據(jù)皮爾森相關(guān)系數(shù)對(duì)所有特征集進(jìn)行穩(wěn)定特征選擇；

步驟9：圖片處理服務(wù)器通過無監(jiān)督聚類方法K-Means算法進(jìn)行特征去冗余；

步驟10：通過支持向量機(jī)訓(xùn)練分類模型，得出熔池的球化缺陷模型；

步驟11：視頻數(shù)據(jù)服務(wù)器根據(jù)步驟2到步驟5的方法獲取正常使用時(shí)的紅外熱成像儀采集到的視頻流，并獲取視頻流的關(guān)鍵幀，圖片處理服務(wù)器根據(jù)熔池的球化缺陷模型，對(duì)關(guān)鍵幀進(jìn)行分類；