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龍圖騰網恭喜沈陽度維科技開發(fā)有限公司申請的專利基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119427743B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510031387.5，技術領域涉及：B29C64/386；該發(fā)明授權基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)及方法是由寧國山;夏爽;趙霄;陳一萍;侯宇桐;楊景豐;李文利設計研發(fā)完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)及方法。本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，解決現有增材制造質量檢測領域中存在的檢測準確性、實時性低的問題。本發(fā)明的基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)包括：模型打印模塊、數據采集模塊、數據處理模塊以及數據比對模塊；模型打印模塊包括鋪粉棒、送粉倉、成型倉、平臺以及掃描振鏡；本發(fā)明能夠實時、全面地評估每一打印層的質量，提高檢測質量和打印效率，實現增材制造過程中的打印質量的實時檢測。

本發(fā)明授權基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于熱成像的增材制造質量檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：模型打印模塊、數據采集模塊、數據處理模塊以及數據比對模塊；所述模型打印模塊包括鋪粉棒2、送粉倉3、成型倉4、平臺5以及掃描振鏡8；所述送粉倉3和成型倉4設置于平臺5下方兩側，所述鋪粉棒2設置于平臺5上方，所述掃描振鏡8位于平臺5上方；所述數據采集模塊包括光電開關傳感器1、微控制器7以及熱成像相機9；所述光電開關傳感器1和熱成像相機9設置于平臺5上方；所述數據處理模塊和數據比對模塊分別用于在工業(yè)計算機6上完成數據處理和數據比對，所述光電開關傳感器1、熱成像相機9與所述微控制器7連接，所述微控制器7與所述工業(yè)計算機6連接；所述送粉倉3，用于將打印粉末送至平臺5；所述鋪粉棒2，用于將打印粉末在平臺5均勻鋪開形成粉末層；所述成型倉4是增材制造工件的制造倉室，送粉倉3的打印粉末在鋪粉棒2的驅動下輸送至成型倉4，在成型倉4內，打印粉末在激光束的加熱下發(fā)生熔化并粘接到一起，形成增材制造模型；所述掃描振鏡8位于成型倉4的上方，用于發(fā)射激光，激光按照切片數據的路徑掃描成型倉4內的粉末層，使得打印粉末局部熔化，固化后形成增材制造模型；所述光電開關傳感器1，用于在檢測到打印完一層之后，向微控制器7發(fā)送信號；所述工業(yè)計算機6，用于在接收到所述信號后，向熱成像相機9發(fā)送拍攝指令，拍攝增材制造模型該層的熱成像圖像；通過數據處理模塊對所述熱成像圖像進行二值化處理及邊緣提取處理，將熱成像圖像的輪廓離散化，生成熱成像圖像的點云數據；通過數據比對模塊比較增材制造的切片層圖像和熱成像圖像的點云數據，求出兩組點云數據中離散點的距離，判斷所述距離小于或等于預設閾值；如果所述距離小于或等于預設閾值，判定為打印質量合格；如果所述距離大于預設閾值，判定為打印質量不合格；所述二值化處理，包括：將像素閾值與熱成像圖像的所有像素值進行比較，當某點像素值大于像素閾值時，將該點像素設置為白色；當某點像素值小于像素閾值時，將該點像素值設為黑色；所述像素閾的取值范圍為0～255；所述邊緣提取處理，包括：將亮度值變化率當作梯度值大小，使用兩個3x3的卷積核分別與二值化的熱成像圖片進行卷積核運算，運算方法包括：使用水平方向的3x3卷積核垂直方向的3x3卷積核遍歷圖像中的對應區(qū)域；通過計算像素間的加權求和得到水平方向Gx、垂直方向Gy的卷積計算結果；通過梯度計算公式計算梯度值G： 提取梯度值G大于預設變化率閾值的點作為熱成像圖像的邊緣輪廓，將熱成像圖像的輪廓離散化，生成熱成像圖像的點云數據；比較增材制造的切片層圖像和熱成像圖像的點云數據，求出兩組點云數據中離散點的距離，包括：導出增材制造模型的STL文件，導出的STL模型的結構由若干三角形面片組成；當存在一截面P在任意一個三角形面片的范圍內存在交點時，認為截面P位于STL增材制造中的一層，且將截面P與STL模型的交點記為坐標i，j，將i，j的所有數值記作該層切片層的點云數據；將增材制造模型的熱成像圖像和切片層圖像的點云數據，當做兩個離散不規(guī)則的點集P＝{p1,p2,...,pm}和Q＝{q1,q2,...,qn}，其中p1,p2,...,pm表示點集P中共有m個點，下標1到m為該點的序號；q1,q2,...,qn表示點集Q中共有n個點，下標1到n為該點的序號；對于點集P中的每個點pi，計算它到點集Q中所有點的距離，在所有的距離中取最小值diQ； 式子中式子中pi表示點集P中的一個點；qj表示點集Q中的一個點；xi、yi、zi分別表示點pi的xyz坐標，xj、yj、zj分別表示點qj的xyz坐標；同樣，對于點集Q中的每個點qj，計算它到點集P中所有點的距離，取最小值djP； 式子中定義兩組點集最小距離的平均值AveP,Q； AveP,Q的值決定兩個點云P和Q的相似度，AveP,Q的值越小則點云越相似。

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