【摘 要】
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激光选区熔化（Selective Laser Melting,SLM）技术具备制造周期短、不受复杂结构限制、制件精度高、表面粗糙度低等特点,被广泛用于制造航天零部件,其中,保证SLM成形件质量的可靠性是当前所研究的重点。SLM制件通过熔融粉末成形,粉床铺粉不均匀情况会影响到制件的质量,因此,识别粉床铺粉缺陷、控制铺粉均匀性十分重要。现有的人工识别方法存在易漏检和误检、效率较低、无法获取缺陷相关数据
【基金项目】
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材料成形与模具技术国家重点实验室重点自主研究项目“数字化智能化铸造技术及应用”； KGW项目“航天发动机XXX研究（项目编号2019XXXXTm）”； 国家自然科学基金“钛合金复杂构件熔模铸造缩孔缩松缺陷空间形态定量评估方法与工艺参数波动控制（项目编号51905188）”； 国家重点研发计划项目“
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激光选区熔化（Selective Laser Melting,SLM）技术具备制造周期短、不受复杂结构限制、制件精度高、表面粗糙度低等特点,被广泛用于制造航天零部件,其中,保证SLM成形件质量的可靠性是当前所研究的重点。SLM制件通过熔融粉末成形,粉床铺粉不均匀情况会影响到制件的质量,因此,识别粉床铺粉缺陷、控制铺粉均匀性十分重要。现有的人工识别方法存在易漏检和误检、效率较低、无法获取缺陷相关数据并记录入库等问题。为此,本文开展了基于机器视觉的激光选区熔化粉床铺粉缺陷的自动检测与分类研究,实现了对铺粉图像的缺陷检测分类与定量表征,便于后续集成至成形设备中,实现对铺粉缺陷的实时监测及自动处理。首先,设计并搭建了基于机器视觉的SLM粉床铺粉缺陷检测系统。基于对铺粉缺陷的成因分析和实际需要设计检测系统,并选取适当的工业相机、镜头等硬件设备进行系统搭建。以旁轴方式安装工业相机,并对相机进行标定和视角校正。其次,提出了针对SLM粉床铺粉图像不同缺陷的自动检测与识别算法。主要包括基于概率快速自动选取阈值的阈值分割法对低灰度缺陷进行图像分割、基于形态学和连通域的噪声去除方法对低灰度块状缺陷进行提取、基于改进的Hough变换算法对低灰度线缺陷进行提取及基于滞后阈值的图像分割及去噪方法对高灰度缺陷进行提取,通过对不同种类缺陷分别提取实现初步分类。最后,针对SLM粉床铺粉图像缺陷特点分析并设计了区分度较强的缺陷定量表征指标,构建了基于CART二叉决策树算法的SLM粉床铺粉图像缺陷的分类模型。对铺粉缺陷进行检测及分类时,可以同时输出缺陷相应指标数值并记录存档。设计了相应的实验对自动检测与分类算法进行验证,结果表明,对于SLM粉床铺粉图像缺陷的分类准确度可以达到96.67%,单张图像检测时间在0.5s以内。
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