一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系统，其包括以下步骤：获取输入数据；基于待测构件的表面温度T计算光谱数据，所述光谱数据包括光谱积分强度I、相关系数C；根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的内部缺陷类型，并定位出产生内部缺陷的位置；对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析，得到内部缺陷信息；基于视觉检测算法模型，对待分析图像进行分析，得到表面缺陷信息。本发明专利技术的增材制造过程中的缺陷检测方法，能够保证缺陷检测的准确性；并且能够确定缺陷的深度、宽度和大小，辅助3D打印机的参数设定和结构设计。助3D打印机的参数设定和结构设计。助3D打印机的参数设定和结构设计。

【技术实现步骤摘要】
一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及材料缺陷无损检测
，特别是一种增材制造过程中的 缺陷检测方法及系统。

技术介绍

[0002]增材制造(Additive Manufacturing，AM)俗称3D打印，融合了计算机辅 助设计、材料加工与成型技术、以数字模型文件为基础，通过软件与数控系 统将专用的金属材料、非金属材料以及医用生物材料，按照挤压、烧结、熔 融、光固化、喷射等方式逐层堆积，制造出实体物品的制造技术。相对于传 统的、对原材料去除
‑
切削、组装的加工模式不同，是一种“自下而上”通过材 料累加的制造方法，从无到有。这使得过去受到传统制造方式的约束，而无 法实现的复杂结构件制造变为可能。
[0003]3D打印过程中会产生一些缺陷，如表面裂缝、表面气孔、内部空腔、内 部分层等缺陷。表面缺陷十分微小，肉眼几乎不可见；内部缺陷隐蔽性强， 难以进行探测定位，这些缺陷会严重影响打印构件的品质，若未及时检测出 这些缺陷可能会给生产出的下游产品带来潜在的致命危险。
[0004]现有技术中，针对增材制造中所产生缺陷的检测方法主要通过超声检测、 电磁检测、红外检测等技术完成。但是，这些传统的无损检测方式的检测准 确性还有待提高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供了一种增材制造过程中的缺陷检测方法及系 统，旨在解决传统的无损检测方式的检测准确性不高的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种增材制造过程中的缺陷检测方法， 其包括以下步骤：步骤a.获取输入数据，所述输入数据至少包括待测构件的 表面温度T、图像数据；步骤b.基于待测构件的表面温度T计算光谱数据， 所述光谱数据包括光谱积分强度I、相关系数C；步骤c.根据表面温度T、光 谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的 内部缺陷类型，并定位出产生内部缺陷的位置；步骤d.对发生内部缺陷位置 的点进行光谱分析，得到内部缺陷信息，内部缺陷信息包括内部缺陷面积s1、 内部缺陷深度d1、内部缺陷宽度w1；步骤e.基于视觉检测算法模型，对待分 析图像进行分析，得到表面缺陷信息；待分析图像为标准图像数据，表面缺 陷信息包括表面缺陷类型、表面缺陷位置、表面缺陷深度d2、表面缺陷面积 s2、表面缺陷宽度w2。
[0007]可选的，预设模板匹配规则具体为：|avg(X)
‑
avg(Y)≤std(X)|，且 |avg(X)
‑
avg(Y)≤std(Y)|；其中，X表示在某时刻t待测构件各坐标的表面温 度T、光谱积分强度I、相关系数C的数据，Y表示在某时刻t的预设模板各 坐标的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C的数据，avg(X)/avg(Y)表 示平均值运算，std(X)/std(Y)表示标准差运算。
[0008]可选的，还包括步骤f.输出缺陷信息，并对图像进行可视化显示。
[0009]可选的，所述步骤c中，光谱积分强度I是根据热力学中的斯特藩
‑
玻尔 兹曼定律
计算得到的，用于表征温度场的变化；相关系数C是根据皮尔逊相 关系数计算得到的，用于表征当前检测的光谱与无缺陷构件的参考光谱之间 的关联程度；内部缺陷类型包括内部空腔、内部分层，表面缺陷类型包括表 面裂缝、表面气孔。
[0010]可选的，所述步骤c中，根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C 和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的内部缺陷类型，并定位出产 生内部缺陷的位置；具体包括如下步骤：c1.获取表面温度T、光谱积分强度 I、相关系数C和预设数据模板匹配规则；c2.将待测构件的表面温度T、光 谱积分强度I、相关系数C与预设数据模板匹配规则进行匹配，若符合预设 模板匹配规则，则判断待测构件存在与模板相同类型的内部缺陷；c3.将存在 内部缺陷的待测构件与数据模板进行比对，遍历得到待测构件中与模板中数 据相同的所有点，所有点构成的连通区域为产生内部缺陷的位置。
[0011]可选的，所述步骤d中，对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析，得到 内部缺陷信息；具体包括如下步骤：d1.将太赫兹作为入射信号穿过待测构件， 得到时域波形；d2.基于时域波形，得到时间延迟T
d
；d3.基于时间延迟T
d
与 专家库中内部缺陷信息的线性拟合关系，得到内部缺陷深度d1、内部缺陷面 积s1、内部缺陷宽度w1。
[0012]可选的，所述步骤e中，基于视觉检测算法模型，对待分析图像进行分 析之前，还包括对图像数据进行图像预处理，得到待分析图像；具体包括如 下步骤：e1.获取图像数据，并通过加权平均法将图像数据转换为灰度图像； e2.对灰度图像执行灰度差值算法和几何变换，并与专家知识库中的标准采集 图像进行比对，矫正灰度图像的系统误差；e3.对矫正后的灰度图像执行均值 滤波、梯度算子法，得到待分析图像。
[0013]可选的，所述步骤e中，视觉检测算法模型包括3D目标检测算法，用 于确定表面缺陷类型、表面缺陷位置和表面缺陷深度d2，具体包括如下步骤： 获取同一缺陷检测场景下的两幅图像数据，根据立体匹配算法得到两幅图像 数据中对应的像素点；根据三角视差法计算得到视差信息，并转换为深度图， 深度图用于表示缺陷检测场景中缺陷目标的深度；将图像数据输入特征提取 网络，深度图输入滤波器生成网络，并通过深度引导滤波模块对特征图信息 进行多尺度融合处理，得到特征图；将特征图输入检测头模块，再对其进行 非极大值抑制和结果微调处理后，输出表面缺陷类型和三维检测框；三维检 测框对应于表面缺陷位置，且包含表面缺陷宽度、表面缺陷高度和表面缺陷 深度d2三个维度。
[0014]可选的，所述步骤e中，视觉检测算法模型还包括图像语义分割算法， 用于确定表面缺陷面积s2和表面缺陷宽度w2，具体包括如下步骤：获取图像 数据，并通过激活函数进行特征提取，得到多个尺度的特征图；通过解码器 将特征提取过程中的最后一幅特征图进行维度恢复、特征再利用，以及特征 融合；通过卷积输出，对每个像素进行归类实现像素级分割，输出表面缺陷 目标的掩码和对应类别，且该掩码的面积为表面缺陷面积s2，该掩码中心点 到轮廓边缘的直线距离为表面缺陷宽度w2。
[0015]与所述增材制造过程中的缺陷检测方法相对应的，本专利技术提供一种增材 制造过程中的缺陷检测系统，其包括：数据采集与发生模块，用于获取输入 数据，所述输入数据至少包括待测构件的表面温度T、图像数据；数据库模 块，用于辅助光谱数据处理模块与图像数据处理模块进行数据处理与缺陷分 析；光谱数据处理模块，用于基于待测构件的表面温度T计算光谱数据，所 述光谱数据包括光谱积分强度I、相关系数C；用于根据表面温度T、光谱积 分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的内部 缺陷类型，
并定位出产生内部缺陷的位置；对发生内部缺陷位置的点进行光 谱分析，得到内部缺陷信息，内部缺陷信息包括内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤a.获取输入数据，所述输入数据至少包括待测构件的表面温度T、图像数据；步骤b.基于待测构件的表面温度T计算光谱数据，所述光谱数据包括光谱积分强度I、相关系数C；步骤c.根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的内部缺陷类型，并定位出产生内部缺陷的位置；步骤d.对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析，得到内部缺陷信息，内部缺陷信息包括内部缺陷面积s1、内部缺陷深度d1、内部缺陷宽度w1；步骤e.基于视觉检测算法模型，对待分析图像进行分析，得到表面缺陷信息；待分析图像为标准图像数据，表面缺陷信息包括表面缺陷类型、表面缺陷位置、表面缺陷深度d2、表面缺陷面积s2、表面缺陷宽度w2。2.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于：预设模板匹配规则具体为：|avg(X)
‑
avg(Y)≤std(X)|，且|avg(X)
‑
avg(Y)≤std(Y)|；其中，X表示在某时刻t待测构件各坐标的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C的数据，Y表示在某时刻t的预设模板各坐标的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C的数据，avg(X)/avg(Y)表示平均值运算，std(X)/std(Y)表示标准差运算。3.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于：还包括步骤f.输出缺陷信息，并对图像进行可视化显示。4.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于：光谱积分强度I是根据热力学中的斯特藩
‑
玻尔兹曼定律计算得到的，用于表征温度场的变化；相关系数C是根据皮尔逊相关系数计算得到的，用于表征当前检测的光谱与无缺陷构件的参考光谱之间的关联程度；内部缺陷类型包括内部空腔、内部分层，表面缺陷类型包括表面裂缝、表面气孔。5.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤c中，根据表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则，判断待测构件存在的内部缺陷类型，并定位出产生内部缺陷的位置；具体包括如下步骤：c1.获取表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C和预设数据模板匹配规则；c2.将待测构件的表面温度T、光谱积分强度I、相关系数C与预设数据模板匹配规则进行匹配，若符合预设模板匹配规则，则判断待测构件存在与模板相同类型的内部缺陷；c3.将存在内部缺陷的待测构件与数据模板进行比对，遍历得到待测构件中与模板中数据相同的所有点，所有点构成的连通区域为产生内部缺陷的位置。6.根据权利要求1所述的一种增材制造过程中的缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤d中，对发生内部缺陷位置的点进行光谱分析，得到内部缺陷信息；具体包括如下步骤：d1.将太赫兹作为入射信号穿过待测构件，得到时域波形；d2.基于时域波形，得到时间延迟T
d
；d3.基于时间延迟T
d
与专家库中内部缺陷信息的线性拟合关系，...

【专利技术属性】
技术研发人员：周宇，
申请(专利权)人：厦门宇电自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：