【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及熔池深度测量，具体涉及一种熔池深度预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在激光粉末床熔融（laser powder bed fusion, l-pbf）增材制造过程中，熔池稳定性作为决定成形件质量的关键因素之一，其几何特征（特别是熔池深度）能够直观反映工艺参数的匹配性和能量输入的稳定性，直接影响成形件的致密度、表面质量和力学性能。
2、熔池深度的动态变化与激光功率、扫描速度、铺粉质量等工艺参数密切相关，当参数失配或存在干扰时，熔池深度的异常波动会引发气孔、未熔合或匙孔等缺陷。
3、因此，开发熔池深度的预测方法不仅能够实时评估熔池稳定性以优化工艺参数，还能为缺陷预警和闭环控制提供关键依据，对提升成形件质量一致性和推动l-pbf技术向智能化方向发展具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种熔池深度预测方法、装置、设备及存储介质，实现非接触式、高精度的熔池深度实时预测。
2、第一方面，本专利技术提供了一种熔池深度预测方法，包
3本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种熔池深度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取图像特征的过程具体为：采用双波段比色测温技术进行同轴熔池在线监测，采集熔池区域的温度场分布图像；利用灰度直方图算法提取所述温度场分布图像中的统计特征，利用尺度不变特征变换算法提取所述温度场分布图像中的局部特征；将所述统计特征和所述局部特征共同作为所述图像特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在迭代训练过程中，通过连续添加新的基本模型来纠正前序模型的预测输出与标签值之间...
【技术特征摘要】
1.一种熔池深度预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取图像特征的过程具体为：采用双波段比色测温技术进行同轴熔池在线监测，采集熔池区域的温度场分布图像；利用灰度直方图算法提取所述温度场分布图像中的统计特征，利用尺度不变特征变换算法提取所述温度场分布图像中的局部特征；将所述统计特征和所述局部特征共同作为所述图像特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述损失函数表示为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在迭代训练过程中，通过连续添加新的基本模型来纠正前序模型的预测输出与标签值之间的残余误差；标签值的获取过程具体为：将所述温度场分布图像所对应的成型件样品，通过金相刨面法进行直接测量得到标签值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述熔池深度预测模型中的各基本模型均为决策树模型，决策树由节点权重和数据样本到节点的映射关系两个部分组成，表示为：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将属于第j个节点的所有样本划入到同一个样本集合中，在第t次迭代时新增...
【专利技术属性】
技术研发人员：周玉生，东芳，赵君来，贾永臻，
申请(专利权)人：湖南珞佳增材制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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