CN109676135A - 一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置 - Google Patents
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Abstract
本发明属于监测与控制技术领域,提供了一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,包括增材制造工作装置、图像采集装置、信号处理装置和反馈控制装置;建立成形金属构件图像坐标系XOY,使XOY的X轴正方向与激光扫描方向一致,在工作台中设置成形金属构件X轴坐标阈值XMAX,Y轴坐标阈值YMAX。该在线监测与缺陷修复装置能够在金属增材制造过程中实时监测金属构件表面缺陷质量监测,且还设立了所述反馈控制装置实时向所述信号处理单元反馈金属构件的成形质量,通过对参数的调整实现金属构件缺陷的调整过程或者报警停机,为增材制造质量监测实时控制提供了可靠的技术支持。
Description
技术领域
本发明属于监测与控制技术领域,特别是一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置。
背景技术
增材制造(Additive Manufacturing,AM)技术是近20年来信息技术、新材料技术与制造技术多学科融合发展的先进制造技术,被誉为有望产生“第三次工业革命”的代表性技术,是大批量制造模式向个性化制造模式发展的引领技术。相对于传统的材料去除加工方法,它是一种以“堆焊”方式成形的智能制造技术。该技术一出现就取得了快速地发展,在航空、航天、核电、兵器、船舶等领域都取得了广泛的应用,形成了多类型、多工艺共存且应用需求、目标各有不同的现状。但在其加工工艺中,也存在一定的局限性,如成形金属构件过程中,激光功率调节故障、送粉不均、执行机构运动精度不足、气孔、夹渣等外部因素导致产品出现缺陷,如不能及时排除故障将严重影响金属构件的使用性能,造成资源浪费、生产成本提高。因此工业上需要在增材制造过程中实现实时在线监测与反馈修复系统,提取成形金属构件的特征信息,找出缺陷的具体位置,并根据产生的缺陷做出相应的修复措施,保证金属增材制造金属构件的质量,提高生产效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,采用图像灰度值分析进行无损监测方法,实时跟进金属构件的成形过程,并作出相应的修复措施,实现金属构件缺陷的调整。
本发明的技术方案:
一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,包括增材制造工作装置、图像采集装置、信号处理装置和反馈控制装置;建立成形金属构件图像坐标系XOY,使XOY的X轴正方向与激光扫描方向一致,在工作台中设置成形金属构件X轴坐标阈值XMAX,Y轴坐标阈值YMAX;
所述增材制造工作装置包括激光发射装置、喷嘴、送粉装置和驱动装置;所述增材制造工作装置一端固定于工作台上,另一端布置喷嘴、送粉端口和激光发射头,用于制造金属构件;
所述图像采集装置,包括像敏单元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模拟转换电路、图像信号处理器和数据总线端口,安装于增材制造工作装置靠近喷嘴的一侧,与反馈控制装置连接,用于实时采集金属构件成形层金属及其周边的图像信息;
所述信号处理装置通过数据总线与反馈控制装置连接,提取由反馈控制装置传播的图像信息,进行数据信号分析,并且生成反馈修复指令到所述反馈控制装置;信息处理包括如下步骤:
①获取激光增材制造过程中成形金属构件图像信息,对图像信息进行邻域平均滤波预处理;
②计算处理后金属构件表面图像信息的灰度值gray(k,i,j)并存储,其中k=1,2,3,...,n,n为成形金属构件的扫描层数;(i,j)为激光喷射焦点在图像坐标系XOY中的坐标值,i<XMAX,j<YMAX;
③设在正常工作条件下,打印出合格金属构件时由图像采集装置采集图像信号的标准灰度值为gray0;将实时采集图像灰度值与标准灰度值进行比较;
④若实时采集计算图像信息灰度值与标准设定的图像灰度值之间的偏差≥10%,则判定打印成形金属构件表面不合格,由信号处理装置触发图像分析模块,智能识别金属构件的缺陷类型,图像分析模块由深度神经网络完成金属构件缺陷的识别,并记录、存储缺陷所在的坐标gray(k,i,j);
所述反馈控制装置通过数据总线与图像采集装置、信号处理装置和增材制造工作装置连接;实时将图像采集装置收集到的信息反馈给信号处理装置,并传达由信号处理装置发出的参数调整代码给增材制造工作装置;调节的参数主要有激光功率的大小、送粉装置中分粉器的调节以及驱动装置中喷头的喷粉速度、扫描速度和路径的微调整;如果对缺陷的处理已超出修复的范围,反馈控制装置做出相应的报警,提示工作人员需停机检修;
所述增材制造工作装置中激光发射头与送粉装置的喷头处于同一轴线上,送粉方式采用同轴送粉,高功率激光和金属粉末从喷嘴同轴输出,激光束在粉末中通过,一部分激光能量被粉末吸收,一部分能量被金属构件表面吸收,金属表面形成熔池,并与吸收能量的粉末结合形成增材层。
所述反馈控制装置起到反馈与控制的作用,一方面,将图像采集装置采集的信号反馈给信号处理装置及对初始信息进行预处理,减少由于部分弧光或飞溅残粉对信息获取的干扰;另一方面,根据所成形金属构件特征信息,产生修复代码,控制增材制造工作装置的执行机构,完成金属构件缺陷的修复,提高其成形质量;具体步骤如下:
①获取信号处理装置中缺陷的具体坐标gray(k,i,j)后,自动生成调整代码,如调节激光功率的大小、送粉装置中分粉器的调节以及驱动装置中喷头的喷粉速度、扫描速度和路径的微调整;
②将调整代码输入到增材制造工作装置的执行机构;
③进行下层粉末激光成形的过程中,当增材制造执行机构扫描在坐标gray(k+1,i,j)时,将调整代码执行在相对应坐标上,实现成形金属构件7缺陷的修复;
④如果对缺陷的处理已超出修复的范围,反馈控制装置做出相应的报警,提示工作人员需停机检修。
所述图像采集装置采用CMOS工业相机,像素为1000万,分辨率为3840x2748,帧率为7fps,动态范围>34dB;CMOS工业相机前端设有光学滤光片,光学滤光片固定于镜头外侧。
所述图像采集装置的参数与配置根据增材制造的材料、熔池及周边的图像灰度值进行相应的调节与模式更变,以满足在不同工作环境、不同激光喷射、扫描速度范围内获得更精确的图像信息。
所述的图像采集装置还设立散热装置,散热装置选用风扇式或冷水循环式,减少由于激光辐射产生高温对所述图像采集装置的影响,保证设备正常运转及工作精度。
本发明的有益效果是,一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,采用图像灰度值分析技术对成形金属构件进行无损探测,并添加一反馈环节,通过调节系统参数控制增材制造装置的执行机构,对上层金属构件的缺陷采取修复措施,提高金属构件的质量及生产效率。
附图说明
图1为本发明一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置结构示意图。
图中,1信号处理装置(工控机);2数据总线;3增材制造工作装置;4图像采集装置;5增材制造执行机构;6反馈控制装置;7成形金属构件;8工作台。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明所提出的方法做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明,但不局限于本发明的范围。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:图1为本发明实施例的一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置的示意图。如图1所示,该系统包括信号处理装置(工控机)1、增材制造工作装置3、图像采集装置4、装有激光发射装置和送粉装置的增材制造执行机构5、用于反馈图像信息并控制增材制造执行机构的反馈控制装置6、数据总线2、成形金属构件7以及工作台8。
为了能够在金属成形过程中精确找到成形金属构件7中缺陷的具体位置,首先在增材制造系统中建立成形金属构件图像坐标系XOY,使XOY的X轴正方向与激光扫描方向一致,在工作台中设置成形金属构件X轴坐标阈值XMAX,Y轴坐标阈值YMAX;
增材制造工作装置3包括激光发射装置、喷嘴、送粉装置和驱动装置。其一端固定于工作台8上,另一端布置喷嘴、送粉端口和激光发射头,用于制造金属构件;激光发射头与送粉装置的喷头处于同一轴线上,送粉方式采用同轴送粉,高功率激光和金属粉末从喷嘴同轴输出,激光束在粉末中通过,一部分激光能量被粉末吸收,一部分能量被金属构件表面吸收,金属表面形成熔池,并与吸收能量的粉末结合形成增材层;增材制造工作装置3与增材制造执行机构5、反馈控制装置6以及信号处理装置(工控机)1相连,既控制激光发射装置、送粉装置,完成成形金属构件7的形成,又接收信号处理装置(工控机)1、反馈控制装置6的调整代码指令,实现成形金属构件7缺陷的修复,提高其制造精度和生产效率。
如图1所示,图像采集装置4固定于增材制造执行机构5上,与增材制造执行机构5同步运动,在金属构件成形的过程中,实时监测已成形金属构件7的质量。图像采集装置4通过数据总线2与信号处理装置(工控机)1、反馈控制装置6相连,实时将采集的信息上传至信号处理装置(工控机)1中。
图像采集装置4还应设立散热装置,所述散热装置可选用风扇式或冷水循环式,减少由于激光辐射产生高温对图像采集装置4工作的影响,保证设备正常运转及工作精度。
图像采集装置4采用CMOS工业相机,像素为1000万,分辨率为3840x2748,帧率为7fps,动态范围>34dB。该装置包括像敏单元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模拟转换电路、图像信号处理器和数据总线端口等。摄像前端设有光学滤光片,光学滤光片固定于镜头外侧。图像采集装置4的参数与配置可根据增材制造的材料和熔池及周边的图像灰度值进行相应的调节与模式更变,以满足在不同工作环境、不同激光喷射、扫描速度范围内获得更精确的图像信息。
信号处理装置(工控机)1通过数据总线2与反馈控制装置6、增材制造工作装置3、图像采集装置4相连,提取图像信息,进行数据信号分析,找出成形金属构件7缺陷的具体位置并且生成缺陷调整指令到反馈控制装置6,实现闭环增材制造控制系统,提高系统的工作精度;
信号处理装置(工控机)1接收由反馈控制装置6传播的图像信息。信息处理包括如下步骤:
①获取激光增材制造过程中成形金属构件7图像信息,对图像进行邻域平均滤波预处理。
②计算处理后金属构件7表面图像信息的灰度值gray(k,i,j)并存储,其中k=1,2,3,...,n(n为成形金属构件7的扫描层数)、(i,j)为激光喷射焦点在图像坐标系XOY中的坐标值,i<XMAX,j<YMAX。
③设在正常工作条件下,打印出合格金属构件7时由图像采集装置4采集图像信号的标准灰度值为gray0。将实时采集图像灰度值与标准灰度值进行比较。
④若实时采集计算图像信息灰度值与标准设定的图像灰度值之间的偏差≥10%,则判定打印成形金属构件7表面不合格,由所述信号处理装置(工控机)1触发图像分析模块,智能识别金属构件的缺陷类型,并记录、存储缺陷所在的坐标gray(k,i,j)。识别方法可采用深度神经网络实现。典型金属构件表面缺陷类型主要有未熔合孔洞、凸起和裂纹等。
反馈控制装置6起到反馈与控制的作用。一方面,将图像采集装置4采集的信号反馈给信号处理装置(工控机)1及对初始信息进行预处理,减少由于部分弧光或飞溅残粉对信息获取的干扰;另一方面,根据所成形金属构件特征信息,产生修复代码,控制所述增材制造工作装置3的执行机构5,完成金属构件缺陷的修复,提高其成形质量。具体步骤如下:
①获取所述信号处理装置(工控机)1中缺陷的具体坐标gray(k,i,j)后,自动生成调整代码,如调节激光功率的大小、送粉装置中分粉器的调节以及驱动装置中喷头的喷粉速度、扫描速度和路径的微调整等。
②将调整代码输入到增材制造工作装置3的执行机构5。
③进行下层粉末激光成形的过程中,当增材制造执行机构5扫描在坐标gray(k+1,i,j)时,将调整代码执行在相对应坐标上,实现成形金属构件7缺陷的修复。
④如果对缺陷的处理已超出可以修复的范围,反馈控制装置6做出相应的报警,提示工作人员需停机检修。
Claims (8)
1.一种激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置包括增材制造工作装置、图像采集装置、信号处理装置和反馈控制装置;建立成形金属构件图像坐标系XOY,使XOY的X轴正方向与激光扫描方向一致,在工作台中设置成形金属构件X轴坐标阈值XMAX,Y轴坐标阈值YMAX;
所述增材制造工作装置包括激光发射装置、喷嘴、送粉装置和驱动装置;所述增材制造工作装置一端固定于工作台上,另一端布置喷嘴、送粉端口和激光发射头,用于制造金属构件;
所述图像采集装置,包括像敏单元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模拟转换电路、图像信号处理器和数据总线端口,安装于增材制造工作装置靠近喷嘴的一侧,与反馈控制装置连接,用于实时采集金属构件成形层金属及其周边的图像信息;
所述信号处理装置通过数据总线与反馈控制装置连接,提取由反馈控制装置传播的图像信息,进行数据信号分析,并且生成反馈修复指令到所述反馈控制装置;信息处理包括如下步骤:
①获取激光增材制造过程中成形金属构件图像信息,对图像信息进行邻域平均滤波预处理;
②计算处理后金属构件表面图像信息的灰度值gray(k,i,j)并存储,其中k=1,2,3,...,n,n为成形金属构件的扫描层数;(i,j)为激光喷射焦点在图像坐标系XOY中的坐标值,i<XMAX,j<YMAX;
③设在正常工作条件下,打印出合格金属构件时由图像采集装置采集图像信号的标准灰度值为gray0;将实时采集图像灰度值与标准灰度值进行比较;
④若实时采集计算图像信息灰度值与标准设定的图像灰度值之间的偏差≥10%,则判定打印成形金属构件表面不合格,由信号处理装置触发图像分析模块,智能识别金属构件的缺陷类型,图像分析模块由深度神经网络完成金属构件缺陷的识别,并记录、存储缺陷所在的坐标gray(k,i,j);
所述反馈控制装置通过数据总线与图像采集装置、信号处理装置和增材制造工作装置连接;实时将图像采集装置收集到的信息反馈给信号处理装置,并传达由信号处理装置发出的参数调整代码给增材制造工作装置;调节的参数主要有激光功率的大小、送粉装置中分粉器的调节以及驱动装置中喷头的喷粉速度、扫描速度和路径的微调整;如果对缺陷的处理已超出修复的范围,反馈控制装置做出相应的报警,提示工作人员需停机检修;
所述增材制造工作装置中激光发射头与送粉装置的喷头处于同一轴线上,送粉方式采用同轴送粉,高功率激光和金属粉末从喷嘴同轴输出,激光束在粉末中通过,一部分激光能量被粉末吸收,一部分能量被金属构件表面吸收,金属表面形成熔池,并与吸收能量的粉末结合形成增材层。
2.根据权利要求1所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述反馈控制装置起到反馈与控制的作用,一方面,将图像采集装置采集的信号反馈给信号处理装置及对初始信息进行预处理,减少由于部分弧光或飞溅残粉对信息获取的干扰;另一方面,根据所成形金属构件特征信息,产生修复代码,控制增材制造工作装置的执行机构,完成金属构件缺陷的修复,提高其成形质量;具体步骤如下:
①获取信号处理装置中缺陷的具体坐标gray(k,i,j)后,自动生成调整代码,如调节激光功率的大小、送粉装置中分粉器的调节以及驱动装置中喷头的喷粉速度、扫描速度和路径的微调整;
②将调整代码输入到增材制造工作装置的执行机构;
③进行下层粉末激光成形的过程中,当增材制造执行机构扫描在坐标gray(k+1,i,j)时,将调整代码执行在相对应坐标上,实现成形金属构件7缺陷的修复;
④如果对缺陷的处理已超出修复的范围,反馈控制装置做出相应的报警,提示工作人员需停机检修。
3.根据权利要求1或2所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述图像采集装置采用CMOS工业相机,像素为1000万,分辨率为3840x2748,帧率为7fps,动态范围>34dB;CMOS工业相机前端设有光学滤光片,光学滤光片固定于镜头外侧。
4.根据权利要求1或2所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述图像采集装置的参数与配置根据增材制造的材料、熔池及周边的图像灰度值进行相应的调节与模式更变,以满足在不同工作环境、不同激光喷射、扫描速度范围内获得更精确的图像信息。
5.根据权利要求3所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述图像采集装置的参数与配置根据增材制造的材料、熔池及周边的图像灰度值进行相应的调节与模式更变,以满足在不同工作环境、不同激光喷射、扫描速度范围内获得更精确的图像信息。
6.根据权利要求1、2或5所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述的图像采集装置还设立散热装置,散热装置选用风扇式或冷水循环式,减少由于激光辐射产生高温对所述图像采集装置的影响,保证设备正常运转及工作精度。
7.根据权利要求3所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述的图像采集装置还设立散热装置,散热装置选用风扇式或冷水循环式,减少由于激光辐射产生高温对所述图像采集装置的影响,保证设备正常运转及工作精度。
8.根据权利要求4所述的激光增材制造视觉灰度值差异在线监测与缺陷修复装置,其特征在于,所述的图像采集装置还设立散热装置,散热装置选用风扇式或冷水循环式,减少由于激光辐射产生高温对所述图像采集装置的影响,保证设备正常运转及工作精度。
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Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110328439A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-15 | 阳江市普瑞德增材制造研究院有限公司 | 一种窄间隙焊枪及其制备方法 |
CN110394422A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-01 | 西安空天能源动力智能制造研究院有限公司 | 一种砂型打印过程在线监控装置及方法 |
CN110597065A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-20 | 中国兵器装备集团自动化研究所 | 一种用于送粉式激光增材自适应控制系统 |
CN110988118A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-04-10 | 深圳先进技术研究院 | 木质材料缺陷检测系统 |
CN111014673A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-17 | 浙江工业大学之江学院 | 用于改善激光立体成型表面起伏的闭环控制装置及方法 |
CN111151751A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-15 | 汕头大学 | 一种三激光束智能增减材复合制造系统及方法 |
CN111168064A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-05-19 | 西安铂力特增材技术股份有限公司 | 一种基于增材制造的支撑自动修复方法 |
CN111398271A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-07-10 | 武汉大学 | 一种针对激光近净成形缺陷的检测优化系统及方法 |
CN111521600A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-11 | 长春工业大学 | 3d打印金属构件缺陷在线监测与分析装置及其控制方法 |
CN111633111A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-08 | 西安邮电大学 | 一种基于深度学习的渐进成形方法 |
CN111761224A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-10-13 | 武汉大学深圳研究院 | 金属增材制造在线移动监测机构及在线外观检测设备 |
CN111790910A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-20 | 南京理工大学 | 一种激光粉末床熔融成形件缺陷反馈与调节方法 |
WO2021028216A1 (de) * | 2019-08-14 | 2021-02-18 | Sauer Gmbh | Vorrichtung und verfahren zur reparatur von bauteilen mittels additiver fertigung |
CN113351987A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-07 | 乐金显示光电科技(中国)有限公司 | 一种面板的激光修复方法和激光修复装置 |
CN113732308A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-12-03 | 广东工业大学 | 3d打印孔隙缺陷的检测修复方法以及检测修复装置 |
DE102020118492A1 (de) | 2020-07-14 | 2022-01-20 | Ford Global Technologies Llc | System und Verfahren zum additiven Fertigen von Bauteilen |
CN114378309A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-22 | 天翼物联科技有限公司 | 一种复杂构件柔性制造系统及复杂构件柔性制造方法 |
CN114740048A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-12 | 西安交通大学 | 基于主动式激光红外热成像的增材制造质量在线监测系统及方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103074625A (zh) * | 2013-01-16 | 2013-05-01 | 上海交通大学 | 一种可移动式激光熔覆及修复系统 |
US20140379114A1 (en) * | 2013-06-25 | 2014-12-25 | Roland Dg Corporation | Projection image correction system and projection image correction method |
CN104674210A (zh) * | 2013-12-02 | 2015-06-03 | 齐欢 | 一种工件激光自动化修复方法 |
CN106041076A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-10-26 | 中北大学 | 一种激光快速成形铺粉均匀性检测系统及检测方法 |
CN106404795A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-02-15 | 华中科技大学 | 一种基于红外信息的金属增材制造过程控制装置与方法 |
CN106984813A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-07-28 | 华南理工大学 | 一种激光选区熔化加工过程同轴监测方法及装置 |
CN108463838A (zh) * | 2015-11-16 | 2018-08-28 | 物化股份有限公司 | 增材制造过程中的差错检测 |
-
2018
- 2018-11-28 CN CN201811430255.6A patent/CN109676135A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103074625A (zh) * | 2013-01-16 | 2013-05-01 | 上海交通大学 | 一种可移动式激光熔覆及修复系统 |
US20140379114A1 (en) * | 2013-06-25 | 2014-12-25 | Roland Dg Corporation | Projection image correction system and projection image correction method |
CN104674210A (zh) * | 2013-12-02 | 2015-06-03 | 齐欢 | 一种工件激光自动化修复方法 |
CN108463838A (zh) * | 2015-11-16 | 2018-08-28 | 物化股份有限公司 | 增材制造过程中的差错检测 |
CN106041076A (zh) * | 2016-07-06 | 2016-10-26 | 中北大学 | 一种激光快速成形铺粉均匀性检测系统及检测方法 |
CN106404795A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-02-15 | 华中科技大学 | 一种基于红外信息的金属增材制造过程控制装置与方法 |
CN106984813A (zh) * | 2017-04-14 | 2017-07-28 | 华南理工大学 | 一种激光选区熔化加工过程同轴监测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
张宪民,陈忠: "《普通高等学校机械制造及其自动化专业"十二五"规划教材机械工程概论第2版》", 31 January 2015 * |
李德毅: "《智能驾驶一百问》", 30 June 2016 * |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110328439A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-15 | 阳江市普瑞德增材制造研究院有限公司 | 一种窄间隙焊枪及其制备方法 |
CN110328439B (zh) * | 2019-07-25 | 2023-10-17 | 阳江市普瑞德增材制造研究院有限公司 | 一种窄间隙焊枪及其制备方法 |
WO2021028216A1 (de) * | 2019-08-14 | 2021-02-18 | Sauer Gmbh | Vorrichtung und verfahren zur reparatur von bauteilen mittels additiver fertigung |
JP7412533B2 (ja) | 2019-08-14 | 2024-01-12 | ディーエムジー モリ ウルトラソニック レーザーテック ジーエムビーエイチ | 付加製造によってコンポーネントを修復するための装置及び方法 |
US11819916B2 (en) | 2019-08-14 | 2023-11-21 | Dmg Mori Ultrasonic Lasertec Gmbh | Device and method for repairing components by means of additive manufacturing |
JP2022544531A (ja) * | 2019-08-14 | 2022-10-19 | ディーエムジー モリ ウルトラソニック レーザーテック ジーエムビーエイチ | 付加製造によってコンポーネントを修復するための装置及び方法 |
CN114503113A (zh) * | 2019-08-14 | 2022-05-13 | 德马吉森精机超声激光技术有限公司 | 通过增材制造修复部件的装置和方法 |
CN110394422A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-01 | 西安空天能源动力智能制造研究院有限公司 | 一种砂型打印过程在线监控装置及方法 |
CN110597065A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-20 | 中国兵器装备集团自动化研究所 | 一种用于送粉式激光增材自适应控制系统 |
CN110988118A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-04-10 | 深圳先进技术研究院 | 木质材料缺陷检测系统 |
CN111168064A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-05-19 | 西安铂力特增材技术股份有限公司 | 一种基于增材制造的支撑自动修复方法 |
CN111168064B (zh) * | 2019-12-02 | 2022-04-05 | 西安铂力特增材技术股份有限公司 | 一种基于增材制造的支撑自动修复方法 |
CN111014673A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-04-17 | 浙江工业大学之江学院 | 用于改善激光立体成型表面起伏的闭环控制装置及方法 |
CN111151751A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-15 | 汕头大学 | 一种三激光束智能增减材复合制造系统及方法 |
CN111151751B (zh) * | 2020-01-02 | 2022-03-22 | 汕头大学 | 一种三激光束智能增减材复合制造系统 |
CN111398271A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-07-10 | 武汉大学 | 一种针对激光近净成形缺陷的检测优化系统及方法 |
CN111521600A (zh) * | 2020-04-26 | 2020-08-11 | 长春工业大学 | 3d打印金属构件缺陷在线监测与分析装置及其控制方法 |
CN111633111A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-08 | 西安邮电大学 | 一种基于深度学习的渐进成形方法 |
CN111761224B (zh) * | 2020-05-22 | 2022-05-10 | 武汉大学深圳研究院 | 金属增材制造在线移动监测机构及在线外观检测设备 |
CN111761224A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-10-13 | 武汉大学深圳研究院 | 金属增材制造在线移动监测机构及在线外观检测设备 |
CN111790910A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-10-20 | 南京理工大学 | 一种激光粉末床熔融成形件缺陷反馈与调节方法 |
CN111790910B (zh) * | 2020-07-07 | 2021-09-28 | 南京理工大学 | 一种激光粉末床熔融成形件缺陷反馈与调节方法 |
DE102020118492A1 (de) | 2020-07-14 | 2022-01-20 | Ford Global Technologies Llc | System und Verfahren zum additiven Fertigen von Bauteilen |
CN113351987A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-07 | 乐金显示光电科技(中国)有限公司 | 一种面板的激光修复方法和激光修复装置 |
CN113732308A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-12-03 | 广东工业大学 | 3d打印孔隙缺陷的检测修复方法以及检测修复装置 |
CN114378309A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-22 | 天翼物联科技有限公司 | 一种复杂构件柔性制造系统及复杂构件柔性制造方法 |
CN114740048A (zh) * | 2022-04-29 | 2022-07-12 | 西安交通大学 | 基于主动式激光红外热成像的增材制造质量在线监测系统及方法 |
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