CN114535613B - 基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 - Google Patents
基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114535613B CN114535613B CN202210270521.3A CN202210270521A CN114535613B CN 114535613 B CN114535613 B CN 114535613B CN 202210270521 A CN202210270521 A CN 202210270521A CN 114535613 B CN114535613 B CN 114535613B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- layer
- contour
- powder spreading
- steps
- powder
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/80—Data acquisition or data processing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/25—Process efficiency
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Laser Beam Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,包括:S1.采集加工零件每层的切片图像信息;S2.提取每层的切片图像信息中加工零件的轮廓信息;S3.扫描加工零件每层的轮廓,计算得到扫描线与加工零件每层轮廓的若干截距;S4.从每层轮廓的若干截距中筛选出每层轮廓的最大截距,得到轮廓的最大截距序列(L1,L2,…,Li,…,Ln);S5.计算加工零件第一层所需的铺粉系数c1;S6.按照步骤S5类推,计算得到加工零件其余各层所需的铺粉系数:c2,…,ci,…,cn;S7.确定加工零件所需的总铺粉系数C。本发明能够实现精确铺粉,解决铺粉过量、铺粉不足和溢粉的问题。
Description
技术领域
本发明涉及选区激光熔化加工领域,具体涉及一种基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法。
背景技术
选区激光熔化(Selective laser melting,SLM)技术是增材制造中最具发展前景的一种技术,利用高能束激光直接熔化金属粉末,可形成几乎完全致密的高性能金属零件,可以加工传统方法无法加工或者难以加工的复杂零件,在航天航空、个性化生物制造及复杂模具镶块等方面具有广阔的应用前景。
目前在选区激光熔化的加工过程中存在铺粉不足,造成零件选区重熔,从而影响成形质量,也存在铺粉系数过大导致回收缸溢粉量较多,造成粉末污染以及筛粉工作量大的问题。
因此,为解决以上问题,需要一种能够有效估算铺粉量的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的是克服现有技术中的缺陷,提供基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,能够实现精确铺粉,解决铺粉过量、铺粉不足和溢粉的问题。
本发明的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,包括如下步骤:
S1.采集加工零件每层的切片图像信息;
S2.提取每层的切片图像信息中加工零件的轮廓信息,得到加工零件每层的轮廓信息;
S3.按照选区激光熔化设备的扫描方式扫描加工零件每层的轮廓,计算得到扫描线与加工零件每层轮廓的若干截距;其中,在扫描每层轮廓时,扫描线均从设定的扫描起始位置开始以间隔距离K逐步移动到设定的扫描终止位置;
S4.从每层轮廓的若干截距中筛选出每层轮廓的最大截距,得到轮廓的最大截距序列(L1,L2,…,Li,…,Ln);其中,Li为第i层轮廓的最大截距,n为轮廓层数;
S5.计算加工零件第一层所需的铺粉系数c1;所述铺粉系数其中,L为基板长度,所述基板长度所在的直线方向与扫描方向垂直,h为扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差,h0为成形缸下降的高度;
S6.按照步骤S5类推,计算得到加工零件其余各层所需的铺粉系数:c2,…,ci,…,cn;其中,ci为第i层所需的铺粉系数;
S7.确定加工零件所需的总铺粉系数C;所述总铺粉系数
进一步,所述步骤S2,具体包括:
S21.对每层的切片图像信息进行灰度化处理,得到灰度化后的切片图像信息;
S22.对灰度化后的切片图像信息进行二值化处理,得到二值化后的切片图像信息;
S23.对二值化后的切片图像信息进行阈值分割处理,得到加工零件每层的轮廓信息。
进一步,根据如下步骤计算扫描线与加工零件轮廓的截距:
S31.将扫描线与加工零件轮廓的交点图像信息进行阈值分割处理,得到分割后的交点信息;
S32.对分割后的交点信息进行形态学操作处理,得到处理后的交点信息;
S33.对处理后的交点信息进行断开连通域处理,得到相互独立的交点信息;
S34.确定加工零件所有的相互独立的交点,并沿与扫描方向垂直的方向依次对确定好的交点进行两两分组;
S35.计算每组交点之间的距离,并将各组交点距离之和作为扫描线与加工零件轮廓的截距。
进一步,根据如下公式确定扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差h:
其中,α为粉末从粉末态到熔融态的变动系数;n为轮廓层数;h0为成形缸下降的高度。
本发明的有益效果是:本发明公开的一种基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,通过基于图像处理技术,在读取加工层数据后生成加工层图像,应用阈值分割、形态学、断开连通域等图像处理技术获取零件轮廓,并得到轮廓上的交点坐标。通过计算交点横坐标的差值得出零件在水平方向上的截距,并将截距作为其截面特征,从而建立不同加工零件与铺粉量的映射关系,智能规划该批零件整个加工过程的每一层铺粉量,在满足加工要求的前提下,实现了精确铺粉,使得溢粉量达到最少的目的。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步描述:
图1为本发明的方法流程示意图;
图2为本发明的加工零件的轮廓分割效果图;
图3为本发明的基于加工零件特征的水平截距计算示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明做出进一步的说明,如图所示:
本发明的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,包括如下步骤:
S1.采集加工零件每层的切片图像信息;
S2.提取每层的切片图像信息中加工零件的轮廓信息,得到加工零件每层的轮廓信息;
S3.按照选区激光熔化设备的扫描方式扫描加工零件每层的轮廓,计算得到扫描线与加工零件每层轮廓的若干截距;其中,在扫描每层轮廓时,扫描线均从设定的扫描起始位置开始以间隔距离K逐步移动到设定的扫描终止位置;
S4.从每层轮廓的若干截距中筛选出每层轮廓的最大截距,得到轮廓的最大截距序列(L1,L2,…,Li,…,Ln);其中,Li为第i层轮廓的最大截距,n为轮廓层数;
S5.计算加工零件第一层所需的铺粉系数c1;所述铺粉系数其中,L为基板长度,所述基板长度所在的直线方向与扫描方向垂直,h为扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差,h0为成形缸下降的高度;
S6.按照步骤S5类推,计算得到加工零件其余各层所需的铺粉系数:c2,…,ci,…,cn;其中,ci为第i层所需的铺粉系数;
S7.确定加工零件所需的总铺粉系数C;所述总铺粉系数所述总铺粉系数实际上为一个高度值,往选区激光熔化设备的供粉缸中添加粉末,使得粉末的高度达到总铺粉系数的值,即确定了所需的总铺粉量。
本实施例中,步骤S1中,首先设计加工零件的三维零件模型,然后使用切片软件对三维零件模型进行切片,得到加工零件的若干切片层,从而采集得到加工零件每层的切片图像信息;所述加工零件可以为一个,也可以为多个,每个加工零件的切片处理均相同。其中,通过切片软件处理后,可以得到三角面片.stl的切片文件;
进一步地,为了模拟后续的加工过程,还要通过路径规划软件规划加工零件每一层的激光扫描路径,导出规划好的.epi文件;同时,根据实际的加工要求将三维零件模型模拟设置到选区激光熔化设备的排版页面,为后续的模拟加工做好准备。
本实施例中,所述步骤S2,具体包括:
S21.对每层的切片图像信息进行灰度化处理,得到灰度化后的切片图像信息;其中,图像的灰度只需要存储一个通道的数字,所以只需要用8位来存储一个像素的值,所以一般称为8位灰度图。RGB图像可以转换成灰度图像,有多种转换方式,常见的是对每个RGB分量设定一定的权重,然后三个分量求和得到灰度值,进而实现灰度化处理;
S22.对灰度化后的切片图像信息进行二值化处理,得到二值化后的切片图像信息;其中,图像的二值化处理就是将图像上像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果,即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像;
S23.对二值化后的切片图像信息进行阈值分割处理,得到加工零件每层的轮廓信息。其中,所述阈值分割为图像阈值分割,所述图像阈值分割通过按照灰度级,对像素集合进行划分,得到的每个子集形成一个与现实背景物相对应的区域,各个区域内部具有一致的属性,而相邻区域布局有这种一致的属性,通过一个阈值的选择将所需轮廓分割处理,经过图像分割处理之后可以得到所需加工零件的轮廓示意图。如图2所示,为两个加工零件的轮廓分割效果图。
本实施例中,步骤S3中,模拟使用选区激光熔化设备对加工零件进行扫描处理,也就是对加工零件的每层轮廓进行扫描;其中,扫描线从设定的扫描起始位置开始以间隔距离1mm逐步移动到设定的扫描终止位置,从而实现对每层轮廓的多次逐步扫描,既可以提高计算截距的效率又可以保障计算效果;在每层轮廓的多次逐步扫描中,扫描线与加工零件每层轮廓的截距至少有一个。
根据如下步骤计算扫描线与加工零件轮廓的截距:
S31.将扫描线与加工零件轮廓的交点图像信息进行阈值分割处理,得到分割后的交点信息;其中,所述阈值分割采用现有的图像阈值分割技术,在此不再赘述;
S32.对分割后的交点信息进行形态学操作处理,得到处理后的交点信息;其中,所述形态学操作处理为先进行开操作然后再进行闭操作;所述开操作是先进行腐蚀然后膨胀,其作用和腐蚀相似但是程度较腐蚀操作减小;所述闭操作是先进行膨胀然后腐蚀,作用与膨胀相似但是程度较膨胀减小;所述腐蚀与膨胀均为现有技术,在此不再赘述;
S33.对处理后的交点信息进行断开连通域处理,得到相互独立的交点信息;通过断开连通域处理,使得处理后的交点信息中的各交点形成一个独立区域,便于计算交点位置的坐标;
S34.确定加工零件所有的相互独立的交点,并沿与扫描方向垂直的方向依次对确定好的交点进行两两分组;
S35.计算每组交点之间的距离,并将各组交点距离之和作为扫描线与加工零件轮廓的截距。若加工零件有多个,则需要分别确定每个加工零件所有的交点,然后再分别计算每个加工零件各自对应的截距;
如图3中,扫描线l与两个加工零件在某一层轮廓的某一扫描步骤中产生了水平截距l1与l2;其中,第一个加工零件轮廓上的交点坐标分别为(x0,y0)、(x1,y1);第二个加工零件轮廓上的交点坐标分别为(x3,y3)、(x4,y4);截距的长度即为轮廓上两个交点的横坐标之差,即l1=x1-x0,l2=x3-x2,则第n段截距的长度为ln=x2n-1-x2n-2;其中,l1表示第一个零件的截距,x1表示第一个加工零件的右方交点的横坐标,x0代表第一个加工零件的左方交点的横坐标。以此类推,ln表示第n个零件的截距,xn表示第n个加工零件的右方交点的横坐标,xn-1代表第n个加工零件的左方交点的横坐标。
本实施例中,步骤S4中,对于每层轮廓,通过计算同一水平方向上各个加工零件的水平截距之和,得到若干求和值,并从若干求和值中,筛选出最大的求和值作为最大截距,并将所述最大截距作为该层轮廓的目标截距;若存在n层轮廓,则可以得到n个最大截距,进而形成最大截距序列(L1,L2,…,Li,…,Ln);
步骤S5中,所述基板为选区激光熔化设备中的现有装置,若所述基板为圆形,则L为基板的直径,若所述基板为矩形,则L为基板的一个边长,该边长为与扫描方向垂直的边长。根据如下公式确定扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差h:
其中,α为粉末从粉末态到熔融态的变动系数;n为轮廓层数;h0为成形缸下降的高度。通过使用粉末流量计测量粉末的流动性,来计算粉末从粉末态到熔融态的变动系数α;所述轮廓层数n也就是铺粉的层数,在实际的加工过程中,通过确定轮廓层数,就确定了加工时需要铺粉的层数;所述成形缸为选区激光熔化设备中的现有装置,在选定了具体型号的选区激光熔化设备后,可以根据具体的型号确定成形缸下降的高度h0。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.一种基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1.采集加工零件每层的切片图像信息;
S2.提取每层的切片图像信息中加工零件的轮廓信息,得到加工零件每层的轮廓信息;
S3.按照选区激光熔化设备的扫描方式扫描加工零件每层的轮廓,计算得到扫描线与加工零件每层轮廓的若干截距;其中,在扫描每层轮廓时,扫描线均从设定的扫描起始位置开始以间隔距离K逐步移动到设定的扫描终止位置;
S4.从每层轮廓的若干截距中筛选出每层轮廓的最大截距,得到轮廓的最大截距序列(L1,L2,…,Li,…,Ln);其中,Li为第i层轮廓的最大截距,n为轮廓层数;
S5.计算加工零件第一层所需的铺粉系数c1;所述铺粉系数其中,L为基板长度,所述基板长度所在的直线方向与扫描方向垂直,h为扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差,h0为成形缸下降的高度;
S6.按照步骤S5类推,计算得到加工零件其余各层所需的铺粉系数:c2,…,ci,…,cn;其中,ci为第i层所需的铺粉系数;
S7.确定加工零件所需的总铺粉系数C;所述总铺粉系数
2.根据权利要求1所述的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,其特征在于:所述步骤S2,具体包括:
S21.对每层的切片图像信息进行灰度化处理,得到灰度化后的切片图像信息;
S22.对灰度化后的切片图像信息进行二值化处理,得到二值化后的切片图像信息;
S23.对二值化后的切片图像信息进行阈值分割处理,得到加工零件每层的轮廓信息。
3.根据权利要求1所述的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,其特征在于:根据如下步骤计算扫描线与加工零件轮廓的截距:
S31.将扫描线与加工零件轮廓的交点图像信息进行阈值分割处理,得到分割后的交点信息;
S32.对分割后的交点信息进行形态学操作处理,得到处理后的交点信息;
S33.对处理后的交点信息进行断开连通域处理,得到相互独立的交点信息;
S34.确定加工零件所有的相互独立的交点,并沿与扫描方向垂直的方向依次对确定好的交点进行两两分组;
S35.计算每组交点之间的距离,并将各组交点距离之和作为扫描线与加工零件轮廓的截距。
4.根据权利要求1所述的基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法,其特征在于:根据如下公式确定扫描后的熔融层与粉末层之间的高度差h:
其中,α为粉末从粉末态到熔融态的变动系数;n为轮廓层数;h0为成形缸下降的高度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210270521.3A CN114535613B (zh) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | 基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210270521.3A CN114535613B (zh) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | 基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114535613A CN114535613A (zh) | 2022-05-27 |
CN114535613B true CN114535613B (zh) | 2023-10-17 |
Family
ID=81664579
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210270521.3A Active CN114535613B (zh) | 2022-03-18 | 2022-03-18 | 基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114535613B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014199134A1 (en) * | 2013-06-10 | 2014-12-18 | Renishaw Plc | Selective laser solidification apparatus and method |
CN107402220A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-11-28 | 华中科技大学 | 一种激光选区熔化成形铺粉质量视觉在线检测方法及系统 |
DE102016212080A1 (de) * | 2016-07-04 | 2018-01-04 | MTU Aero Engines AG | Schichtbauverfahren und Schichtbauvorrichtung zum additiven Herstellen zumindest eines Bauteilbereichs eines Bauteils |
WO2018133599A1 (zh) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 华南理工大学 | 一种轮盘式多材料激光选区熔化成型装置与方法 |
CN108907190A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-30 | 沈阳精合数控科技开发有限公司 | 一种碗形薄壁零件的3d打印增材制造方法 |
WO2021057715A1 (zh) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 华中科技大学 | 一种高效率的增材制造方法 |
CN112893872A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-04 | 飞而康快速制造科技有限责任公司 | 一种镍基高温合金激光选区熔化成形的方法 |
CN113084199A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-07-09 | 西安赛隆金属材料有限责任公司 | 细化晶粒的金属粉末床增材制造方法 |
CN113351885A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-09-07 | 西安赛隆金属材料有限责任公司 | 高能束扫描路径规划方法、增材制造方法及装置 |
CN113385690A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-14 | 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 | 基于金属面曝光选区激光熔化技术的扫描路径设计方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107790719B (zh) * | 2017-11-13 | 2018-09-11 | 成都优材科技有限公司 | 基于激光选区熔化的金属精细多孔结构成型方法 |
-
2022
- 2022-03-18 CN CN202210270521.3A patent/CN114535613B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014199134A1 (en) * | 2013-06-10 | 2014-12-18 | Renishaw Plc | Selective laser solidification apparatus and method |
DE102016212080A1 (de) * | 2016-07-04 | 2018-01-04 | MTU Aero Engines AG | Schichtbauverfahren und Schichtbauvorrichtung zum additiven Herstellen zumindest eines Bauteilbereichs eines Bauteils |
WO2018133599A1 (zh) * | 2017-01-17 | 2018-07-26 | 华南理工大学 | 一种轮盘式多材料激光选区熔化成型装置与方法 |
CN107402220A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-11-28 | 华中科技大学 | 一种激光选区熔化成形铺粉质量视觉在线检测方法及系统 |
CN108907190A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-30 | 沈阳精合数控科技开发有限公司 | 一种碗形薄壁零件的3d打印增材制造方法 |
WO2021057715A1 (zh) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 华中科技大学 | 一种高效率的增材制造方法 |
CN112893872A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-04 | 飞而康快速制造科技有限责任公司 | 一种镍基高温合金激光选区熔化成形的方法 |
CN113084199A (zh) * | 2021-06-10 | 2021-07-09 | 西安赛隆金属材料有限责任公司 | 细化晶粒的金属粉末床增材制造方法 |
CN113385690A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-14 | 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 | 基于金属面曝光选区激光熔化技术的扫描路径设计方法 |
CN113351885A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-09-07 | 西安赛隆金属材料有限责任公司 | 高能束扫描路径规划方法、增材制造方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114535613A (zh) | 2022-05-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110039186B (zh) | 一种应用于激光表面刻蚀的曲面模型路径规划方法 | |
CN110276264B (zh) | 一种基于前景分割图的人群密度估计方法 | |
CN107803987B (zh) | 用于增材制造的自适应分层处理方法、系统及增材制造设备 | |
CN112233092A (zh) | 一种用于无人机电力巡检智能缺陷检测的深度学习方法 | |
CN111445488B (zh) | 一种弱监督学习自动识别和分割盐体的方法 | |
CN105261068A (zh) | 基于Micro-CT技术的储层岩心三维实体模型重构方法 | |
CN111077844B (zh) | 一种基于实测数据特征引导的零件精确加工方法 | |
CN110263794B (zh) | 基于数据增强的目标识别模型的训练方法 | |
CN109658381A (zh) | 一种基于超像素的柔性ic封装基板的铜面缺陷检测方法 | |
CN104778458B (zh) | 一种基于纹理特征的纺织品花纹检索方法 | |
CN111696079B (zh) | 一种基于多任务学习的表面缺陷检测方法 | |
WO2023206954A1 (zh) | 一种基于目标检测网络的寄生参数提取方法 | |
CN111985552A (zh) | 复杂背景下机场道面细带状结构病害检测方法 | |
CN107533760B (zh) | 一种图像分割方法和装置 | |
CN114535613B (zh) | 基于选区激光熔化设备的智能铺粉规划方法 | |
CN113095164A (zh) | 基于强化学习和标志点表征的车道线检测定位方法 | |
CN108492345B (zh) | 一种基于尺度变换的数据块划分方法 | |
CN107016714A (zh) | 一种闭合曲线图形填充方法 | |
CN108712831B (zh) | 背钻pcb截面显微图像工艺参数提取方法 | |
CN114463720B (zh) | 一种基于线段交并比损失函数的车道线检测方法 | |
CN111161264A (zh) | 一种对含有缺陷的tft电路图像的分割方法 | |
CN113821951B (zh) | Igbt功率模块焊料层空洞识别与合并的智能化方法 | |
CN113887737A (zh) | 一种基于机器学习的样本集自动生成方法 | |
CN108537798A (zh) | 一种快速超像素分割方法 | |
CN113486904A (zh) | 一种特征自适应激光扫描投影图形控制点提取及优化方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |