CN117372665A - 一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及增材制造技术领域，具体涉及一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据调整；具体为在增材制造成形控制软件中增加局部模型数据删减功能、局部模型数据增加功能和局部模型数据修改功能，可直接在当前打印包基础上实现局部空间数据的增减、局部成形数据的工艺参数修改功能；与现有技术相比，本发明方法可快速的对成形过程中存在的缺陷及质量问题进行修复，缩短了处理时间、减轻了对工艺人员的依赖性，实现了成形系统中问题处理的快速响应，为智能化自动成形控制系统成形质量问题的处理提供了新的解决方案。
Description
技术领域
本发明属于增材制造技术领域，具体涉及一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法。
背景技术
增材制造技术可快速精密地制造出任意复杂形状的零件，从而实现了零件“自由制造”，解决了许多复杂结构零件的成形，并大大减少了加工工序，缩短了加工周期，随着增材制造技术的不断发展，成形良品率也越来越高，可成形的材料也日益丰富。增材制造技术加工工艺工序主要有5个步骤，模型制作、模型前处理、工艺包制作、打印成形、模型后处理。随着打印过程的进行，仍然存在诸多成形问题，例如大幅面吹风效果欠佳导致成形幅面不平整、长时间打印区域激光能量不足导致局部成形质量差、支撑开裂及脱离造成支撑功能缺失、大幅面应力引起的翘曲变形等等，当打印成形过程中存在翘曲变形、局部支撑坍塌、局部实体熔合差等情况时，已经影响到打印过程的顺利进行和产品质量，工艺人员通过修改模型、修改工艺参数、重新制作工艺包、嫁接打印等一系列操作可解决大多数成形问题，这一系列的打印拯救措施往往需要工艺人员重新处理模型，并结合打印存在问题的位置，进行局部修改，重新制作打印包，整个过程繁琐、费时费力，且较多依赖工艺人员的操作能力，尤其是大体积模型的工艺制作过程复杂费时，容易错失打印续接的最佳时机，就目前而言，仍没有较好的解决措施方法，因此，降低打印修补过程的繁琐性、提高处理模型的自动化能力是目前亟需解决的难题。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，用于解决目前打印修补过程中的繁琐，费时费力，容易错失打印续接的最佳时机，且对工艺人员的操作能力依赖性强的问题。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
根据本发明的一方面，提供了一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，包括以下步骤：
S1，获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；
S2，在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层，以及划定所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域；
S3，根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
优选地，若所述缺陷类型为翘曲类型或变形类型，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，对所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据删减。
优选地，若所述缺陷类型为所述当前增材层局部区域的网格支撑成形不理想，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据填充。
优选地，若所述缺陷类型为包括以下中的至少一种：熔合质量差、表面挂渣、表面不平整、熔融能量不足，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，采用预设的模型数据修改规则，来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据修改。
优选地，所述在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层，以及划定所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域，包括：
在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层；
根据所述当前增材层的所述缺陷区域的位置，对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的相同位置上进行缺陷区域划定，且所有待修复的增材层划定的缺陷区域，由所述起始层往所述结束层的方向依次按预设缩小比例进行缩小。
优选地，所述图像识别技术包括：接收摄像头采集的当前打印实体层的第一图像信息，并在后台调用所述增材制造模型的与当前打印实体层对应的当前增材层的第二图像信息，将第一图像信息和第二图像信息进行比较，进而划定打印存在缺陷区域的轮廓。
根据本发明的另一方面，提供了一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置，包括：
获取模块，用于获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；
异常定位模块，用于在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层；
功能修复模块，用于根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据修改；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
根据本发明的另一方面，提供了一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复设备，所述设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的增材制造成形过程中的缺陷自动修复方法。
根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现第一方面所述的增材制造成形过程中的缺陷自动修复方法。
本发明的有益效果为：
与现有技术相比，本发明方法在增材制造成形控制软件中增加局部模型数据删减功能、局部模型数据增加功能和局部模型数据修改功能，可直接在当前打印包基础上实现局部空间数据的增减、局部成形数据的工艺参数修改功能，可快速的对成形过程中存在的缺陷及质量问题进行修复，缩短了处理时间、减轻了对工艺人员的依赖性，实现了成形系统中问题处理的快速响应，为智能化自动成形控制系统成形质量问题的处理提供了新的解决方案。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是根据本发明实施例1提供的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法的流程图；
图2是根据本发明实施例1提供的另一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法的流程图；
图3是实现本发明实施例1中一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法中的局部模型数据删减功能的流程示意图；
图4是实现本发明实施例1中一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法中的局部模型数据增加功能流程示意图；
图5是实现本发明实施例1中一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法中的局部模型数据修改功能流程示意图；
图6是根据本发明实施例2提供的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，可适用于对增材制造的制造对象进行实时建模以便于查看制造对象的制造缺陷和追溯制造工艺问题的情况，该方法可以由增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置来执行，该增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置可以采用硬件和/ 或软件的形式实现，该增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置可配置于计算机设备中，例如，服务器、工作站、个人电脑，等等。
如图1-图5所示，该方法包括：
S1，获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；具体为
摄像头对打印层进行图像采集，并将图像信息反馈至缺陷模型数据在线修复装置控制系统；模型数据在线修复装置控制系统识别当前层的打印情况是否正常，若打印过程中出现打印缺陷问题，存在打印层失败区域，则对打印失败区域轮廓特征进行划定；即模型数据在线修复装置控制系统接收识别接收摄像头采集的当前打印实体层的第一图像信息，并在后台调用所述增材制造模型的与当前打印实体层对应的当前增材层的第二图像信息，将第一图像信息和第二图像信息进行比较，进而划定打印存在缺陷区域的轮廓，关于模型数据在线修复装置控制系统如何对第一图像信息和第二图像信息进行比较计算，进而划定出存在缺陷区域轮廓的相关技术，可参照现有技术。
S2，在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层（N），并设定所述增材制造模型的待修复的结束层（M），以及划定所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域；
S3，根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
若所述缺陷类型为翘曲类型或变形类型，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层（N）和所述结束层（M）之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据删减修改，包括以下步骤：
A1，根据标定出的所述缺陷区域，进而删除所述缺陷区域内的填充数据；
A2，从所述起始层（N）开始对所述标定缺陷区域的填充数据进行所述AI步骤的删减计算，在所述起始层（N）的填充数据删减完成后自动进入下一层（N+1层）打印；
A3，根据所述起始层（N）的区域面积，按照等比例缩放形式对所述增材制造模型区域进行所述下一层的缺陷区域划定，并进行按照上述步骤对所述下一层的所述缺陷区域的填充数据进行删减；
A4，直到设定的所述结束层（M）的填充数据删减完成后，所述划定区域消失，所述增材层的局部模型数据删减功能完成。
若所述缺陷类型为所述当前增材层局部区域的网格支撑成形不理想，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层（N）和所述结束层（M）之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据修改，包括以下步骤：
B1，对所述起始层自动进行实体填充，以弥补打印缺陷区域；
B2，在所述起始层实体填充完成后自动进入下一层打印，根据所述起始层的区域面积，按照等比例缩放形式对所述增材制造模型区域进行下一层的所述缺陷区域划定，并进行所述B1步骤的同级别操作；
B3，直到设定的所述结束层实体填充完成后，所述划定区域消失，所述增材层的局部模型数据增加功能完成。
若所述缺陷类型为包括以下中的至少一种：熔合质量差、表面挂渣、表面不平整、熔融能量不足，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据修改，包括以下步骤：
C1，对所述当前增材层中标定出的所述缺陷区域和所述当前增材层的填充区域进行边缘计算，单独获得所述缺陷区域的填充数据，并赋予新的成形参数，重新对所述当前增材层的缺陷区域进行单独扫描或重熔扫描，由此完成所述当前增材层的缺陷修复；
C2，依据所述C1步骤，从所述起始层开始对所述标定缺陷区域的填充数据进行所述边缘计算，从而赋予所述新的成形参数，在所述起始层的缺陷修复完成后自动进入下一层打印；
C3，根据所述起始层的区域面积，按照等比例缩放形式对所述增材制造模型区域进行所述下一层的缺陷区域划定，并进行按照上述步骤对所述下一层的所述缺陷区域的填充数据进行数据修改；
C4，直到设定的所述结束层的填充数据修改完成后，所述划定区域消失，所述增材层的局部模型数据修改功能完成。
在本发明实施例中的增材制造成形过程中的模型数据在线修复软件可直接在当前打印包基础上实现局部空间数据的增减、局部成形数据的工艺参数修改功能，可快速的对成形过程中存在的缺陷及质量问题进行修复，缩短了处理时间、减轻了对工艺人员的依赖性，实现了成形系统中问题处理的快速响应，为智能化自动成形控制系统成形质量问题的处理提供了新的解决方案。
实施例2
本发明实施例提供的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置，如图6所示，该装置包括：获取模块、异常定位模块和功能修复模块。其中：
获取模块，用于获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；
异常定位模块，用于在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层；
功能修复模块，用于根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据修改；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
本发明实施例所提供的增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置可执行本发明任意实施例所提供的增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例3
本发明实施例提供的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复设备，包括至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)、随机访问存储器(RAM)等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器可以根据存储在只读存储器(ROM)中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器(RAM)中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可存储电子设备操作所需的各种程序和数据。处理器、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置中的多个部件连接至I/O接口，包括：输入单元，例如键盘、鼠标等；输出单元，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元，例如磁盘、光盘等；以及通信单元，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元允许电子设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息 /数据。
处理器可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元 (GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器执行上文所描述的各个方法和处理，例如增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法。
在一些实施例中，增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM和/或通信单元而被载入和/或安装到增材制造成形过程中的缺陷自动修复装置上。当计算机程序加载到 RAM并由处理器执行时，可以执行上文描述的增材制造模型信息建立方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/ 或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (9)
1.一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；
S2，在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层，以及划定所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域；
S3，根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
2.根据权利要求1所述的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，若所述缺陷类型为翘曲类型或变形类型，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，对所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据删减。
3.根据权利要求1所述的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，若所述缺陷类型为所述当前增材层局部区域的网格支撑成形不理想，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据填充。
4.根据权利要求1所述的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，若所述缺陷类型为包括以下中的至少一种：熔合质量差、表面挂渣、表面不平整、熔融能量不足，则所述根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据调整，包括：
根据所述缺陷区域中的缺陷类型，在对每一待修复的增材层进行打印时，采用预设的模型数据修改规则，来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域进行模型数据修改。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，所述在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层，以及划定所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的缺陷区域，包括：
在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层；
根据所述当前增材层的所述缺陷区域的位置，对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层的相同位置上进行缺陷区域划定，且所有待修复的增材层划定的缺陷区域，由所述起始层往所述结束层的方向依次按预设缩小比例进行缩小。
6.根据权利要求1所述的一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复方法，其特征在于，所述图像识别技术包括：接收摄像头采集的当前打印实体层的第一图像信息，并在后台调用所述增材制造模型的与当前打印实体层对应的当前增材层的第二图像信息，将第一图像信息和第二图像信息进行比较，进而划定打印存在缺陷区域的轮廓。
7.一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前增材制造成形的实体层的图像，通过图像识别技术识别出当前实体层相比于增材制造模型中的当前增材层所存在的缺陷区域；
异常定位模块，用于在所述当前增材层中标定出所述缺陷区域，将所述当前增材层设定为待修复的起始层，并设定所述增材制造模型的待修复的结束层；
功能修复模块，用于根据所述缺陷区域中的缺陷类型，采用对应的缺陷修复策略来对所述增材制造模型的所述起始层和所述结束层之间的所有待修复的增材层进行模型数据修改；其中，所述缺陷修复策略包括以下中的至少一种：增材层的局部模型数据删减、增材层的局部模型数据增加、增材层的局部模型数据修改。
8. 一种增材制造成形过程中的缺陷模型数据在线修复设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的增材制造成形过程中的缺陷自动修复方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的增材制造成形过程中的缺陷自动修复方法。
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Citations (3)
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| EP3459715A1 (en) * | 2017-09-26 | 2019-03-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and apparatus for predicting the occurrence and type of defects in an additive manufacturing process |
| CN109816633A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-28 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 一种基于3d打印系统的缺陷监控方法、装置及终端设备 |
| 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 |
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2023
- 2023-10-13 CN CN202311322779.4A patent/CN117372665B/zh active Active
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|---|---|---|---|---|
| EP3459715A1 (en) * | 2017-09-26 | 2019-03-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and apparatus for predicting the occurrence and type of defects in an additive manufacturing process |
| CN109816633A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-28 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 一种基于3d打印系统的缺陷监控方法、装置及终端设备 |
| 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 |
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