闽都创新实验室向红亮获国家专利权
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龙图腾网获悉闽都创新实验室申请的专利一种SLM熔融过程中的熔池监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119295822B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411410873.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种SLM熔融过程中的熔池监测方法是由向红亮;郑开魁设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种SLM熔融过程中的熔池监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及熔池监测技术领域，提出了一种SLM熔融过程中的熔池监测方法，包括以下步骤：实时采集SLM过程中的熔池图像数据和熔池声信号数据；基于熔池声信号数据计算熔池的振动速度，基于熔池图像数据计算熔池的光谱辐照；基于熔池的振动速度和光谱辐照构建深度信念网络模型，根据深度信念网络模型对熔池图像数据进行特征提取，得到第一熔池图像特征和第二熔池图像特征；通过支持向量机算法结合第一熔池图像特征和第二熔池图像特征，搜索最佳超平面得到熔池状态判别函数；基于熔池状态判别函数对熔池图像数据和熔池声信号数据进行识别，得到熔池的实时状态。本发明提高了对熔池状态的实时监测能力，通过多维向量的实时更新，能够更准确的预测熔池的实时状态，从而预测SLM成形件的质量。
本发明授权一种SLM熔融过程中的熔池监测方法在权利要求书中公布了：1.一种SLM熔融过程中的熔池监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集SLM过程中的熔池图像数据和熔池声信号数据； S2，基于所述熔池声信号数据计算熔池的振动速度，基于熔池图像数据计算熔池的光谱辐照； S3，基于熔池的振动速度和光谱辐照构建深度信念网络模型，根据深度信念网络模型对熔池图像数据进行特征提取，得到第一熔池图像特征和第二熔池图像特征； S4，通过支持向量机算法结合第一熔池图像特征和第二熔池图像特征，搜索最佳超平面得到熔池状态判别函数； S5，基于所述熔池状态判别函数对熔池图像数据和熔池声信号数据进行识别，得到熔池的实时状态，并基于所述熔池的实时状态预测SLM成形件的质量。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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