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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法与系统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：CN116165280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310320487.0，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法与系统是由白培康;郭佳玲;赵占勇;廖海洪;李玉新;李忠华设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法与系统，包括采集放大激光熔覆过程中的声信号，并对声信号进行小波包变换和集合经验模态分解，实现对声信号的降噪处理；通过声波传感器和光调制器将采集到的声信号转化为CCD型光谱分析仪可识别的光信号；根据得到的各个位置的光信号构建数据样本并分析，建立光信号和不同种类缺陷的及不同缺陷所在位置的对应关系，并以此建立数据库；采用深度置信神经网络建立模型，用上述数据库的大量实验数据训练模型，自动提取信号特征及识别激光熔覆状态，与数据库内光信号进行对比分析，实现对内部缺陷种类和缺陷位置的识别。本发明能够对激光熔覆过程缺陷实时监测，使激光熔覆产品的组织性能更加优异。

本发明授权一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种对激光熔覆过程内部缺陷实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，将采集和放大激光熔覆过程中的声信号，使用Matlab软件对声信号进行小波包阈值降噪，再对降噪后的信号进行EEMD降噪，实现对声信号的降噪处理； 步骤S2，将处理后的声信号依次经过声波传感器和光调制器转化为CCD相机可识别的光信号，通过光矢量分析仪进行分析，建立光信号和不同种类缺陷的及不同缺陷所在位置的对应关系，并以此建立数据库； 步骤S3，采用深度置信神经网络建立模型，用上述数据库的大量实验数据训练模型，自动提取信号特征及识别激光熔覆状态，与数据库内光信号进行对比分析，实现对内部缺陷种类和缺陷位置的识别：所述训练模型的步骤包括： 步骤S31：进行基于受限玻尔兹曼机的无监督预训练利用CD-k算法进行预训练，并迭代计算RBM1、RBM2和RBM3三个单元的W,a,b值，最后一个BP单元的W和b值，直接采用随机初始化的值即可，求出最佳的权值； 步骤S32：进行有监督的调优训练，训练过程中需要先利用前向传播算法，从输入得到一定的输出值，再利用后向传播算法来更新网络的权重值和偏置值，最终建立起理想的数据模型。

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