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龙图腾网获悉南京铖联激光科技有限公司申请的专利一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控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：CN116214915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310330296.2，技术领域涉及：B29C64/153；该发明授权一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控方法是由施坜圆;李国青设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控方法，属于3D打印技术领域，包括对高清摄像头拍摄的图片进行位置修订，合并多个图片构成激光轨迹图像，提取可能表示激光轨迹的目标区域，对目标区域进行边缘检测，得到几何模型，将几何模型的面积S和灰度值平均值L作为特征向量，通过深度学习算法识别几何模型的种类，确定表示激光轨迹的几何模型，最终形成激光轨迹图片，解决了采用高清摄像头、Canny边缘检测算法和深度学习算法最终对激光路径进行精确成像的技术问题，本发明成像效果好，可以很好的滤除火花的噪声干扰，能够准确的识别出激光的轨迹路径图形，成像速度快。

本发明授权一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高清摄像技术的SLM打印机激光路径监控方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：图像采集模块通过高清摄像头拍摄SLM打印机的加工区域，采集SLM打印机的激光投射到加工区域时的实时图片，建立时序图片集合，所述时序图片集合为高清摄像头根据时间顺序拍摄到的一组激光投射到加工区域上时的图片； 步骤2：图片处理模块调取时序图片集合，从时序图片集合中调取前三张图片中的任意一张作为用于位置标定的样图，图片处理模块建立加工区域的数学模型，并将加工区域的数学模型放置于世界坐标系中，在加工区域的数学模型中选取数个标点，获取每一个标点在世界坐标系中的坐标，并将标点在世界坐标系中的坐标作为该标点的相对坐标； 在标定样图中建立样图的本地坐标系，根据标点的相对坐标在样图的本地坐标系中标定出每一个标点的位置，并在样图中记为定位点； 步骤3：将样图放置于世界坐标系中，使所有标点与其对应的定位点重合，从而得到样图的本地坐标系的原点与世界坐标系的原点之间的修正值，图片处理模块根据修正值对时序图片集合中的每一张图片的本地坐标系进行位置修正，得到定位后的时序图片集合； 步骤4：将定位后的时序图片集合中的所有图片按照时间顺序从上至下依次放入多个图层中，图像处理模块合并所有图层，从而创建出一张单一的图像，该图像表示了激光的投射轨迹； 步骤5：图像处理模块对图像进行预处理，得到预处理后的未识别图像； 步骤6：轨迹识别模块调取未识别图像，根据像素的灰度值，对未识别图像中的激光轨迹部分进行目标区域提取，生成待识别区域； 在执行步骤6时，在对激光轨迹部分进行目标区域提取时，具体步骤如下： 步骤6-1：设定表示激光投影的像素灰度阈值，根据像素灰度阈值，遍历未识别图像中的所有像素，筛选出像素灰度阈值内的所有像素； 步骤6-2：根据像素之间的位置临近关系，筛选出多个待识别区域图像； 步骤7：轨迹识别模块根据Canny边缘检测算法，在待识别区域图像上进行边缘检测，获取边缘连接关系集合，根据边缘连接关系集合中各个临近的边缘的连接关系构建几何模型，并计算几何模型的面积S，计算几何模型内的所有像素的灰度值的平均值L； 根据深度学习算法构建数个深度自动编码器、隐含层和反向传播神经网络BP，将面积S和平均值L作为输入的特征向量，并通过深度学习算法筛选出所有表示激光轨迹的区域，并组合为激光轨迹图像； 在执行步骤7时，具体步骤如下： 步骤7-1：调取任意一个待识别区域图像，对该待识别区域图像进行平滑处理，去除噪声； 步骤7-2：根据Canny边缘检测算法，在待识别区域图像上进行边缘检测，并设定一个阈值Q； 步骤7-3：将所有低于阈值Q的边缘都删除，同时将所有达到阈值Q的边缘都设定为真值边缘，建立真值边缘集合，用于表示所有真值边缘的连接关系； 根据真值边缘的连接关系构建几何模型，计算所有几何模型的面积S，同时计算几何模型内的所有像素的灰度值的平均值L； 步骤7-4：将面积S和平均值L作为输入的特征向量，采用深度学习算法识别出所有表示激光轨迹的区域，并组合为激光轨迹图像； 步骤8：输出模块调取步骤7得到的激光轨迹图像，并通过显示屏展示给用户。

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