南京林业大学卢轶获国家专利权
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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及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：CN119114978B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411234772.1，技术领域涉及：B22F10/80；该发明授权基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法是由卢轶;黄海燃;吴斌;姜迪;易扬;汪晨;沈荣琦;李文博;董健;朱柯霖;蔡周森设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法，采集熔池区域图像和振动数据；将采集的熔池区域图像和振动数据输入深度自编码器进行处理，通过深度自编码器生成重建图像；并使用PSNR和SSIM评估重建图像的质量和稳定性；如果图像质量未达到预设标准，系统将计算出改善图像质量所需的最佳照明角度和摄像头位置；通过空心轴电机调整LED灯光和摄像头的角度和位置，确保光路均匀覆盖熔池表面，并捕捉到所有可能的光照暗区；如果图像质量达到预设标准，输出重建图像。本发明通过结合改进的监测设备和深度学习技术，有效地解决了激光增材制造过程中沉积层形貌测试面临的挑战，提高了测试质量和可靠性。
本发明授权基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集熔池区域图像和振动数据； 步骤2，将采集的熔池区域图像和振动数据输入深度自编码器进行处理，通过深度自编码器生成重建图像；所述深度自编码器包括编码器、解码器和损失函数，编码器使用卷积神经网络结构，用于将输入的图像数据和振动数据转换成低维表示，解码器利用低维表示来重建稳定且精确的图像； 步骤3，并使用PSNR和SSIM评估重建图像的质量和稳定性；如果图像质量未达到预设标准，系统将计算出改善图像质量所需的最佳照明角度和摄像头位置； 步骤4，通过空心轴电机调整LED灯光和摄像头的角度和位置，确保光路均匀覆盖熔池表面，并捕捉到所有可能的光照暗区； 步骤5，如果图像质量达到预设标准，输出重建图像。
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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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