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龙图腾网获悉成都航空职业技术大学申请的专利一种3D打印缺陷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：CN121033015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511543733.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种3D打印缺陷监测方法是由高曦;白晶斐;门正兴;刘晓婧设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种3D打印缺陷监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种3D打印缺陷监测方法，涉及3D打印技术领域，包括以下步骤：S1、获取3D打印完成时的生产图像；S2、根据生产图像的灰度直方图以及各个像素点的梯度角，为各个像素点生成分布矩阵；S3、根据生产图像的特征矩阵和像素点的分布矩阵，在生产图像中确定缺陷处。本发明通过多特征融合，能适应熔融沉积和选择性激光熔化等不同3D打印工艺的缺陷监测，也能适应金属和塑料等不同材料的缺陷监测，增强了监测方法的通用性。

本发明授权一种3D打印缺陷监测方法在权利要求书中公布了：1.一种3D打印缺陷监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取3D打印完成时的生产图像； S2、根据生产图像的灰度直方图以及各个像素点的梯度角，为各个像素点生成分布矩阵； S3、根据生产图像的特征矩阵和像素点的分布矩阵，在生产图像中确定缺陷处； 所述S2包括以下子步骤： S21、对生产图像进行边界填充，并确定边界填充后生产图像中各个像素点的梯度角； S22、根据生产图像的灰度直方图，计算各个像素点的特定权重系数； S23、根据像素点的特征权重系数和梯度角，为像素点生成分布矩阵； 所述S23包括以下子步骤： S231、提取最大特定权重系数和最小特定权重系数； S232、计算像素点的特定权重系数与最大特定权重系数之间的比值以及最小特定权重系数与像素点的特定权重系数之间的比值； S233、将像素点的两个比值结果以及梯度角作为指数函数的输入，为像素点生成分布矩阵； 所述S3包括以下子步骤： S31、为生产图像生成灰度共生矩阵； S32、提取灰度共生矩阵的最大奇异值，作为生产图像的整体监测系数； S33、提取像素点的分布矩阵的最大奇异值，作为像素点的缺陷监测系数； S34、在像素点的缺陷监测系数与生产图像的整体监测系数之间的比值大于阈值时，确定像素点为缺陷处。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都航空职业技术大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市龙泉驿区车城东七路699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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