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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法及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：CN120055306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510038627.4，技术领域涉及：B22F12/90；该发明授权基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法及系统是由李辉;李秀花;申胜男;李龙杰设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法及系统，包括：获取熔池双视角图像；将所述熔池双视角图像输入无监督自适应损失神经网络，得到熔池视差信息；采用棋盘格对所述双目视觉监测系统进行标定，获得系统参数信息；根据所述熔池视差信息和所述标定的参数信息得到熔池双视角图像深度信息，基于所述熔池双视角图像深度信息重构熔池三维形貌。本发明通过标准量块验证系统三维重构误差为10.6μm，并得到熔池三维形貌与匙孔深度信息。本发明采用单个相机进行在线监测，结构简单，可在激光增材制造狭窄的同轴系统中获取熔池双目视觉图像，达到高精度的视差预测，实现熔池三维形貌高精度地在线监测。

本发明授权基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双目视觉的熔池三维形貌同轴在线监测方法，其特征在于，包括： 获取熔池双视角图像； 将所述熔池双视角图像输入无监督自适应损失神经网络，得到熔池视差信息，包括： 确定无监督自适应损失神经网络包括视差提取神经网络Res_Unet、视角映射模块Unwrap和损失函数模块，所述熔池双视角图像包括视角1熔池图像和视角2熔池图像； 将所述视角1熔池图像和所述视角2熔池图像输入所述视差提取神经网络Res_Unet，得到视角1熔池视差图像和视角2熔池视差图像； 将所述视角1熔池图像和所述视角1熔池视差图像通过所述视角映射模块Unwrap得到预测视角2熔池图；将所述视角2熔池图像和所述视角2熔池视差图像通过所述视角映射模块Unwrap得到预测视角1熔池图像；所述视角映射模块Unwrap包括矩阵移动和旋转操作； 通过所述损失函数模块的损失函数计算两个视角的熔池图像与预测两个视角的熔池图像的外观匹配损失、两个视角熔池视差图像的平滑度损失、两个视角熔池视差图像的一致性损失，将损失进行反向传播，使网络不断学习以减小损失，当达到算法预设迭代次数后停止学习，获得所述熔池视差信息； 所述外观匹配损失包含所述视角1熔池图像与所述预测视角1熔池图像之间的外观匹配损失，以及所述视角2熔池图像与所述预测视角2熔池图像之间的外观匹配损失；所述两个视角熔池视差图像的平滑度损失是每一个视差图像的梯度；所述一致性损失是将一个视角的熔池视差图像取反与另一个视角的熔池视差图像相减得到的误差值； 将所述视角1熔池图像和所述视角2熔池图像输入所述视差提取神经网络Res_Unet，得到视角1熔池视差图像和视角2熔池视差图像，包括： 确定所述视差提取神经网络Res_Unet包括残差模块、最大池化模块和上采样模块； 所述残差模块包括三层卷积，第一层卷积为1×1卷积核，第二层卷积和第三层卷积均为3×3卷积核，第二层卷积和第三层卷积之间包括批量归一化操作和激活操作，第三层卷积之后包括与原始输入特征连接和激活操作； 所述最大池化模块使图像大小减半以及层数不变，所述上采样模块使图像尺寸放大以及层数根据设定进行变化； 将所述视角1熔池图像和所述视角2熔池图像依次输入所述残差模块、所述最大池化模块和所述上采样模块，输出所述视角1熔池视差图像和所述视角2熔池视差图像； 采用棋盘格对双目视觉监测系统进行标定，获得双目系统参数信息； 根据所述熔池视差信息和所述参数信息得到熔池双视角图像深度信息，基于所述熔池双视角图像深度信息重构熔池三维形貌； 所述双目视觉监测系统包括： 双目视觉光路和加工光路，实时获取熔池双视角图像； 所述加工光路包括激光器、扩束镜、振镜和场镜； 所述双目视觉光路包括五个反射镜、两个直角棱镜、透镜组和相机，包括： 熔池光信号由第一反射镜分别反射至所述直角棱镜中第一直角棱镜的两个直角面形成第一路熔池光信号和第二路熔池光信号，所述第一路熔池光信号和所述第二路熔池光信号反射后到达第二反射镜和第三反射镜； 所述第一路熔池光信号和所述第二路熔池光信号分别由所述第二反射镜反射后到达第四反射镜，所述第三反射镜反射后到达第五反射镜，反射至所述直角棱镜中第二直角棱镜的两个直角面； 将反射后的所述第一路熔池光信号和所述第二路熔池光信号经过所述透镜组聚焦至所述相机，形成所述熔池双视角图像。

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