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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程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：CN115457476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211170763.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程监测方法是由田小永;吴玲玲;池欣芸;刘腾飞;李涤尘设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程监测方法在说明书摘要公布了：一种基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程检测方法，选择基于计算机视觉与模式识别的过程监测技术对连续纤维增强复合材料打印过程进行监测，通过相机采集连续纤维打印件图像，结合神经网络分类模型实现图像识别分类功能，进而实现对打印过程打印缺陷的自动检测；本发明一方面可以实现连续纤维3D打印过程中自动监测缺陷，另一方面可以为后续的实时打印控制或修复奠定基础，进而实现打印质量的智能可控，提高连续纤维3D打印产品的合格率，减少材料浪费，缩短制造时间。

本发明授权基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能图像识别的连续纤维3D打印过程检测方法，其特征在于：选择基于计算机视觉与模式识别的过程监测技术对连续纤维增强复合材料打印过程进行监测，通过相机采集连续纤维打印件图像，结合神经网络分类模型实现图像识别分类功能，进而实现对打印过程打印缺陷的自动检测； 所述计算机视觉与模式识别使用双相机随动采集喷头处水平、竖直方向的连续纤维增强3D打印过程实时画面，将采集到的图像数据输入前期完成训练的人工智能算法，实现实时的人工智能图像识别，即对打印过程中出现的缺陷做出判断；神经网络分类器实现输出针对连续纤维3D打印过程中的缺陷监测； 所述的方法，包括以下步骤： 1根据连续纤维打印平台结构和目标打印过程中期望监测到的缺陷，确定用于采集数据集的打印件结构和期望判断打印缺陷对应的图像采集方式； 2设计及搭建双相机随动的FDM连续纤维3D打印平台，实现水平、竖直两个方向打印过程中图像数据的采集； 3将步骤1用于采集数据集的打印件结构的三维模型文件导入3D打印机，重复打印过程以采集图像数据； 4通过前期采集喷头附近图像，针对缺陷发生的具体情况，对图像数据进行分类，构造数据集； 5使用步骤4中的图像数据集对初始神经网络模型进行训练以提高精度，实现针对打印缺陷的自动诊断； 6由训练完成的神经网络模型输出针对连续纤维3D打印过程中缺陷的监测结果。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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