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公开（公告）号CN122989596A | 申请号CN202611128511.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人西安交通大学 |
分类号G06T7/00(2017.01), G06T7/62(2017.01), G06V10/26(2022.01), G06V10/42(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/0442(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2026-07-28 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635775255800003 | 源数据页码61 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种基于通道门控与交叉注意力的增材制造铺粉缺陷识别方法及系统，属于工业质量监测与缺陷识别技术领域。通过设计中层通道门控与瓶颈层交叉注意力多层级融合机制，针对划痕、凸起两类异质缺陷实现差异化特征增强，深度挖掘跨模态语义关联与空间对应关系，有效提升微弱缺陷特征表达能力，降低样本漏检水平。在获取预测分割图后对其建立图像像素与SLM成形平台的几何映射模型，将像素级分割结果转化为缺陷实际面积、最大划痕长度、凸起等效直径等物理量化参数，能够为增材制造工艺调控和设备维护提供可靠依据。此方法在零件发生严重缺陷乃至最终报废前进行有效干预提供了关键决策支持，提升了SLM工艺的稳定性和成品的合格率。
附图 1