发明专利已授权

基于深度学习的3D打印点阵结构CT图像缺陷检测方法

📄 申请号：CN202210325459.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-03-29

公开号

CN114638819B

公开日

2025-06-06

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 , G06V10_82 ,

技术画像

所属领域

检测方法深度学习图像缺陷检测增材制造 3D打印检测方法

应用场景

工业无损检测, 增材制造质量控制, 3D打印结构件检测

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的3D打印点阵结构CT图像缺陷检测方法，其包括以下步骤，步骤一：通过工业CT获取缺陷图像数据；步骤二：高斯滤波处理缺陷图像数据；步骤三：构建基于深度学习网络的缺陷检测模型；步骤四：判断缺陷检测模型训练结果是否符合要求；步骤五：将训练好的模型参数用于缺陷检测模型。本发明通过基于双注意力机制的图像缺陷检测模块构建深度学习模型，实现对3D打印点阵结构内部缺陷进行无伤检测，准确高效地提取缺陷信息，分析该缺陷对点阵结构的力学性能影响，具有检测准确率高，实时性好，自动化程度高等优点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

含复合型转动副的两转动一移动超冗余驱动并联机构

当前第 / 件

一种用于压电触觉反馈装置的空气挤压膜内压强计算方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：87 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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