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公开(公告)号：CN114819559A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210383348.8
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复杂结构件增减材制造工序规划方法，包括：将复杂结构件的全部空心腔体进行实心化；确定实心化后的复杂实心结构件的特征分割位置，确定整体分割方案，并且对特征分割位置进行调整、合并，得到最优工序规划；将复杂结构件中所含的全部空心腔体划分为空心柱体和空心球体两种，进行特征分割，确定空心腔体分割方案，实现空心腔体的工序预规划；得到复杂结构件的完整分割方案；得到含有空心腔体的复杂结构件的最优化的增减材制造工序规划方案。本发明可以实现含有空心腔体的复杂结构件最优化的增减材制造工序规划，解决了增减材制造复杂空心结构件中的复杂工序问题，具有在保证高精度的要求下提高效率和加工质量的优点。
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公开(公告)号：CN113240668B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110635237.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数字特征分布的生成熔池图像质量评估方法，包括：采集真实熔池图像，制作数据集；利用真实熔池图像，搭建并使用对抗生成网络生成虚假的熔池图像；同时利用生成图像空间特征提取方法，得到真实和虚假熔池图像的空间特征，并将其数字化，绘制其数字特征分布图；分析数字特征分布图，利用数字特征的四维图，依据基于四维图的质量评价算法评价虚假熔池图像和真实熔池图像的质量差异；对生成的虚假熔池图像按质量进行分类，得到高质量的虚假熔池图像，以制作数量更多的高质量的熔池图像数据集。本发明具有计算量极小、质量判别准确的优点。
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公开(公告)号：CN113240050B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110635259.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征融合权重可调的金属打印熔池检测方法，包括：采集激光熔覆式3D打印熔池的彩色图像，搭建卷积神经网络对彩色图像提取特征图，根据应用场景的不同结合训练时的经验设置每层特征图的加权值，每一种尺寸的特征图都输出一个结果，获取特征融合后的特征图用于后续的处理与预测，最后按照预设的识别条件识别出彩色图像中的熔池。采用前述方法，能够准确地对熔池彩色图像的特征图获取语义信息，并且此特征图的处理方法可应用于不同的应用场景，只需根据训练神经网络模型的效果，设置合适的特征图加权即可，具有识别准确度高和适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN113240050A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110635259.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征融合权重可调的金属打印熔池检测方法，包括：采集激光熔覆式3D打印熔池的彩色图像，搭建卷积神经网络对彩色图像提取特征图，根据应用场景的不同结合训练时的经验设置每层特征图的加权值，每一种尺寸的特征图都输出一个结果，获取特征融合后的特征图用于后续的处理与预测，最后按照预设的识别条件识别出彩色图像中的熔池。采用前述方法，能够准确地对熔池彩色图像的特征图获取语义信息，并且此特征图的处理方法可应用于不同的应用场景，只需根据训练神经网络模型的效果，设置合适的特征图加权即可，具有识别准确度高和适应性强的优点。
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公开(公告)号：CN114758276A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210382930.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于复合连接超网络的金属增减材制造熔池检测方法，包括：采集熔池动态视频，获得清晰的熔池检测图像，进行数据预处理；将预处理后的熔池检测图像制成数据集，并记为源数据集，进行数据划分；搭建新型复合连接的超网络，获得熔池图像检测网络模型；将源数据集输入构建的熔池图像检测网络模型，分别对熔池图像检测网络模型进行训练、验证、测试；通过训练好的熔池图像检测网络模型实现对于熔池图像的实时检测。本发明利用超网络编码器‑解码器方法进行熔池形态特征的检测，解决了目前熔池检测识别系统运行时间长，准确率不高，系统的稳定性不好等问题，并且具有很高的泛化特性，可应用于多种熔池检测平台，应用前景广泛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113240668A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110635237.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像数字特征分布的生成熔池图像质量评估方法，包括：采集真实熔池图像，制作数据集；利用真实熔池图像，搭建并使用对抗生成网络生成虚假的熔池图像；同时利用生成图像空间特征提取方法，得到真实和虚假熔池图像的空间特征，并将其数字化，绘制其数字特征分布图；分析数字特征分布图，利用数字特征的四维图，依据基于四维图的质量评价算法评价虚假熔池图像和真实熔池图像的质量差异；对生成的虚假熔池图像按质量进行分类，得到高质量的虚假熔池图像，以制作数量更多的高质量的熔池图像数据集。本发明具有计算量极小、质量判别准确的优点。
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公开(公告)号：CN115416021A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211029259.X
申请日：2022-08-24
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进阻抗控制的机械臂控制方法，包括：获取机械臂的当前位姿参数；根据当前位姿参数，计算出机械臂相关动力学参数及激励力矩矢量；根据机械臂相关动力学参数，计算出关节变量；根据关节变量，计算出误差力矩；利用冒泡排序对误差力矩设定阈值进行筛选；利用PID控制方法对筛选后的误差力矩值进行调整；根据机械臂角度的实验曲线，判断系统是否趋于稳定。本发明相较于传统的力/位混合控制的主动柔顺控制方法，采用改进的阻抗控制算法能够避免力矩在趋近期望值过程中产生远超过期望峰值阈值的情况，使机械臂实现较高精度的工作要求。
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公开(公告)号：CN115187567A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210879225.3
申请日：2022-07-25
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种金属增材制造熔池成形方向及宽度检测方法，包括：采集激光增材制造熔池图像，对熔池图像进行分割预处理获取到熔池分割图像；对截取到的图像进行二值化处理，分别提取出熔池的高像素值区域图像和低像素值区域图像；根据高像素值区域图像，计算出熔池明亮区域中心点A；根据低像素值区域图像，计算出熔池黑暗区域中心点B；根据中心点A、B计算出熔池的方向角与方向直线；根据熔池的方向直线计算熔池的方向垂线，结合熔池分割图像，计算出熔池的宽度。本发明能够准确判断出熔池的方向并计算出熔池的宽度，用于熔池的参数分析，此方法具有计算量小，实时性好，易于实现的优点，可扩展至其他增材制造类型的熔池方向与面积的计算。
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公开(公告)号：CN115170545A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210897929.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种动态熔池尺寸检测及成形方向判别方法，包括：采集动态熔池图像，进行图像分割，制成动态熔池图像源数据集；制成动态熔池图像数据集；搭建具有方向判别功能的熔池尺寸检测卷积神经网络，并改良损失函数，加入熔池成形方向损失，进行充分训练得到具有方向判别功能的熔池尺寸检测卷积神经网络；采集实时动态熔池图像，使用训练好的熔池尺寸检测卷积神经网络对实时动态熔池图像进行尺寸检测及成形方向判别，得到熔池形貌的长宽及成形方向信息。本发明设计了具有方向判别的熔池尺寸检测卷积神经网络，改良了传统目标识别神经网络的检测方式，具有处理速度快，识别精度高，检测方式简单快捷的特点。
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公开(公告)号：CN217800178U
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202220985554.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 南京师范大学 , 南京中科煜宸激光技术有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种多轴协同联动的智能制造加工设备，包括龙门架，还包括两个龙门架轨道、移动底座和机械臂，所述龙门架包括两个龙门架支腿以及设置于两个龙门架支腿上的移动底座轨道，两个所述龙门架支腿分别配合在两个龙门架轨道上，所述移动底座倒挂配合在移动底座轨道上，所述机械臂连接在移动底座上，所述移动底座用于带动机械臂沿着移动底座轨道移动，所述机械臂用于对工件进行多自由度加工操作。本实用新型通过多轴协同联动，能够针对加工工件的形状与加工工艺要求，定制出对应的加工工艺过程，解决了龙门加工中心无法加工复杂结构工件的问题，通过调整智能刀盘，实现增材加工与减材加工相结合，大大提高了加工设备的应用广泛性。
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