重慶研究院3D打印技術(shù)研究團(tuán)隊設(shè)計了基于同軸高速成像系統(tǒng)監(jiān)控整個成形過程，可有效識別關(guān)鍵工藝現(xiàn)象，為實現(xiàn)全過程質(zhì)量控制提供新方法。相關(guān)工作已在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Computers in Industry》、《Materials & Design》等國際著名期刊發(fā)表。

其中，題為“Prediction of powder bed thickness by spatter detection from coaxial optical images in selective laser melting of 316L stainless steel”的研究論文利用機器視覺技術(shù)改進(jìn)同軸成像光路，搭建了高速影像采集系統(tǒng)監(jiān)控成形中的過程現(xiàn)象，解決了長期以來無法清晰觀測零件成形全過程的問題。該系統(tǒng)有效避免當(dāng)前過程監(jiān)控系統(tǒng)視野受限及成像清晰度差的問題，實現(xiàn)了整個金屬3D打印成形過程數(shù)據(jù)的有效采集。

此外，題為“2-D Transformer-Based Approach for Process Monitoring of Metal 3-D Printing via Coaxial High-Speed Imaging”的研究論文提出了一種改進(jìn)的視頻理解模型，解決了從金屬3D打印過程現(xiàn)象中無法準(zhǔn)確識別缺陷特征的問題。這些結(jié)果有助于提高成形工藝的穩(wěn)定性和可靠性，為實現(xiàn)金屬3D打印智能過程監(jiān)控提供了理論依據(jù)和技術(shù)手段。

上述工作得到國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃項目、中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會資助。

相關(guān)論文鏈接：

https://doi.org/10.1109/TII.2023.3314071

https://doi.org/10.1016/j.compind.2023.103975

https://doi.org/10.1016/j.matdes.2021.110301

https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2021.163406

圖1. 改進(jìn)的同軸機器視覺系統(tǒng)光路布局原理圖及設(shè)備實拍圖

圖2. 提出的多尺度視頻理解模型架構(gòu)圖