基于深度特征融合的金属增材成形尺寸实时预测方法

摘要

本发明公开了基于深度学习和特征融合的增材制造成形尺寸预测系统，包括打印工作台、图像采集装置和热成像仪、人机交互装置、显示器及主机，所述图像采集装置和热成像仪、人机交互装置和显示器均与所述主机电性连接。本发明在一定时间序列下连续采集熔池图像和温度图像，先对有效的熔池图像和温度图像进行归一化处理，使得熔池图像的图片尺寸和像素大小的参数保持一致性，深度学习卷积神经网络模型在训练的时候排除了其他无关特征，仅仅对关键特征进行训练，具有提高深度学习卷积神经网络模型训练的效率的优点；并且采用深度学习卷积神经网络模型来对单道成形高度进行预测，可有效提升参数的精度。