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龙图腾网恭喜沈阳度维科技开发有限公司申请的专利基于热成像的增材制造质量检测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119427743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510031387.5，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权基于热成像的增材制造质量检测系统及方法是由宁国山;夏爽;赵霄;陈一萍;侯宇桐;杨景丰;李文利设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热成像的增材制造质量检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于热成像的增材制造质量检测系统及方法。本发明涉及图像处理技术领域，解决现有增材制造质量检测领域中存在的检测准确性、实时性低的问题。本发明的基于热成像的增材制造质量检测系统包括：模型打印模块、数据采集模块、数据处理模块以及数据比对模块；模型打印模块包括铺粉棒、送粉仓、成型仓、平台以及扫描振镜；本发明能够实时、全面地评估每一打印层的质量，提高检测质量和打印效率，实现增材制造过程中的打印质量的实时检测。

本发明授权基于热成像的增材制造质量检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热成像的增材制造质量检测系统，其特征在于，包括：模型打印模块、数据采集模块、数据处理模块以及数据比对模块；所述模型打印模块包括铺粉棒2、送粉仓3、成型仓4、平台5以及扫描振镜8；所述送粉仓3和成型仓4设置于平台5下方两侧，所述铺粉棒2设置于平台5上方，所述扫描振镜8位于平台5上方；所述数据采集模块包括光电开关传感器1、微控制器7以及热成像相机9；所述光电开关传感器1和热成像相机9设置于平台5上方；所述数据处理模块和数据比对模块分别用于在工业计算机6上完成数据处理和数据比对，所述光电开关传感器1、热成像相机9与所述微控制器7连接，所述微控制器7与所述工业计算机6连接；所述送粉仓3，用于将打印粉末送至平台5；所述铺粉棒2，用于将打印粉末在平台5均匀铺开形成粉末层；所述成型仓4是增材制造工件的制造仓室，送粉仓3的打印粉末在铺粉棒2的驱动下输送至成型仓4，在成型仓4内，打印粉末在激光束的加热下发生熔化并粘接到一起，形成增材制造模型；所述扫描振镜8位于成型仓4的上方，用于发射激光，激光按照切片数据的路径扫描成型仓4内的粉末层，使得打印粉末局部熔化，固化后形成增材制造模型；所述光电开关传感器1，用于在检测到打印完一层之后，向微控制器7发送信号；所述工业计算机6，用于在接收到所述信号后，向热成像相机9发送拍摄指令，拍摄增材制造模型该层的热成像图像；通过数据处理模块对所述热成像图像进行二值化处理及边缘提取处理，将热成像图像的轮廓离散化，生成热成像图像的点云数据；通过数据比对模块比较增材制造的切片层图像和热成像图像的点云数据，求出两组点云数据中离散点的距离，判断所述距离小于或等于预设阈值；如果所述距离小于或等于预设阈值，判定为打印质量合格；如果所述距离大于预设阈值，判定为打印质量不合格；所述二值化处理，包括：将像素阈值与热成像图像的所有像素值进行比较，当某点像素值大于像素阈值时，将该点像素设置为白色；当某点像素值小于像素阈值时，将该点像素值设为黑色；所述像素阈的取值范围为0～255；所述边缘提取处理，包括：将亮度值变化率当作梯度值大小，使用两个3x3的卷积核分别与二值化的热成像图片进行卷积核运算，运算方法包括：使用水平方向的3x3卷积核垂直方向的3x3卷积核遍历图像中的对应区域；通过计算像素间的加权求和得到水平方向Gx、垂直方向Gy的卷积计算结果；通过梯度计算公式计算梯度值G： 提取梯度值G大于预设变化率阈值的点作为热成像图像的边缘轮廓，将热成像图像的轮廓离散化，生成热成像图像的点云数据；比较增材制造的切片层图像和热成像图像的点云数据，求出两组点云数据中离散点的距离，包括：导出增材制造模型的STL文件，导出的STL模型的结构由若干三角形面片组成；当存在一截面P在任意一个三角形面片的范围内存在交点时，认为截面P位于STL增材制造中的一层，且将截面P与STL模型的交点记为坐标i，j，将i，j的所有数值记作该层切片层的点云数据；将增材制造模型的热成像图像和切片层图像的点云数据，当做两个离散不规则的点集P＝{p1,p2,...,pm}和Q＝{q1,q2,...,qn}，其中p1,p2,...,pm表示点集P中共有m个点，下标1到m为该点的序号；q1,q2,...,qn表示点集Q中共有n个点，下标1到n为该点的序号；对于点集P中的每个点pi，计算它到点集Q中所有点的距离，在所有的距离中取最小值diQ； 式子中式子中pi表示点集P中的一个点；qj表示点集Q中的一个点；xi、yi、zi分别表示点pi的xyz坐标，xj、yj、zj分别表示点qj的xyz坐标；同样，对于点集Q中的每个点qj，计算它到点集P中所有点的距离，取最小值djP； 式子中定义两组点集最小距离的平均值AveP,Q； AveP,Q的值决定两个点云P和Q的相似度，AveP,Q的值越小则点云越相似。

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