[发明专利]用于增材制造机器的重涂器自动化监控系统和方法

权利要求书

1.一种用于监控增材制造机器中的重涂的系统，其特征在于，所述系统包括：

自动缺陷识别子系统，所述自动缺陷识别子系统包括：

多个预测模型的目录，每个预测模型能够应用于多个产品之一和多个重涂误差指示之一，所述多个重涂误差指示具有领域相关特征；

所述多个预测模型中的每个预测模型表示以在所述增材制造机器上的重涂操作期间捕获的图像的像素级出现的重涂误差指示；

在线监控子系统，所述在线监控子系统包括：

图像分类器单元，所述图像分类器单元被配置为基于选择的预测模型之一，以所述像素级对重涂误差指示进行分类，基于所述预测模型的元数据来选择所述预测模型；

虚拟描绘单元，所述虚拟描绘单元被配置为从连续捕获的图像创建正在进行的构建的虚拟描绘；和

处理器单元，所述处理器单元被配置为执行可执行指令，所述可执行指令使所述处理器单元执行对重涂误差指示监控正在进行的增材制造构建的方法，对检测到的指示进行分类，并且向所述正在进行的增材制造构建提供与所述检测到的指示的严重性有关的确定。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述可执行指令使所述处理器执行所述方法，包括：

在离线学习单元中构建一组初始重涂指示模型，所述离线学习单元被配置为实施自学习技术以处理指示的合成图像；

通过用手动注释/标记的示例补充所述模型来优化模型集构建；和

将构建集作为预测模型存储在所述模型目录中，每个预测模型表示特定类型的重涂误差指示，在生产特定零件时，所述特定类型的重涂误差指示可能会出现在特定的增材制造机器领域。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述手动注释/标记的示例包括由用户选择的已知重涂误差指示的选择图像或由用户提供的领域特定数据。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述可执行指令使所述处理器执行所述方法，包括：在所述合成图像的像素级应用语义分割，以对所述合成图像中表示的重涂误差指示进行分类。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述可执行指令使所述处理器执行所述方法，包括：

接收在所述正在进行的构建期间捕获的层图像；

将所述图像添加到所述虚拟描绘中；

将所述层图像与CAD文件进行比较，以从支撑结构和粉末中识别出构建部分；

对于检测到的指示，预测像素级二进制标记；

通过将CAD文件比较应用于捕获的图像来识别所述检测到的指示的位置；和

使用所述虚拟描绘来分析缺陷分类在其位置的上下文中的影响。

6.一种监控增材制造机器中的重涂的方法，其特征在于，所述方法包括：

创建多个预测模型的目录，每个预测模型能够应用于多个产品之一和多个重涂误差指示之一，所述多个重涂误差指示具有领域相关特征；

在所述多个预测模型的每个预测模型中，表示以在所述增材制造机器上的重涂操作期间捕获的图像的像素级出现的重涂误差指示；

以所述像素级，基于选择的预测模型之一对重涂误差指示进行分类，基于所述预测模型的元数据来选择所述预测模型；和

从连续捕获的图像创建正在进行的构建的虚拟描绘。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，包括：

在离线学习单元中构建一组初始重涂指示模型，所述离线学习单元被配置为实施自学习技术以处理指示的合成图像；

通过用手动注释/标记的示例补充所述模型来优化模型集构建；和

将构建集作为预测模型存储在所述模型目录中，每个预测模型表示特定类型的重涂误差指示，在生产特定零件时，所述特定类型的重涂误差指示可能会出现在特定的增材制造机器领域。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述手动注释/标记的示例包括由用户选择的已知重涂误差指示的选择图像或由用户提供的领域特定数据。