[发明专利]基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法

说明书

本发明设计了一种基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法，以强化学习算法Policy Gradients算法为基础，将打印过程图像通过摄像头反馈给程序，并对缺陷与未打印部分进行重新规划，使打印头抬起次数最少，转弯最少，空跳路径最短。本发明利用超声微锻造和在线监测实现缺陷在线检测，根据检测缺陷区域以及原始路径对双激光器剩余路径重新进行协同路径规划，可以大幅提高打印制造质量，提升制件合格率。

技术领域

本发明属于人工智能及增材制造领域，涉及一种基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法。

背景技术

随着制造业及其智能化的发展，制造行业的各个领域与计算机智能技术的结合得到了更好发展，其中，增材制造行业的发展前景也更为广阔。将增材制造技术应用于航空航天制造、医疗发展以及牙科制造技术等一些行业，能够有效提高生产效率以及制造精度。增材制造的过程是将设计好的模型通过建模、切片分层、路径规划以及增材制造打印堆积几个步骤在短时间内将模型零件制造成型。

增材制造技术的飞速发展给人们留下深刻印象，最早采用AM技术进行系列生产的行业有航空航天、医疗、牙科和一些消费品行业。增材制造倾向于生产数量相对较少、价值高且复杂的零件类型，随着制造速度的提高，总成本的降低，使AM能够应用于更广泛的生产应用。汽车制造行业就是一个例子，已经使用增材制造进行了近20年的原型设计。与传统的减材制造相比，增材制造技术有着广泛应用和大量的优势，但是目前增材制造技术的应用受到了制造效率低下的限制，这已引起了制造方法、材料改进、算法优化、设备制造等领域的广泛关注。其中，路径规划做为增材制造整个过程中的一个关键环节，其通过确定激光头运动路径，对打印质量好坏、打印制造时间长短有着至关重要的作用。

在增材制造的过程中，由于多因素的复合交互作用，可能出现夹杂、微孔等缺陷，进而造成制件内部产生不可预知的裂纹，甚至制件发生严重变形或者断裂。这就需要在打印的过程中预先根据模型的实际情况适当的生成优化的打印路径来提高打印质量，修补存在的缺陷。

增材制造技术作为引领新的科技革命的重要技术之一，未来发展前景十分广阔。随着经济发展和人民生活水平的提高，消费者逐渐增加个性化的需求，增材制造将联合人工智能技术，推动制造业智能化发展，以及生产方向转为个性化定制。未来，随着3D打印机、材料和后处理技术的发展，3D打印的应用领域将不断扩大。

路径规划作为增材制造技术中的一个关键环节，其通过规划激光头的运动轨迹来控制整体的打印过程，对打印质量以及打印效率有着巨大的影响。现阶段常用的Z字型、偏执轮廓型路径规划算法优劣势明显，且针对大型制件的表现较差，随着打印机制造技术的发展，打印机的种类也越来越多，不再局限于单个打印喷头，而是出现了使用多个打印喷头同时工作的3D打印机，但是对于多喷头打印机的研究仍然比较少，现在主要研究的是双喷头3D打印机。

但在打印的过程中，就算事先进行的路径规划做的很好，也不可避免地因为一些不可预知的原因而产生缺陷。而在打印过程中进行自适应的动态路径缺陷的补全可以大大降低打印所需时间，提高打印成品的质量，提高整体工作效率。

《增材制造中打印路径规划算法的研究与实现》中使用旅行商问题的方法进行静态的路径规划，没有提出动态的路径缺陷自适应调整的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法。本发明采用了强化学习的方法，建立一个强化学习模型，用神经网络选择打印动作，能实现动态的路径规划。本发明打印路径效率更高，具有路径缺陷自适应调整能力，可以大幅提高打印制造质量，提升制件合格率。

本发明的技术方案：

一种基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法，首先要镜头观察实时打印情况，出现缺陷要捕捉缺陷，然后将捕捉到的缺陷情况与还未打印的部分合成一个部分来进行重新规划，每次捕捉到缺陷都进行一次重新规划，这样的打印结果就会避免缺陷的存在。