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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法及装置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：CN115583030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211265819.1，技术领域涉及：B29C64/386；该发明授权一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法及装置是由邹斌;郑钦冰;陈伟;丁守岭;王鑫锋;刘继凯;李磊设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及构件增材制造技术领域，公开了一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法，包括以下步骤：进行构件打印，所述构件打印时检测装置跟随打印运动；扫描打印头所打印的打印层，获取各所述打印层的点云数据；将所获取的层点云数据中无效点去除并进行PCD点云格式转换，采样进行点云数据预处理，获得单层点云数据；单层点云数据的缺陷区域进行检测及量化计算，并以缺陷特征构建参数矩阵；计算构件各单层的点云层平均高度本发明的构件增材制造过程是一层一层的制造过程，而内部缺陷的检测恰好可以利用的增材制造过程这一基本的原理过程，即制造与检测具有良好的过程一致性，在制造过程中进行的在线检测，达到了制造与检测良好工艺相容性。

本发明授权一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种构件增材制造时内部三维缺陷在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、使用3D打印增材设备进行构件打印； S2、使用机械臂搭载线激光扫描仪跟随运动的打印头对打印层进行扫描，获取各所述打印层的点云数据； 其中，打印时，移动机械臂将扫描仪置于平台上方最佳扫描位置处，并使激光发射透镜平行于打印平面；扫描所得文件格式为CSV，文件的行和列分别对应于扫描时的x轴和y轴，数据对应于点云的高度信息，将CSV文件导入编制的Python程序中，设置宽度和长度点间距后，按照先行后列的顺序依次进行，最终则可完成PCD文件格式的转换； S3、使用编制算法，将所获取的层点云数据中无效点去除并进行PCD点云格式转换，得到规则点云，利用直通滤波、中值滤波和均匀下采样进行点云数据预处理，获得单层点云数据； 其中，3D打印各层厚度一致，且每打印一层平台高度自动降低一个层厚；设置直通滤波阈值T＝d0-w0*0.7，其中w0为打印层厚，d0为扫描仪与打印平台的高度差，根据各点高度特征信息的差异性，去除无效点云并提取对象点云； S4、对单层点云数据的缺陷区域进行检测及量化计算，并以缺陷特征构建参数矩阵； 其中，进行缺陷区域的划分可进一步缩短点云处理范围，明确单层缺陷的范围、形状及性质； S5、计算构件各单层的点云层平均高度，并进行层间点云数据过渡处理，进而构建三维体重构； S6、使用编制算法，通过引入各层缺陷最小包围立方体，计算各立方体重心偏移量，依据参数矩阵进行缺陷融合得到三维构件内部的缺陷具体位置和尺寸大小； S7、将所获缺陷的基本信息反馈至增材的层切片软件，进行工艺参数修正，再次进行单层或多层打印； 所述步骤S4中，单层点云数据的缺陷区域检测及量化计算、以缺陷特征构建参数矩阵的方法如下：利用单核扫描、区域分割、特征提取进行单层缺陷识别及量化计算； 首先，引入矩形扫描内核，设置长、宽、高和扫描步长，对整体点云进行从下到上、从左到右扫描，计算并记录内核中点的数目； 然后，设置自适应扫描内核的阈值条件，根据打印材料填充量和点云疏密程度进行内核阈值计算；其中内核阈值的选取公式为： 其中，S1为填充量，ζ为调节系数； 然后，对缺陷所在行进行赋色处理；通过区域分割可将缺陷所在行单独提取，缩小搜索范围，再一次降低处理时间；根据三维点云缺陷处不存在点和缺陷处原始序号被剔除后由下一个非缺陷点继承的特点，进行缺陷处的轮廓提取；对于缺陷区域，由左向右，由下到上，依次进行相邻点之间的距离计算；设定距离阈值d；其中距离阈值d的公式为： 将大于阈值d的相邻两点记为缺陷边界点，并赋为黑色；进行区域分割时需进行正常区域与多个缺陷区域的分割，多个缺陷区域互不连通，且进行第n次分割时需计算前n-1个缺陷区域的缺失点数，缺失点数Qi的计算公式为： Qi＝row*col-Num 由于点与点之间间距设置较小，因此用直线段连接缺陷边界点近似代替轮廓；通过计算相邻缺陷点之间的距离获得缺陷边界长度L1； 最后，计算缺陷区域面积，具体步骤为： 先对点云进行投影变换，根据需要对投影矩阵不同参数进行设置； 其中：N为近平面距离，F、B、L、R分别为上下左右向量； 缺陷边界使用缺陷边界点依次相连组成的多边形近似代替，相邻点云行之间组成的缺陷面积近似为梯形面积，则多边形缺陷的面积基于微分叠加的思想转化为多个梯形面积求和；因此，针对每个孔洞缺陷面积的量化计算，转化为求解多个梯形面积之和,多个梯形面积之和的计算公式为： 通过初始化坐标原点、平移变换对多层点云进行定位和叠加；平移矩阵可以用坐标原点绕x，y，z轴分别移动的距离Tx,Ty,Tz来表示； 按照由单层点云数据缺陷检测和量化计算所得到的特征，通过初始化坐标原点实现各层点云长、宽对齐；利用各层特征参数间关联关系进行平移变换，实现各层点云的高度叠加； 最后，引入层内缺陷最小包围立方体，对单层缺陷进行轮廓长度、面积、深度计算后，以最小包围立方体中心坐标、缺陷面积和重心构建缺陷特征参数矩阵。

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