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龙图腾网获悉西安因泰增材科技有限公司申请的专利一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统、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：CN119304207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411410415.6，技术领域涉及：B22F10/38；该发明授权一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统、方法是由成星设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统、方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统、方法。激光粉末床熔融加工构件原位质量评价方法包括如下步骤：获取目标加工层对应的熔池辐射信息并进行滤波降噪处理；逐熔道提取目标加工层对应的熔池辐射信息的时频域特征；基于提取到的时频域特征，使用不同的无监督学习异常检测算法对熔道是否发生异常进行分析求解；对不同无监督学习异常检测算法的求解结果进行合并，计算性能表现指数并利用性能表现指数量化评估加工质量。本发明通过提取熔池辐射信息的时频域特征，使用不同的无监督学习异常检测算法对熔道是否发生异常进行分析求解来量化评估加工质量，解决了激光粉末床熔融质量分析对数据集的质量和先验知识依赖大的问题。

本发明授权一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统、方法在权利要求书中公布了：1.一种激光粉末床熔融加工构件原位质量评价系统，其特征在于，包括有： 熔池辐射采集装置，用于采集打印加工过程中各加工层的熔池辐射信息； 计算机，用于获取所述熔池辐射采集装置采集到的各加工层的熔池辐射信息，从各加工层的熔池辐射信息中获取目标加工层对应的熔池辐射信息并进行滤波降噪处理，逐熔道提取目标加工层对应的熔池辐射信息的时频域特征，使用不同的无监督学习异常检测算法对熔道是否发生异常进行分析求解，其中，不同的无监督学习异常检测算法包括ABOD算法、COPOD算法、PCA算法、KNN算法、HBOS算法、LOF算法、CBLOF算法、IForest算法、FB算法、LODA算法、AutoEncoder算法以及VAE算法，采用平均法作为合并策略对不同无监督学习异常检测算法的求解结果进行合并，计算性能表现指数并利用性能表现指数量化评估加工质量； 其中，采用平均法作为合并策略对不同无监督学习异常检测算法的求解结果进行合并的具体过程为对各个不同异常检测算法的求解结果取均值，得到最终的异常熔道数量。

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