南京师范大学唐文来获国家专利权
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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利选区激光熔化过程的质量监测、缺陷定位方法及系统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：CN116921704B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310923388.1，技术领域涉及：B22F10/80；该发明授权选区激光熔化过程的质量监测、缺陷定位方法及系统是由唐文来;杨帆;吴倩茹;杨森;杨继全设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本选区激光熔化过程的质量监测、缺陷定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种选区激光熔化过程的质量监测、缺陷定位方法及系统，本发明对选区激光熔化过程中的熔池图像进行实时采集；其次对属于同一打印层的各熔池图像进行熔池轮廓提取，计算熔池面积和熔池轮廓最小包围矩形的中心点；创建一个与所述熔池图像相同尺寸的空白图像，并将每个熔池轮廓最小包围矩形的中心点在空白图像中对应位置进行标记；将所述空白图像进行网格划分，将标记所在网格填入对应熔池的熔池面积数值，生成网格矩阵；将所述网格矩阵分块，每一分块转化为一个灰度子图像；将灰度子图像输入训练好的神经网络模型，得到质量分类结果。
本发明授权选区激光熔化过程的质量监测、缺陷定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种选区激光熔化过程的质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1对选区激光熔化过程中的熔池图像进行实时采集； 2对属于同一打印层的各熔池图像进行熔池轮廓提取，计算熔池面积和熔池轮廓最小包围矩形的中心点； 3创建一个与所述熔池图像相同尺寸的空白图像，并将每个熔池轮廓最小包围矩形的中心点在空白图像中对应位置进行标记； 4将所述空白图像进行网格划分，将标记所在网格填入对应熔池的熔池面积数值，生成网格矩阵； 5将所述网格矩阵分块，每一分块转化为一个灰度子图像； 6将灰度子图像输入训练好的神经网络模型，得到质量分类结果，所述神经网络模型为改进的LeNet5网络，具体包括依次连接的第一卷积层、第一批归一化操作、第一池化层、第二卷积层、第二批归一化操作、第二池化层、全局平均池化层、softmax函数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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