(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210794894.0 (22)申请日 2022.07.07 (71)申请人 武汉科技大 学 地址 430081 湖北省武汉市青山区和平大 道947号武汉科技大 学 申请人 襄阳博亚精工装备股份有限公司 (72)发明人 王瞳　伍贤旺　张泽琳　王蕾　 邓廷全　夏绪辉　李政　刘翔　 李文喜　张欢　刘玉波　曹建华　 (74)专利代理 机构 北京金智普华知识产权代理 有限公司 1 1401 专利代理师 张晓博 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工 艺参数确定方法 (57)摘要 本发明属于零部件加工技术领域， 公开了一 种基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺 参数确定方法， 包括： 采集待加工零部件缺陷的 二维图像， 并对采集的待加工零部件缺陷的二维 图像进行预处理， 得到待加工零部件缺陷图像的 特征值； 将得到的待加工零部件缺陷图像的特征 值输入预先构建的数据库中； 数据库经过知 识推 理将待加工零部件缺陷模型和缺陷特征库中的 模型进行初步匹配， 得到多个初步匹配模型； 将 所述多个初步匹配模型中相似度最高的缺陷模 型对应的工艺参数库中的激光熔覆参数确定为 待加工零部件缺陷的激光熔覆参数。 本发明可有 效减少试错时间， 提高获得激光熔覆工艺参数的 效率。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115330680 A 2022.11.11 CN 115330680 A 1.一种基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺参数确定方法， 其特征在于， 所述 基于缺陷特 征和相似性度量的激光熔覆工艺 参数确定方法包括： 步骤一， 采集待加工零部件缺陷的二维图像， 并对采集的待加工零部件缺陷的二维图 像进行预处理， 得到待加工零部件缺陷图像的特 征值； 步骤二， 将得到的待加工零部件缺陷图像的特征值输入预先构建的数据库中； 数据库 经过知识推理将待加工零部件缺陷模型和缺陷特征库中的模型进 行初步匹配， 得到多个初 步匹配模型； 步骤三， 将所述多个初步匹配模型中相似度最高的缺陷模型对应的工艺参数库中的激 光熔覆参数确定为待加工零部件缺陷的激光熔覆参数。 2.如权利要求1所述基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺参数确定方法， 其特 征在于， 所述步骤一中， 采集待加工零部件缺陷的二 维图像， 并对采集的待加工零部件缺陷 的二维图像进行 预处理包括： (1)将待加工零部件放置于检测平台上， 利用置于一旁的超声探头接触零部件表面缺 陷， 每接触到零部件表面缺陷不同位置就进行脉冲信号的反馈； 通过反馈的脉冲信号进行 待加工零部件缺陷二维图像的采集； (2)将采集的待加工零部件缺陷二维图像进行存储， 并利用坐标变换将所有的待加工 零部件缺陷二维图像组合转换为三维图像， 利用三维空间球坐标变换方法通过Prewitt边 缘提取、 MEM二值化或其他图像特征提取方法， 将待加工零部件缺陷三 维图像投影至二 维空 间， 生成多视角的二维图像； (3)对所述多视角的二维图像利用深度卷积神经网络进行图像特 征的提取与分类。 3.如权利要求1所述基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺参数确定方法， 其特 征在于， 所述 步骤二中， 数据库构建方法包括： 首先， 确定零部件缺陷模型包括裂纹、 气孔、 磨损、 划坑， 并构建缺陷模型库； 并获取裂 纹缺陷模型的缺陷长度、 圆形度、 深度图像特征值， 获取气孔缺陷模型的圆形度、 深度、 气孔 直径图像特 征值； 其次， 获取磨损缺陷模型的缺陷等效面积圆半径、 圆形度、 纹理熵、 二阶矩像图像特征 值； 获取划坑 缺陷模型的缺陷面积、 深度图像特 征值； 然后， 基于获取的图像特征值构建缺陷特征库； 并确定与所述缺陷特征库中不同的图 像特征值对应的激光熔覆修复参数， 并基于所述激光熔覆修复参数构建工艺 参数库； 最后， 基于所述 缺陷模型库、 缺陷特 征库与工艺参数库构建得到数据库。 4.如权利要求1所述基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺参数确定方法， 其特 征在于， 所述步骤二中， 数据库经过知识推理将待加工零部件缺陷模型和缺陷特征库中的 模型进行初步匹配包括： 1)采用三维点云识别匹配算法分别获取待加工零部件缺陷模型和缺陷特征库中模型 的点云特 征表示符； 2)通过点云特征表示符分别计算缺陷特征库中每个模型与待加工零部件模型间的欧 式距离， 并利用所述欧式距离计算得到相似度； 3)将缺陷特征库中的模型按相似度从大到小排序， 选取其中相似度较大的M个模型作 为初步匹配模型， 如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115330680 A 2其中， HlA＝[HlA1,HlA2,HlA3…HlAn]表示缺陷特征库中任一模型A的特征表示符； HlB＝ [HlB1,HlB2,HlB3…HlBn]表示待匹配缺 陷模型B的特征表示符； Sim表示待加工零部件模型和 缺陷特征库中模型点云特 征表示符 之间的相似度； M取值范围为3～10； 4)重复步骤3)， 得到缺陷特 征库中每 个模型与待加工零部件 模型间的相似度。 5.如权利要求4所述基于缺陷特征和相似性度量的激光熔覆工艺参数确定方法， 其特 征在于， 所述步骤1)中， 采用三维点云识别匹配算法分别获取待加工零部件缺陷模型和缺 陷特征库中模型的点云特 征表示符包括： 1.1)点云库读取缺陷特征库中任一三维模型OBJ格式的文件， 并提取所述三维模型的 点云数据集， 并IS S提取方法提取 所述点云数据集中的关键点： 1.1.1)去点云数据集中任一点建立LRF， 确定一个以所述点为中心、 半径为r的球形搜 索范围为所述 点的邻域， 所有在邻域内的点均为邻近点； 1.1.2)利用下式计算邻域内每 个邻近点的权值： 1.1.3)利用下式计算邻域内每 个邻近点的协方差矩阵： 1.1.4)计算每 个邻近点协方差矩阵的特 征值{ λ1， λ2， λ3}， 其中λ1≥λ2≥λ3； 1.1.5)设置阈值 ε1与 ε2， 同时满足下式则判断所述 点为关键点pj： 1.2)在点云数据集中搜索任一关键点的邻域， 构造一个基于关键点的LRF， 将 关键点的 邻近点坐标平移至LRF； 1.3)将邻近点分别沿三个LRF坐标轴投影， 得到三帧投影点云网格统计图； 将投影点云 网格统计图划分为NP×NP个网格， 在每个网格中得到 点及所述点的坐 标， 得到一个离散的投 影统计图； 1.4)计算投影统计图中ni和nj之间的角度<ni， nj>， 其中nj表示邻近点的法线， ni表示关 键点的法线； 将<ni， nj>的取值范围用[0， π]划分为Nq(本发明设置Nq＝100)个子区间， 统计 网格每个子区间内分布的点； 将网格的每个子区间视一个面元， 每个网格中有Np个面元； 每 个面元中被视为有Np个箱， 每个箱 中有一个测量值； 将 网格图按一定顺序展开成1 ×Nq×NP ×NP维数组， 归一 化后生成法线直方图Hn； 1.5)计算投影统计图中每个网格的平均曲率， 将具有平均曲率的值赋给每个网格； 没 有点的网格则赋值为1； 每个网格中有一个测量值， 网格图按一定的顺序扩展 到1×Np×Np维 数组， 归一 化后生成曲率 直方图Ha； 1.6)计算投影统计图中每个网格内点的平均密度， 将点的平均密度值赋给每个网格，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115330680 A 3