基于深度学习的增材制造缺陷检测系统及方法

本发明公开了基于深度学习的增材制造缺陷检测系统及方法，涉及增材制造技术领域，解决了缺少在增材制造的过程中对红外热成像图像，以及内部填充路径中的熔覆激光数据进行统计分析，难以及时发现增材制造过程中存在的内部填充缺陷的技术问题；包括：路径规划模块、数据采集模块、熔覆质量评估模块、缺陷检测模块和参数调节模块；通过实时采集的轮廓数据可以与预设的模型数据进行对比，及时发现并纠正任何偏差；通过分析红外热成像图像提供了关于熔覆过程中温度分布的实时信息，通过分析每个分层的轮廓数据和红外热成像图像，以及内部填充路径中的熔覆激光数据，能够更准确的评估每个分层的熔覆质量。