基于残差神经网络的熔融沉积成型最优工艺参数预测方法

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基于残差神经网络的熔融沉积成型最优工艺参数预测方法
申请号:CN202410906791
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118683059A
公开日期:2024-09-24
类型:发明专利
摘要
一种基于残差神经网络的熔融沉积成型最优工艺参数预测方法,方法中,图像采集装置连接3D打印机喷嘴以采集3D打印机喷嘴处熔融沉积的RGB图像P1,P2…Pn并标记有当前打印机喷嘴尖端坐标以及打印参数;对所述RGB图像P1,P2…Pn随机旋转、缩放和随机裁剪进行预处理得到预处理后的图像N1,N2…Nn;对所述图像N1,N2…Nn基于残差神经网络处理,对随机下载的模型打印过程中实时采集图像,对实时采集的图像随机旋转、缩放和随机裁剪进行预处理;预处理后的图像输入已经训练好的残差神经网络,输出四种打印参数分类的预测结果。
技术关键词
残差神经网络 参数预测方法 打印机喷嘴 图像采集装置 喷头 迁移学习方法 数据 注意力 通用特征 残差模块 分支 输出特征 像素 坐标 上采样 饱和度 对比度
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