一种基于深度学习的激光选区熔化成形系统加工参数的优化控制方法

本发明提出了一种基于深度学习的激光选区熔化成形系统加工参数的优化控制方法，包括以下步骤：步骤1，使用激光选区熔化成形系统加工零件，并采集数据，构建数据集，并将所述数据集分为训练集与测试集；步骤2，搭建深度卷积神经网络模型，用于预测所述系统加工零件时产生的缺陷；步骤3，使用所述训练集，训练所述深度卷积神经网络模型；步骤4，使用训练好的深度卷积神经网络模型，在加工过程中根据实时获取的加工图像预测缺陷；步骤5，根据预测的缺陷，优化激光选区熔化成形系统的加工参数。本发明可显著降低试错法带来的时间成本和材料成本，显著提升零件的加工质量，减少缺陷，有助于促进激光增材制造的快速发展。