一种基于增量学习的电弧增材制造缺陷识别方法和系统

本发明公开了一种基于增量学习的电弧增材制造缺陷识别方法和系统，该方法包括：设计多组构件打印过程中的打印参数，采集熔池缺陷图像制作数据集；调用基础Resnet18模型，初步训练模型并保存最佳参数；改变电弧增材制造条件，采集差异性熔池图像制作小批量数据集；调用模型并加载最佳参数；冻结模型部分层并添加EWC正则化模块；利用小批量数据集再次训练模型，搭建出增量学习系统，获取模型最终的缺陷识别参数；调用模型并加载最终的缺陷识别参数，验证模型性能。本发明可识别电弧增材制造不同条件下同种缺陷，改善由于打印材料和层数等条件改变，致使构件缺陷对应熔池图像与原有数据集差异较大，而导致缺陷识别模型无法适用的问题。