摘要
本发明公开了一种物理感知驱动的增材制造光场人工智能调控方法及DLP打印光场调控方法,属于增材制造技术领域,包括以下步骤:收集标准化的面投影光图案‑光场分布图成对数据,构建面投影光场特征多梯度分布数据集;在UNet网络中融合残差可分卷积网络构建面投影光多尺度特征提取模块,学习面投影光场特征多梯度分布数据集中的面投影光图案与光场分布图;基于卷积门控循环单元ConvGRU的序列优化结构构建循环优化模块,将编码特征图输入循环优化模块进行循环优化;构建光能量衍射物理模型,感知约束损失函数。本发明动态优化面投影光图案的灰度梯度分布,有效抑制局部能量集中,显著减轻甚至消除热效应引发的翘曲变形现象。
技术关键词
光场调控方法
特征提取模块
图案
门控循环单元
编码特征
代表
物理
比尔朗伯定律
加速网络收敛
动态演化过程
消除热效应
优化网络参数
切片算法
隐式特征
数据
变形现象
网络优化
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模块
订正方法
气象雷达
卷积模块
双向长短期记忆网络
入侵检测方法
样本
主动学习算法
标签
分类器模型
调制识别方法
信号调制识别
特征提取模块
信号获取模块
特征参数提取
门控循环单元
官方信息
自然语言
意图识别
全局特征提取
声谱
节点特征
图样
训练样本数据
深度卷积神经网络