基于发射光谱和超声融合的金属3D打印检测方法及装置

本申请公开了一种基于发射光谱和超声融合的金属3D打印检测方法及装置。方法通过激光同步激发并采集样品表面的全波段光谱与超声信号，信号经预处理后，输入集成了LANet网络的多模态深度学习模型进行特征提取与融合，利用融合后的特征实现多维度检测：对等离子体光谱进行校正，用于分析元素成分与化学缺陷；构建双流时序网络，并行分析超声信号的时域特征以评估物理缺陷，分析频域声速信息以评估残余应力；利用深度学习模型对超声信号的衰减特征进行建模，计算超声衰减系数，得到晶粒尺寸的概率分布。本申请通过融合两种信号，利用深度学习强大的特征挖掘与非线性映射能力，提升了检测的准确性，实现了对金属3D打印构件的多维度综合评估。