[发明专利]一种基于深度学习的飞秒激光加工参数共焦轴向监测方法有效
| 申请号： | 202010555314.3 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111504227B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 赵维谦;邱丽荣;王允 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01B11/24 | 分类号： | G01B11/24;G01M11/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的飞秒激光加工参数共焦轴向监测方法，属于激光精密加工检测技术领域，包括：S1、基于卷积神经网络构建激光加工参数共焦轴向监测网络；S2、使用训练样本对激光加工参数共焦轴向监测网络进行训练；S3、将加工件的表面形貌轮廓和表面实时轴向位置、精密工作台的实时位置、飞秒激光时空参数输入训练完成的激光加工参数共焦轴向监测网络，得到加工件的实时飞秒激光加工精度和形态变化监测结果。本发明通过共焦轴向监测系统与卷积神经网络结合，在大数据的情况下对深度学习模型进行训练，使其加工过程中能够快速同步的精准定焦和对准，不仅适用于大批量的工业生产，还实现了对加工中的样品形态性能参数进行高精度监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 激光 加工 参数 轴向 监测 方法 | ||
【主权项】：
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