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湖南珞佳智能科技有限公司丨AI赋能的高性能金属增材制造全栈解决方案
在线监测
铺粉、熔池、形貌、基板应力应变监测
重要性
解决难点
第N+25层
第N+50层
铺粉质量直接决定成形基础
铺粉异常会被“逐层放大”
传统方式难以及时发现问题
事后检测成本高、滞后
第N层
铺粉缺陷被逐层放大，导致零件打印失败！
缺陷形态具有多样性
异常尺度差异大
灰度对比度低
粉末本身具有干扰
边缘漏粉
缺粉
坑洞
刮刀条纹
零件损坏
零件凸起
构建“数据-模型-应用”一体化铺粉监测体系
结合AI技术实现强大的缺陷检测能力，可检测多种铺粉缺陷并实时修补
数据采集标注
构建铺粉过程图像数据库
对典型铺粉缺陷进行精确标注，形成训练数据集
AI深度学习
基于深度学习训练铺粉缺陷识别模型
提升缺陷检测的准确率与稳定性
100       200        300       400       500        600
Epoch
模型部署应用
将训练完成的模型部署至设备监控系统
实现铺粉过程的实时检测与异常预警
自动识别铺粉缺陷 逐层记录铺粉状态 异常早期检测 数据长期追溯 支持在线修补
缺陷识别准确率100 %
检测速度：0.6 s / 层
支持多型号SLM设备
数据与质量报告可追溯
反映能量输入与熔池行为变化
在线监测
铺粉、熔池、形貌、基板应力应变监测
重要性
解决难点
熔池状态决定成形质量 能量波动易产生缺陷 打印过程缺乏实时感知 问题被发现滞后
分辨精度达 60 μm 单层处理时间 20 ms 支持多格式存储、三维重构 对接MES系统实时上传
激光扫描
三维重构
实现功能
核心价值
异常分析
逐层采集

传统测温难适用于高能量密度环境
实时监测对硬件与数据处理要求高
大幅面监测与高分辨精度难以兼顾
为闭环控制与参数优化提供数据支持 实现打印异常实时识别与预警 支撑新材料快速验证与参数迭代 推动无支撑打印与轻量化结构落地应用
OT 监测让打印过程，从“不可见”变为“可感知”，实现判断熔池“稳定性、重复性”
基于光学信号对熔池状态进行在线采集
实现逐层的过程监测
OT数据采集软件
OT数据分析软件
在线监测
铺粉、熔池、形貌、基板应力应变监测
重要性
满足行业需求
检测精度达到50 μm
高精度相机、镜头

多相机阵列

核心算法
实现功能与价值
形貌尺寸是成形质量的直接体现 形貌偏差是缺陷累积的外在表现 传统方式难以在打印过程实时辨识
高效的图像预处理与图像增强技术 局部自适应直方图均衡、基于同态滤波的光照补偿 结合深度神经网络的图像分割算法 U-net分割网络、分水岭算法 基于轮廓特征的偏差比对算法 高精度图像标定、knn最近邻匹配、optical flow
轮廓几何异常检测
可检测轮廓缺失、尺寸偏移等异常，早期预警 打印历史数据追溯
逐层可视化，可记录完整的形貌图像数据 兼容多种打印材料
配置不同检测参数，适配多种打印材料

获取打印过程中的真实轮廓
精确匹配标准切片模型与实际成形轮廓
高精度检测与大幅面覆盖同时兼顾
自研核心算法，形貌监测实现“大幅面”与“高精度”同步兼顾
检测幅面达到1500 mm
在线监测
铺粉、熔池、形貌、基板应力应变监测
重要性
满足行业需求
应力集中可能导致裂纹产生 过大应力会引起基板变形或结构损伤 离线检测无法获取全过程应力
实时掌握应力变化
提前预警打印失效
控制零件变形风险
推动打印过程智能化