基于深度学习和特征融合的金属增材成形尺寸实时预测方法研究

基于深度特征融合的金属增材成形尺寸实时预测方法 本资源摘要信息主要介绍了一种基于深度学习和特征融合的金属增材成形尺寸实时预测方法。该方法通过深度学习卷积神经网络模型对熔池图像和温度图像进行特征融合处理，并对其进行训练和预测，从而实现金属增材成形尺寸的实时预测。 知识点1：深度学习卷积神经网络模型 深度学习卷积神经网络模型是该方法的核心组件之一。该模型通过对熔池图像和温度图像进行特征融合处理，实现了对金属增材成形尺寸的实时预测。该模型的架构基于Resnet101网络，具有多个网络并行搭建的特点，每个网络模型的框架为Resnet101，在每个Resnet101网络中最后一层卷积层后级联一层特征融合层，完成网络特征的融合。 知识点2：特征融合处理 特征融合处理是该方法的关键步骤之一。该步骤通过对熔池图像和温度图像进行归一化处理，使得熔池图像的图片尺寸和像素大小的参数保持一致性。然后，使用部分经过特征融合处理的连续熔池图像和温度数据建立训练数据集和测试数据集。 知识点3：深度学习卷积神经网络模型的训练 深度学习卷积神经网络模型的训练是该方法的另一个关键步骤。该步骤通过设置相应的模型参数，包括网络层数和激活函数，实现了模型的训练。该模型在训练的时候排除了其他无关特征，仅仅对关键特征进行训练，具有提高深度学习卷积神经网络模型训练的效率的优点。 知识点4：金属增材成形尺寸实时预测 金属增材成形尺寸实时预测是该方法的最终目标。该方法通过深度学习卷积神经网络模型对熔池图像和温度图像进行预测，实现了金属增材成形尺寸的实时预测。该方法可有效提升参数的精度，提高金属增材成形的质量和效率。 知识点5：图像采集装置和热成像仪 图像采集装置和热成像仪是该方法的硬件组件之一。该装置和仪器用于采集熔池图像和温度图像，并将其传输到深度学习卷积神经网络模型中进行处理。 知识点6：人机交互装置和显示器 人机交互装置和显示器是该方法的交互组件之一。该装置和显示器用于实现人机交互，显示金属增材成形尺寸的实时预测结果，并提供交互式的操作界面。 该方法通过深度学习卷积神经网络模型对熔池图像和温度图像进行特征融合处理和预测，实现了金属增材成形尺寸的实时预测。该方法具有提高金属增材成形的质量和效率的优点，对于金属增材成形行业具有重要的应用价值。