[发明专利] 基于机器学习方法的点阵模型增材制造的自适应填充方法 – CN114078189A 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
CN202010847333.3
申请日
20200821
公开(公告)号
CN114078189A
公开(公告)日
20220222
申请(专利权)人
中国科学院沈阳自动化研究所
申请人地址
110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
发明人
周波;赵吉宾;李论;田同同 专利类型 发明专利
摘要
本发明涉及一种适用于点阵模型增材制造加工的自适应填充方法,包括:根据学习样本对待填充的几何特征进行分类;选用适宜的填充路径对各个待加工子区域进行填充;确定各个子区域的加工次序,将各个子区域的填充轨迹进行连接。本发明方法对复杂点阵模型采用基于机器学习的自适应路径选择规划方式及无交叉轨迹连接方法,提高了加工的均匀性及光顺性;提高了加工效率和质量;采用根据机器学习对几何特征进行分类的加工区域归类方法,获得了适宜采用等距轮廓偏置、双螺旋轨迹及基于直骨架路径填充方式的的加工区域分类结果,实现了加工轨迹的光顺性和高效性;基于旅行商问题的连接路径,将使得轨迹连接没有交叉,实现高效的填充次序规划。
主权项
1.基于机器学习方法的点阵模型增材制造的自适应填充方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:根据几何特征对待填充切片层划分子区域;对存在多孔结构的多边形区域划分为CPO路径填充区域,对其余单孔结构区域或不含有孔结构的多边形区域采用机器学习的方法进行分类;步骤2:根据学习样本归纳若干几何特征进一步划分子区域,将训练样本按特征进行交叉验证,并绘制ROC曲线,判断特征区分的质量优化几何特征分类,确定对应各个几何特征的路径规划方式;步骤3:将各区域的外轮廓多边形抽象为其对应的重心坐标,以旅行商TSP求解确定各个子区域的加工次序,生成各个子区域的填充轨迹;步骤4:将各个子区域的轨迹采用对应的路径规划方式进行连接。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
G06T17/30
G 物理

G06 计算;推算;计数

G06T 一般的图像数据处理或产生

G06T17/30 多项式表面绘图〔6〕

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
20220222
法律状态
公开 法律状态信息
CN202010847333 20220222 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002
代理人姓名
许宗富