基于边缘梯度搜索的激光定向能量沉积熔池尺寸提取方法

《基于边缘梯度搜索的激光定向能量沉积熔池尺寸提取方法》是一篇探讨如何通过图像处理技术准确提取激光定向能量沉积过程中熔池尺寸的研究论文。该研究针对当前在增材制造领域中，熔池尺寸的精确测量对工艺控制和成形质量具有重要意义的问题，提出了一种基于边缘梯度搜索的算法，以提高熔池尺寸提取的准确性与效率。

激光定向能量沉积（Laser Directed Energy Deposition, LDED）是一种先进的增材制造技术，能够通过高能激光束将金属粉末熔化并逐层堆积形成零件。在这一过程中，熔池的尺寸直接反映了材料的熔化状态和热输入情况，对最终成形件的质量、结构完整性以及力学性能有着重要影响。因此，如何快速、准确地提取熔池的尺寸信息成为研究的重点。

传统的熔池尺寸提取方法通常依赖于人工标记或简单的图像分割技术，这些方法在面对复杂背景、噪声干扰或熔池边界模糊时往往难以取得理想的效果。此外，由于熔池在加工过程中动态变化，传统方法在实时性和适应性方面也存在局限。因此，亟需一种更为高效、鲁棒的熔池尺寸提取方法。

本文提出的基于边缘梯度搜索的方法，旨在克服上述问题。该方法首先对激光熔池的图像进行预处理，包括灰度化、高斯滤波去噪和直方图均衡化，以增强图像对比度并减少噪声干扰。随后，利用边缘检测算法提取熔池的边界轮廓，并结合梯度信息进一步细化边界点，从而实现对熔池边缘的精准识别。

在边缘梯度搜索阶段，该方法引入了基于梯度方向的局部搜索策略。通过对每个像素点的梯度方向进行分析，确定熔池边缘的可能位置，并结合最小二乘法拟合熔池的形状，从而得到更精确的熔池尺寸参数，如长度、宽度和面积等。这种方法不仅提高了熔池边界的识别精度，还有效降低了误检率和漏检率。

为了验证所提方法的有效性，论文中设计了一系列实验，分别采用不同功率、扫描速度和粉末粒径条件下的熔池图像进行测试。实验结果表明，与传统方法相比，基于边缘梯度搜索的方法在熔池尺寸提取的准确性和稳定性方面均表现出明显优势。特别是在熔池边界模糊或存在噪声干扰的情况下，该方法仍能保持较高的识别精度。

此外，论文还探讨了该方法在实际应用中的可行性。研究表明，该算法能够在较短时间内完成熔池尺寸的提取，适用于在线监测和实时反馈控制系统。这对于提升激光定向能量沉积工艺的自动化水平和产品质量具有重要意义。

综上所述，《基于边缘梯度搜索的激光定向能量沉积熔池尺寸提取方法》为增材制造领域提供了一种新的熔池尺寸提取思路。该方法通过结合边缘检测与梯度搜索技术，实现了对熔池边界的精准识别，提升了熔池尺寸提取的准确性和稳定性。未来，随着图像处理技术的不断发展，该方法有望在更多工业场景中得到广泛应用，为增材制造工艺的优化提供有力支持。