采用ORB-SVM模型的铝合金熔滴复合电弧堆积层形貌缺陷快速识别

针对铝合金熔滴复合电弧增材制造堆积层潜在的形貌缺陷，以及图像处理时长导致的整个监控系统滞后的问题，建立了一个快速原位被动视觉系统来识别缺陷类型。首先，基于ORB算法自动提取堆积层形貌关键点的二值字符串描述子；然后，采用BOW模型得到维度相同的图像特征描述向量；最后，利用提取的特征向量对SVM分类器进行训练，并在分类准确性和处理时间方面验证了性能。结果表明，ORB-SVM模型对堆积层形貌识别的准确率为0.96,特征提取、编码与识别总时间约为9 ms/帧，为确保熔滴复合电弧增材制造在复杂制造条件下的堆积层精度提供了一种可行的解决方案，并且在实时监控应用中具有较大的潜力。