(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211341748.9 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 济宁九德半导体科技有限公司 地址 273299 山东省济宁市泗水县经济开 发区泉济路与圣诚路交汇处向南5 0米 (72)发明人 蔡亮　石坚　吴修杰　刘世伟　 王涵　李杰　 (74)专利代理 机构 济南文衡创服知识产权代理 事务所(普通 合伙) 37323 专利代理师 刘真 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06T 7/00(2017.01) (54)发明名称 用于激光熔覆金属球制造的控制系统及其 控制方法 (57)摘要 公开了一种用 于激光熔覆金属球制造的控 制系统及其控制方法， 其通过多尺度邻域特征提 取模块提取预定时间段内多个预定时间点的风 场的压强值在不同时间跨度内的分布特征； 然 后， 通过具有多重感受野的双流卷积神经网络模 型提取预定时间段的金属球成型监控视频在各 个成型关键帧中不同尺寸的图像局部区域的金 属球颗粒分布特征， 并使用具有三维卷积核的卷 积神经网络模型作为特征提取器来捕捉金属球 颗粒的状态特征随时间的变化特征； 接着利用风 场的压强值的分布特征和金属球颗粒的状态特 征随时间的变化特征之间的响应性关联对当前 时间点的风场的压强值应增大或应减小进行控 制。 这样， 可 以提高对于风场的压强值的自适应 控制的精准度。 权利要求书3页 说明书13页 附图6页 CN 115393779 A 2022.11.25 CN 115393779 A 1.一种用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 包括： 监控模块， 用于获取 预定时间段内多个预定时间点的风场的压强值以及所述预定时间段 的金属球成型监控视 频； 风场压强编码模块， 用于将所述预定时间段内多个预定时间点的风场的压强值排列为 压强输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度风场压强特征向量； 采样模 块， 用于从所述金属球成型监控视频提取多个成型关键帧； 粒度均匀性特征提取模块， 用于 将所述多个成型关键 帧中各个成型关键 帧分别通过具有多重感受野的双流卷积神经网络 模型以得到第一尺度特征图和 第二尺度特征图， 并分别计算所述第一尺度特征图和所述第 二尺度特征图之间的差分特征图以得到多个差分特征图； 粒度变化编码模块， 用于将所述 多个差分特征图排列为输入张量后通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到成型 动态特征图； 维度调整模块， 用于对所述成型动态特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进 行全局均值池化以得到成型动态特征向量； 特征表达优化模块， 用于基于所述成型动态特 征向量， 对所述多尺度风场压强特征向量的特征分布进行优化以得到优化多尺度风场压强 特征向量； 响应性估计模块， 用于计算所述优化多尺度风场压强特征向量相对于所述成型 动态特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵； 以及控制结果生成模块， 用于将所述分 类特征矩阵通过分类器以得到 分类结果， 所述分类结果用于表示当前时间点的风场的压强 值应增大或应减小。 2.根据权利要求1所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述风场 压强编码模块， 包括： 第一时间尺度特征提取单元， 用于将所述压强输入向量输入所述多尺 度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一时间尺度风场压强特征向量， 其中， 所述第 一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核;第二时间尺度特征提取单元， 用于将所述压强 输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二时间尺度风场压强 特征向量， 其中， 所述第二卷积层具有第二长度的第二一 维卷积核， 所述第一长度不同于所 述第二长度； 以及多尺度级联单元， 用于将所述第一时间尺度风场压强特征向量和所述第 二时间尺度风场压强特 征向量进行级联以得到所述多尺度风场压强特 征向量。 3.根据权利要求2所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述第 一 时间尺度特征提取单元， 进一步用于： 使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以 如下公式对所述压强输入向量进行一维卷积编码以得到所述第一时间尺度风场压强特征 向量； 其中， 所述公式为： 其中，a为第一卷积核在 x方向上的宽度、 为第一卷积核参数向量、 为与 卷积核函数运 算的局部向量矩阵， w为第一卷积核的尺寸， X表示所述压强输入向量。 4.根据权利要求3所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述第 二 时间尺度特征提取单元， 进一步用于： 使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以 如下公式对所述压强输入向量进行一维卷积编码以得到所述第二时间尺度风场压强特征权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115393779 A 2向量； 其中， 所述公式为： 其中，b为第二卷积核在 x方向上的宽度、 为第二卷积核参数向量、 为与 卷积核函数运 算的局部向量矩阵， m为第二卷积核的尺寸， X表示所述压强输入向量。 5.根据权利要求4所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述粒度 均匀性特征提取模块， 包括： 第一尺度特征感受单元， 用于使用所述双流卷积神经网络模型 的第一卷积分支的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于第一卷积核的卷积处 理、 池化处理和非线性激活处理以由所述第一卷积分支的最后一层输出所述第一尺度特征 图； 第二尺度特征感受单元， 用于使用所述双流卷积神经网络模型 的第二卷积分支的各层 在层的正向传递中分别对输入数据进 行基于第二卷积核的卷积处理、 池化处理和非线性激 活处理以由所述第二卷积分支的最后一层输出所述第二尺度特征图， 其中， 所述第二卷积 核的尺寸不同于所述第一卷积核的尺寸； 以及差分单元， 用于计算所述第一尺度特征图和 所述第二尺度特 征图的按位置 差分以得到所述差分特 征图。 6.根据权利要求5所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述粒度 变化编码模块， 用于： 使用所述三维卷积核的卷积神经网络模型 的各层在层的正向传递过 程中分别对输入数据进 行： 对所述输入 数据进行卷积处理以得到卷积特征图；  对所述卷积 特征图进 行池化处理以得到池化特征图； 以及 对所述池化特征图进行非线性激活以得到激 活特征图； 其中， 所述三维卷积核的卷积神经网络模型 的最后一层的输出为所述成型动态 特征图， 所述 三维卷积核的卷积神经网络模型的第一层的输入为所述多个差分特 征图。 7.根据权利要求6所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述特征 表达优化模块， 进一步用于： 基于所述成型动态特征向量， 以如下公式对所述多尺度风场压 强特征向量的特征分布进行优化以得到所述优化多尺度风场压强特征向量； 其中， 所述公 式为： 其中  是所述多尺度风场压强特征向量， 是所述成型动态特征向量， 是所述成 型动态特征向量 的每个位置的特征值， 是所述成型动态特征向量 的特征值的全局 均值， 且 是所述多尺度风场压强特征向量 和所述成型动态特征向量 的长度， 是用 于所述多尺度风场压强特征向量 的自分布加权的超参数， 表示按位置加法， 表示 按位置点乘， 表示数值的指数运算， 所述数值的指数运算表示计算以所述数值为幂 的自然指数函数值。 8.根据权利要求7所述的用于激光熔覆金属球制造的控制系统， 其特征在于， 所述响应 性估计模块， 进一步用于： 以如下公式计算所述优化多尺度风场压强特征向量相对于所述 成型动态特 征向量的响应性估计以得到所述分类特 征矩阵； 其中， 所述公式为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115393779 A 3