本发明公开了一种低模量钛合金三维金属零件的制备方法，属于电子束加工技术领域.该方法适用于Ti-Nb(10-35wt.%)-Zr(0-15wt.%)-Sn，Ta(0-15%)低模量钛合金系复杂结构金属零件的快速成形制备.首先，采用EBM技术制备钛合金三维金属零件;然后，微小精密零件加工费用情况，对制备的三维零件在900～1200℃进行热等静压处理;，对钛合金部件进行热处理.通过以上工艺过程，可以获得抗压强度大于5MPa，抗拉强度高于600MPa，浙江微小精密零件加工，弹性模量低于90GPa，延伸率高于10%，疲劳强度高于300MPa的优异综合力学性能的低模量钛合金复杂结构三维零件，可在等领域获得广泛应用.




该方法将训练数据集中的精密零件图像进行自适应多尺度及随轮廓局部提取后，创建重构图像集合，微小精密零件加工服务热线，再进行卷积神经网络的训练。所提出的基于图像重构的卷积神经网络能够同时实现多种不同类型瑕疵的有效检测。该方法在精密零件的垫伤、划痕和麻点瑕疵的检测中，均达到了97％以上的检测效果。同时，为了解决缺少带标注的精密零件样本库的问题，本文采集了一万幅精密零件的外观样本图像并对其瑕疵类型进行标注，创建了精密零件表面瑕疵样本数据库。




通过实验验证，微小精密零件加工咨询，在垫伤、划痕和麻点的种子样本量分别为三十个时，所提出的方法对相应瑕疵类型检出率分别可以达到98.2％、99.1％及100％。结合前文所研究的内容，针对小尺寸精密零件的自动检测问题，设计了基于合成样本的精密零件视觉外观检测系统。该系统能够实现大批量生产的小尺寸精密零件全自动上料、快速、表面瑕疵检测以及关键尺寸测量等任务。该方案与现有检测手段相比，大大提高了检测效率，能够实时检测多种瑕疵。，总结了本文的研究成果，并对后续的研究工作进行分析和展望。




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