Naukowcy opracowują metodę uczenia maszynowego w celu monitorowania procesu drukowania 3D pod kątem wad

Nie wszystkie drukarki 3D mają wyznaczony system śledzenia i monitorowania postępu drukowania 3D podczas pracy, co oznacza, że ​​niektóre części będą drukowane, nawet jeśli wystąpią usterki. Ugandhar Delli i dr Shing Chang z IMSE zaproponowali nową metodę monitorowania procesu drukowania 3D poprzez wstrzymanie systemu w różnych punktach kontrolnych, w celu zebrania zasobów i znalezienia jakichkolwiek defektów; wówczas, w razie potrzeby, można podjąć działania korygujące, takie jak zatrzymanie drukowania, jeśli wykryte zostaną usterki.

Operacje druku 3D na skalę produkcyjną wymagają w szczególności automatycznego monitorowania procesu, jak wykrywanie usterek i zatrzymywanie wydruków w krytycznych momentach. etapy procesu mogą nie tylko zaoszczędzić pieniądze, ale także ograniczyć straty materialne.

Delli i dr Chang opublikowali artykuł na temat swoich badań, zatytułowany "Zautomatyzowany monitoring procesu w druku 3D przy użyciu nadzorowanej nauki maszynowej" które opisują ich nową metodę monitorowania procesu w dzienniku Procedia Manufacturing.

Streszczenie brzmi: "Monitorowanie jakości wciąż stanowi duże wyzwanie w produkcji dodatków, popularnie zwanych drukowaniem 3D. Wykrywanie defektów podczas procesu drukowania pomoże wyeliminować straty materiału i czasu. Wykrywanie defektów podczas początkowych etapów drukowania może generować ostrzeżenie, aby wstrzymać lub zatrzymać proces drukowania, tak aby można było podjąć działania naprawcze, aby zapobiec konieczności ponownego drukowania części. W niniejszym artykule zaproponowano metodę automatycznej oceny jakości drukowanych części 3D poprzez integrację kamery, przetwarzanie obrazu i nadzorowaną uczenie maszynowe. Obrazy półproduktów są wykonywane na kilku krytycznych etapach procesu drukowania zgodnie z geometrią części. Metoda uczenia maszynowego, maszyna wektorów pomocniczych (SVM), proponuje klasyfikację części do kategorii "dobra" lub "wadliwa". Części z materiałami ABS i PLA zostały wydrukowane w celu zademonstrowania proponowanych ram. Podano przykład liczbowy, aby wykazać, w jaki sposób działa proponowana metoda. "

Naukowcy wykorzystali do swoich badań drukarkę LulzBot Mini 3D, która polegała na sprawdzeniu części podczas procesu drukowania 3D w wielu punktach kontrolnych; są one definiowane jako krytyczne etapy, w których występuje istotna zmiana geometrii części.

Delli i Dr. Chang napisali w gazecie: "Weźmy na przykład złożoną część, która obejmuje różne etapy drukowania, takie jak / podstawa, bryła i góra. Te etapy można uznać za pożądanepunkty kontrolne do kontroli jakości. "

W swojej metodzie wykorzystano zintegrowaną kamerę, przetwarzanie obrazu i nadzorowany model uczenia maszynowego, nazywany maszyną wektorów nośnych (SVM), aby automatycznie ocenić jakość części. Naukowcy zdefiniowali trzy etapy, aby wdrożyć proponowane monitorowanie jakości druku 3D podczas produkcji:

Naukowcy doszli do wniosku, że ich metoda może wykryć zarówno defekty strukturalne, jak i geometryczne oraz wykryć niepowodzenia zakończenia. Jednak nie jest to jeszcze 100% niezawodne.

Główną wadą proponowanej metody jest to, że proces drukowania musi zostać wstrzymany, podczas gdy wykonywane są zdjęcia półproduktu ", Delli i Dr. Chang napisał. "Inną wadą jest to, że ponieważ wykonywane są tylko obrazy z widoku z góry, proponowana metoda może nie być w stanie wykryć defektów w płaszczyźnie pionowej, których nie można zobaczyć na obrazie z widoku z góry. Daje to nam kierunek przyszłych badań w celu włączenia kamer po bokach drukarki, a także do wykrywania defektów zarówno w płaszczyźnie poziomej, jak i pionowej. "