LLNL は機械学習を使用して金属 3D プリント部品の欠陥をリアルタイムで防止します

カリフォルニア州のローレンス・リバモア国立研究所（LLNL）のエンジニアと科学者は、3Dプリント部品の欠陥を予測し、数ミリ秒以内に満足のいく品質が構築されたかどうかを検出するための、主に画像やビデオの処理に使用される人気のアルゴリズムである畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を開発した。

「これはビデオを通じて、フレームごとにでもデータをラベル付けする画期的な方法です」と、LLNL の主任研究員であるブライアン・ギエラ氏は語ります。「利点は、何かが印刷されている間にビデオを収集し、最終的に印刷されたとおりに結論を導き出せることです。多くの人がこのデータを収集できますが、それをどうすればよいのかわかりません。」通常、ギエラ氏は、構築後に分析するセンサーは法外に高価であり、部品の品質はずっと後になってからしか判断できないと説明しました。印刷に数日から数週間かかる部品の場合、CNN は印刷プロセスを理解し、部品の品質をより迅速に把握し、必要に応じてリアルタイムでビルドを修正または調整するのに役立つ可能性があります。

LLNL の研究者らは、速度や出力などさまざまな条件下での溶融レーザー軌跡のビデオクリップ約 2,000 本を使用してニューラルネットワークを開発した。彼らは、3D 高さマップを生成するツールを使用して部品の表面をスキャンし、その情報を使用して、ビデオフレームのセクション (各領域は畳み込みと呼ばれます) を分析するアルゴリズムをトレーニングしました。ギエラ氏は、このプロセスは人間にとっては非常に困難で時間のかかる作業だと説明した。

カリフォルニア大学バークレー校の学生であり、LLNL の研究者であるボディ・ユアン氏は、各ビルドの高さマップを自動的にラベル付けし、同じモデルを使用してビルドトラックの幅、トラックが壊れているかどうか、幅の基準が偏っているかどうかを予測できるアルゴリズムを開発しました。研究者たちはこれらのアルゴリズムを使用して、製造中の部品のビデオを撮影し、部品の品質が許容範囲内かどうかを判断することができました。その結果、ニューラルネットワークは部品が連続しているかどうかを 93% の精度で検出することができました。

「私たちの成功の鍵は、CNN がトレーニングプロセス中に多くの有用なビデオ機能を学習できることです。私たちは、CNN にトレーニング用の大量のデータを与え、それがうまく学習するようにするだけです。」LLNL の研究者は、ビデオ、光トモグラフィー、音響センサーなど、レーザー粉末床溶融金属 3D 印刷プロセスに関するさまざまな形式のリアルタイムデータを収集するのに何年も費やしてきました。ギエラは言った。「人間の脳が視覚やその他の感覚を使って世界をナビゲートするのと同じように、機械学習アルゴリズムはすべてのセンサーデータを活用して 3D プリントのプロセスをナビゲートできます。」

ギエラ氏は、ニューラルネットワークは理論的には他の3Dプリントシステムでも使用できると述べた。他の研究者も同じ手順で、さまざまな条件下でパーツを作成し、ビデオを収集し、高さマップを使用してスキャンして、標準的な機械学習技術で使用できるラベル付きビデオセットを作成できるはずです。現在、高さマップスキャンでは予測できないが、現場外 X 線撮影を使用して測定できる部品内の空隙を検出するために、まだいくつかの作業を行う必要があります。

研究者らはまた、画像やビデオを超えて複数の知覚様式を組み合わせたアルゴリズムの作成も目指す。「現在、どんな種類の検出でも大きな勝利と見なされています。その場で修正できれば、それがさらに大きな目標です」とギエラ氏は語った。「機械学習アルゴリズムが処理するように設計されている膨大な量のデータを収集していることを考えると、機械学習は部品を最初から正しく作成する上で中心的な役割を果たすでしょう。」

出典: 中国3Dプリンティングネットワーク

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