教師あり機械学習を使用した 3D プリントの自動プロセス監視

教師あり機械学習を使用した 3D プリントの自動プロセス監視
出典: AI 対応資料

品質管理は、一般的に 3D プリンティングとして知られる付加製造において依然として大きな課題です。印刷プロセス中に欠陥を検出すると、材料と時間の無駄をなくすことができます。印刷の初期段階で欠陥が検出されると、印刷プロセスを一時停止または停止するアラームが生成され、部品の再印刷が必要になるのを防ぐための修正アクションを実行できるようになります。この論文では、カメラ、画像処理、教師あり機械学習を統合して、3D プリントされた部品の品質を自動的に評価する方法を提案します。半完成部品の画像は、部品の形状に応じて、印刷プロセスのいくつかの重要な段階で撮影されます。部品を「良品」または「不良品」のカテゴリに分類するための機械学習手法であるサポートベクターマシン (SVM) が提案されました。提案されたフレームワークを実証するために、ABS および PLA 材料を使用した部品が印刷されました。提案された方法がどのように機能するかを説明するために数値例が提供されます。

図1.実験セットアップ。
図2. 検問所で撮影した写真。
図3. SVMの基本概念。 図 4. チェックポイントでの現在の入力のラベルなし画像。
参考文献:
Delli U、Chang S. 教師あり機械学習を使用した3Dプリントの自動プロセス監視[J]。Procedia Manufacturing、2018、26:865-870。

オリジナルリンク:
http://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.07.111

材料、試験

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