Phát hiện các lỗi trong quá trình ép vật liệu thông qua học sâu

Inventions - Tập 5 Số 3 - Trang 25
Zhicheng Zhang1, Ismail Fidan2, Michael Allen3
1Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Tennessee Tech University, Cookeville, TN 38505, USA
2Department of Manufacturing and Engineering Technology, College of Engineering, Tennessee Tech University, Cookeville, TN 38505, USA
3Department of Mathematics, College of Arts and Sciences, Tennessee Tech University, Cookeville, TN 38505, USA

Tóm tắt

Công nghệ sản xuất bổ sung (AM) đang phát triển nhanh chóng và xu hướng này đang tạo ra nhiều cơ hội tăng trưởng cho nhiều ngành công nghiệp. Các nghiên cứu gần đây về AM chủ yếu tập trung vào phát triển các máy móc và vật liệu mới, với chỉ một số lượng hạn chế các nghiên cứu về khắc phục sự cố, bảo trì và giải quyết vấn đề liên quan đến quy trình AM. Học sâu (DL) là một loại máy học (ML) mới nổi, đã được sử dụng rộng rãi trong một số nghiên cứu. Nhóm nghiên cứu này tin rằng việc áp dụng DL có thể giúp quy trình AM trở nên mượt mà hơn và các đối tượng in bằng AM chính xác hơn. Trong nghiên cứu này, một ứng dụng DL mới được phát triển và triển khai nhằm giảm thiểu mức tiêu thụ vật liệu trong một bản in thất bại. Vật liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là axit polylactic (PLA) và phương pháp DL là mạng nơ-ron tích chập (CNN). Nghiên cứu này báo cáo bản chất của ứng dụng DL mới được phát triển này và mối quan hệ giữa các tham số thuật toán khác nhau và độ chính xác của thuật toán.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Wong, 2012, A review of additive manufacturing, ISRN Mech. Eng., 2012, 208760, 10.5402/2012/208760

Weller, 2015, Economic implications of 3D printing: Market structure models in light of additive manufacturing revisited, Int. J. Prod. Econ., 164, 43, 10.1016/j.ijpe.2015.02.020

Gibson, I., Rosen, D.W., and Stucker, B. (2014). Additive Manufacturing Technologies, Springer.

Redwood, B. (2020, May 06). Additive Manufacturing Technologies: An Overview. Available online: https://www.3dhubs.com/knowledge-base/additive-manufacturing-technologies-overview.

Dehghanghadikolaei, 2019, Improving corrosion resistance of additively manufactured nickel–titanium biomedical devices by micro-arc oxidation process, J. Mater. Sci., 54, 7333, 10.1007/s10853-019-03375-1

Gannarapu, 2019, Micro-extrusion-based additive manufacturing with liquid metals and alloys: Flow and deposition driven by oxide skin mechanics, Extreme Mech. Lett., 33, 100554, 10.1016/j.eml.2019.100554

Mehrpouya, M., Dehghanghadikolaei, A., Fotovvati, B., Vosooghnia, A., Emamian, S.S., and Gisario, A. (2019). The potential of additive manufacturing in the smart factory industrial 4.0: A review. Appl. Sci., 9.

Terry, S., Lu, H., Fidan, I., Zhang, Y., Tantawi, K., Guo, T., and Asiabanpour, B. (2020). The Influence of Smart Manufacturing towards Energy Conservation: A Review. Technologies, 8.

Fidan, 2019, The trends and challenges of fiber reinforced additive manufacturing, Int. J. Adv. Manuf. Technol., 102, 1801, 10.1007/s00170-018-03269-7

Mohri, M., Rostamizadeh, A., and Talwalkar, A. (2018). Foundations of Machine Learning, MIT Press.

Zhang, Z. (2019). Detection of the Additive Manufacturing In-Process Failures via Deep Learning. [Master’s Thesis, Tennessee Technological University].

Ching, 2018, Opportunities and obstacles for deep learning in biology and medicine, J. R. Soc. Interf., 15, 20170387, 10.1098/rsif.2017.0387

Najafabadi, 2015, Deep learning applications and challenges in big data analytics, J. Big Data, 2, 1, 10.1186/s40537-014-0007-7

Mamoshina, 2016, Applications of deep learning in biomedicine, Mol. Pharm., 13, 1445, 10.1021/acs.molpharmaceut.5b00982

Deng, 2014, Deep learning: Methods and applications, Found. Trends Signal Process., 7, 197, 10.1561/2000000039

Khanzadeh, 2018, Quantifying geometric accuracy with unsupervised machine learning: Using self-organizing map on fused filament fabrication additive manufacturing parts, J. Manuf. Sci. Eng., 140, 031011, 10.1115/1.4038598

Baumann, 2016, Vision based error detection for 3D printing processes, MATEC Web Conf., 591, 1

Delli, 2018, Automated process monitoring in 3D printing using supervised machine learning, Procedia Manuf., 26, 865, 10.1016/j.promfg.2018.07.111

Krizhevsky, 2012, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, Adv. Neural Inf. Process. Syst., 25, 1097

Liu, 2019, Image analysis-based closed loop quality control for additive manufacturing with fused filament fabrication, J. Manuf. Syst., 51, 75, 10.1016/j.jmsy.2019.04.002

Gardner, 2019, Machines as Craftsmen: Localized Parameter Setting Optimization for Fused Filament Fabrication 3D Printing, Adv. Mater. Technol., 4, 1800653, 10.1002/admt.201800653

Li, Y., Zhao, W., Li, Q., Wang, T., and Wang, G. (2019). In-Situ Monitoring and Diagnosing for Fused Filament Fabrication Process Based on Vibration Sensors. Sensors, 19.

Salmi, 2016, Effect of build orientation in 3D printing production for material extrusion, material jetting, binder jetting, sheet object lamination, vat photopolymerisation, and powder bed fusion, Int. J. Collab. Enterp., 5, 218

Turner, 2014, A review of melt extrusion additive manufacturing processes: I. Process design and modeling, Rapid Prototyp. J., 20, 192, 10.1108/RPJ-01-2013-0012

Wayne, 2014, Comparative evaluation of an open-source FDM system, Rapid Prototyp. J., 20, 205, 10.1108/RPJ-06-2012-0058

Zhang, 2019, Dynamic condition monitoring for 3D printers by using error fusion of multiple sparse auto-encoders, Comput. Ind., 105, 164, 10.1016/j.compind.2018.12.004

He, K., Yang, Z., Bai, Y., Long, J., and Li, C. (2018). Intelligent fault diagnosis of delta 3D printers using attitude sensors based on support vector machines. Sensors, 18.

Faes, M., Abbeloos, W., Vogeler, F., Valkenaers, H., Coppens, K., Goedemé, T., and Ferraris, E. (2016). Process monitoring of extrusion based 3D printing via laser scanning. arXiv.

Sirinukunwattana, 2016, Locality sensitive deep learning for detection and classification of nuclei in routine colon cancer histology images, IEEE Trans. Med. Imag., 35, 1196, 10.1109/TMI.2016.2525803

Wu, 2019, Detecting cyber-physical attacks in CyberManufacturing systems with machine learning methods, J. Intell. Manuf., 30, 1111, 10.1007/s10845-017-1315-5

Ahuja, B., Karg, M., and Schmidt, M. (2015). Additive Manufacturing in Production: Challenges and Opportunities. Laser 3D Manufacturing II. Int. Soc. Optics Photonics, 9353.

(2020, May 06). Ultimaker 3 Manual (EN).pdf. Available online: https://ultimaker.com/download/61355/Ultimaker%203%20manual%20%28EN%29.pdf.

(2020, May 06). UM_HEROPlus_ENG_REVA_WEB.pdf. Available online: https://gopro.com/content/dam/help/heroplus/manuals/UM_HEROPlus_ENG_REVA_WEB.pdf.

(2020, May 06). Surface-Book-User-Guide-EN.pdf. Available online: https://download.microsoft.com/download/7/B/1/7B10C82E-F520-4080-8516-5CF0D803EEE0/surface-book-user-guide-EN.pdf.

(2020, May 06). What is R?. Available online: https://www.r-project.org/about.html.