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Forscher des Oak Ridge National Laboratory haben eine Software mit künstlicher Intelligenz für 3D-Pulverbettdrucker entwickelt, mit der die Qualität von Teilen in Echtzeit bewertet werden kann, ohne dass teure Charakterisierungsgeräte erforderlich sind.
Der Algorithmus, der den Spitznamen Peregrine trägt, bewertet die Qualität von Teilen während der Produktion und stellt eine kostengünstige Alternative zu Charakterisierungsgeräten dar. Das Programm ist Teil des umfassenderen “digital thread” des ORNL, der die Daten in jedem Schritt des Herstellungsprozesses genau verfolgt und analysiert. In den Fabriken der Zukunft glaubt das ORNL-Team, dass ihr Algorithmus als Qualitätskontrollmethode für selbstkorrigierende Maschinen eingesetzt werden könnte.
Um die in früheren Forschungen beobachteten Einschränkungen zu überwinden, entwickelte das ORNL-Team eine neuartige Convolutional Neural Network (CNN)-Architektur. Die Computer-Vision-Technik verwendet einen speziell entwickelten Algorithmus, um die Pixelwerte der während des Druckvorgangs aufgenommenen Bilder sorgfältig zu untersuchen.
Die Peregrine-Software verwendet einen benutzerdefinierten Algorithmus, der Pixelwerte von Bildern verarbeitet und dabei die Zusammensetzung von Kanten, Linien, Ecken und Texturen berücksichtigt. Wenn Peregrine eine Anomalie entdeckt, die sich auf die Qualität des Teils auswirken kann, warnt es automatisch die Bediener, damit Anpassungen vorgenommen werden können.
Die komplette Arbeit der Forscher wurde in dem Paper “Layer-wise anomaly detection and classification for powder bed additive manufacturing processes: A machine-agnostic algorithm for real-time pixel-wise semantic segmentation” veröffentlicht.
