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加利福尼亞州勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）的工程師和科學家開發了卷積神經網絡（CNN），這是一種主要用于處理圖像和視頻的流行算法，用于預測3D打印部件的缺陷，并在幾毫秒內檢測是否有構建將是令人滿意的質量。

“這是一種革命性的方式來查看可以通過視頻標記的數據，或者更好的是逐幀標記，”首席LLNL研究員Brian Giera說。 “優勢在于，您可以在打印某些內容時收集視頻，并在打印時最終得出結論。很多人都可以收集這些數據，但他們不知道如何處理它，這項工作是朝這個方向邁出的一步。“
通常，Giera解釋說，在構建后進行的傳感器分析是昂貴的，并且部件質量只能在很久之后才能確定。對于需要數天到數周打印的部件，CNN可以證明有助于理解打印過程，更快地了解部件的質量，并在必要時實時校正或調整構建。
LLNL的研究人員使用大約2,000個熔融激光軌道視頻片段在不同的條件下（例如速度或功率）開發了神經網絡。他們使用生成3D高度圖的工具掃描零件表面，使用該信息訓練算法以分析視頻幀的各個部分（每個區域稱為卷積）。 Giera解釋說，這個過程對于人類來說是非常困難和耗時的。
加州大學伯克利分校的學生和LLNL研究員Bodi Yuan開發了可以自動標記每個構建的高度圖的算法，并使用相同的模型來預測構建軌道的寬度，軌道是否被破壞以及寬度的標準偏差。使用這些算法，研究人員能夠拍攝正在進行的構建的視頻，并確定該部件是否表現出可接受的質量。結果，神經網絡能夠以93％的準確度檢測零件是否連續。
“我們成功的關鍵在于CNN可以在培訓過程中學習很多有用的視頻功能，”袁說，“我們只需要提供大量數據來培訓它，并確保它學得很好。”
LLNL研究人員花了數年時間收集激光粉末床融合金屬3D打印過程中各種形式的實時數據，包括視頻，光學層析成像和聲學傳感器。
“無論如何，我們正在收集視頻，所以我們只是連接點，”Giera說。 “就像人類大腦使用視覺和其他感官來導航世界一樣，機器學習算法可以使用所有傳感器數據來導航3D打印過程。”
Giera說，神經網絡理論上可以用于其他3D打印系統。其他研究人員應該能夠遵循相同的公式，在不同的條件下創建部件，收集視頻并使用高度圖掃描它們以生成可以與標準機器學習技術一起使用的標記視頻集。
Giera說，仍然需要做一些工作來檢測零件內的空隙，這些空隙無法通過高度圖掃描進行預測，但可以使用非原位X射線照相進行測量。
研究人員還將尋求創建算法，以結合除圖像和視頻之外的多種感知模式。
“現在，任何類型的探測都被認為是一個巨大的勝利。如果我們能夠即時修復它，那就是更大的目標，“Giera說。 “鑒于我們正在收集機器學習算法旨在處理的大量數據，機器學習將在第一次正確創建零件時發揮核心作用。”
該項目由實驗室指導研究和發展計劃資助。