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加利福尼亞州勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室（LLNL）的工程師和科學(xué)家開發(fā)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），這是一種主要用于處理圖像和視頻的流行算法，用于預(yù)測3D打印部件的缺陷，并在幾毫秒內(nèi)檢測是否有構(gòu)建將是令人滿意的質(zhì)量。

“這是一種革命性的方式來查看可以通過視頻標(biāo)記的數(shù)據(jù)，或者更好的是逐幀標(biāo)記，”首席LLNL研究員Brian Giera說。 “優(yōu)勢在于，您可以在打印某些內(nèi)容時收集視頻，并在打印時最終得出結(jié)論。很多人都可以收集這些數(shù)據(jù)，但他們不知道如何處理它，這項(xiàng)工作是朝這個方向邁出的一步。“
通常，Giera解釋說，在構(gòu)建后進(jìn)行的傳感器分析是昂貴的，并且部件質(zhì)量只能在很久之后才能確定。對于需要數(shù)天到數(shù)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(zhì)量，并在必要時實(shí)時校正或調(diào)整構(gòu)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(fā)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。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(xùn)練算法以分析視頻幀的各個部分（每個區(qū)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(xué)伯克利分校的學(xué)生和LLNL研究員Bodi Yuan開發(fā)了可以自動標(biāo)記每個構(gòu)建的高度圖的算法，并使用相同的模型來預(yù)測構(gòu)建軌道的寬度，軌道是否被破壞以及寬度的標(biāo)準(zhǔn)偏差。使用這些算法，研究人員能夠拍攝正在進(jìn)行的構(gòu)建的視頻，并確定該部件是否表現(xiàn)出可接受的質(zhì)量。結(jié)果，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以93％的準(zhǔn)確度檢測零件是否連續(xù)。
“我們成功的關(guān)鍵在于CNN可以在培訓(xùn)過程中學(xué)習(xí)很多有用的視頻功能，”袁說，“我們只需要提供大量數(shù)據(jù)來培訓(xùn)它，并確保它學(xué)得很好。”
LLNL研究人員花了數(shù)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(shí)時數(shù)據(jù)，包括視頻，光學(xué)層析成像和聲學(xué)傳感器。
“無論如何，我們正在收集視頻，所以我們只是連接點(diǎn)，”Giera說。 “就像人類大腦使用視覺和其他感官來導(dǎo)航世界一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以使用所有傳感器數(shù)據(jù)來導(dǎo)航3D打印過程。”
Giera說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論上可以用于其他3D打印系統(tǒng)。其他研究人員應(yīng)該能夠遵循相同的公式，在不同的條件下創(chuàng)建部件，收集視頻并使用高度圖掃描它們以生成可以與標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)一起使用的標(biāo)記視頻集。
Giera說，仍然需要做一些工作來檢測零件內(nèi)的空隙，這些空隙無法通過高度圖掃描進(jìn)行預(yù)測，但可以使用非原位X射線照相進(jìn)行測量。
研究人員還將尋求創(chuàng)建算法，以結(jié)合除圖像和視頻之外的多種感知模式。
“現(xiàn)在，任何類型的探測都被認(rèn)為是一個巨大的勝利。如果我們能夠即時修復(fù)它，那就是更大的目標(biāo)，“Giera說。 “鑒于我們正在收集機(jī)器學(xué)習(xí)算法旨在處理的大量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)將在第一次正確創(chuàng)建零件時發(fā)揮核心作用。”
該項(xiàng)目由實(shí)驗(yàn)室指導(dǎo)研究和發(fā)展計(jì)劃資助。