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研究人員開發(fā)可以3D打印過程監(jiān)控打印部件質(zhì)量的系統(tǒng)

3D打印能夠借助3D軟件創(chuàng)建復雜的幾何形狀。然而,質(zhì)量監(jiān)控仍然是增材制造中的一大挑戰(zhàn),因為許多3D打印機沒有指定的系統(tǒng)來跟蹤和監(jiān)控打印過程的進度。 3D打印機可以繼續(xù)打印部件,直到所有層都已完成,即使長絲用完或打印中存在任何潛在缺陷。為了幫助解決這個問題,堪薩斯州立大學工業(yè)和制造系統(tǒng)工程系(IMSE)的兩位研究人員為3D打印過程開發(fā)了一種新的質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)。


       來自IMSE的Ugandhar Delli和Shing Chang博士提出了一種通過集成相機,圖像處理和監(jiān)督機器學習來實時自動評估3D打印部件質(zhì)量的方法。研究人員使用LulzBot Mini 3D打印機進行研究,其中包括在不同檢查點暫停系統(tǒng)以檢測任何可能的缺陷并采取適當?shù)募m正措施,例如在檢測到潛在缺陷時停止打印。Delli和Chang博士發(fā)表了一篇關(guān)于他們研究的論文,名為《使用監(jiān)督機器學習3D打印中的自動監(jiān)控過程》,該論文展示了他們的新過程監(jiān)控方法。


      研究人員提出了一個三步質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng),以便在生產(chǎn)過程中實施3D打印部件的質(zhì)量監(jiān)控。
步驟1.根據(jù)幾何圖形確定3D打印部件的正確檢查點。
步驟2.借助已安裝的攝像頭拍攝每個檢查點處的半成品部件的圖像。
步驟3.執(zhí)行圖像處理和分析。提出了一種機器學習方法 - 支持向量機(SVM),用于將部件分類為“好”或“有缺陷”類別。


在檢查站拍攝的圖像。圖片來源:堪薩斯州立大學/戴爾和張博士。

    打印過程使用ABS和PLA材料的零件以證明所提出的框架,研究人員得出結(jié)論,該方法能夠檢測完成失敗缺陷,例如長絲耗盡或在中間停止的印刷以及結(jié)構(gòu)或幾何缺陷。當然,這種質(zhì)量監(jiān)測系統(tǒng)也有缺點?!斑@種方法的主要缺點是,在拍攝半成品部件的圖像時需要暫停打印過程。另一個缺點是,由于只拍攝了頂視圖,所提出的方法可能無法檢測到垂直平面上的缺陷,這在頂視圖圖像中是看不到的。這為將來研究將攝像機安裝在打印機兩側(cè)以及檢測兩者上的缺陷提供了方向。水平和垂直平面都要檢測。


     據(jù)研究人員稱,可以通過在打印頭上安裝原位相機來實現(xiàn)改進。他們未來的工作還將側(cè)重于研究選擇適當?shù)臋z查點帶來的影響因素。

來源:3d打印網(wǎng)

編輯:董強

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