Грег Хафф, доцент кафедры электротехники, и Дианна Сешнс, доктор в Университете Пенсильвании, создали первую в мире методологию диагностики ошибок 3D-печати в режиме реального времени. Авторы новой работы решили создать первую методологию диагностики ошибок печати с помощью машинного обучения. По мнению исследователей, это может сделать печать эффективной с точки зрения времени, затрат и пропускной способности вычислений.

До недавнего времени единственный способ проверить процесс 3D-печати на ошибки — измерить и протестировать устройство или использовать встроенное моделирование. Оба метода являются дорогостоящими и неэффективными с точки зрения вычислений.

Ранее в предыдущем проекте исследователи прикрепляли камеры к головкам принтера и запускали съемку, когда что-то печаталось. В результате они создали набор данных, который можно объединить с алгоритмом для классификации типов ошибок при печати.

Мы используем эту информацию для прогнозирования электромагнитных характеристик, поэтому не нужно проводить моделирование в процессе производства. Если у нас есть изображение, мы можем сказать, будет ли определенный элемент проблемой. Поэтому мы обучили нейронную сеть, –

Дианна Сешнс, доктор в Пенсильванском университете.

Если фреймворк использовать при печати, то можно выявлять ошибки. Поэтому влияние ошибок на электромагнитные характеристики можно определить в режиме реального времени.