Рассмотрен подход к контролю процесса аддитивной печати с помощью сверточных нейронных сетей. Исследовано влияние набора данных и архитектуры на качество нейронной сети.
Идентификаторы и классификаторы
Аддитивные технологии являются ярко выраженным трендом развития промышленного производства. Один из перспективных видов таких технологий – струйная печать связующим (BJ - Binder Jetting) [1,16]. Технология BJ заключается в послойном связывании активированного отвердителем мелкодисперсного порошка путем программируемого по координатам нанесения микрокапель связующего (метод Drop-on-Demand) с использованием промышленных принтерных головок, в основном предназначенных для крупноформатной струйной печати. Порция порошка, активированного отвердителем, подается в зону печати, выравнивается ракелем до получения тонкого слоя, над слоем проходят печатающие головки, нанося в заданных областях связующее, затем наносится следующая слой порошка и процесс повторяется. В настоящей работе рассматривается технология изготовления песчано-полимерной литейной оснастки, то есть в качестве порошка выступает активированный песок.
Список литературы
1. Spears T.G., Gold S.A. In-process sensing in selective laser melting (SLM) additive manufacturing // Integrating Materials Manufacturing Innovation. - 2016. - Vol. 5 - P. 16-40. EDN: AFJRVT
2. Ren J. Improved Modeling of Kinematics-Induced Geometric Variations in Extrusion Based Additive Manufacturing Through Between-Printer Transfer Learning /j. Ren, A.T. Wei, Z. Jiang, H. Wang, X. Wang // IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. - 2021. - Vol. 19 - P. 2310-2321.
3. Kleszczynski S. Error detection in laser beam melting systems by high resolution imaging / S. Kleszczynski, J. Zur Jacobsmühlen, J. Sehrt, G. Witt // 23-rd Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, Tex, USA. - 2012. - P. 975-987.
4. Petrich J. Machine learning for defect detection for PBFAM using high resolution layerwise imaging coupled with post-build CT scans /j. Petrich, C. Gobert, S. Phoha, A.R. Nassar, E.W. Reutzel // 28-th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium, Austin, Tex, USA. - 2017. - P. 1363-1381.
5. Schilp J. Investigations on temperature fields during laser beam melting by means of process monitoring and multiscale process modelling /j. Schilp, C. Seidel, H. Krauss, J. Weirather // Advances in Mechanical Engineering. - 2014. - Vol. 6.
6. Wylie B., Moore Jr. C. Optical Methods of Error Detection in Additive Manufacturing: A Literature Review // Advances in Metal Additive Manufacturing/3D Printing. - 2023. - Vol. 7(3).
7. Moretti M., Bianchi F., Senin N. Towards the development of a smart fused filament fabrication system using multi-sensor data fusion for in-process monitoring // Rapid Prototyping Journal ahead-of-print (ahead-of-print). - 2020. - Vol. 26. - P. 1249-1261. EDN: OEOCJV
8. Измайлов Д.В., Дрыгин Д.А., Ежова К.В. Анализ дефектов поверхности изделия при 3D-печати по их изображениям с использованием методов машинного обучения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2020. - № 3. - С. 552-559. EDN: PORIJQ
9. Пат. 0045928 США Automatic process control of additive manufacturing device / Alfonso Alexander Perez. Опубл. 12.02.15.
10. Nistler M. Camera-based process monitoring for powder bed additive manufacturing in construction // 55th CIRP Conference on Manufacturing Systems. - 2022. - Vol. 107. - P. 534-539.
11. Scime L., Beuth J. A Multi-Scale Convolutional Neural Network for Autonomous Anomaly Detection and Classification in a Laser Powder Bed Fusion Additive Manufacturing Process // Additive Manufacturing. - 2018. - Vol. 24. - P. 273-286.
12. Wang L., Dong X., Guo S. Sand-bed defect recognition for 3D sand printing based on deep residual network // China Foundry. - 2021. - Vol. 18. - P. 344-350. EDN: NUMPUV
13. Feng H. Image classification and analysis during the additive manufacturing process based on deep convolutional neural networks // 2019 20th International Conference on Electronic Packaging Technology(ICEPT). - 2019.
14. Качкаева П.Д., Зорин Е.К. Интеллектуальные алгоритмы контроля качества 3D-печати для энергетической отрасли // Мавлютовские чтения - 2022. EDN: QKEJAT
15. Raman M., Aggarwal H. Study and comparison of various image edge detection techniques.International Journal of Image Processing // International Journal of Image Processing (IJIP). - 2009. - Vol. 3. - P. 1-10.
16. Sivarupan T. A review on the progress and challenges of binder jet 3D printing of sand moulds for advanced casting / T. Sivarupan, N. Balasubramani, P. Saxena, D. Nagarajan, M. Mansori, K. Salonitis, M.S. Dargusch // Additive Manufacturing. - 2021. - Vol. 40. EDN: FERXGA
17. Исрафилов Х.С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. - 2017. - № 6. - С. 43-50. EDN: YTOKXJ
18. Ковалев В.Ю., Шишкин А.Г. Распознавание стиля произведений живописи по их изображениям с помощью глубоких нейронных сетей // Информатика и системы управления. - 2020. - № 3. - С. 74-86. EDN: YEWPXR
19. Бредихин А.И. Алгоритмы обучения сверточных нейронных сетей // Вестник Югорского государственного университета. - 2019. - № 1. - С. 41-54. EDN: QSUICD
20. https://ai-aib.ru/platform/(дата обращения: 08.05.2024).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Дается анализ современных публикаций по навигации и позиционированию разнородных беспилотных объектов, функционирующих в разных физических средах. Описаны современные средства измерения и проблемы навигации беспилотных аппаратов. Особое внимание уделено средствам измерений беспилотных аппаратов для обеспечения их автономности, скрытности и защищенности от помех. Рассмотрены вопросы использования геофизических полей Земли, одометрии, видеосистем, инерциальных навигационных систем, спутниковых средств и вопросы комплексирования информации.
Решается задача синтеза регулятора системы управления структурно-параметрически неопределенным аффинными объектом с несколькими известными запаздываниями по состоянию. Объект функционирует при действии постоянных внешних возмущений и переключений. Адаптивно-робастный закон управления системы разрабатывается на основе критерия гиперустойчивости В. М. Попова и условий L -диссипативности - структурный синтез , а также генетического алгоритма - параметрический синтез .
Исследуется влияние погрешностей измерений на эффективность алгоритма управления синхронизацией для виброустановки (ВУ) с неидентичными роторами. Разработана математическая модель в пространстве состояний для описания двухроторной ВУ с неидентичными роторами с учетом допустимых погрешностей датчиков. Компьютерное исследование показало, что учет погрешностей измерений практически не влияет на показатели качества работы ВУ во всем диапазоне рабочих зарезонансных скоростей. Однако, при скоростях, находящихся на нижней границе диапазона допустимых рабочих скоростей, учет погрешностей измерений может привести к потере устойчивости синхронного режима.
Рассматривается применение численных методов для создания сверточных нейронных сетей, позволяющих реализовывать технологию машинного зрения. Получены результаты устойчивого распознавания образа с минимизацией ошибки. Исследованы параметры для повышения эффективности обучения сверточной нейронной сети.
В рамках процесса информатизации здравоохранения для профилактики кардиоваскулярных заболеваний целесообразным является создание программных сервисов поддержки врача обладающих свойствами объяснимого искусственного. В работе описан новый модуль знаний о хронической сердечной недостаточности, расширяющий возможности интеллектуального сервиса для диагностики и прогноза. Показаны методы аттестационного тестирования таких сервисов.
Предложена методика декомпозиции области значений многомерных статистических данных, которая учитывает зависимости между компонентами случайной величины и их количественные значения. Синтез структуры системы декомпозиции исходной выборки наблюдений многомерной случайной величины основан на анализе суммы коэффициентов корреляций неповторяющихся парных сочетаний её компонент и использовании модификации алгоритма автоматической классификации «Форель». Показана возможность обоснованного выбора параметра алгоритма классификации. Предложена система декомпозиции значений многомерной случайной величины является актуальной при анализе данных дистанционного зондирования.
Solar cells are very prone to scratches, hot spots, breakage and other defects during the production process, which seriously affects their service life and photoelectric conversion efficiency. Traditional detection methods cannot meet the accuracy and real-time requirements of the actual industrial production. To address the problems of low detection accuracy, slow speed, and single type of detected defects in solar cell defect detection, this paper proposes a solar cell defect detection algorithm based on improved YOLOv8s, which is based on the original YOLOv8s network model, and introduces the GAM global attention mechanism module and the EIoU-Focal loss function. The experimental results show that compared with other algorithms, the mAP@0.5 of the improved YOLOv8s reaches 85.1%, and the algorithm has a better improvement in detection accuracy and detection effect, which can complete the task of detecting defects in solar cells more quickly and accurately.
Представлен новый метод диагностики технического состояния внешней изоляции высоковольтного оборудования с помощью ультрафиолетовой камеры промышленного исполнения (с синхронизацией ультрафиолетового и видимого канала) и робототехнического комплекса, а также метод компьютерного зрения с пространственно-временной фильтрацией шумов радиометрических данных, позволяющий повысить точность обнаружения поверхностных частичных разрядов в автоматическом режиме.
Рассматривается возможность альтернативного описания электронных спектров простейших атомарных систем, целиком и полностью укладывающегося в рамки корпускулярной физики. В третьей части работы обоснована возможность непрерывно-детерминированного моделирования линейчатых спектров водорода без использования фундаментальных постулатов Бора.
Большое количество предлагаемых вендорами продуктов в области информационной безопасности, различное их назначение, комплектация и прочие многие характеристики, усложняют организациям задачу выбора, подходящего по запросам и возможностям средства. В статье рассматривается пример использования методов решения многокритериальных задач семейства PROMETHEE для выбора программно-аппаратного средства защиты информации. Многокритериальная задача решена с помощью программного пакета Visual PROMETHEE Academic, описаны способы интерпретации результатов решения.
Статья описывает создание анимационного ролика об осаде Албазинского острога. В процессе работы проведена детальная реконструкция ландшафта и острога, а также созданы модели казаков и китайцев. Архивные документы, археологические раскопки и топографические планы помогли точно воссоздать внешний облик и атмосферу событий. Трехмерное моделирование обеспечивают реализм и историческую достоверность ролика.
Наиболее популярными на сегодняшний день квантовыми вычислителями являются спиновые кубиты, а особенно можно выделить дырочные спиновые кубиты. Базовым материалом для реализации данной технологии считается германий. Главной особенностью германия является сильное спин-орбитальное взаимодействие, способность к масштабируемости и совместимость с классическим производственным процессом. В данной работе методом ab-initio расчета было произведено построение модели интерфейса Ge-Si и исследованы квантовые состояния интерфейса кремния и германия, представляющего собой тонкослойную структуру Ge, заключённую между слоями Si, при наличии в нём дырок с четным и нечетным числом. Были определены локализации дырочных состояний в интерфейсе, произведен анализ зарядового распределения в системе.
Предлагается модель машинного обучения, способная предсказывать значения энергии Гиббса для различных систем (веществ) в условиях отсутствия структурной информации об их фазах. В качестве базовой модели используется нормализующий поток с монотонными дробно-квадратичными сплайнами для моделирования синтетического распределения плотности вероятности значений энергии для различных систем (составов).
Проведено исследование динамики изогнутой металлической трубы, подвергшейся воздействию колебаний давления в потоке жидкости. Для моделирования стенки трубы применена теория оболочек. Разработан алгоритм преобразования трехмерной математической модели к начально-краевой задаче меньшей размерности. Численный анализ подтвердил адекватность модели.
Издательство
- Издательство
- ТОГУ
- Регион
- Россия, Хабаровск
- Почтовый адрес
- 680035, Россия, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136
- Юр. адрес
- 680035, Россия, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136
- ФИО
- Марфин Юрий Сергеевич (Ректор)
- E-mail адрес
- mail@togudv.ru
- Контактный телефон
- +7 (421) 2979700
- Сайт
- https://togudv.ru