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研究人員利用機器學(xué)習(xí)檢測增材制造中的缺陷 

2024-06-05 10:39
導(dǎo)讀:增材制造(3D打?。┱找娉蔀橹圃鞓I(yè)的核心技術(shù),然而,檢測其復(fù)雜部件中的缺陷一直是一個重大挑戰(zhàn)。近日,伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的研究團隊開發(fā)出了一種新方法,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)有效檢測增材制造部件中的缺陷,這一突破有望顯著提升增材制造的質(zhì)量控制能力。

在傳統(tǒng)制造業(yè)中,確保組件無缺陷是至關(guān)重要的一環(huán)。然而,增材制造由于其可以制造出具有復(fù)雜三維形狀和內(nèi)部特征的組件,使得缺陷檢測變得尤為困難。為了解決這一難題,伊利諾伊大學(xué)的研究人員利用深度機器學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)了一種全新的缺陷檢測方法。
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研究團隊通過計算機模擬生成了數(shù)以萬計的合成缺陷圖像,這些圖像被用來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。每個生成的缺陷圖像都有不同的大小、形狀和位置,使得模型能夠識別各種可能的缺陷并區(qū)分有缺陷和無缺陷的組件。

該方法的核心在于X射線計算機斷層掃描(CT),它能夠深入檢測增材制造部件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。這一過程生成了大量的橫截面圖像,這些圖像被標(biāo)記為無缺陷或有缺陷,為訓(xùn)練模型提供了豐富的數(shù)據(jù)集。

為了驗證這一方法的有效性,研究團隊設(shè)計了一個具有內(nèi)部三維幾何形狀的噴嘴部件,并通過兩種不同的基于樹脂的增材制造工藝制造了227個部件。這些部件中,一部分沒有缺陷,另一部分則包含故意設(shè)計的缺陷。研究人員對每個部件進行了CT掃描,生成了100,334個橫截面圖像切片,其中13.6%被標(biāo)記為有缺陷。

通過這些數(shù)據(jù),研究團隊訓(xùn)練了Vision Transformer (ViT) 模型,并在實驗部件中的572個缺陷上進行了測試。結(jié)果表明,該模型能夠準(zhǔn)確檢測和分類缺陷部件,準(zhǔn)確率超過90%。

這一研究表明,合成數(shù)據(jù)在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型方面具有巨大的潛力,可以有效檢測以前從未見過的缺陷。項目負(fù)責(zé)人、伊利諾伊大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)教授威廉·金(William King)表示:“利用計算機模擬,我們可以非常快速地建立一個機器學(xué)習(xí)模型,以高精度識別缺陷。深度學(xué)習(xí)使我們能夠準(zhǔn)確地檢測到計算機以前從未發(fā)現(xiàn)過的缺陷。”

這一方法不僅可以推廣到多種類型的部件設(shè)計和缺陷類型,還可以大大減少訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的時間和成本。該研究成果發(fā)表在《智能制造雜志》上,題為《利用深度學(xué)習(xí)和X射線計算機斷層掃描檢測和分類增材制造部件中的隱藏缺陷》。

此次研究的作者包括伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校的Miles Bimrose、Sameh Tawfick和William King;馬里蘭大學(xué)的Davis McGregor;密歇根大學(xué)的邵晨暉;以及浙江大學(xué)的胡天翔、王炯欣和劉作柱。
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研究人員利用機器學(xué)習(xí)檢測增材制造中的缺陷 
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