想象一下,如果可以将照片和语音识别技术背后的人工智能应用于3D打印零件制造,那将是3D打印失败品的终结。通过多个传感器发现人眼无法注意到的小缺陷,然后立即甚至先发制人地调整打印过程来修复它们,从而提高可靠性和零件质量。
此前虽然有多项相关的研究,但并没有太多实质性的进展。如今,一家公司刚刚获得了该领域的另一项专利,使他们更接近于将该技术商业化。
Nano Dimension是一家专门从事3D打印电子产品 (AME) 和微型聚合物、金属和陶瓷 3D 打印的美国公司,近日,它获得了一项与支持其基于云的3D打印平台的神经网络相关的专利。
这项专利及其相关技术使AI解决方案能够在全球部署的分布式3D打印机网络上更有效地运行。人工智能本质上是计算密集型,当涉及到在最需要它的地方使用它,比如在分布式网络上运行,这是一个挑战。该公司的最新专利已经添加到公司名为DeepCube的人工智能学习引擎下的现有专利库(20项已授权和25项正在申请中),该引擎提高了3D打印硬件的性能。
Nano Dimension的PCB 3D打印机DragonFly IV,图片来自:Nano Dimension 根据Nano Dimension的说法,DeepCube的算法将数据分析速度提高了十倍,使其成为同类产品中唯一的硬件性能加速器。考虑到3D打印机的运行速度,需要在几分之一秒内做出决策——类似于自动驾驶汽车所需的决策速度。该公司表示,通过克服以前用于低成本部署的人工智能模型的基础设施、能源和内存限制,可以减少内存使用量。
Nano Dimension于2021年收购了深度学习先驱DeepCube。
Nano Dimension董事长兼首席执行官Yoav Stern表示:“当我们收购DeepCube时,想到的前提是3D打印已经成熟,可以被AI颠覆。”“这些专利,以及其他类似的专利,都是通过努力后即将取得成果的明显案例。我们的客户注意到这些技术带来的不同。”
随着3D打印向更高产量发展,成功可能取决于单位经济效益。人工智能对于提高质量和速度以实现高产量至关重要。
Nano Dimension表示其用于硬件和3D打印纠错的DeepCube解决方案安装在他们打印机的特定型号中,但并非所有型号都安装。该公司表示,它将使其以人工智能为主导的能力成为其下一代系统的核心组成部分。
The Spaghetti Detective 使用AI检测打印故障,图片来自:Cameron Coward via Hackster
人工智能在3D打印中的进步
DeepCube并不是将AI引入3D打印的唯一工具。目前正在进行多项旨在结合数据和人工智能以提高3D打印质量和可靠性的方法。他们中的大多数成功地监控了打印过程并收集了数据,包括视觉、热学、X射线和超声波数据。有些人甚至解释数据以预测最终打印品的质量。然而,人工智能在打印过程中自主干预并纠正错误的能力仍然难以捉摸。
使用AI实时纠正增材制造错误,图片来自:麻省理工学院
为了实时修复打印过程,麻省理工学院的研究人员最近使用AI开发了一种机器学习系统,该系统使用计算机视觉来观察制造过程,然后实时纠正其处理材料的方式中的错误。他们使用模拟来教神经网络如何调整打印参数以最大程度地减少错误,然后将该控制器应用于真正的3D打印机。
通过AI机器学习算法,用于实时检测和纠正3D打印机喷嘴错误的示例图,图片来自:剑桥大学
剑桥大学的研究人员还在开发用于“无人驾驶”3D打印机的技术,这种技术可以从其他机器的经验中学习,以便在制造物体时检测和纠正错误,即使是在使用新设计或不熟悉的材料时也是如此。
如果等不及无人驾驶3D打印机的出现,当前的几种打印故障检测解决方案将帮助你在浪费太多时间和材料之前停止注定要失败的打印。
可应用于基于OEM的监控系统,以提供跨机器车队的标准比较,图片来自:PrintRite3D Sigma Additive Solutions的PrintRite3D使用机器学习和AI来检测零件级别的缺陷,并可以标记金属和聚合物粉末床熔合3D打印零件中的未熔合或异常孔隙率。来自伦敦的AI Build的另一个名为AISync的解决方案具有先进的模拟功能,可以在打印前捕获错误,并在打印过程中进行错误检测。
越来越多的3D打印工作流软件(例如 Authentise MES平台)拥有多种解决方案,这些解决方案具有过程中监控和打印故障检测功能,这些解决方案使用机器学习来预测维护。
即使是3D打印的业余爱好者,也有AI解决方案,例如免费的Nexus AI OctoPrint插件,它可以从你的OctoPrint设置捕获图像,并使用机器学习检查这些照片是否存在打印故障。然后,你会在邮箱中收到打印失败的通知,包括一张照片。类似的解决方案包括PrintWatch和Obico。
注:本文由资源库编译,原文作者:Carolyn。 |
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