Algoritmul corectează erorile de imprimare

Din păcate, erorile de imprimare sunt destul de frecvente, iar corectarea lor este costisitoare și necesită mult timp. Odată cu industrializarea producției aditive, devine din ce în ce mai importantă monitorizarea continuă a tuturor fazelor procesului, dar, în același timp, utilizatorii caută mai multă automatizare. Fără un nivel ridicat de automatizare, nu poate exista producție în masă. 

Aici intră în joc algoritmii, inteligența artificială, în special soluțiile de învățare automată. 

Cercetătorii de la Cambridge au dezvoltat un algoritm de predicție a imprimantelor 3D inteligente, care detectează și corectează erorile la timp, indiferent de design sau de material. Algoritmul corectează în timp real erorile de lucru în imprimantele FDM. 

Noua soluție nu numai reduce drastic numărul de erori potențiale, dar este, de asemenea, un instrument eficient de automatizare a procesului de imprimare. 

Algoritmul, numit CAXTON, care prescurtează rețeaua de extrudare autonomă colaborativă, a fost antrenat cu ajutorul învățării profunde. Acesta a învățat din 950.000 de imagini capturate în timpul producției a 192 de printuri. Fiecare imagine a fost etichetată cu setările curente ale imprimantei (viteză, temperatură, cap de imprimare etc.), ceea ce i-a permis acesteia învețe cum corecteze erorile. De asemenea, se descurcă mai bine la detectarea și corectarea acestora decât dacă un om ar îndeplini aceleași sarcini. 

CAXTON etichetează și corectează automat erorile în timp real. Cercetătorii intenționează extindă și diversifice setul de date de învățare pentru a face metoda generalăindependentă de mașini și materiale. Spre deosebire de alte programe de monitorizare automată, acest algoritm nu identifică doar defecte limitate într-o singură imprimare, material sau sistem, ci poate face mult mai mult. 

Dezvoltatorii săi îl numesc „un sistem de autoconducere pentru imprimarea 3D”. Acesta poate învăța până la punctul în care poate identifica și corecta defecte nevăzute anterior în materiale necunoscute. Deoarece învață în mod constant, va avea performanțe din ce în ce mai bune și, în timp, va fi capabil depășească chiar și cel mai profesionist lucrător uman, ceea ce este important pentru controlul calității, în special în aplicațiile critice din punct de vedere al siguranței, cum ar fi industria aerospațială, auto și energetică.