導(dǎo)讀:增材制造(3D打印)正日益成為制造業(yè)的核心技術(shù),然而,檢測(cè)其復(fù)雜部件中的缺陷一直是一個(gè)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(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了一種新方法,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)有效檢測(cè)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(wú)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(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),開(kāi)發(fā)了一種全新的缺陷檢測(cè)方法。
研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬生成了數(shù)以萬(wàn)計(jì)的合成缺陷圖像,這些圖像被用來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。每個(gè)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(shí)別各種可能的缺陷并區(qū)分有缺陷和無(wú)缺陷的組件。
該方法的核心在于X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT),它能夠深入檢測(cè)增材制造部件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。這一過(guò)程生成了大量的橫截面圖像,這些圖像被標(biāo)記為無(wú)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(yàn)證這一方法的有效性,研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)具有內(nèi)部三維幾何形狀的噴嘴部件,并通過(guò)兩種不同的基于樹(shù)脂的增材制造工藝制造了227個(gè)部件。這些部件中,一部分沒(méi)有缺陷,另一部分則包含故意設(shè)計(jì)的缺陷。研究人員對(duì)每個(gè)部件進(jìn)行了CT掃描,生成了100,334個(gè)橫截面圖像切片,其中13.6%被標(biāo)記為有缺陷。
通過(guò)這些數(shù)據(jù),研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了Vision Transformer (ViT) 模型,并在實(shí)驗(yàn)部件中的572個(gè)缺陷上進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果表明,該模型能夠準(zhǔn)確檢測(cè)和分類缺陷部件,準(zhǔn)確率超過(guò)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(cè)以前從未見(jiàn)過(guò)的缺陷。項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、伊利諾伊大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)教授威廉·金(William King)表示:“利用計(jì)算機(jī)模擬,我們可以非常快速地建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以高精度識(shí)別缺陷。深度學(xué)習(xí)使我們能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)到計(jì)算機(jī)以前從未發(fā)現(xiàn)過(guò)的缺陷?!?br />
這一方法不僅可以推廣到多種類型的部件設(shè)計(jì)和缺陷類型,還可以大大減少訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的時(shí)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(jì)算機(jī)斷層掃描檢測(cè)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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