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借力機器學習GE研發(fā)自我檢查金屬3D打印系統

放大字體??縮小字體 發(fā)布日期:2017-11-03??來源:機械設備??作者:機電
核心提示:GE全球研究的增材研究實驗室正在努力結合計算機視覺與機器學習,開發(fā)一種能實時自我檢查制造過程的金屬增材制造系統。該項目的最終目標是建造一個可以實現“100%收益”的系統,機器只會生產完美的零件,而無需后處理和檢驗。
       日前,通用電氣(GE)的增材研究實驗室正在努力結合計算機視覺與機器學習,開發(fā)一種能實時自我檢查制造過程的金屬增材制造系統。GE曾將自己的計算機視覺技術應用于諸如研究病變組織和檢測機器部件上的微觀裂紋等領域。現在,GE將用這項技術來在制造過程中檢測潛在的錯誤。

       借力機器學習GE研發(fā)自我檢查金屬3D打印系統
 
       近日,通用電氣(GE)報告說,GE全球研究的增材研究實驗室正在努力結合計算機視覺與機器學習,開發(fā)一種能實時自我檢查制造過程的金屬增材制造系統。該項目的最終目標是建造一個可以實現“100%收益”的系統,機械機器只會生產完美的零件,而無需后處理和檢驗。
 
       一些復雜的大型部件,特別是那些由GE航空生產的零件,可能需要數天或數周的時間通過金屬增材制造來生產。如果后處理檢查是唯一可用的驗證方法,那么部件的錯誤和故障只能在這種漫長的構建時間后才能被發(fā)現。
 
       先前,GE將自己的計算機視覺技術應用于諸如研究病變組織和檢測機器部件上的微觀裂紋等領域。現在,GE表示將用這項技術來在制造過程中檢測潛在的錯誤。
 
       GE研究團隊成員之一的KateGurnon解釋說:“我們對增材粉末進行了大量的研究,以了解哪些特征能導致一個好的構建。我們希望將其自動應用于機器,并實時觀察粉末輸送到構建板的動態(tài)行為。這樣,我們將更有可能獲得100%的收益,并且更快。”
 
       團隊將嘗試“教導”機器哪些類型的粉末行為與零件缺陷相關。運營增材研究實驗室的JosephVinciquerra說:“使用人工智能和機器學習,我們將把3D打印機變成它們自己的檢測員。這樣,我們將不用在打印完成后檢查零件,從而大大縮短制造過程,實現生產力的突破。”

 

來源:網絡
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