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日前，通用電氣(GE)的增材研究實驗室正在努力結(jié)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(tǒng)。GE曾將自己的計算機視覺技術(shù)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(lǐng)域。現(xiàn)在，GE將用這項技術(shù)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(tǒng)
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(jié)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(tǒng)。該項目的最終目標是建造一個可以實現(xiàn)“100%收益”的系統(tǒng)，機械機器只會生產(chǎn)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(chǎn)的零件，可能需要數(shù)天或數(shù)周的時間通過金屬增材制造來生產(chǎn)。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(gòu)建時間后才能被發(fā)現(xiàn)。
先前，GE將自己的計算機視覺技術(shù)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(lǐng)域。現(xiàn)在，GE表示將用這項技術(shù)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(gòu)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(gòu)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(guān)。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(xiàn)生產(chǎn)力的突破。”
來源：網(wǎng)絡
