Надоели ошибки при 3д печати? Тогда у меня для вас хорошие новости — стартап из Purdue University, получивший название Araqev, использует машинное обучение для улучшения контроля качества. Программное обеспечение, созданное Арманом Саббаги, адъюнкт-профессором Департамента статистики, применяет машинное обучение к данным облака точек из файлов сканирования и дизайна. Это позволяет инструменту прогнозировать и планировать будущие отклонения в моделях САПР, что приводит к меньшему количеству ошибок.

Кстати, если вам нужно хорошее программное обеспечение, например, конвертер Word в PDF, то рекомендую воспользоваться бесплатным онлайн инструментом от MiroTools. Просто загрузите свой файл, нажмите одну кнопку и все готово!


Камнем преткновения в 3D печати всегда был контроль качества. Так, для тех же ЧПУ это вообще не является проблемой. С 3д принтерами все по-другому, ведь он создает детали путем затвердевания множества слоев друг над другом. Тем более, они могут сцепляться и затвердевать совершенно по-разному, в зависимости от формы детали, ее размещения, связанного с другими компонентами, или расположения на станине. В зависимости от процесса печати пузырьки воздуха, овальность нити или сажа могут помешать конечному результату.

Основываясь на статье, опубликованной в Technological Forecasting and Social Change в 2016 году, Саббаги предполагает, что отсутствие контроля качества может привести к глобальным потерям в размере 2 миллиардов долларов в год только для металлических AM. Чтобы избежать этого, он и придумал свой алгоритм.

«Наше программное обеспечение использует входные данные для подгонки моделей машинного обучения, которые могут имитировать отклонения формы для будущих печатных продуктов. Кроме того, они позволяют нашему ПО вносить изменения в проекты, например, компенсационные планы, так что при 3д печати детали будут иметь меньше отклонений, что повысит качество всей системы».

Пока что профессор и его команда продемонстрировали возможности с помощью 3D принтера Metal X от Markforged. По данным компании, алгоритм смог значительно сократить неточности в форме напечатанных деталей.

«Мощность и экономичность наших алгоритмов совсем недавно были продемонстрированы в ходе двух проверочных экспериментов для 3D принтера Markforged Metal X с использованием изделий из нержавеющей стали 17-4 PH. Наше ПО уменьшило неточности формы на 30-60%, в зависимости от геометрии, не более чем за две итерации, с тремя тренировочными формами и одной или двумя тестовыми формами для конкретной геометрии, задействованными в итерациях».


Конечно, это только начало, но даже такие цифры кажутся весьма впечатляющими. А если вспомнить о недавнем обновлении Cura 5.0, которое позволяет изменять толщину слоев для FFF 3д печати без установки разных сопел, то на душе становится еще радостнее. =)

Нам остается только пожелать всем удачи.

Материал переведен 26.04.2022.