Американские исследователи создали алгоритм, способный следить за соответствием печатаемого на 3D-принтере предмета изначальной модели. Система с помощью камеры оценивает состояние предмета во время критических этапов печати и может остановить процесс при обнаружении дефектов, рассказывают разработчики в журнале Procedia Manufacturing.

Большинство 3D-принтеров не обладают системой отслеживания процесса печати и в некоторых случаях даже могут продолжить печать после израсходования филамента. Из-за этого, в случае печати объемных и сложных деталей, принтер может впустую потратить время и материалы, которые можно было бы сэкономить при наличии системы слежения.

Угандхар Делли (Ugandhar Delli) и Шин Чан (Shing Chang) из Университета штата Канзас создали систему для 3D-принтера, позволяющую автоматически оценивать состояние печати. Система состоит из камеры и освещения, закрепленных на 3D-принтере, и алгоритма управления. После того, как пользователь создает 3D-модель объекта, она дополняется несколькими контрольными точками — стадиями печати, при которых форма предмета сильно меняется и вероятность ошибки более высока. Авторы выбрали именно такую схему работы, потому что иначе принтеру пришлось бы прекращать печать и отводить экструдер в сторону после каждого слоя, а это значительно уменьшило бы скорость печати.

                           3D-принтер, оборудованный камерой и подсветкой

                               Ugandhar Delli, Shing Chang / Procedia Manufacturing, 2018

После того, как принтер отвел печатающую головку и дал камере сделать изображение частично напечатанной детали, алгоритм приступает к обработке изображения. Изначально оно разбивается на квадратную сетку размером четыре на четыре области и для каждой области изображения алгоритм вычисляет среднее значение цвета. После этого происходит двухстадийный анализ. Сначала алгоритм сравнивает цвета областей, и, если хотя бы четыре из них отличаются от эталона на десять процентов, это может означать заметное отличие качества печати от запланированного.

Затем изображение передается алгоритму машинного обучения, основанному на методе опорных векторов. Исследователи создали для него две обученные модели, соответствующие «качественным» и «некачественным» предметам. Задача алгоритма заключается в классификации входных изображений и отнесении к одной из этих двух категорий. Если выводы обоих алгоритмов совпали, вероятно, в процессе печати произошел сбой и ее выгоднее остановить, чтобы не тратить время и материалы.

Исследователи отмечают, что их разработка имеет два недостатка. Во-первых, система требует останавливать печать, что увеличивает время работы принтера. Во-вторых, пока система оборудована только камерой, снимающей объект сверху. В будущем авторы планируют добавить в нее боковые камеры, которые позволят системе видеть дефекты в разных частях конструкции.

Обычно разработчики 3D-принтеров борются с дефектами, но иногда они преднамеренно создают их. В прошлом году американские инженеры разработали метод защиты 3D-печатных изделий от копирования и подделки. Метод основан на том, что изделие получается бездефектным только при знании точных параметров экспорта 3D-модели, а при остальных в нем образуются дефекты, которые могут влиять как на внешний вид, так и на механические свойства изделия.

Источник