Команда старшеклассников из Политехнической школы под руководством ученых Пермского национального исследовательского политехнического университета работает над системой обнаружения ошибок в процессе 3D-печати с использованием нейронных сетей. Разработка поможет промышленным предприятиям снизить количество брака и автоматизировать контроль качества, сообщает пресс-служба вуза.
До двадцати-тридцати процентов 3D-печатных металлических изделий могут содержать различные дефекты из-за даже небольших отклонений в параметрах печати. Необходимо отслеживать качество получаемого продукта и своевременно находить аномалии до того, как они приведут к браку. Особенно это важно для аэрокосмической, медицинской и автомобильной промышленности, где любая погрешность может быть критична.
При 3D-печати по технологии электродугового наплавления металлической проволоки (WAAM) необходимо точно задавать большое количество параметров, таких как напряжение, сила тока, положение сварочного инструмента. Любые отклонения от изначально указанных значений приводят к ухудшению качества изделий — вызывают появление трещин, пустот и искажают форму 3D-печатных металлических заготовок. Появление брака требует перепечатывания или дополнительной обработки с вытекающим ростом временных и финансовых затрат.
Контроль 3D-печати в основном проводится вручную, что также замедляет производство. Автоматизация процесса способствует росту производительности и минимизации брака при изготовлении ответственных деталей.
Ученые Пермского политеха совместно со старшеклассниками Политехнической школы разрабатывают систему, способную отслеживать малейшие ошибки в режиме реального времени с помощью искусственного интеллекта. Программа анализирует параметры сварочного процесса — ток, напряжение и траекторию печати. Нейросеть выявляет отклонения от нормы и передает информацию на веб-интерфейс, отображающий аномалии. Это позволяет быстро вносить коррективы и предотвращать появление брака.
«Существующие системы контроля аддитивного производства обнаруживают дефекты уже после печати изделия, тогда как нейросеть предсказывает их заранее, позволяя скорректировать настройки моментально. Предлагаемое нами решение автоматизирует процесс, что значительно снижает зависимость от ручного контроля и ускоряет производство», — рассказала участница проекта, учащаяся десятого класса Политехнической школы Полина Главатских.
Политехники уже создали бета-версию программы и прототип веб-интерфейса. После доработки и тестирования продукта компании, работающие с аддитивными установками или роботизированной сваркой, смогут купить программное обеспечение и пользоваться технической поддержкой.
«Компаниям, производящим металлические изделия методом 3D-печати, необходимо минимизировать возникающие в процессе ошибки, автоматизировать контроль вместо ручной проверки и предотвратить брак до его возникновения. Наша система способна объединить в себе все эти качества, а также обеспечить устойчивое развитие аддитивного производства, расширить его применение в различных отраслях и сделать доступным и эффективным для всех участников рынка. Это укрепит позиции отечественных предприятий, занимающихся трехмерной печатью, а также внесет значительный вклад в технологический прогресс России», — прокомментировал руководитель проекта, младший научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «Материал-технология-конструкция» ПНИПУ Роман Давлятшин.
А у вас есть интересные новости? Поделитесь с нами своими разработками, и мы расскажем о них всему миру! Ждем ваши идеи по адресу news@3Dtoday.ru.