南極熊導(dǎo)讀:增材制造一直在發(fā)展壯大，是汽車工業(yè)、航空航天工業(yè)、可持續(xù)建筑等諸多主要領(lǐng)域的支柱。大多數(shù)工業(yè)部門選擇使用人工智能來增加收入和減少工作時間，增材制造業(yè)也不例外。人工智能(AI)在3D打印中的應(yīng)用一直是世界各國研究人員關(guān)注的焦點。
人工智能在3D打印中的工業(yè)應(yīng)用
人工智能和3D打印的結(jié)合，可以預(yù)測主要的制造業(yè)。公司公司的管理和運營模式將會發(fā)生很大的變化。從產(chǎn)品研發(fā)到配藥，人工智能技術(shù)可以推動整個供應(yīng)鏈。印刷過程的自動化也將減少人為錯誤的可能性，大大提高生產(chǎn)效率。人工智能在3D打印方面的潛力不僅限于制造業(yè)和建筑業(yè)。健康、設(shè)計、建筑和航空航天等其他行業(yè)也可以從人工智能和3D打印的結(jié)合中受益。
使用機器學(xué)習(xí)的3D打印的核心優(yōu)勢
增材制造領(lǐng)域正在快速拓展，新材料、新技術(shù)、新解決方案不斷涌現(xiàn)。機器學(xué)習(xí)(ML)正在發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢，從確定某項工作的最佳材料到通過消除人為錯誤來提高產(chǎn)品質(zhì)量。
在3D打印物體實際應(yīng)用之前，必須對其進(jìn)行修復(fù)，以消除孔洞和其他缺陷，這往往需要大量的人力和物力，但現(xiàn)在這些困難都可以通過ML自動識別和解決，節(jié)省了時間和金錢，因為它不需要重新打印整個產(chǎn)品或花費數(shù)小時手動修復(fù)每個組件。通過根據(jù)經(jīng)驗進(jìn)行微小的改變，機器學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化設(shè)計和最大化高質(zhì)量的輸出。使用ML算法的預(yù)測性維護(hù)可以在零件完全失效之前預(yù)測何時需要更換或維修，這有助于組織計劃，避免昂貴的維護(hù)或等待更換部件時的停機造成的損失。使用機器學(xué)習(xí)，公司消費者數(shù)據(jù)可以用來創(chuàng)造滿足他們需求的商品。簡而言之，AI和ML與3D打印結(jié)合使用有很多優(yōu)勢。
●人工智能故障遠(yuǎn)程檢測
在3D打印過程中，有必要檢測故障。Processes雜志介紹了一種新的基于AI的計算機視覺方法，用于評估fuse manufacturing (FFF)的3D打印項目在打印過程中的質(zhì)量。
通過分析過程中捕獲的視頻，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)整個打印過程中的3D打印問題。在打印過程中，3D打印物品很可能會出現(xiàn)缺陷，比如拉絲。這些缺陷通常與印刷參數(shù)之一或物體的幾何形狀有關(guān)。在這種情況下，AI框架(深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))被開發(fā)并在實時環(huán)境中實現(xiàn)，以執(zhí)行實時相機流的檢測和預(yù)測。
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●支持AI的3D打印如何塑造正畸的未來？
與其他行業(yè)類似，創(chuàng)新的數(shù)字技術(shù)已經(jīng)改變了醫(yī)療保健行業(yè)和正畸實踐。人工智能(AI)和3D打印技術(shù)的最新突破，對于加強正畸診療規(guī)劃、構(gòu)建算法和制造個性化正畸產(chǎn)品具有重要意義。
人工智能在診斷牙頜面異常和設(shè)計矯形手術(shù)方面有很大的前景。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法表明，正頜手術(shù)顯著改善了大多數(shù)患者的外觀和審美情趣。AI技術(shù)提高了正頜手術(shù)的臨床精度，利用3D模型(手術(shù)矯形器的3D制造)進(jìn)行治療計劃、治療隨訪和圖片疊加。
●基于人工智能的印刷適性檢查
理論上，3D打印過程可以創(chuàng)建任何3D對象。然而，與傳統(tǒng)生產(chǎn)工藝相比，由于其拓?fù)涮匦院吞厥獾牟牧弦螅?D打印的開發(fā)和利用仍然受到限制。《基礎(chǔ)應(yīng)用科學(xué)與管理系統(tǒng)雜志》的最新文章向讀者介紹了可印刷性檢查器(PC)程序，該程序可以確定一個對象是否適合3D打印或其他生產(chǎn)方法。
它由特征提取器、打印機管理器和驗證器引擎組成。PC根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)復(fù)雜度值的結(jié)果進(jìn)行判斷。計算復(fù)雜度取決于多個指標(biāo)的選擇，比如測試的運行時間。具體來說，有限元的目標(biāo)是檢索給定3D對象的科學(xué)可測試特征。PM負(fù)責(zé)管理具有適用限制的打印機，然后將打印機配置文件發(fā)送給VE。同時VE可以匹配FE和PM的特點和局限性，根據(jù)最終的復(fù)雜度結(jié)果驗證3D物體的可印刷性。
●人工智能如何影響航空航天零件的3D金屬打印？
《物理學(xué)雜志:會議系列》載有一篇文章介紹，工業(yè)智能在3D金屬打印中的集成已被視為一種潛在的發(fā)展，因此它已成為航空航天技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)。3D打印和人工智能的結(jié)合，使航空制造商能夠以更低的成本和更少的浪費生產(chǎn)出更準(zhǔn)確、更精密的航空部件，提高設(shè)計的自由度。傳感器和攝像頭安裝在3D打印機中，通常靠近噴嘴，粉末原料和激光束在這里結(jié)合形成固體層，以提供過程控制和監(jiān)控。然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到專門的軟件，實時評估和解釋各種現(xiàn)象，識別問題并使用人工智能的力量來解決它們。
原文鏈接:10.1088/1742-6596/1892/1/012015
●麻省理工學(xué)院:基于人工智能的新材料3D打印
麻省理工學(xué)院的研究人員創(chuàng)造了一種機器學(xué)習(xí)算法，可以實時分析和改變3D打印過程，以修復(fù)故障。科學(xué)家和技術(shù)人員一直在發(fā)明具有獨特品質(zhì)的新材料，可用于3D打印。然而，了解如何制造這些物質(zhì)可能是一個困難和昂貴的挑戰(zhàn)。利用人工智能，麻省理工學(xué)院的研究人員現(xiàn)在已經(jīng)簡化了這項技術(shù)。開發(fā)了一個機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，利用計算機視覺實時監(jiān)控生產(chǎn)過程，修復(fù)物料搬運故障。通過模擬，研究人員教會了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何修改打印設(shè)置以減少錯誤，然后將控制器應(yīng)用到真正的3D打印機上。這項技術(shù)比以前的任何3D打印控制器都能產(chǎn)生更精確的打印效果。
人工智能在3D打印中的挑戰(zhàn)
使用ML方法，我們可以知道數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)值模擬比基于物理的數(shù)值模擬在計算上更有效。原位分析和閉環(huán)調(diào)節(jié)高度依賴于計算工作。由于數(shù)據(jù)集較大，用高速攝像機檢查池需要更多的處理資源。這個使用大數(shù)據(jù)收集的應(yīng)用需要改進(jìn)機器學(xué)習(xí)算法。計算成本是AI在增材制造中實施的一大障礙。
數(shù)據(jù)交換對于大型數(shù)據(jù)庫的開發(fā)非常重要，是ML算法運行的必要條件。隨著越來越多的研究小組關(guān)注新材料和工藝的創(chuàng)造，數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理的標(biāo)準(zhǔn)將確保數(shù)據(jù)共享并促進(jìn)AM社區(qū)內(nèi)的合作。許多ML框架互不兼容。為了在研究界推廣ML模型，建立一個一致的框架是非常重要的。缺乏標(biāo)準(zhǔn)是一個主要問題，需要立即采取措施解決這個主要問題。
機器學(xué)習(xí)(ML)算法的性能與輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量一樣好。涉及熔化過程的3D打印程序中使用的傳感設(shè)備必須具有快速的刷新率和出色的分辨率，以便從熔池中收集信息。雖然使用的傳感器種類很多，但每種現(xiàn)場監(jiān)測方法都有其局限性，阻礙了其在實際生產(chǎn)線中的應(yīng)用。
市場分析
《財富商業(yè)洞察》對全球3D打印市場和人工智能自動化3D打印行業(yè)進(jìn)行了全面分析。2021年，全球3D打印市場預(yù)計為151億美元。預(yù)計2022-2029年復(fù)合年增長率為24.3%，從2022年的183.3億美元增長到2029年的839億美元。
2021年，自動化3D打印的市場價值為7.0669億美元，預(yù)計到2027年將達(dá)到58.7856億美元，2022-2027年復(fù)合年增長率為41.76%。2027年制造業(yè)人工智能市場規(guī)模有望達(dá)到163億美元。根據(jù)Research and Markets最新發(fā)布的報告，2022-2027年的年復(fù)合增長率為47.9%！
未來前景
人工智能正在為增材制造業(yè)提供優(yōu)勢，未來的研究應(yīng)側(cè)重于:
●結(jié)合基于AI的適印性測試、切片和路徑規(guī)劃，加速并行切片，優(yōu)化3D打印路徑。
●使用面向服務(wù)的架構(gòu)(SOA)，通過基于云的設(shè)計和生產(chǎn)系統(tǒng)，提高3D打印的適應(yīng)性、集成性和個性化。
●通過改進(jìn)指數(shù)技術(shù)、并行化和切片算法，提高基于ML的計算預(yù)制化(工藝規(guī)劃)，進(jìn)一步打開全球快速工業(yè)化之路。
簡而言之，人工智能和3D打印的交集已經(jīng)成為全世界成功的秘訣。機構(gòu)正在投資這個特殊的領(lǐng)域。