研究人员通过在机器之间共享数据来提高3D打印质量

FAMU-FSU工程学院的研究人员正在通过教机器相互学习来改进3D打印技术。在IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering上发表的一项新研究中，研究人员展示了来自一台打印机的数据如何被其他机器使用以提高效率和质量。

“云制造以及物联网(IoT)是一种新兴技术，”论文合著者、FAMU-FSU工程学院副教授王辉说。“该技术表明，多台生产机器产生的数据可以及时共享，制造可以作为在线服务封闭，以满足多样化的市场需求。”

根据按需制造平台Hubs20213D打印趋势报告，尽管受到全球大流行的影响，全球3D打印市场在2020年仍增长了21%。这个不断发展的行业正在加速打印从金属到生物材料的所有东西。竞赛正在进行，以优化这些流程以获得竞争优势。

王和他的同事正在努力开发新的学习算法和控制打印过程的方法。打印机喷嘴运动的微小差异会导致加工过程中的变化和成品结构中的缺陷。他们的技术使用机器之间共享的数据来减少打印缺陷。

研究人员在云平台上连接了不同的打印机，然后让机器共享有关精确处理的数据，从而减少了准备和校准它们所需的时间。

该学院工业与机械工程系的博士生、论文合著者An-TsunWei说，研究人员还开发了一个数学模型来更好地理解打印过程。

“我们可以估计几何打印质量和模型可能出现的相关缺陷，”她说。“这些信息可用于计算输入打印参数所需的调整，以补偿这些错误。”

传统的机器学习需要大量的实验数据，可能难以收集。制造中使用的打印机必须快速调整以应对新任务。迁移学习技术允许不同的打印过程共享经验，从而加快该过程。该研究证明了使用来自互连3D打印机的历史共享数据来减少测试时间和改进成品的可行性。

“通过减少测试，我们可以更快地改进质量控制，从而快速重新校准印刷流程以满足多样化的市场需求，”王说。“这特别适用于个性化产品的大规模生产，这是未来设想的一种制造模式。”

王称这种迁移学习是一种实现“群体智能”的方式，通过这种方式，多个学习代理(学习者)协作以超越单个学习者。该技术可以应用于使用不同材料的各种产品。