論文の概要: Towards Online Monitoring and Data-driven Control: A Study of Segmentation Algorithms for Laser Powder Bed Fusion Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09065v2
• Date: Thu, 10 Jun 2021 19:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:55:39.269535
• Title: Towards Online Monitoring and Data-driven Control: A Study of Segmentation Algorithms for Laser Powder Bed Fusion Processes
• Title（参考訳）: オンラインモニタリングとデータ駆動制御に向けて:レーザー粉体融合プロセスにおけるセグメンテーションアルゴリズムの検討
• Authors: Alexander Nettekoven, Scott Fish, Joseph Beaman, Ufuk Topcu
• Abstract要約: レーザーパウダーベッド融合機の増加は、オンライン監視とデータ駆動制御能力を改善するためにオフ軸赤外線カメラを使用する。 我々は、各赤外線画像を前景と背景に分割する30以上のセグメンテーションアルゴリズムについて検討する。 同定されたアルゴリズムは、レーザ粉体層融合機に容易に適用でき、上記の各制限に対処し、プロセス制御を大幅に改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.97264034062673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An increasing number of laser powder bed fusion machines use off-axis infrared cameras to improve online monitoring and data-driven control capabilities. However, there is still a severe lack of algorithmic solutions to properly process the infrared images from these cameras that has led to several key limitations: a lack of online monitoring capabilities for the laser tracks, insufficient pre-processing of the infrared images for data-driven methods, and large memory requirements for storing the infrared images. To address these limitations, we study over 30 segmentation algorithms that segment each infrared image into a foreground and background. By evaluating each algorithm based on its segmentation accuracy, computational speed, and spatter detection characteristics, we identify promising algorithmic solutions. The identified algorithms can be readily applied to the laser powder bed fusion machines to address each of the above limitations and thus, significantly improve process control.
• Abstract（参考訳）: レーザーパウダーベッド融合機の増加は、オンライン監視とデータ駆動制御能力を改善するためにオフ軸赤外線カメラを使用する。 しかし、これらのカメラからの赤外線画像を適切に処理するためのアルゴリズム的なソリューションが依然として欠けているため、いくつかの重要な制限が生じた: レーザートラックのオンライン監視機能不足、データ駆動方式のための赤外線画像の事前処理不足、赤外線画像を保存するための大きなメモリ要件。 これらの制限に対処するために,各赤外線画像を前景と背景に分割する30以上のセグメンテーションアルゴリズムについて検討した。 各アルゴリズムをセグメンテーション精度,計算速度,スパッタ検出特性に基づいて評価することにより,有望なアルゴリズム解を同定する。 同定されたアルゴリズムは、レーザ粉体層融合機に容易に適用でき、上記の各制限に対処し、プロセス制御を大幅に改善することができる。

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