論文の概要: An adaptive human-in-the-loop approach to emission detection of Additive Manufacturing processes and active learning with computer vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06153v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 15:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 13:27:06.473234
• Title: An adaptive human-in-the-loop approach to emission detection of Additive Manufacturing processes and active learning with computer vision
• Title（参考訳）: 適応型ヒューマン・イン・ザ・ループ法による添加物製造プロセスのエミッション検出とコンピュータビジョンを用いたアクティブラーニング
• Authors: Xiao Liu and Alan F. Smeaton and Alessandra Mileo
• Abstract要約: In-situ monitoring and process control in Additive Manufacturing (AM) は大量の排出データを収集することを可能にする。 このデータは、3Dプリントされた部品の3Dおよび2D表現への入力として使用できる。 本研究の目的は,機械学習技術を用いた適応型ヒューマン・イン・ザ・ループ手法を提案することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.72662577101988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in in-situ monitoring and process control in Additive Manufacturing (AM), also known as 3D-printing, allows the collection of large amounts of emission data during the build process of the parts being manufactured. This data can be used as input into 3D and 2D representations of the 3D-printed parts. However the analysis and use, as well as the characterization of this data still remains a manual process. The aim of this paper is to propose an adaptive human-in-the-loop approach using Machine Learning techniques that automatically inspect and annotate the emissions data generated during the AM process. More specifically, this paper will look at two scenarios: firstly, using convolutional neural networks (CNNs) to automatically inspect and classify emission data collected by in-situ monitoring and secondly, applying Active Learning techniques to the developed classification model to construct a human-in-the-loop mechanism in order to accelerate the labeling process of the emission data. The CNN-based approach relies on transfer learning and fine-tuning, which makes the approach applicable to other industrial image patterns. The adaptive nature of the approach is enabled by uncertainty sampling strategy to automatic selection of samples to be presented to human experts for annotation.
• Abstract（参考訳）: 3Dプリンティング(3D-printing)としても知られるAM(Additive Manufacturing)におけるin-situモニタリングとプロセス制御の最近の進歩は、製造される部品のビルドプロセス中に大量の排出データを収集することを可能にする。 このデータは、3Dプリントされた部品の3Dおよび2D表現への入力として使用できる。 しかし、分析と使用、およびこのデータのキャラクタリゼーションは依然として手作業のままである。 本研究の目的は,AMプロセス中に発生する排出データを自動的に検査・注釈する機械学習技術を用いた適応型ヒューマン・イン・ザ・ループ手法を提案することである。 第一に,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いてその場監視によって収集された放射データを自動検査し,分類し,第二に,開発された分類モデルにアクティブラーニング技術を適用することで,放射データのラベリングプロセスを高速化するヒューマン・イン・ザ・ループ機構を構築する。 CNNベースのアプローチは転送学習と微調整に依存しており、他の産業画像パターンに適用できる。 提案手法の適応性は,不確実なサンプリング戦略により,ヒトの専門家に注釈を提示するサンプルの自動選択によって実現される。

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