論文の概要: TDIP: Tunable Deep Image Processing, a Real Time Melt Pool Monitoring Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18117v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 21:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 20:55:22.675845
• Title: TDIP: Tunable Deep Image Processing, a Real Time Melt Pool Monitoring Solution
• Title（参考訳）: TDIP: リアルタイムメルトプールモニタリングソリューションTunable Deep Image Processing
• Authors: Javid Akhavan, Youmna Mahmoud, Ke Xu, Jiaqi Lyu, Souran Manoochehri,
• Abstract要約: 製造プロセス中のメルトプール(MP)シグネチャには、プロセスのダイナミクスと品質に関する重要な情報が含まれている。 この情報を得るために、高速カメラベースの視覚モジュールのような様々な感覚的アプローチがオンライン製造監視に用いられている。 本稿では,Tunable Deep Image Processing (TDIP) 方式の実装を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7654908672182072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of Industry 4.0, Additive Manufacturing (AM), particularly metal AM, has emerged as a significant contributor due to its innovative and cost-effective approach to fabricate highly intricate geometries. Despite its potential, this industry still lacks real-time capable process monitoring algorithms. Recent advancements in this field suggest that Melt Pool (MP) signatures during the fabrication process contain crucial information about process dynamics and quality. To obtain this information, various sensory approaches, such as high-speed cameras-based vision modules are employed for online fabrication monitoring. However, many conventional in-depth analyses still cannot process all the recorded data simultaneously. Although conventional Image Processing (ImP) solutions provide a targeted tunable approach, they pose a trade-off between convergence certainty and convergence speed. As a result, conventional methods are not suitable for a dynamically changing application like MP monitoring. Therefore, this article proposes the implementation of a Tunable Deep Image Processing (TDIP) method to address the data-rich monitoring needs in real-time. The proposed model is first trained to replicate an ImP algorithm with tunable features and methodology. The TDIP model is then further improved to account for MP geometries and fabrication quality based on the vision input and process parameters. The TDIP model achieved over 94% estimation accuracy with more than 96% R2 score for quality, geometry, and MP signature estimation and isolation. The TDIP model can process 500 images per second, while conventional methods taking a few minutes per image. This significant processing time reduction enables the integration of vision-based monitoring in real-time for processes and quality estimation.
• Abstract（参考訳）: 産業4.0の時代には、特に金属AM(Additive Manufacturing)が、高度に複雑な地形を製作する革新的で費用対効果の高いアプローチによって、重要な貢献者となった。 その可能性にもかかわらず、この業界は依然としてリアルタイムなプロセス監視アルゴリズムを欠いている。 この分野での最近の進歩は、製造過程でのメルトプール(MP)シグネチャには、プロセスのダイナミクスや品質に関する重要な情報が含まれていることを示唆している。 この情報を得るために、高速カメラベースの視覚モジュールのような様々な感覚的アプローチがオンライン製造監視に用いられている。 しかし、多くの従来の深度分析では、記録された全てのデータを同時に処理することはできない。 従来の画像処理(ImP)ソリューションは、ターゲットとなる調整可能なアプローチを提供するが、収束確実性と収束速度の間にはトレードオフがある。 その結果、従来の手法はMPモニタリングのような動的に変化するアプリケーションには適していない。 そこで本稿では,Tunable Deep Image Processing (TDIP) 方式の実装を提案する。 提案モデルは、まず、調整可能な特徴と方法論を持つImPアルゴリズムを再現するように訓練されている。 TDIPモデルはさらに改良され、視覚入力とプロセスパラメータに基づくMPジオメトリと製造品質が考慮される。 TDIPモデルは、品質、幾何学、MPシグネチャの推定と分離のために、96%以上のR2スコアで94%以上の推定精度を達成した。 TDIPモデルは毎秒500枚の画像を処理でき、従来の方法では1枚の画像に数分かかる。 この大幅な処理時間の短縮により、プロセスと品質評価のリアルタイムなビジョンベースの監視の統合が可能になる。

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