論文の概要: Scalable AI Framework for Defect Detection in Metal Additive Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00960v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 18:17:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:07.996206
• Title: Scalable AI Framework for Defect Detection in Metal Additive Manufacturing
• Title（参考訳）: 金属添加物製造における欠陥検出のためのスケーラブルAIフレームワーク
• Authors: Duy Nhat Phan, Sushant Jha, James P. Mavo, Erin L. Lanigan, Linh Nguyen, Lokendra Poudel, Rahul Bhowmik,
• Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用してプリント層の熱画像を分析し、これらの特性に影響を与える異常を自動的に識別する。 我々はこれらのモデルをCLoud ADditive Manufacturing (CLADMA)モジュールに統合し、AMアプリケーションのアクセシビリティと実用性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.303463009749888
• License:
• Abstract: Additive Manufacturing (AM) is transforming the manufacturing sector by enabling efficient production of intricately designed products and small-batch components. However, metal parts produced via AM can include flaws that cause inferior mechanical properties, including reduced fatigue response, yield strength, and fracture toughness. To address this issue, we leverage convolutional neural networks (CNN) to analyze thermal images of printed layers, automatically identifying anomalies that impact these properties. We also investigate various synthetic data generation techniques to address limited and imbalanced AM training data. Our models' defect detection capabilities were assessed using images of Nickel alloy 718 layers produced on a laser powder bed fusion AM machine and synthetic datasets with and without added noise. Our results show significant accuracy improvements with synthetic data, emphasizing the importance of expanding training sets for reliable defect detection. Specifically, Generative Adversarial Networks (GAN)-generated datasets streamlined data preparation by eliminating human intervention while maintaining high performance, thereby enhancing defect detection capabilities. Additionally, our denoising approach effectively improves image quality, ensuring reliable defect detection. Finally, our work integrates these models in the CLoud ADditive MAnufacturing (CLADMA) module, a user-friendly interface, to enhance their accessibility and practicality for AM applications. This integration supports broader adoption and practical implementation of advanced defect detection in AM processes.
• Abstract（参考訳）: アダプティブ・マニュファクチャリング(AM)は、複雑に設計された製品や小さな部品の効率的な製造を可能にすることで製造セクタを変革している。 しかし、AMを介して製造される金属部品には、疲労応答の低減、降伏強度、破壊靭性など、機械的特性の劣る欠陥が含まれている。 この問題に対処するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用して、プリント層の熱画像を分析し、これらの特性に影響を与える異常を自動的に識別する。 また,制限および不均衡なAMトレーニングデータに対処する各種合成データ生成手法についても検討した。 レーザパウダーベッド融合AM機で作製したニッケル合金718層と, ノイズを伴わずに合成データセットを用いて, 欠陥検出機能の評価を行った。 以上の結果から, 信頼性の高い欠陥検出のためのトレーニングセットの拡張の重要性を強調し, 合成データによる精度向上を図った。 具体的には、GAN(Generative Adversarial Networks)が生成したデータセットは、高い性能を維持しながら人間の介入を排除し、欠陥検出能力を向上することで、データ準備を効率化した。 さらに,本手法は画像品質を効果的に向上し,信頼性の高い欠陥検出を実現する。 最後に、これらのモデルをユーザフレンドリなインターフェースであるCLoud ADditive Manufacturing (CLADMA)モジュールに統合し、AMアプリケーションのアクセシビリティと実用性を向上させる。 この統合は、AMプロセスにおける高度な欠陥検出の広範な採用と実践的な実装をサポートする。

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