Инженеры обучили систему сортировать порошки для 3D-печати с точностью до 95%

Тем не менее, в сфере аддитивного производства от поставщиков ожидают предоставления деталей в кратчайшие сроки – скорость считается одним из основных преимуществ 3D-печати. Чтобы ускорить процесс испытания деталей, исследователи с инженерного факультета Университета Карнеги-Меллон разработали технологию машинного видения, способную самостоятельно отличать и сортировать разные порошкообразные металлы для 3D-печати с точностью более 95%.

Идея ученых в том, что максимально точное разделение материалов для 3D-печати позволит обойтись без ряда последующих испытаний. В частности, экстремальные нагрузочные тесты требуют большого количества времени и денег – по мнению ученых, для 3D-печати они не должны быть обязательными. На смену этим испытаниям должны прийти такие концепции, как машинное обучение, которое позволит гарантировать качество напечатанных на 3D-принтере деталей.

Исследователям удалось обучить компьютер распознавать и сортировать металлические порошки самостоятельно, на основе микроструктурных характеристик, необходимых в готовой детали. Проверенный таким образом материал значительно сокращает риск того, что напечатанная на 3D-принтере деталь сломается. Ученые испытали систему с восемью видами представленных в продаже порошков – она оказалось эффективнее, чем измерения вручную. По словам команды, исследования могут оказаться чрезвычайно перспективными для дальнейшего развития автономного микроструктурного анализа – это сделает 3D-печать еще быстрее.