Өнөө үед 3D хэвлэлийг үйлдвэрлэлийн ирээдүй гэж үзэх болсон. Энэ нь компьютерийн загвараас биет эд зүйлсийг шууд бий болгох боломжийг олгодог бөгөөд үйлдвэр тодорхой бүтээгдэхүүний бүх эд ангийг үйлдвэрлэх боломжтой болно гэсэн үг юм. Гэхдээ 3D принтерээр биетийг үйлдвэрлэхэд хэлбэрийг алдаатай хэвлэх гэх мэт асуудал үүсдэг байна. Хэвлэгч бүр өөр өөр байдаг тул хэвлэсэн биет ямар нэг байдлаар багасаж эсвэл томорчихдог. Иймээс үйлдвэрлэгчид принтерийг зөв тохируулахын тулд олон удаа давтан хэвлэж, туршиж үзэх шаардлагатай болдог байна.
Зургийн эх сурвалж: https://3dwitbox.com.ua/product/3d-printer-prusa-i3-hephestos-red/
Эд зүйлсийг ингэж олноор нь хэвлэхэд юу
болох вэ?
Мэдээж тэдгээрийг хаях
ёстой бөгөөд энэ нь байгаль орчин бохирдуулж,
санхүүгийн хувьд үр ашиггүй зардал болдог.
USC
Витерби Инженерийн Сургуулийн судлаачдын баг энэ асуудлыг шийдэхээр ажиллаж байна. Машин сургалтын алгоритм, PrintFixer хэмээх
программыг ашиглан 3D хэвлэлийн нарийвчлалыг 50 хувь болон түүнээс илүү болгон сайжруулж, хэвлэлийн процессыг илүү хэмнэлттэй, үр дүнтэй болгож байна.
"3D
хэвлэлийн
эвдрэлийн загварчлал" гэж нэрлэгддэг
процессыг тайлбарласан уг ажил IEEE Transactions
on Automation Science and Engineering сэтгүүлд саяхан хэвлэгдсэн байна. Энэ өгүүлэл тус судалгааны багийн хэвлүүлсэн 3D хэвлэлд машин сургалтын арга ашиглахтай холбоотой 15 өгүүллийн нэг юм.
Уг судалгааны багийг
үйлдвэрлэлийн болон системийн инженерчлэлийн дэд профессор Цян Хуанг (Qiang Huang) удирдаж байгаа бөгөөд хими инженерчлэл, материал судлалын
докторант Юаньсианг Ван (Yuanxiang),
Натан Деккер (Nathan Decker), Миндонг Лью (Mingdong Lyu), Вэйзи Лин (Weizhi
Lin), Кристофер Хенсон (Christopher Henseon) нар судалгааны багт ажиллаж байна. Тэдний зорилго бүх төрлийн 3D хэвлэлийн хэлбэрийн
хазайлтыг нарийвчлан тодорхойлсон AI загварыг боловсруулж, 3D хэвлэлийг илүү ухаалаг болгох явдал юм.
Хуанг
хэлэхдээ "Нэг эд ангийг зөв хэвлэхийн тулд янз бүрийн шалтгаанаас болоод найман удаа
хэвлэдэг. Энэ нь металл эд ангийн хувьд маш их зардалтай байдаг."
Хэвлэсэн 3D объект бүр түүний загвар, хэвлэх
хэмжээ, хэвлэж буй материал, эсвэл бүр принтерийн ажиллагаанаас шалтгаалан бага зэрэг хазайхад хүрдэг.
PrintFixer нь өмнө хэвлэсэн ажлуудаас авсан өгөгдөлд AI-г ашиглан хэлбэрийн гажуудал үүсэх эсэхийг урьдчилан таамаглаж, хэвлэлийн алдаа гарахаас урьдчилан сэргийлэх зорилгоор ашиглагддаг.
Хуанг
хэлэхдээ "Судалгааны баг 3D хэвлэлийн хамгийн бага өгөгдөл ашиглан үнэн зөв үр дүн гаргадаг загвар бүтээх
зорилготой байсан" гэжээ.
Уг баг сансрын үйлдвэрлэлд ашиглах металлаас эхлээд арилжааны зориулалтаар ашиглаж болох дулааны хуванцар гэх мэт олон төрлийн хэрэглээ, материалд яг ижил нарийвчлалтай ажиллах машин сургалтын загвар боловсруулж, сургажээ. Эдгээр судлаачид Австралийн шүдний эмнэлэгтэй хамтран шүдний загварыг 3 хэмжээст хэвлэх ажлыг хийж байна.
"Хүн
бейсболыг тоглож байж сурдаг шиг та
софтбол эсвэл бусад төрлийн спортыг илүү хурдан сурах болно. Үүнтэй адилаар манай AI үүнийг хэд хэдэн удаа үзсэн
тохиолдолд илүү хурдан сурч чадна." гэж судалгааны багийн программ хангамж хөгжүүлэх хэсгийн ахлагч Деккер хэлэв.
Хэрэглэгч
өөр өөр, өндөр чанартай принтер ашиглан хэвлэх боломжтой бөгөөд энэ нь илүү
сайн үр дүн өгөх эсэхийг таамаглахад програм хангамжийг ашиглах боломжтой гэж
тэр хэлэв.
"Гэхдээ
хэрэглэгч принтерийг өөрчлөх хүсэлгүй байгаа бол программ хангамж объектын хэлбэрийг өөрчлөх боломжийг олгоно. Энэ нь юу гэсэн үг вэ гэвэл хэтэрхий жижиг хэсгүүдийг авч, хэмжээг нь нэмэгдүүлж,
хэт том хэсгийг нь багасгаж, тэгээд тэдгээрийг анхны удаа хэвлэхдээ зөв
хэмжээтэйгээр хэвлэх хэрэгтэй" гэж Деккер хэлэв.
Багийн зорилго нь програм хангамжийг томоохон хэмжээний арилжааны үйлдвэрлэгчдээс 3D хэвлэх хобби хүртэл хүн бүр ашиглах боломжтой байлгах явдал юм. Түүнчлэн дэлхийн өнцөг булан бүрт байгаа хэрэглэгч өгөгдлийн сан дахь 3D хэвлэлийн мэдээллээ хуваалцах замаар программыг сайжруулахад хувь нэмрээ оруулах боломжтой юм.
Мэдээ бэлтгэсэн: Мэдээллийн технологийн салбар, И.Бямбасүрэн
Эх сурвалж: Qiang Huang, Yuanxiang Wang, Mingdong Lyu, Weizhi Lin. Shape Deviation Generator--A Convolution Framework for Learning and Predicting 3-D Printing Shape Accuracy. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020; 1 DOI: 10.1109/TASE.2019.2959211
https://www.sciencedaily.com/releases/2020/02/200211193052.htm