劍橋大學開發(fā)智能學習AI算法，可以糾正不同零件、材料和3D打印系統(tǒng)的錯誤

2022年8月18日，南極熊獲悉，來自劍橋大學的工程師們，開發(fā)了一種智能AI學習算法，它可以實時檢測和糾正各種不同的錯誤。同時適用于新老設備，以增強打印能力。使用該算法的3D打印機，還可以自己學習如何打印新材料。

△通過AI機器學習算法，用于實時檢測和糾正3D打印機噴嘴錯誤的示例圖

該團隊解釋，3D打印有可能徹底改變復雜和定制部件的生產(chǎn)，如飛機部件、個性化醫(yī)療植入物，甚至是糖果，也可能改變制造供應鏈。然而，它也容易出現(xiàn)生產(chǎn)錯誤，即使微小的不準確和錯誤，都會造成難以挽回的失敗。

通常，為防止或糾正這些錯誤的方法，是由一個熟練的工人來觀察生產(chǎn)過程。該名公認必須具備一定的生產(chǎn)經(jīng)驗（即使對訓練有素的“眼睛”來說也是一個挑戰(zhàn)），發(fā)現(xiàn)問題，及時停止打印，移除零件，并為新的零件調(diào)整設置。

如果使用新的材料或打印機，這個過程需要更多時間，因為工人要學習新的設置。即使如此，
潛在的問題依然可能會隨時發(fā)生，另外，工人不可能同時觀察多臺打印機，特別是對于需要長時間打印的設備來說。

△他們的3D打印技術智能AI算法研究已發(fā)表在《自然-通訊》雜志上（點我傳送門）

過去一直存在的問題
該論文的主要作者，劍橋大學工程系的Sebastian Pattinson博士說："3D打印是具有挑戰(zhàn)性的，因為有很多東西可能出錯，所以很多時候3D打印會失敗，當這種情況發(fā)生時，你所使用的所有材料、時間和工作都會白白浪費。"

工程師們一直在研發(fā)自動3D打印監(jiān)測軟件，但現(xiàn)有的系統(tǒng)只能檢測一個零件、一種材料和一個打印系統(tǒng)，這種方式具有局限性。

該論文的第一作者Douglas Brion說："人們需要的是一種，真正可以實現(xiàn)智能化，無人操控的3D打印機�！彼�用無人駕駛汽車做了一個比喻，一輛無人駕駛汽車不能只能一條道路上或在一個城市里工作。他說：“它需要學會在不同的環(huán)境、城市、甚至國家中同樣適用。同樣，一臺真正智能無人操控的打印機，必須能夠同時應對多種零件、材料和復雜環(huán)境下工作�！�

Brion和Pattinson說，他們開發(fā)的算法，可能正是人們一直在苦苦尋找的“無人駕駛汽車”。

Pattinson說："這意味著你僅用一款監(jiān)控軟件，就可以查看你所有正在工作的，不同種類的打印機，不斷監(jiān)測并根據(jù)需要做出改變，基本上是做人類無法做到的事情。"

△a從擠壓式3D打印機收集各種數(shù)據(jù)集的工作流程，并自動標明打印參數(shù)的圖像。 b八臺熱塑性塑料擠壓式3D打印機（Creality CR-20 Pro），配備了聚焦于噴嘴尖端的攝像頭，以監(jiān)測材料的沉積。c使用隨機選擇的切片參數(shù)渲染。e利用現(xiàn)有的運動系統(tǒng)設計床身移除器和底座，以及操作過程中拍攝的照片。 f由CAXTON收集包含120多萬個樣本的完整數(shù)據(jù)集

它是如何實現(xiàn)的
研究人員通過向一個深度學習計算機視覺模型，來說明是如何訓練它的，該軟件在打印192個構(gòu)建物過程中，自動捕獲了大約95萬張圖像。每張圖像都標有打印機的設置，例如打印噴嘴的速度和溫度，以及打印材料的流速。該模型還收到了有關這些設置與良好值差距的信息，使該算法能夠自行理解錯誤是如何產(chǎn)生的。

Pattinson說：“該軟件一旦經(jīng)過訓練，算法可以通過觀察圖像找出哪些設置是正確的，哪些是錯誤的。例如，某個設置是太高還是太低，然后應用適當?shù)男拚�。最酷的是，使用這種方法的3D打印工廠，可以不斷地收集數(shù)據(jù)，因此算法也可以不斷地改進�！�

他們解釋，使用這種方法，它可以應用于識別和糾正不熟悉的物體或材料，甚至是新的打印系統(tǒng)中的錯誤。

Brion說：“當你用噴嘴進行打印時，那么無論你使用的是什么材料，如聚合物、混凝土、番茄醬或其他什么都可以，你都會得遇到潛在的打印錯誤。例如，如果噴嘴移動得太快，你往往會出現(xiàn)材料的斑塊，或者如果你推出的材料太多，那么打印的線條會重疊形成折痕�！�

無論打印什么部件或使用什么材料，類似設置產(chǎn)生的錯誤都會具有類似的特征。因為我們的AI智能學習算法，通過不斷學習，可以應對不同材料的一般特征。

結(jié)果，只用一種材料和印刷系統(tǒng)訓練的算法，能夠在不同的打印機系統(tǒng)上檢測和糾正不同材料的錯誤，從工程聚合物到番茄醬，或者是蛋黃醬，它都可以。

△為熊友們奉上“通過多頭神經(jīng)網(wǎng)絡進行通用3D打印錯誤檢測和校正”的數(shù)據(jù)集（點我傳送門）

該算法得到多方支持
在劍橋大學商業(yè)化部門的支持下，Brion成立了Matta公司，將開發(fā)商業(yè)應用的技術。

Brion：“我們正在把注意力轉(zhuǎn)向，如何在高價值行業(yè)中發(fā)揮作用，如航空航天、能源和汽車等行業(yè)。在這些行業(yè)中，3D打印技術被用來制造高性能和昂貴的部件，可能需要幾天或幾周的時間來完成一個單一的部件，成本為數(shù)千英鎊。在開始時發(fā)生的錯誤，很可能直到部件完成和檢查時才會被發(fā)現(xiàn)。我們的方法將實時發(fā)現(xiàn)錯誤，顯著提高生產(chǎn)效率"。

這項研究得到了工程和物理科學研究委員會(EPSRC)、皇家學會、醫(yī)學科學院和艾薩克-牛頓信托的支持。