Método de reconocimiento de estado de la piscina de fusión rápida basado en red de baja latencia

Área de la Ciencia:

• Ciencia de los materiales Ciencia de los materiales.
• Fabricación Ingeniería de fabricación Ingeniería.
• Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador

Sus antecedentes:

• El reconocimiento en tiempo real del estado de la piscina de fusión es crítico para la fabricación aditiva de metales (MAM) de alta calidad.
• Los métodos de aprendizaje profundo existentes para el reconocimiento de piscinas de fusión exhiben una alta latencia, lo que dificulta el monitoreo en tiempo real.
• Existe la necesidad de una identificación más rápida y precisa del estado de la piscina de fusión en MAM.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una red neuronal convolucional (CNN) ligera y de baja latencia para el reconocimiento rápido del estado de la piscina de fusión.
• Para mejorar la velocidad y la precisión del monitoreo de las piscinas de fusión en los procesos de deposición de fusión láser (LMD).
• Para permitir el control de calidad en tiempo real en la fabricación aditiva.

Principales métodos:

• Diseñó una unidad de red fundamental de alta velocidad que utiliza un operador de convolución selectiva para mejorar la extracción de características espaciales.
• Desarrolló una ligera arquitectura CNN que incorpora la unidad de red diseñada para un eficiente análisis de imágenes de la piscina de fusión.
• Recogió un conjunto de datos de los estados de las piscinas de fusión utilizando un sistema de fabricación aditiva por deposición de fusión láser personalizado.

Principales resultados:

• La red de baja latencia propuesta logró una alta precisión de reconocimiento del estado de la piscina de fusión del 98,50%.
• El método demostró un tiempo de ejecución significativamente reducido de solo 5.26 ms.
• Los resultados experimentales confirman la superioridad del enfoque propuesto sobre los métodos existentes.

Conclusiones:

• El CNN ligero desarrollado ofrece una solución superior para el reconocimiento en tiempo real del estado de la piscina de fusión en MAM.
• La baja latencia y la alta precisión del método son cruciales para un monitoreo efectivo en tiempo real y la garantía de calidad.
• Este avance contribuye al desarrollo de procesos de fabricación aditiva más robustos y eficientes.