JP2020527475A - 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 - Google Patents
機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020527475A JP2020527475A JP2019565319A JP2019565319A JP2020527475A JP 2020527475 A JP2020527475 A JP 2020527475A JP 2019565319 A JP2019565319 A JP 2019565319A JP 2019565319 A JP2019565319 A JP 2019565319A JP 2020527475 A JP2020527475 A JP 2020527475A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- algorithm
- deposition
- machine learning
- process control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 174
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims abstract description 122
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 title claims abstract description 58
- 239000000654 additive Substances 0.000 title description 44
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 title description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 443
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 243
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 122
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 248
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 163
- 238000000151 deposition Methods 0.000 claims description 125
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 122
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 120
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 109
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 87
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 70
- 238000013064 process characterization Methods 0.000 claims description 63
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 59
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 32
- 238000002844 melting Methods 0.000 claims description 32
- 230000008018 melting Effects 0.000 claims description 32
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 238000005304 joining Methods 0.000 claims description 20
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims description 20
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 claims description 14
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 14
- 238000000110 selective laser sintering Methods 0.000 claims description 13
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 11
- 238000010894 electron beam technology Methods 0.000 claims description 8
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims description 7
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 7
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 6
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 3
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 3
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 142
- 239000000463 material Substances 0.000 description 104
- 238000005137 deposition process Methods 0.000 description 73
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 55
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 55
- 230000006870 function Effects 0.000 description 44
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 37
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 28
- 239000011324 bead Substances 0.000 description 21
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 21
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 17
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 17
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 17
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 17
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 17
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 16
- 238000011960 computer-aided design Methods 0.000 description 14
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 13
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 13
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 13
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 12
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 12
- 230000009471 action Effects 0.000 description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 11
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 10
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 10
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 9
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 9
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 9
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 9
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 8
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 8
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 8
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 8
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 7
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 7
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 6
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 6
- 238000004556 laser interferometry Methods 0.000 description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 6
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 description 6
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000011261 inert gas Substances 0.000 description 5
- 238000010030 laminating Methods 0.000 description 5
- 239000000155 melt Substances 0.000 description 5
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 5
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 4
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 4
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 4
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 238000007711 solidification Methods 0.000 description 4
- 230000008023 solidification Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 3
- 238000004090 dissolution Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 3
- 238000003475 lamination Methods 0.000 description 3
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 3
- 239000012071 phase Substances 0.000 description 3
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 3
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 3
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 3
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 2
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 2
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000005194 fractionation Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 2
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 2
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 2
- 238000004513 sizing Methods 0.000 description 2
- BPPVUXSMLBXYGG-UHFFFAOYSA-N 4-[3-(4,5-dihydro-1,2-oxazol-3-yl)-2-methyl-4-methylsulfonylbenzoyl]-2-methyl-1h-pyrazol-3-one Chemical compound CC1=C(C(=O)C=2C(N(C)NC=2)=O)C=CC(S(C)(=O)=O)=C1C1=NOCC1 BPPVUXSMLBXYGG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001091551 Clio Species 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N Titanium Chemical compound [Ti] RTAQQCXQSZGOHL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010000210 abortion Diseases 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 1
- 238000010224 classification analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008045 co-localization Effects 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011049 filling Methods 0.000 description 1
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 description 1
- 238000005305 interferometry Methods 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 229910001338 liquidmetal Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 1
- 238000001465 metallisation Methods 0.000 description 1
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 1
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005204 segregation Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
- 238000005245 sintering Methods 0.000 description 1
- 239000007790 solid phase Substances 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012916 structural analysis Methods 0.000 description 1
- 239000013077 target material Substances 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 239000010936 titanium Substances 0.000 description 1
- 229910052719 titanium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004800 variational method Methods 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
- B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
- B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
- B29C64/386—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
- B29C64/393—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/4097—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by using design data to control NC machines, e.g. CAD/CAM
- G05B19/4099—Surface or curve machining, making 3D objects, e.g. desktop manufacturing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/10—Formation of a green body
- B22F10/12—Formation of a green body by photopolymerisation, e.g. stereolithography [SLA] or digital light processing [DLP]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/10—Formation of a green body
- B22F10/18—Formation of a green body by mixing binder with metal in filament form, e.g. fused filament fabrication [FFF]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/20—Direct sintering or melting
- B22F10/25—Direct deposition of metal particles, e.g. direct metal deposition [DMD] or laser engineered net shaping [LENS]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/20—Direct sintering or melting
- B22F10/28—Powder bed fusion, e.g. selective laser melting [SLM] or electron beam melting [EBM]
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/30—Process control
- B22F10/38—Process control to achieve specific product aspects, e.g. surface smoothness, density, porosity or hollow structures
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/80—Data acquisition or data processing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
- B22F10/80—Data acquisition or data processing
- B22F10/85—Data acquisition or data processing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B22—CASTING; POWDER METALLURGY
- B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
- B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
- B22F12/90—Means for process control, e.g. cameras or sensors
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
- B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
- G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/045—Combinations of networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/02—Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
- G05B2219/35134—3-D cad-cam
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/45—Nc applications
- G05B2219/45165—Laser machining
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49011—Machine 2-D slices, build 3-D model, laminated object manufacturing LOM
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49017—DTM desktop manufacturing, prototyping
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49018—Laser sintering of powder in layers, selective laser sintering SLS
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
- G05B2219/49023—3-D printing, layer of powder, add drops of binder in layer, new powder
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/01—Dynamic search techniques; Heuristics; Dynamic trees; Branch-and-bound
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P10/00—Technologies related to metal processing
- Y02P10/25—Process efficiency
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Powder Metallurgy (AREA)
- Welding Or Cutting Using Electron Beams (AREA)
- Laser Beam Processing (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
本出願は、2017年5月24日に出願された米国特許出願第15/604,473号の利益を主張するものであり、これは、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。
本明細書で言及されるすべての出版物、特許、及び、特許出願は、各々の出版物、特許、又は、特許出願が、具体的かつ個別に参照することによってその全体が組み込まれると意図されるのと同じ程度まで、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。本明細書の用語と組み込まれた参照の用語との間に矛盾がある場合には、本明細書の用語が支配する。
用語「付加製造」は、一連の二次元の断面堆積マップに従って、材料の多数の薄い層を堆積することにより、三次元デジタルモデル(CAD設計)を三次元物体に変換することを可能にする、部品のラピッドプロトタイピング及びマニュファクチャリング(rapid prototyping and manufacturing)のための汎用的な製造技術の集合を指す。付加製造は、「ダイレクト・デジタル・マニュファクチュアリング」「固体自由形式製造」、「液固体自由形式製造」、あるいは「3Dプリンティング」とも呼ばれ、液体、粉体、及び溶融物を含む様々な状態の材料の堆積を含み得る。金属、合金、セラミック、ポリマー、複合材、風通しのよい構造物、多相材料を含む様々な物質が、付加製造を使用して処理され得る。付加製造プロセスの主な利点の1つは、仮想設計をすぐに使える(あるいは、ほとんどすぐに使える)部品に変換するのに必要な製造工程数が少ないことである。他の主な利点は、従来の機械加工、押出、あるいは成形技術を使用して製造するのが容易でない複雑な形状を処理できることである。
コンピュータ支援設計:付加製造プロセスなどの典型的な自由形式の堆積プロセスの第一の工程は、コンピュータ支援設計(CAD)ソフトウェアパッケージを使用して、製造される物体の三次元モデルを作成することである。様々な市販のCADソフトウェアパッケージのいずれかを使用してもよく、それは、限定されないが、ソリッドワークス(Dassault Systemes SolidWorks Corporation, Waltham, MA)、オートデスク フュージョン360(Autodesk, Inc., San Rafael, CA)、オートデスク インベンター(Autodesk, Inc., San Rafael, CA)PTC クリオ パラメトリック(Needham, MA)などを含む。
開示される適応プロセス制御方法及びシステムの幾つかの実施形態では、プロセスシュミレーションツールは、自由形式の堆積プロセス(あるいは、接合プロセス)をシミュレートするために、及び/又はプロセス制御パラメータ設定(及び、調整)の最適なセット(及び/又はシーケンス)の推定を提供するために使用され得る。当業者に既知の様々なプロセスシュミレーションツールのいずれかが使用されてもよく、限定されないが、有限要素解析(FEA)、有限体積解析(FVA)、有限差分解析(FDA)、数値流体力学(CFD)など、あるいは任意のそれらの組み合わせを含む。開示される方法及びシステムの幾つかの実施形態では、過去の製造実行からのプロセスシュミレーションデータが、プロセス制御を実行するために使用される機械学習アルゴリズムに「教える」ために使用されるトレーニングデータセットの一部として使用される。
開示された適応プロセス制御方法の幾つかの実施形態において、1つ以上の自由形式の堆積プロセス制御パラメータ(又は接合プロセス制御パラメータ)は、機械学習アルゴリズムの使用を介してリアルタイムで設定及び/又は調節され、前記機械学習アルゴリズムは、リアルタイムの堆積又は溶接プロセス監視データ、例えばマシンビジョンシステム又はレーザー干渉法測定システムからのデータを処理し、及び、プロセスの効率及び/又は製造されている部品の品質を改善するべく1つ以上のプロセス制御パラメータを調整するためにその情報を使用する。
開示された適応プロセス制御方法及びシステムの幾つかの実施形態において、1つ以上のプロセス監視ツールが、本明細書で「プロセス特性評価データ」と称される、製造されている物体のプロセスパラメータ又は特性に関するリアルタイムデータを提供するために使用され得る。開示された方法及びシステムの幾つかの実施形態において、過去の製造の実行からのプロセス特性評価データは、プロセス制御を実行するために使用される機械学習アルゴリズムを「教育する」ために使用されるトレーニングデータセットの一部として使用される。幾つかの実施形態において、リアルタイム(又は「インプロセス」)のプロセス特性評価データは、リアルタイムで1つ以上のプロセス制御パラメータを適応的に調整するように機械学習アルゴリズムへ供給される。
本明細書には、製造部品における欠陥を識別し且つ特性評価するために使用される、自動物体欠陥分類の方法及びシステムが開示される。この手法は、欠陥の検出及び分類のための機械学習アルゴリズムの使用に基づくものであり、そこでは、機械学習アルゴリズムは、熟練の操作者により提供される構築後検査データ及び/又は当業者に既知の様々な自動検査ツールの何れかより提供される検査データを含む、トレーニングデータセットを用いてトレーニングされる。開示された自動物体欠陥分類の方法及びシステムは、当業者に既知の様々な自由形式の堆積又は接合プロセスの何れかに適用され得る。幾つかの実施形態において、開示された自動物体欠陥分類の方法及びシステムは、新たな部品の構築後検査のために厳密に使用され得る。幾つかの実施形態において、これらは、1つ以上のプロセス制御パラメータがリアルタイムで調整され得るように、プロセス制御の実行に使用される機械学習アルゴリズムにリアルタイムのプロセス特性評価データを提供するために、インプロセスで使用され得る。幾つかの実施形態において、開示された自動物体欠陥分類の方法及びシステムは共に、リアルタイムのプロセス特性評価データを提供するために、及び構築後検査のために、インプロセスで使用され得る。幾つかの実施形態において、インプロセスの自動欠陥分類データは、最初の検出時の欠陥を是正するように、是正措置を実施するプロセス制御パラメータ調節のセット又はシーケンスを決定するための、例えば、層の寸法又は厚みを調整するための機械学習アルゴリズムによって使用され得る。幾つかの実施形態において、インプロセスの自動欠陥分類は、操作者に警告又はエラー信号を送信するための、又は随意に、堆積プロセス、例えば付加製造プロセスを自動的にアボートするための機械学習アルゴリズムによって使用され得る。幾つかの実施形態において、一旦トレーニングされると、自動欠陥分類システムは、インプロセスで及び/又は構築後に欠陥を検出且つ分類するために、更なるユーザー入力(例えば、熟練した操作者又は検査員からの更なる入力)を必要としない。
本明細書には、堆積プロセス、例えば付加製造又は溶接プロセスのリアルタイムの適応制御を提供するための方法及びシステムが開示される。一般的に、開示された方法は、a)物体(例えば3DのCADモデル)に関する入力設計幾可学的形状を提供する工程;b)トレーニングデータセットを提供する工程であって、トレーニングデータセットは、工程(a)の入力設計幾何学的形状と同じ又は異なる複数の設計幾何学的形状又はその部品に関する、プロセスシミュレーションデータ、製造プロセス特性評価データ、構築後検査データ、又はそれらの任意の組み合わせを含む、工程;c)物体を製造するための1つ以上のプロセス制御パラメータの予測された最適なセット又はシーケンスを提供する工程であって、1つ以上のプロセス制御パラメータの予測された最適なセットは、工程(b)のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して導かれる、工程;及びd)物体を製造するための堆積プロセス、例えば付加製造プロセスを実行する工程であって、リアルタイムのプロセス特性評価データは、リアルタイムで1つ以上のプロセス制御パラメータを調整するために機械学習アルゴリズムへの入力として1つ以上のセンサにより提供される、工程を含む。幾つかの実施形態において、工程(b)−(d)は繰り返し実行され、各繰り返しに関するプロセス特性評価データ、構築後検査データ、又はそれらの任意の組み合わせは、トレーニングデータセットへと組み込まれる。開示されたプロセス制御方法は、当業者に既知の付加製造プロセス、例えば、ステレオリソグラフィ(SLA)、デジタル光処理法(DLP)、熱溶解積層法(FDM)、選択的レーザー焼結法(SLS)、選択的レーザー融解法(SLM)、電子ビーム溶解(EBM)プロセス、レーザービーム溶接、MIG(金属不活性ガス)溶接、TIG(タングステン不活性ガス)溶接などを含む様々な堆積プロセスの何れかに対して使用され得る。好ましい実施形態において、開示されたプロセス制御方法は、液体−固体自由形式堆積プロセス、例えばレーザー金属ワイヤー堆積プロセスに適用される。
上述のように、開示された自動欠陥分類及び付加製造のプロセス制御方法に利用される機械学習アルゴリズムは、教師付き学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、半教師付き学習アルゴリズム、強化学習アルゴリズム、ディープラーニングアルゴリズム、又はそれらの任意の組み合わせを含み得る。
幾つかの実施形態において、本開示の適応リアルタイムプロセス制御方法は、単一の物理的/地理的位置に存在する、統合された付加製造及び/又は溶接システム(即ち、自由形式の堆積又は接合システム)に対して使用され得る。図12は、堆積プロセスのリアルタイム適応制御を提供するための、堆積装置、1つ以上のマシンビジョンシステム、及び/又は他のプロセス監視ツール、プロセスシミュレーションツール、構築後検査ツール、及び、プロセスシミュレーションツール、マシンビジョン及び/又はプロセス監視ツール(インプロセス検査及び/又は欠陥分類ツールを含む)、構築後検査ツール、又はそれらの任意の組み合わせからデータを利用する機械学習アルゴリズムを実行するための1つ以上のプロセッサを含む、統合された付加製造システムの概略図を提供し、ここでシステムのコンポーネントは同じ物理的/地理的位置に位置する。これらの実施形態において、プロセッサは、直接のハードワイヤード接続を介して、及び/又はblue tooth又はwifi接続などの近距離通信リンクを介して、個々のシステムコンポーネントと通信することができる。幾つかの実施形態において、システムコンポーネントの2つ以上は、温度、圧力、大気の組成などの製造環境パラメータのより厳格な制御を可能とする筐体又はハウジング(破線)内に収容され得る。
1つ以上のプロセッサが、本明細書に開示される機械学習アルゴリズム、自動物体欠陥分類方法、及び付加製造プロセス制御方法を実施するために利用され得る。1つ以上のプロセッサは、中央処理装置(CPU)、映像処理装置(GPU)、汎用処理装置、又はコンピューティングプラットフォームなどのハードウェアプロセッサを含み得る。1つ以上のプロセッサは、様々な適切な集積回路、マイクロプロセッサ、論理回路などの何れかで構成され得る。本開示はプロセッサに対する言及と共に記載されるが、他のタイプの集積回路及び論理回路も適用可能であり得る。プロセッサは任意の適切なデータ演算能力を有し得る。例えば、プロセッサは、512ビット、256ビット、128ビット、64ビット、32ビット、又は16のビットのデータ演算を実行することができる。1つ以上のプロセッサは、シングルコア又はマルチコアプロセッサ、或いは並列処理用に構成された複数のプロセッサでもよい。
開示された自動物体欠陥分類及び適応リアルタイム自由形式堆積又は接合(付加製造及び溶接を含む)プロセス制御の方法及びシステムは、自動車産業、航空産業、医療機器産業、家電業界などにおける部品及びアセンブリの製造を含むがこれらに限定されない、様々な工業用の用途の何れかに使用され得る。例えば、溶接プロセスに対する高容量の用途は、車体の溶接のための自動車産業における使用の他、井戸及び精油所の構築のためのオイル及びガス産業における、及び船舶(造船)産業における使用も含む。
本明細書に開示される機械学習アルゴリズムベースの自動物体欠陥分類の方法及びシステムは、適応リアルタイム付加製造(又は溶接)プロセス制御を可能とするための主要なコンポーネントを提供する。前記方法は、物体欠陥を識別し且つ特定のセットの製造品質基準に従い欠陥を分類する目的でインプロセス又は構築後の検査データを分析するための機械学習アルゴリズムの使用を含み、及び、幾つかの実施形態において、リアルタイム適応プロセス制御に関する入力データを更に提供する。
図10は、付加製造(又は溶接)プロセスのリアルタイム適応プロセス制御のために使用されるANNアーキテクチャの1つの非限定的な例を示す。図10において、入力層は、製造プロセス及び/又は製造されている部品の現在状況の指標を提供するプロセス及び/又は物体特性データの、1つ以上のリアルタイムストリームを含む。適切な入力データストリームの例は、限定されないが、プロセスシミュレーションデータ(例えば、FEAシミュレーションデータ)、プロセス監視又は特性評価データ、インプロセス検査データ、構築後検査データ、又はそれらの任意の組み合わせの他、標的(又は将来の)製造状態を達成するために次の工程動作を実行するように調整され得るプロセス制御パラメータのリストも含む。このデータは、同じ又は異なるタイプの部品の以前の製造の実行からのプロセスシミュレーションデータ、プロセス監視又は特性評価データ、インプロセス検査データ、構築後検査データ、又はそれらの任意の組み合わせを含む1つ以上のトレーニングデータセットを使用して、多くの場合に以前にトレーニングされた、ANNに供給される。ANNの隠された又は中間の層は、トレーニングされた特徴抽出器として作用し、一方で図10の例における出力層は、予測された将来の構築状態の判定を提供する。上述のように、ANNモデルは、現行の構築状態及び動作のセットに基づいて将来の構築状態を予測するようにトレーニングされる。一旦、ANNモデルが開発されると(即ち、モデルは将来の状態へと現行の状態及びプロセスパラメータをマッピングすることができる)、その使用は、次のN状態に対するプロセス制御パラメータ調節のセットの判定へと拡張され得る。ANNモデルは動作値関数の作成における第1の工程であり、(図8に図示されるような)所定の構築工程に対する動作の次のシーケンスの判定は、適応リアルタイムプロセス制御を進行における第2の工程である。
図16A−Cは、インプロセス及び製造後の画像特徴抽出、及び部品特徴の構造時間動作との相関の例を提供する。図16A:構築プロセス後の部品の画像が完成している。図16B:構築後検査出力の例(この場合、部品のコンピュータ断層撮影装置(CT)スキャン)。図16C:図16Bに示されるCTスキャンを処理するために特徴抽出アルゴリズムを用いて得られた画像。幾つかの実施形態において、自動特徴抽出により、部品特徴を構造時間動作と相関させることが可能となる。構造中(例えば、プリント時)、プロセス制御パラメータ(例えば、レーザー出力、供給速度、移動速度など)及び堆積プロセスの結果(例えば、溶融プールの形状、溶融プールにおける欠陥など)を相関させる機械学習モデルの構築に加えて、プロセス制御パラメータと部品の特定位置との間にマッピングを作成することもできる。これにより、部品に対し構築後検査データを引き続きインデクシングし、且つ、構築後検査からの所見を対象の領域に特異的なプロセス制御パラメータに相関させ、それにより、構築後検査データを含むように機械学習モデルを拡張することができる。
Claims (20)
- 自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスのリアルタイム適応制御のための方法であって、前記方法は:
a)物体に関する入力設計幾何学的形状を提供する工程と;
b)トレーニングデータセットを提供する工程であって、ここで、前記トレーニングデータセットは、工程(a)の入力設計幾何学的形状と同じ又は異なる複数の設計幾何学的形状あるいはそれらの一部に関する、プロセスシュミレーションデータ、プロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データを含む、工程と;
c)前記物体を製造するための1つ以上のプロセス制御パラメータの予測された最適なセット又はシーケンスを提供する工程であって、ここで、前記1つ以上のプロセス制御パラメータの予測された最適なセットは、工程(b)のトレーニングデータセットを用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られる、工程と;
d)前記物体を製造するために自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスを実施する工程であって、ここで、1つ以上のプロセス制御パラメータをリアルタイムで調整するためのリアルタイムプロセス特性評価データが、入力として機械学習アルゴリズムに提供される、工程と、
を含む、方法。 - 工程(b)−(d)は反復して実行され、各反復に関するプロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データがトレーニングデータセットに組み込まれる、請求項1に記載の方法。
- 前記自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスは、ステレオリソグラフィ(SLA)、デジタル光処理法(DLP)、熱溶解積層法(FDM)、選択的レーザー焼結法(SLS)、選択的レーザー溶融法(SLM)、又は電子ビーム溶解法(EBM)、あるいは溶接プロセスである、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習アルゴリズムは、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、ガウスプロセス回帰アルゴリズム、ロジスティックスモデルツリーアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、ファジィクラシファイアアルゴリズム、デシジョンツリーアルゴリズム、階層的クラスタリングアルゴリズム、K平均法アルゴリズム、ファジィクラスタリングアルゴリズム、ディープボルツマン機械学習アルゴリズム、ディープ畳み込みニューラルネットワークアルゴリズム、ディープ再帰ニューラルネットワーク、あるいは任意のそれらの組み合わせを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記1つ以上のプロセス制御パラメータは、少なくとも100Hzのレートで調整される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、(i)堆積装置又は接合装置、センサ、及びプロセッサを含む単一の統合システム;あるいは、(ii)第1の堆積装置又は接合装置、第1のセンサ、及び第1のプロセッサを含む分散型モジュラーシステムのいずれかを使用して実施され、ここで、前記第1の堆積装置又は接合装置、前記第1のセンサ、及び前記第1のプロセッサは、ローカルエリアネットワーク(LAN)、イントラネット、エクストラネット、あるいはインターネットを介して、トレーニングデータならびにリアルタイムプロセス特性評価データを共有するように構成される、請求項1に記載の方法。
- 前記トレーニングデータセットは、入力プロセス制御パラメータを手動で調整する間に熟練オペレータによって生成される、プロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記機械学習アルゴリズムのトレーニングの一部として、前記機械学習アルゴリズムは、1つ以上のプロセス制御パラメータのセットの各々について指定された範囲内の値をランダムに選択し、結果として生じるプロセスシュミレーションデータ、プロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データをトレーニングデータセットへと組み込み、プロセス結果に対して、プロセス制御パラメータ値をマッピングする学習されたモデルを改善する、請求項1に記載の方法。
- 自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスを制御するためのシステムであって、前記システムは:
a)入力設計幾何学的形状に基づいて物体を製造することができる、第1の堆積装置又は接合装置と;
b)1つ以上のプロセスパラメータあるいは物体の特性に関するリアルタイムデータを提供する、1つ以上のプロセス特性評価センサと;
c)(i)1つ以上の入力プロセス制御パラメータの予測された最適なセットを提供し、ならびに(ii)1つ以上のプロセス特性評価センサによって提供されるリアルタイムプロセス特性評価データのストリームに基づいて、1つ以上のプロセス制御パラメータをリアルタイムで調整するようにプログラムされるプロセッサと、を含み、
ここで、予測及び調整は、トレーニングデータセットを用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して得られる、
システム。 - 前記第1の堆積装置又は接合装置、前記1つ以上のプロセス特性評価センサ、及び前記プロセッサは:(i)単一の統合システム;又は、(ii)ローカルエリアネットワーク(LAN)、イントラネット、エクストラネット、あるいはインターネットを介して、トレーニングデータならびにリアルタイムプロセス特性評価データを共有する分散型システムモジュールとして構成される、請求項9に記載のシステム。
- トレーニングデータセットは、工程(a)の前記物体と同じ又は異なる複数の物体に関するプロセスシュミレーションデータ、プロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセス特性評価センサは、少なくとも1つのレーザー干渉計、マシンビジョンシステム、あるいは、前記物体によって反射、散乱、吸収、透過、又は放出される電磁放射線を検出するセンサを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記1つ以上のプロセス制御パラメータは、少なくとも100Hzのレートで調整される、請求項9に記載のシステム。
- 物体欠陥の自動分類のための方法であって、前記方法は:
a)トレーニングデータセットを提供する工程であって、ここで、前記トレーニングデータセットは、物体の設計幾何学的形状と同じ又は異なる複数の設計幾何学的形状に関する製造プロセスシュミレーションデータ、製造プロセス特性評価データ、インプロセス検査データ、あるいは構築後検査データを含む、工程と;
b)前記1つ以上の物体の特性に関するリアルタイムデータを提供する、1つ以上のセンサを提供する工程と;
c)工程(a)の前記トレーニングデータセットを用いてトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、検出された物体欠陥の分類を提供するようにプログラムされるプロセッサを提供する工程であって、ここで、前記1つ以上のセンサからのリアルタイムデータが、入力として前記機械学習アルゴリズムに提供され、前記検出された物体欠陥の分類をリアルタイムで調整することを可能にする、工程と、
を含む、方法。 - 前記機械学習アルゴリズムに提供する前に、前記1つ以上のセンサによって提供される物体特性データからノイズを除去する工程をさらに含み、ここで、前記ノイズは、信号平均化アルゴリズム、平滑化フィルタアルゴリズム、カルマンフィルタアルゴリズム、非線形フィルタアルゴリズム、全変動最小化アルゴリズム、あるいは任意のそれらの組み合わせを使用して除去される、請求項14に記載の方法。
- 前記1つ以上のセンサは、前記物体によって反射、散乱、吸収、透過、あるいは放出される電磁放射線に関するデータを提供する、請求項14に記載の方法。
- 前記1つ以上のセンサは、前記物体によって反射、散乱、吸収、透過、あるいは放出される音響エネルギー又は力学的エネルギーに関するデータを提供する、請求項14に記載の方法。
- 前記検出された物体欠陥の分類は、少なくとも100Hzのレートで調整される、請求項14に記載の方法。
- 前記物体欠陥は、指定された閾値よりも大きい物体特性データと基準データセットとの間の差として検出され、1クラスサポートベクターマシン(SVM)あるいは自動エンコーダアルゴリズムを使用して分類される、請求項14に記載の方法。
- 前記物体欠陥は、教師なし1クラスサポートベクターマシン(SVM)、自動エンコーダ、クラスタリング、あるいは最近傍(kNN)機械学習アルゴリズム、及び欠陥がある物体と欠陥がない物体に関する物体特性データを含むトレーニングデータセットを使用して、検出ならびに分類される、請求項14に記載の方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/604,473 | 2017-05-24 | ||
US15/604,473 US10234848B2 (en) | 2017-05-24 | 2017-05-24 | Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning |
PCT/US2018/034147 WO2018217903A1 (en) | 2017-05-24 | 2018-05-23 | Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020125437A Division JP7084964B2 (ja) | 2017-05-24 | 2020-07-22 | 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6741883B1 JP6741883B1 (ja) | 2020-08-19 |
JP2020527475A true JP2020527475A (ja) | 2020-09-10 |
Family
ID=64395947
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019565319A Active JP6741883B1 (ja) | 2017-05-24 | 2018-05-23 | 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 |
JP2020125437A Active JP7084964B2 (ja) | 2017-05-24 | 2020-07-22 | 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020125437A Active JP7084964B2 (ja) | 2017-05-24 | 2020-07-22 | 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (5) | US10234848B2 (ja) |
EP (2) | EP3635640B1 (ja) |
JP (2) | JP6741883B1 (ja) |
CA (1) | CA3064593C (ja) |
ES (1) | ES2955982T3 (ja) |
NZ (1) | NZ760534A (ja) |
RU (1) | RU2722525C1 (ja) |
WO (1) | WO2018217903A1 (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022526033A (ja) * | 2019-04-19 | 2022-05-20 | ナノトロニクス イメージング インコーポレイテッド | 積層造形における人工知能プロセス制御のためのシステム、方法および媒体 |
WO2022157914A1 (ja) * | 2021-01-22 | 2022-07-28 | 株式会社ニコン | 加工方法 |
WO2022211434A1 (ko) * | 2021-03-29 | 2022-10-06 | 오엔제이 주식회사 | 머신러닝 알고리즘을 이용하여 wps를 자동으로 생성하는 방법 및 장치 |
JP2023519437A (ja) * | 2020-04-01 | 2023-05-10 | エスエルエム ソルーションズ グループ アーゲー | システム及び方法 |
WO2023127321A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | 株式会社日立製作所 | 付加製造条件探索装置、および、付加製造条件探索方法 |
US11731368B2 (en) | 2018-04-02 | 2023-08-22 | Nanotronics Imaging, Inc. | Systems, methods, and media for artificial intelligence process control in additive manufacturing |
JP7428350B2 (ja) | 2020-06-01 | 2024-02-06 | 住友重機械ハイマテックス株式会社 | 加工条件推奨装置、加工条件推奨方法、プログラム、金属構造体製造システム及び金属構造体の製造方法 |
WO2024162563A1 (ko) * | 2023-01-31 | 2024-08-08 | 한국전자기술연구원 | 메타 맵퍼 기반 적층 제조 전 주기 통합 데이터 구축 및 검색 방법 |
Families Citing this family (233)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11125655B2 (en) | 2005-12-19 | 2021-09-21 | Sas Institute Inc. | Tool for optimal supersaturated designs |
US10547949B2 (en) | 2015-05-29 | 2020-01-28 | EVA Automation, Inc. | Loudspeaker diaphragm |
DE102016211313A1 (de) | 2016-06-23 | 2017-12-28 | Eos Gmbh Electro Optical Systems | Automatische Justierung einer Heizungsregelung in einer generativen Schichtbauvorrichtung |
EP3526766A1 (en) * | 2017-01-12 | 2019-08-21 | EOS GmbH Electro Optical Systems | Method of detecting process irregularities by means of volume image data of the manufactured object |
US10955814B2 (en) * | 2017-04-24 | 2021-03-23 | Autodesk, Inc. | Closed-loop robotic deposition of material |
US10857735B1 (en) * | 2017-04-25 | 2020-12-08 | Hrl Laboratories, Llc | Apparatus and method for additive manufacturing and determining the development of stress during additive manufacturing |
US10234848B2 (en) | 2017-05-24 | 2019-03-19 | Relativity Space, Inc. | Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning |
US10635085B2 (en) * | 2017-05-30 | 2020-04-28 | General Electric Company | Systems and methods for receiving sensor data for an operating additive manufacturing machine and adaptively compressing the sensor data based on process data which controls the operation of the machine |
US10824137B2 (en) * | 2017-06-19 | 2020-11-03 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Mounting board manufacturing system |
US10875125B2 (en) * | 2017-06-20 | 2020-12-29 | Lincoln Global, Inc. | Machine learning for weldment classification and correlation |
JP6549644B2 (ja) * | 2017-06-27 | 2019-07-24 | ファナック株式会社 | 機械学習装置、ロボット制御システム及び機械学習方法 |
US20190001658A1 (en) * | 2017-06-30 | 2019-01-03 | General Electric Company | Systems and method for advanced additive manufacturing |
US20190070787A1 (en) * | 2017-08-10 | 2019-03-07 | William Marsh Rice University | Machine learning enabled model for predicting the spreading process in powder-bed three-dimensional printing |
CN111279278B (zh) * | 2017-09-01 | 2023-07-28 | 欧姆龙株式会社 | 制造支持系统和用于支持制造的计算机实现的方法 |
US10444196B2 (en) | 2017-09-20 | 2019-10-15 | Fisher Controls International Llc | Bandwidth-selectable acoustic emission apparatus and methods for transmitting time-averaged signal data |
US10373598B2 (en) | 2017-09-20 | 2019-08-06 | Fisher Controls International Llc | Integrated acoustic emission transducer apparatus and methods |
US10551297B2 (en) * | 2017-09-22 | 2020-02-04 | Saudi Arabian Oil Company | Thermography image processing with neural networks to identify corrosion under insulation (CUI) |
EP3459714A1 (en) * | 2017-09-26 | 2019-03-27 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and apparatus for monitoring a quality of an object of a 3d-print-job series of identical objects |
US11475337B1 (en) * | 2017-10-31 | 2022-10-18 | Virtustream Ip Holding Company Llc | Platform to deliver artificial intelligence-enabled enterprise class process execution |
US11014211B2 (en) * | 2017-11-07 | 2021-05-25 | Dalian University Of Technology | Monocular vision six-dimensional measurement method for high-dynamic large-range arbitrary contouring error of CNC machine tool |
EP3483808A1 (en) * | 2017-11-14 | 2019-05-15 | Wipro Limited | Method and system for tracking and managing additive manufacturing of products |
CN111372755B (zh) * | 2017-12-20 | 2022-02-18 | 穆格公司 | 增材制造图像的卷积神经网络评估以及以其为基础的增材制造系统 |
TWI653605B (zh) * | 2017-12-25 | 2019-03-11 | 由田新技股份有限公司 | 利用深度學習的自動光學檢測方法、設備、電腦程式、電腦可讀取之記錄媒體及其深度學習系統 |
TWI798314B (zh) * | 2017-12-28 | 2023-04-11 | 日商東京威力科創股份有限公司 | 資料處理裝置、資料處理方法及資料處理程式 |
US10453220B1 (en) * | 2017-12-29 | 2019-10-22 | Perceive Corporation | Machine-trained network for misalignment-insensitive depth perception |
US10891335B2 (en) * | 2018-01-03 | 2021-01-12 | International Business Machines Corporation | Enhanced exploration of dimensionally reduced data |
US11625628B2 (en) * | 2018-01-05 | 2023-04-11 | Daniel Suklja | Method of improving processing efficiency decision making within a computer system |
US20190211072A1 (en) * | 2018-01-10 | 2019-07-11 | Syracuse University | TRI-AGONIST FOR THE GLu, GLP-1 AND NPY2 RECEPTORS |
WO2019145795A2 (en) * | 2018-01-26 | 2019-08-01 | Cellink Ab | Systems and methods for optical assessments of bioink printability |
US10518356B2 (en) * | 2018-02-05 | 2019-12-31 | General Electric Company | Methods and apparatus for generating additive manufacturing scan paths using thermal and strain modeling |
US10073440B1 (en) * | 2018-02-13 | 2018-09-11 | University Of Central Florida Research Foundation, Inc. | Method for the design and manufacture of composites having tunable physical properties |
JP6791182B2 (ja) * | 2018-03-14 | 2020-11-25 | オムロン株式会社 | ニューラルネットワーク型画像処理装置 |
US10857738B2 (en) * | 2018-03-19 | 2020-12-08 | Tytus3D System Inc. | Systems and methods for real-time defect detection, and automatic correction in additive manufacturing environment |
JP7265318B2 (ja) * | 2018-03-23 | 2023-04-26 | 株式会社日本製鋼所 | 機械学習器により成形条件を調整する射出成形機システム |
US11998984B2 (en) | 2018-04-01 | 2024-06-04 | Astrobotic Technology, Inc. | Additively manufactured non-uniform porous materials and components in-situ with fully material, and related methods, systems and computer program product |
US11561690B2 (en) | 2018-04-22 | 2023-01-24 | Jmp Statistical Discovery Llc | Interactive graphical user interface for customizable combinatorial test construction |
US11216603B2 (en) | 2018-04-22 | 2022-01-04 | Sas Institute Inc. | Transformation and evaluation of disallowed combinations in designed experiments |
WO2019210285A2 (en) | 2018-04-26 | 2019-10-31 | San Diego State University | Selective sintering-based fabrication of fully dense complex shaped parts |
GB2573171B (en) * | 2018-04-27 | 2021-12-29 | Optalysys Ltd | Optical processing systems |
US11009863B2 (en) * | 2018-06-14 | 2021-05-18 | Honeywell International Inc. | System and method for additive manufacturing process monitoring |
EP3591592A1 (en) * | 2018-07-05 | 2020-01-08 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for manufacturing industrial unit goods |
US10732521B2 (en) * | 2018-08-07 | 2020-08-04 | 3DFortify, Inc. | Systems and methods for alignment of anisotropic inclusions in additive manufacturing processes |
WO2020032963A1 (en) * | 2018-08-10 | 2020-02-13 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Predicting thermal behavior in 3d printers |
WO2020039581A1 (ja) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | 技術研究組合次世代3D積層造形技術総合開発機構 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、積層造形装置およびプロセスウィンドウ生成方法 |
EP3624021A1 (en) * | 2018-09-17 | 2020-03-18 | Robert Bosch GmbH | Device and method for training an augmented discriminator |
WO2020061699A1 (en) * | 2018-09-28 | 2020-04-02 | Element Ai Inc. | System and method for robotic agent management |
KR102220029B1 (ko) * | 2018-10-12 | 2021-02-25 | 한국과학기술원 | 뉴럴 네트워크를 이용한 비매칭 저 선량 엑스선 전산단층 촬영 영상 처리 방법 및 그 장치 |
US10830578B2 (en) | 2018-10-19 | 2020-11-10 | Inkbit, LLC | High-speed metrology |
JP2022506523A (ja) | 2018-11-02 | 2022-01-17 | インクビット, エルエルシー | インテリジェント付加製造方法 |
US11354466B1 (en) | 2018-11-02 | 2022-06-07 | Inkbit, LLC | Machine learning for additive manufacturing |
EP3651081B1 (en) * | 2018-11-09 | 2021-04-21 | Siemens Aktiengesellschaft | Tuning of axis control of multi-axis machines |
WO2020102614A2 (en) | 2018-11-16 | 2020-05-22 | Inkbit, LLC | Inkjet 3d printing of multi-component resins |
EP3659718B1 (de) * | 2018-11-29 | 2021-06-16 | ALLGAIER WERKE GmbH | System und verfahren zur überwachung einer siebmaschine |
DE102018221002A1 (de) * | 2018-12-05 | 2020-06-10 | Robert Bosch Gmbh | Steuereinrichtung zur Steuerung einer Fertigungsanlage sowie Fertigungsanlage und Verfahren |
US11020907B2 (en) | 2018-12-13 | 2021-06-01 | General Electric Company | Method for melt pool monitoring using fractal dimensions |
US20200189199A1 (en) * | 2018-12-13 | 2020-06-18 | General Electric Company | Method for melt pool monitoring using machine learning |
US11491650B2 (en) | 2018-12-19 | 2022-11-08 | Abb Schweiz Ag | Distributed inference multi-models for industrial applications |
DE102018133092B3 (de) * | 2018-12-20 | 2020-03-12 | Volume Graphics Gmbh | Computer-implementiertes Verfahren zur Analyse von Messdaten aus einer Messung eines Objektes |
TWI709922B (zh) * | 2018-12-21 | 2020-11-11 | 財團法人工業技術研究院 | 基於模型之機器學習系統 |
EP3671387B1 (en) * | 2018-12-21 | 2024-10-23 | Bull SAS | Monitoring of additive manufacturing process by machine learning algorithms |
KR20210106546A (ko) | 2018-12-24 | 2021-08-30 | 디티에스, 인코포레이티드 | 딥 러닝 이미지 분석을 사용한 룸 음향 시뮬레이션 |
JP7321624B2 (ja) * | 2018-12-25 | 2023-08-07 | エルジー・ケム・リミテッド | 成形装置及び成形体の製造方法 |
EP3674983B1 (en) * | 2018-12-29 | 2024-09-18 | Dassault Systèmes | Machine-learning for 3d modeled object inference |
EP3674984B1 (en) | 2018-12-29 | 2024-05-15 | Dassault Systèmes | Set of neural networks |
US11681280B2 (en) * | 2018-12-31 | 2023-06-20 | Andritz Inc. | Material processing optimization |
AU2020206336A1 (en) | 2019-01-08 | 2021-07-15 | Inkbit, LLC | Depth reconstruction in additive fabrication |
JP7562538B2 (ja) * | 2019-01-08 | 2024-10-07 | インクビット, エルエルシー | 積層製造のための表面の再構築 |
CN109871011B (zh) * | 2019-01-15 | 2022-03-11 | 哈尔滨工业大学(深圳) | 一种基于预处理层与深度强化学习的机器人导航方法 |
JP7056592B2 (ja) * | 2019-01-17 | 2022-04-19 | Jfeスチール株式会社 | 金属材料の製造仕様決定方法、製造方法、および製造仕様決定装置 |
JP2022520077A (ja) * | 2019-02-11 | 2022-03-28 | コンストラクション リサーチ アンド テクノロジー ゲーエムベーハー | 建設用組成物を調合または評価するためのシステムおよび方法 |
JP6705519B1 (ja) * | 2019-02-12 | 2020-06-03 | Jfeスチール株式会社 | 製造設備の設定条件決定方法、圧延機のミルセットアップ設定値の決定方法、圧延機のミルセットアップ設定値の決定装置、製造物の製造方法および圧延材の製造方法 |
US20200265270A1 (en) * | 2019-02-20 | 2020-08-20 | Caseware International Inc. | Mutual neighbors |
DE102019104822A1 (de) * | 2019-02-26 | 2020-08-27 | Wago Verwaltungsgesellschaft Mbh | Verfahren und Vorrichtung zum Überwachen eines industriellen Prozessschrittes |
EP3702130B1 (de) | 2019-02-27 | 2022-05-18 | Ivoclar Vivadent AG | Stereolithografiegerät und ein verfahren zum einstellen eines stereolithografiegerätes |
JP7060535B2 (ja) * | 2019-02-27 | 2022-04-26 | ファナック株式会社 | 工作機械の加工不良発生予測システム |
US10884396B2 (en) * | 2019-02-27 | 2021-01-05 | General Electric Company | Sensor based smart segmentation |
US11256231B2 (en) * | 2019-02-27 | 2022-02-22 | The Boeing Company | Object design using machine-learning model |
CN111766253A (zh) * | 2019-03-15 | 2020-10-13 | 鸿富锦精密电子(成都)有限公司 | 锡膏印刷品质检测方法、数据处理装置及计算机存储介质 |
US11407179B2 (en) * | 2019-03-20 | 2022-08-09 | General Electric Company | Recoater automated monitoring systems and methods for additive manufacturing machines |
CN110097075B (zh) * | 2019-03-21 | 2023-04-18 | 国家海洋信息中心 | 基于深度学习的海洋中尺度涡分类识别方法 |
EP3948705A4 (en) * | 2019-03-29 | 2022-12-07 | Advanced Solutions Life Sciences, LLC | DEFECT DETECTION IN THREE-DIMENSIONAL PRINTED CONSTRUCTIONS |
CN109967741B (zh) * | 2019-03-29 | 2021-02-02 | 贵州翰凯斯智能技术有限公司 | 一种基于增强学习的3d打印工艺优化方法 |
US11110667B2 (en) * | 2019-04-10 | 2021-09-07 | The Boeing Company | Fabrication optimization for composite parts |
DE102019110360A1 (de) * | 2019-04-18 | 2020-10-22 | Volume Graphics Gmbh | Computer-implementiertes Verfahren zur Bestimmung von Defekten eines mittels eines additiven Fertigungsprozesses hergestellten Objekts |
US11487271B2 (en) * | 2019-04-23 | 2022-11-01 | Dassault Systemes Simulia Corp. | Machine learning with fast feature generation for selective laser melting print parameter optimization |
EP3930943B1 (en) * | 2019-04-26 | 2023-03-22 | Siemens Industry Software NV | Machine learning approach for fatigue life prediction of additive manufactured components |
EP3736645A1 (en) | 2019-05-10 | 2020-11-11 | EMPA Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt | Method for automated control of material processing and control unit |
US20200368815A1 (en) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | The Boeing Company | Additive manufacturing with adjusted cooling responsive to thermal characteristic of workpiece |
WO2020247544A1 (en) * | 2019-06-07 | 2020-12-10 | Materialise N.V. | Systems and methods for selection of processing parameter for additive manufacturing using simulation |
JP6848010B2 (ja) * | 2019-06-11 | 2021-03-24 | 株式会社ソディック | 積層造形装置 |
WO2020251550A1 (en) * | 2019-06-11 | 2020-12-17 | Hewlett-Packard Development Company, L. P. | Adapting manufacturing simulation |
CN110376457B (zh) * | 2019-06-28 | 2020-10-02 | 同济大学 | 基于半监督学习算法的非侵入式负荷监测方法及装置 |
US11373108B2 (en) | 2019-07-10 | 2022-06-28 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Reinforcement learning in real-time communications |
EP3767414A1 (en) * | 2019-07-17 | 2021-01-20 | Borges3D B.V. | Control system unit for use in a 3-dimensional object manufacturing system and a corresponding method of operating |
CA3148849A1 (en) * | 2019-07-26 | 2021-02-04 | Velo3D, Inc. | Quality assurance in formation of three-dimensional objects |
US11181888B2 (en) | 2019-07-31 | 2021-11-23 | General Electric Company | Autozoning of additive manufacturing print parameters |
EP3772411A1 (en) * | 2019-08-06 | 2021-02-10 | Siemens Aktiengesellschaft | Separation of states of mechanical presses by analysing trained patterns in a neural network |
JP2021037716A (ja) * | 2019-09-04 | 2021-03-11 | 株式会社荏原製作所 | 機械学習装置、am装置、機械学習方法、および学習モデルの生成方法 |
JP7365168B2 (ja) * | 2019-09-04 | 2023-10-19 | 株式会社荏原製作所 | Am装置 |
US11826951B2 (en) | 2019-09-06 | 2023-11-28 | Cellink Ab | Temperature-controlled multi-material overprinting |
EP4028228A4 (en) * | 2019-09-10 | 2023-09-27 | Nanotronics Imaging, Inc. | SYSTEMS, METHODS AND MEDIA FOR MANUFACTURING PROCESSES |
JP7488638B2 (ja) * | 2019-10-04 | 2024-05-22 | 株式会社日本製鋼所 | 操作量決定装置、成形装置システム、成形機、コンピュータプログラム、操作量決定方法及び状態表示装置 |
US11100221B2 (en) | 2019-10-08 | 2021-08-24 | Nanotronics Imaging, Inc. | Dynamic monitoring and securing of factory processes, equipment and automated systems |
EP4052165A4 (en) | 2019-10-31 | 2023-12-06 | FZ Inc. | COMPUTER DEVICE SYSTEM AND METHOD FOR SUPPORTING THE DESIGN OF MANUFACTURED COMPONENTS REQUIRING POST-PROCESSING |
US10994477B1 (en) | 2019-11-01 | 2021-05-04 | Inkbit, LLC | Optical scanning for industrial metrology |
US11712837B2 (en) | 2019-11-01 | 2023-08-01 | Inkbit, LLC | Optical scanning for industrial metrology |
WO2021092327A1 (en) * | 2019-11-07 | 2021-05-14 | Nanotronics Imaging, Inc. | Systems, methods, and media for manufacturing processes |
US11760005B2 (en) | 2019-11-27 | 2023-09-19 | BWXT Advanced Technologies LLC | Resin adhesion failure detection |
WO2021112859A1 (en) * | 2019-12-05 | 2021-06-10 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Porosity prediction |
US11727284B2 (en) | 2019-12-12 | 2023-08-15 | Business Objects Software Ltd | Interpretation of machine learning results using feature analysis |
US11285673B2 (en) * | 2019-12-17 | 2022-03-29 | Northrop Grumman Systems Corporation | Machine-learning-based additive manufacturing using manufacturing data |
US11651587B2 (en) * | 2019-12-27 | 2023-05-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and apparatus for product quality inspection |
US11610153B1 (en) * | 2019-12-30 | 2023-03-21 | X Development Llc | Generating reinforcement learning data that is compatible with reinforcement learning for a robotic task |
CN113126481A (zh) * | 2019-12-31 | 2021-07-16 | 钟国诚 | 控制目标装置及用于控制可变物理参数的方法 |
DE102020100345B4 (de) * | 2020-01-09 | 2021-11-25 | Precitec Gmbh & Co. Kg | System und Verfahren zum Überwachen eines Laserbearbeitungsprozesses sowie dazugehöriges Laserbearbeitungssystem |
DE102020000880A1 (de) | 2020-02-11 | 2021-08-12 | Open Mind Technologies Ag | Verfahren zum Erzeugen einer Werkzeugbahn, sowie Verfahren und Vorrichtung zum additiven Fertigen eines Werkstücks mittels einer derartigen Werkzeugbahn |
DE102020104484A1 (de) * | 2020-02-20 | 2021-08-26 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur optischen Abstandsmessung für einen Laserbearbeitungsprozess, Messsystem zur optischen Abstandsmessung für eine Laserbearbeitungsvorrichtung und Laserbearbeitungsvorrichtung mit demselben |
US12039416B2 (en) * | 2020-02-21 | 2024-07-16 | Sap Se | Facilitating machine learning using remote data |
CN115039040A (zh) * | 2020-02-21 | 2022-09-09 | 纳米电子成像有限公司 | 制造过程的系统、方法和介质 |
US11701832B2 (en) | 2020-02-26 | 2023-07-18 | Wisconsin Alumni Research Foundation | Systems and methods for controlling additive manufacturing systems |
US11086988B1 (en) | 2020-02-28 | 2021-08-10 | Nanotronics Imaging, Inc. | Method, systems and apparatus for intelligently emulating factory control systems and simulating response data |
US11604456B2 (en) * | 2020-03-11 | 2023-03-14 | Ford Global Technologies, Llc | System for monitoring machining processes of a computer numerical control machine |
US12017301B2 (en) * | 2020-03-13 | 2024-06-25 | General Electric Company | Systems and methods for compression, management, and analysis of downbeam camera data for an additive machine |
US11571740B2 (en) * | 2020-03-17 | 2023-02-07 | Palo Alto Research Center Incorporated | Fabricated shape estimation for additive manufacturing processes |
US11580455B2 (en) | 2020-04-01 | 2023-02-14 | Sap Se | Facilitating machine learning configuration |
US11537111B2 (en) * | 2020-04-01 | 2022-12-27 | General Electric Company | Methods and apparatus for 2-D and 3-D scanning path visualization |
EP3925760A3 (en) * | 2020-04-03 | 2022-03-23 | Ricoh Company, Ltd. | Data output apparatus, three-dimensional fabrication system, and data output method |
DE102020204522A1 (de) * | 2020-04-08 | 2021-10-14 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Optimieren von Schweißparametern für eine Schweißsteuerung, Verfahren zum Bereitstellen eines trainierten Algorithmus maschinellen Lernens und Schweißsteuerung |
US11544464B1 (en) * | 2020-04-16 | 2023-01-03 | Pharm3R Llc | Method for assessing facility risks with natural language processing |
US11301980B2 (en) * | 2020-04-21 | 2022-04-12 | GM Global Technology Operations LLC | System and method to evaluate the integrity of spot welds |
EP3900857B1 (de) * | 2020-04-21 | 2024-08-07 | Siemens Aktiengesellschaft | Ermitteln einer strahlungsintensität und/oder einer wellenlänge eines prozessleuchtens |
US11531920B2 (en) | 2020-04-27 | 2022-12-20 | Raytheon Technologies Corporation | System and process for verifying powder bed fusion additive manufacturing operation as being defect free |
DE102020111747A1 (de) | 2020-04-30 | 2021-11-04 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur additiven Herstellung von Bauteilen |
DE102020112116A1 (de) * | 2020-05-05 | 2021-11-11 | Precitec Gmbh & Co. Kg | Verfahren zum Analysieren eines Laserbearbeitungsprozesses, System zum Analysieren eines Laserbearbeitungsprozesses und Laserbearbeitungssystem mit einem solchen System |
US11772330B2 (en) | 2020-05-12 | 2023-10-03 | Honeywell International Inc. | Tunable system and method for stress resolution in additive manufacturing |
US11493906B2 (en) * | 2020-05-19 | 2022-11-08 | Mistras Group, Inc. | Online monitoring of additive manufacturing using acoustic emission methods |
CN115668286A (zh) * | 2020-05-22 | 2023-01-31 | 日本电产理德股份有限公司 | 训练自动缺陷分类的检测仪器的方法与系统 |
CN117283873A (zh) * | 2020-06-10 | 2023-12-26 | 戴弗根特技术有限公司 | 用于制造产品的装置和方法 |
KR20230035571A (ko) | 2020-06-10 | 2023-03-14 | 디버전트 테크놀로지스, 인크. | 적응형 생산 시스템 |
US11741273B2 (en) | 2020-06-11 | 2023-08-29 | Palo Alto Research Center Incorporated | Fabricated shape estimation for droplet based additive manufacturing |
US11524463B2 (en) * | 2020-06-11 | 2022-12-13 | Palo Alto Research Center Incorporated | Fabricated shape estimation for droplet-based additive manufacturing processes with uncertainty |
US11782396B2 (en) | 2020-06-22 | 2023-10-10 | Autodesk, Inc. | Toolpath generation by reinforcement learning for computer aided manufacturing |
US11513925B2 (en) * | 2020-06-24 | 2022-11-29 | EMC IP Holding Company LLC | Artificial intelligence-based redundancy management framework |
JP7353245B2 (ja) * | 2020-07-16 | 2023-09-29 | 三菱電機株式会社 | 付加製造装置および付加製造方法 |
JP7508929B2 (ja) * | 2020-07-31 | 2024-07-02 | セイコーエプソン株式会社 | 機械学習装置 |
US10994490B1 (en) | 2020-07-31 | 2021-05-04 | Inkbit, LLC | Calibration for additive manufacturing by compensating for geometric misalignments and distortions between components of a 3D printer |
US11536671B2 (en) * | 2020-08-07 | 2022-12-27 | Sigma Labs, Inc. | Defect identification using machine learning in an additive manufacturing system |
KR20220019894A (ko) * | 2020-08-10 | 2022-02-18 | 삼성전자주식회사 | 반도체 공정의 시뮬레이션 방법 및 반도체 장치의 제조 방법 |
US20220050438A1 (en) * | 2020-08-12 | 2022-02-17 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Identifying candidate objects for additive manufacturing |
US11880173B2 (en) * | 2020-08-17 | 2024-01-23 | 5G3I Ltd | Systems and methods for enhanced control of electronic circuits |
WO2022038338A1 (en) * | 2020-08-17 | 2022-02-24 | 5G3I Ltd | Systems and methods for enhanced control of electronic circuits |
CN115989464A (zh) * | 2020-08-28 | 2023-04-18 | 西门子公司 | 利用人工智能的表面处理过程中的故障预测 |
WO2022046073A1 (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-03 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Real-time anomaly detection in three dimensional printers |
US11562467B2 (en) * | 2020-08-31 | 2023-01-24 | Servicenow Canada Inc. | Method and system for designing an optical filter |
CN112132796A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-25 | 佛山读图科技有限公司 | 以反馈数据自主学习提升检测精度的视觉检测方法和系统 |
EP4214588A1 (en) * | 2020-09-18 | 2023-07-26 | Basf Se | Chemical production monitoring |
WO2022058408A1 (en) * | 2020-09-18 | 2022-03-24 | Basf Se | Chemical production control |
JP7082355B2 (ja) * | 2020-10-20 | 2022-06-08 | 石川県 | 造形状態推定システム、方法、コンピュータプログラム、及び学習モデルの学習方法 |
CN112296357B (zh) * | 2020-10-29 | 2021-11-30 | 福州大学 | 面向激光选区熔融工艺的增材制造相同并行机调度方法 |
US20220134647A1 (en) * | 2020-11-02 | 2022-05-05 | General Electric Company | In-process optical based monitoring and control of additive manufacturing processes |
US11904538B2 (en) * | 2020-11-27 | 2024-02-20 | The Boeing Company | Systems and methods for simultaneously manufacturing a plurality of objects |
JP2023553375A (ja) * | 2020-11-30 | 2023-12-21 | 株式会社SmartLaser&PlasmaSystems | 工業プロセスインテリジェント制御方法及びシステム |
CN112643053B (zh) * | 2020-12-17 | 2023-04-07 | 浙江亚通新材料股份有限公司 | 基于光电信息的激光增材制造缺陷的在线诊断方法 |
EP4264518A1 (en) * | 2020-12-18 | 2023-10-25 | Strong Force VCN Portfolio 2019, LLC | Robot fleet management and additive manufacturing for value chain networks |
CN112651080A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-13 | 重庆忽米网络科技有限公司 | 基于工业ai技术的焊接结构件工艺优化方法及系统 |
CN112329275B (zh) * | 2021-01-04 | 2021-04-02 | 四川大学 | 一种激光金属增材沉积融合状态实时预测方法及系统 |
WO2022150501A1 (en) * | 2021-01-06 | 2022-07-14 | Machina Labs, Inc. | System and method for part forming using intelligent robotic system |
US20220219381A1 (en) * | 2021-01-08 | 2022-07-14 | Xerox Corporation | Building an object with a three-dimensional printer using vibrational energy |
CN112651968B (zh) * | 2021-01-20 | 2021-09-07 | 广东工业大学 | 一种基于深度信息的木板形变与凹坑检测方法 |
US20220230292A1 (en) * | 2021-01-20 | 2022-07-21 | Scott Powers | Machine learning and computer vision based 3d printer monitoring systems and related methods |
CN112801091B (zh) * | 2021-01-26 | 2023-06-13 | 汕头大学 | 一种基于深度学习的增材制造制件成形质量监控与预测方法 |
KR20240021146A (ko) * | 2021-01-28 | 2024-02-16 | 오디사이트.에이아이 엘티디 | 기계 또는 그의 구성요소의 잠재적 고장을 모니터링하기 위한 시스템 및 방법 |
US11797744B1 (en) * | 2021-02-18 | 2023-10-24 | Ansys Inc. | Methods and systems for predicting silicon density for a metal layer of semi-conductor chip via machine learning |
WO2022186847A1 (en) * | 2021-03-01 | 2022-09-09 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Anomaly detection in additive manufacturing using meltpool monitoring, and related devices and systems |
CN112883518B (zh) * | 2021-03-09 | 2023-05-26 | 西安石油大学 | 一种预测tig增材与轧制复合制造件残余应力及变形的方法 |
WO2022215056A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-13 | Inegi - Instituto De Ciência E Inovação Em Engenharia Mecânica E Engenharia Industrial | Device and method for adaptive control of a fused deposition modeling printer using thermography |
CN113325068B (zh) * | 2021-04-29 | 2024-02-02 | 河南工业大学 | 基于模糊控制的焊缝焊接质量检测方法和检测系统 |
BE1029294B1 (nl) * | 2021-04-30 | 2023-02-03 | Aluzon | Productie van structuren opgebouwd uit bouwkundige elementen |
EP4334063A1 (en) * | 2021-05-04 | 2024-03-13 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Object sintering states |
WO2022233991A2 (de) | 2021-05-06 | 2022-11-10 | Fronius International Gmbh | Wärmequellenmodell für ein lichtbogenschmelzschweissverfahren |
CN113359453A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-07 | 刘颖妮 | 一种基于人工智能的零件加工装置及其智能车间系统 |
DE102021116167A1 (de) | 2021-06-22 | 2023-01-12 | Daniel Beck | Vorrichtung zur additiven Fertigung eines Produkts und Verfahren zur Überwachung einer additiven Fertigung eines Produkts |
US12105137B2 (en) | 2021-06-28 | 2024-10-01 | Sandisk Technologies Llc | Virtual quality control interpolation and process feedback in the production of memory devices |
US12009269B2 (en) | 2021-06-28 | 2024-06-11 | Sandisk Technologies Llc | Virtual metrology for feature profile prediction in the production of memory devices |
EP4113229A1 (en) * | 2021-06-29 | 2023-01-04 | AM-Flow Holding B.V. | Manufacturing facility and manufacturing method |
EP4116064A1 (de) * | 2021-07-06 | 2023-01-11 | DENTSPLY SIRONA Inc. | Optimierung der dosisverteilung im 3d-druck mittels eines neuronalen netzes |
WO2023283308A1 (en) * | 2021-07-07 | 2023-01-12 | University Of Southern California | Extended fabrication-aware convolution learning framework for predicting 3d shape deformation in additive manufacturing |
EP4116697A1 (en) | 2021-07-09 | 2023-01-11 | Siemens Industry Software NV | Method and system for generating a test coupon specification for predicting fatigue life of a component |
DE102021207503A1 (de) | 2021-07-14 | 2023-01-19 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren zum Erzeugen von Steuerdaten für ein Fertigungsbauteil für zumindest eine Fertigungsvorrichtung mittels einer elektronischen Recheneinrichtung, Computerprogrammprodukt sowie elektronische Recheneinrichtung |
US20240293867A1 (en) * | 2021-07-16 | 2024-09-05 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Object sintering predictions |
CN113442442B (zh) * | 2021-07-23 | 2022-05-10 | 大连理工大学 | 基于强化学习的双激光器路径缺陷自适应调整方法 |
CN113732557B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-07-08 | 武汉理工大学 | 一种基于数字孪生的焊接监控方法 |
CN113592813B (zh) * | 2021-07-30 | 2023-05-02 | 深圳大学 | 基于深度学习语义分割的新能源电池焊接缺陷检测方法 |
WO2023009137A1 (en) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Model compensations |
CN113751920B (zh) * | 2021-08-04 | 2022-07-22 | 华南理工大学 | 一种锁孔tig焊焊接质量实时检测的嵌入式装置及方法 |
WO2023038844A1 (en) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | Nutech Ventures | Systems and methods for combining thermal simulations with sensor data to detect flaws and malicious cyber intrusions in additive manufacturing |
EP4403283A1 (en) * | 2021-09-17 | 2024-07-24 | Nikon Corporation | Information processing device, measuring system, molding system, information processing method, molding method, and information output device |
CN113962091B (zh) * | 2021-10-25 | 2022-06-07 | 西南交通大学 | 一种处理混合废旧产品的多人共站不完全拆卸线平衡设计方法 |
CN113987828B (zh) * | 2021-11-10 | 2023-06-09 | 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司 | 一种基于时间序列的多能场增材制造工艺规划方法 |
US20230195074A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Applied Materials, Inc. | Diagnostic methods for substrate manufacturing chambers using physics-based models |
WO2023122004A1 (en) * | 2021-12-23 | 2023-06-29 | Inkbit, LLC | Machine learning for additive manufacturing |
JP2023102023A (ja) * | 2022-01-11 | 2023-07-24 | 株式会社東芝 | 表示制御装置、表示システム、溶接システム、溶接方法、表示制御方法、プログラム、及び記憶媒体 |
WO2023140860A1 (en) * | 2022-01-21 | 2023-07-27 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Print jobs by three-dimensional printers |
US20230264428A1 (en) * | 2022-02-23 | 2023-08-24 | Align Technology, Inc. | Indirect temperature monitoring for additive manufacturing |
US20230281439A1 (en) * | 2022-03-07 | 2023-09-07 | Applied Materials, Inc. | Synthetic time series data associated with processing equipment |
EP4245440A1 (en) | 2022-03-15 | 2023-09-20 | Amiquam SA | Method for optimizing process parameters of an additive manufacturing process |
US20230347412A1 (en) * | 2022-04-28 | 2023-11-02 | Intelligent Manufacturing Systems International | Additive processing device, additive processing device control method, and computer-readable recording medium storing additive processing device control program |
EP4272932B1 (en) * | 2022-05-06 | 2024-09-18 | United Grinding Group Management AG | Manufacturing assistance system for an additive manufacturing system |
FR3135637B1 (fr) | 2022-05-17 | 2024-05-10 | Fse | Dispositif et procédé pour le contrôle d’un apport de matière en fabrication additive |
CN115180461B (zh) * | 2022-07-14 | 2023-09-01 | 青岛科技大学 | 新能源汽车压缩机电机生产装备的张力数据驱动控制方法 |
WO2024036213A1 (en) * | 2022-08-09 | 2024-02-15 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Systems and methods for decoding speech from neural activity |
CN115328062B (zh) * | 2022-08-31 | 2023-03-28 | 济南永信新材料科技有限公司 | 水刺布生产线智能控制系统 |
WO2024057100A1 (en) * | 2022-09-12 | 2024-03-21 | L&T Technology Services Limited | System for detecting and correcting welding defects in real-time and method thereof |
US20240094702A1 (en) * | 2022-09-15 | 2024-03-21 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Machine learning based rapid parameter development for additive manufacturing and related methods |
CN115307731B (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-23 | 江苏傲勋电子科技有限公司 | 一种激光投线仪的出射激光线检测方法 |
GB2623964A (en) * | 2022-10-31 | 2024-05-08 | Donaa Ltd | Vision system and software detecting defects in real-time during additive manufacturing. |
WO2024172874A2 (en) * | 2022-11-03 | 2024-08-22 | Carnegie Mellon University | Process mapping for additive manufacturing using melt pool topological features |
EP4369125A1 (en) * | 2022-11-08 | 2024-05-15 | JSP International SARL | A method of operating at least one apparatus for processing expandable or expanded polymer particles |
DE102022130090A1 (de) * | 2022-11-14 | 2024-05-16 | 1000 Kelvin GmbH | Verfahren zur bereitstellung einer verfahrensanweisung |
US20240181538A1 (en) * | 2022-12-01 | 2024-06-06 | Vulcanforms Inc. | Systems and methods for detecting recoating defects during additive manufacturing processes |
DE102023200348A1 (de) | 2023-01-18 | 2024-07-18 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Trainieren eines Vorhersagemodells zum Überwachen eines Konditionierungsprozesses |
US20240281569A1 (en) * | 2023-02-17 | 2024-08-22 | Nanotronics Imaging, Inc. | Process variability simulator for manufacturing processes |
WO2024180664A1 (ja) * | 2023-02-28 | 2024-09-06 | 技術研究組合次世代3D積層造形技術総合開発機構 | 情報処理装置、情報処理プログラムおよびプロセスマップ生成方法 |
CN116441554B (zh) * | 2023-04-19 | 2024-07-09 | 珠海凤泽信息科技有限公司 | 一种基于强化学习的金纳米棒AuNRs合成方法、系统 |
CN116680944B (zh) * | 2023-05-05 | 2023-12-22 | 哈尔滨工业大学 | 基于数值模拟及深度学习的电弧增材构件工艺预测方法 |
CN116561706B (zh) * | 2023-07-07 | 2023-09-15 | 广东易初科技股份有限公司 | 瓷性阻燃线材的性能数据处理方法及系统 |
CN116975581B (zh) * | 2023-07-20 | 2024-04-26 | 快速直接(深圳)精密制造有限公司 | 一种基于step格式的钣金件快速识别方法 |
CN117392471B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-26 | 深圳市智能派科技有限公司 | 基于多参数协同的3d打印监测方法及系统 |
KR102710901B1 (ko) * | 2023-12-27 | 2024-09-26 | 재단법인 한국조선해양기자재연구원 | 이기종의 용접로봇의 티칭 및 제어를 위한 인공지능 기반 자동 용접 제어 장치 및 이의 방법 |
CN117784849B (zh) * | 2024-02-27 | 2024-05-07 | 泰安德图自动化仪器有限公司 | 一种基于人工智能的制冷恒温槽自动控制系统 |
CN118171339B (zh) * | 2024-05-13 | 2024-08-27 | 临沂大学 | 基于深度学习的智能增材制造路径规划方法及系统 |
CN118322573B (zh) * | 2024-06-14 | 2024-08-23 | 山东脉和增材制造有限公司 | 一种高分子复合生物材料3d打印优化控制系统 |
CN118595461A (zh) * | 2024-08-08 | 2024-09-06 | 西安空天机电智能制造有限公司 | 一种多激光跟随加工路径规划方法、装置、设备及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7765022B2 (en) * | 1998-06-30 | 2010-07-27 | The P.O.M. Group | Direct metal deposition apparatus utilizing rapid-response diode laser source |
US20130223724A1 (en) * | 2010-06-28 | 2013-08-29 | Precitec Itm Gmbh | Method for classifying a multitude of images recorded by a camera observing a processing area and laser material processing head using the same |
WO2015015554A1 (ja) * | 2013-07-29 | 2015-02-05 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 3dプリンタ装置、3dプリント方法及び立体造形物の製造方法 |
US20150045928A1 (en) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Massachusetts Institute Of Technology | Automatic Process Control of Additive Manufacturing Device |
JP2016537716A (ja) * | 2013-08-22 | 2016-12-01 | ビスポーク, インコーポレイテッド | カスタム製品を創作するための方法及びシステム |
Family Cites Families (104)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03107470A (ja) | 1989-09-21 | 1991-05-07 | Mazda Motor Corp | 摺動部材の製造方法 |
US5394509A (en) * | 1992-03-31 | 1995-02-28 | Winston; Patrick H. | Data processing system and method for searching for improved results from a process |
US5751910A (en) | 1995-05-22 | 1998-05-12 | Eastman Kodak Company | Neural network solder paste inspection system |
US6122564A (en) | 1998-06-30 | 2000-09-19 | Koch; Justin | Apparatus and methods for monitoring and controlling multi-layer laser cladding |
US6937921B1 (en) | 1998-06-30 | 2005-08-30 | Precision Optical Manufacturing (Pom) | Production of smart dies and molds using direct metal deposition |
US7286893B1 (en) | 1998-06-30 | 2007-10-23 | Jyoti Mazumder | Tailoring residual stress and hardness during direct metal deposition |
US6925346B1 (en) | 1998-06-30 | 2005-08-02 | Jyoti Mazumder | Closed-loop, rapid manufacturing of three-dimensional components using direct metal deposition |
US6553275B1 (en) | 1999-03-11 | 2003-04-22 | Jyoti Mazumder | In-situ stress monitoring during direct material deposition process |
US6859681B1 (en) | 1999-09-27 | 2005-02-22 | The Pom Group | Multi-material toolpath generation for direct metal deposition |
US6793140B2 (en) | 2001-01-10 | 2004-09-21 | The P.O.M. Group | Machine-readable code generation using direct metal deposition |
US6710280B2 (en) | 2001-05-22 | 2004-03-23 | The P.O.M. Group | Focusing optics for adaptive deposition in rapid manufacturing |
US6680456B2 (en) | 2001-06-09 | 2004-01-20 | Honeywell International Inc. | Ion fusion formation |
GB0124762D0 (en) | 2001-10-16 | 2001-12-05 | Rolls Royce Plc | Apparatus and method for forming a body |
US9269043B2 (en) * | 2002-03-12 | 2016-02-23 | Knowm Tech, Llc | Memristive neural processor utilizing anti-hebbian and hebbian technology |
US6822194B2 (en) | 2002-05-29 | 2004-11-23 | The Boeing Company | Thermocouple control system for selective laser sintering part bed temperature control |
US20040060639A1 (en) | 2002-08-13 | 2004-04-01 | Dawn White | Method of apparatus for ensuring uniform build quality during object consolidation |
US7139633B2 (en) | 2002-08-29 | 2006-11-21 | Jyoti Mazumder | Method of fabricating composite tooling using closed-loop direct-metal deposition |
US8613846B2 (en) | 2003-02-04 | 2013-12-24 | Microfabrica Inc. | Multi-layer, multi-material fabrication methods for producing micro-scale and millimeter-scale devices with enhanced electrical and/or mechanical properties |
US8639489B2 (en) | 2003-11-10 | 2014-01-28 | Brooks Automation, Inc. | Methods and systems for controlling a semiconductor fabrication process |
US7326377B2 (en) | 2005-11-30 | 2008-02-05 | Honeywell International, Inc. | Solid-free-form fabrication process and apparatus including in-process workpiece cooling |
US8629368B2 (en) | 2006-01-30 | 2014-01-14 | Dm3D Technology, Llc | High-speed, ultra precision manufacturing station that combines direct metal deposition and EDM |
WO2008107866A1 (en) | 2007-03-07 | 2008-09-12 | Objet Geometries Ltd. | Rapid production apparatus |
GB0704753D0 (en) | 2007-03-13 | 2007-04-18 | Airbus Uk Ltd | Preparation of a component for use in a joint |
US8784723B2 (en) | 2007-04-01 | 2014-07-22 | Stratasys Ltd. | Method and system for three-dimensional fabrication |
US9044827B2 (en) | 2007-05-31 | 2015-06-02 | Dm3D Technology, Llc | Real-time implementation of generalized predictive algorithm for direct metal deposition (DMD) process control |
WO2009154484A2 (en) | 2008-06-20 | 2009-12-23 | Business Intelligence Solutions Safe B.V. | Methods, apparatus and systems for data visualization and related applications |
US8153183B2 (en) | 2008-10-21 | 2012-04-10 | Stratasys, Inc. | Adjustable platform assembly for digital manufacturing system |
US20110103656A1 (en) * | 2009-04-17 | 2011-05-05 | Gheorghe Iordanescu | Quantification of Plaques in Neuroimages |
US7965754B1 (en) | 2009-04-21 | 2011-06-21 | The Boeing Company | Spherical array laser source |
AU2010295585B2 (en) | 2009-09-17 | 2015-10-08 | Sciaky, Inc. | Electron beam layer manufacturing |
US8598523B2 (en) | 2009-11-13 | 2013-12-03 | Sciaky, Inc. | Electron beam layer manufacturing using scanning electron monitored closed loop control |
EP2555902B1 (en) | 2010-03-31 | 2018-04-25 | Sciaky Inc. | Raster methodology for electron beam layer manufacturing using closed loop control |
US8467978B2 (en) | 2010-08-31 | 2013-06-18 | The Boeing Company | Identifying features on a surface of an object using wavelet analysis |
US9522501B2 (en) | 2010-09-21 | 2016-12-20 | The Boeing Company | Continuous linear production in a selective laser sintering system |
US8663533B2 (en) | 2010-12-22 | 2014-03-04 | Stratasys, Inc. | Method of using print head assembly in fused deposition modeling system |
US8419996B2 (en) | 2010-12-22 | 2013-04-16 | Stratasys, Inc. | Print head assembly for use in fused deposition modeling system |
US8647102B2 (en) | 2010-12-22 | 2014-02-11 | Stratasys, Inc. | Print head assembly and print head for use in fused deposition modeling system |
DE102012005087A1 (de) | 2011-03-28 | 2012-10-04 | Heidelberger Druckmaschinen Aktiengesellschaft | Vorrichtung zum Bedrucken von Oberflächen mit mehreren, bewegbaren Druckköpfen |
GB2489493B (en) | 2011-03-31 | 2013-03-13 | Norsk Titanium Components As | Method and arrangement for building metallic objects by solid freeform fabrication |
US9038368B2 (en) | 2011-08-01 | 2015-05-26 | The Aerospace Corporation | Systems, methods, and apparatus for providing a multi-fuel hybrid rocket motor |
US8682468B2 (en) | 2012-01-04 | 2014-03-25 | Keyme, Inc. | Systems and methods for duplicating keys |
US8665479B2 (en) | 2012-02-21 | 2014-03-04 | Microsoft Corporation | Three-dimensional printing |
WO2013142902A2 (en) | 2012-03-29 | 2013-10-03 | Rosebank Engineering Pty Ltd | Methods for treating aircraft structures |
US8836934B1 (en) | 2012-05-15 | 2014-09-16 | The Boeing Company | Contamination identification system |
US9120151B2 (en) | 2012-08-01 | 2015-09-01 | Honeywell International Inc. | Methods for manufacturing titanium aluminide components from articles formed by consolidation processes |
US9327350B2 (en) | 2012-08-16 | 2016-05-03 | Stratasys, Inc. | Additive manufacturing technique for printing three-dimensional parts with printed receiving surfaces |
US9168697B2 (en) | 2012-08-16 | 2015-10-27 | Stratasys, Inc. | Additive manufacturing system with extended printing volume, and methods of use thereof |
US9365021B2 (en) | 2012-12-26 | 2016-06-14 | Daniel Judge Villamar | Systems and methods for layered manufacturing |
DE102013003760A1 (de) | 2013-03-06 | 2014-09-11 | MTU Aero Engines AG | Verfahren und Vorrichtung zur Qualitätsbeurteilung eines mittels eines generativen Lasersinter- und/oder Laserschmelzverfahrens hergestellten Bauteils |
US10093039B2 (en) | 2013-03-08 | 2018-10-09 | Stratasys, Inc. | Three-dimensional parts having interconnected Hollow patterns, method of manufacturing and method of producing composite part |
US9399320B2 (en) | 2013-03-08 | 2016-07-26 | Stratasys, Inc. | Three-dimensional parts having interconnected hollow patterns, and method for generating and printing thereof |
US9751262B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-09-05 | General Electric Company | Systems and methods for creating compensated digital representations for use in additive manufacturing processes |
KR101780049B1 (ko) * | 2013-07-01 | 2017-09-19 | 한국전자통신연구원 | 레이저 용접 비드 검사 장치 및 방법 |
US10183329B2 (en) | 2013-07-19 | 2019-01-22 | The Boeing Company | Quality control of additive manufactured parts |
JP2015033717A (ja) | 2013-08-09 | 2015-02-19 | 三菱重工業株式会社 | 補修方法 |
US20150048209A1 (en) | 2013-08-16 | 2015-02-19 | Robert Hoyt | Structures with Internal Microstructures to Provide Multifunctional Capabilities |
EP2839905A1 (en) | 2013-08-22 | 2015-02-25 | Astrium GmbH | Manufacturing of components from parts made from different materials, particularly of space transportation components such as combustion chambers for thrusters |
DE102013217598A1 (de) | 2013-09-04 | 2015-03-05 | MTU Aero Engines AG | Vorrichtung zur Laser-Materialbearbeitung |
US9579850B2 (en) | 2013-09-05 | 2017-02-28 | The Boeing Company | Three dimensional printing of parts |
TWI618640B (zh) | 2013-09-13 | 2018-03-21 | Silicon Touch Technology Inc. | 立體列印系統以及立體列印方法 |
US9793613B2 (en) | 2013-10-09 | 2017-10-17 | The Boeing Company | Additive manufacturing for radio frequency hardware |
US20160243762A1 (en) | 2013-11-15 | 2016-08-25 | Fleming Robert J | Automated design, simulation, and shape forming process for creating structural elements and designed objects |
US20150158244A1 (en) | 2013-12-05 | 2015-06-11 | Stratasys Ltd. | Object Of Additive Manufacture With Encoded Predicted Shape Change And Method Of Manufacturing Same |
DE102014202020B4 (de) | 2014-02-05 | 2016-06-09 | MTU Aero Engines AG | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung von Eigenspannungen eines Bauteils |
US9102099B1 (en) | 2014-02-05 | 2015-08-11 | MetaMason, Inc. | Methods for additive manufacturing processes incorporating active deposition |
US9777674B2 (en) | 2014-02-26 | 2017-10-03 | Deepak Atyam | Injector plate for a rocket engine |
US9990446B2 (en) | 2014-04-15 | 2018-06-05 | The Boeing Company | Predictive shimming for flexible surfaces |
CN103927245B (zh) | 2014-04-23 | 2017-04-12 | 英华达(上海)科技有限公司 | 一种3d打印的网络监控系统及方法 |
US10078325B2 (en) | 2014-05-06 | 2018-09-18 | Autodesk, Inc. | Systems and methods for designing programmable parts for models and optimizing 3D printing |
US10073424B2 (en) | 2014-05-13 | 2018-09-11 | Autodesk, Inc. | Intelligent 3D printing through optimization of 3D print parameters |
US9597843B2 (en) | 2014-05-15 | 2017-03-21 | The Boeing Company | Method and apparatus for layup tooling |
FR3022527B1 (fr) | 2014-06-23 | 2017-12-01 | Airbus Operations Sas | Procede et dispositif pour la fabrication directe d'une piece sur une structure |
US10682214B2 (en) | 2014-06-26 | 2020-06-16 | Ipengine Management (India) Private Limited | Implantable medical system |
US20150378348A1 (en) | 2014-06-27 | 2015-12-31 | Hcl Technologies Ltd. | Integrated platform for 3d printing ecosystem interfaces and services |
CN104118120B (zh) | 2014-07-10 | 2016-09-14 | 广州中国科学院先进技术研究所 | 一种用于3d打印的光学系统及其控制方法 |
JP6470135B2 (ja) | 2014-07-14 | 2019-02-13 | ユナイテッド テクノロジーズ コーポレイションUnited Technologies Corporation | 付加製造された表面仕上げ |
US9678545B2 (en) | 2014-08-21 | 2017-06-13 | Raytheon Company | Additive ELX and mech interfaces for adapting to COTS plug-and-play variance |
US9999924B2 (en) | 2014-08-22 | 2018-06-19 | Sigma Labs, Inc. | Method and system for monitoring additive manufacturing processes |
ES2899960T3 (es) | 2014-08-29 | 2022-03-15 | Microsoft Technology Licensing Llc | Fabricación de objetos tridimensionales |
US10222144B2 (en) | 2014-09-23 | 2019-03-05 | The Boeing Company | Methods and apparatus for a microtruss heat exchanger |
WO2016047874A1 (ko) | 2014-09-26 | 2016-03-31 | 이상호 | 3d 프린팅 제어방법 |
GB2531704A (en) | 2014-10-17 | 2016-05-04 | Airbusgroup Ltd | Method of additive maufacturing and heat treatment |
UA112682C2 (uk) | 2014-10-23 | 2016-10-10 | Приватне Акціонерне Товариство "Нво "Червона Хвиля" | Спосіб виготовлення тривимірних об'єктів і пристрій для його реалізації |
US10204406B2 (en) | 2014-11-05 | 2019-02-12 | Illinois Tool Works Inc. | System and method of controlling welding system camera exposure and marker illumination |
US10016852B2 (en) | 2014-11-13 | 2018-07-10 | The Boeing Company | Apparatuses and methods for additive manufacturing |
DE102014116938A1 (de) | 2014-11-19 | 2016-05-19 | Airbus Operations Gmbh | Herstellung von Komponenten eines Fahrzeugs unter Anwendung von Additive Layer Manufacturing |
EP3023237B1 (en) | 2014-11-21 | 2020-11-11 | Airbus Operations GmbH | Method and system for manufacturing a three-dimensional object by means of additive manufacturing |
WO2016085965A1 (en) | 2014-11-24 | 2016-06-02 | Stratasys, Inc. | Additive manufacturing system with laser assembly |
EP3026638B1 (en) | 2014-11-25 | 2020-04-01 | Airbus Operations GmbH | Method and system for adapting a 3D printing model |
GB2533102B (en) | 2014-12-09 | 2018-10-31 | Bae Systems Plc | Additive Manufacturing |
US20160169821A1 (en) | 2014-12-15 | 2016-06-16 | Airbus Defence and Space GmbH | Method of quality assurance of an additive manufacturing build process |
US10112731B2 (en) | 2015-02-27 | 2018-10-30 | Space Systems/Loral, Llc | Truss structure optimization techniques |
DE102015204800B3 (de) | 2015-03-17 | 2016-12-01 | MTU Aero Engines AG | Verfahren und Vorrichtung zur Qualitätsbeurteilung eines mittels eines additiven Herstellungsverfahrens hergestellten Bauteils |
EP3082102A1 (de) | 2015-04-13 | 2016-10-19 | MTU Aero Engines GmbH | Verfahren zum evaluieren wenigstens einer mittels eines generativen pulverschichtverfahrens hergestellten bauteilschicht |
WO2016179121A1 (en) | 2015-05-02 | 2016-11-10 | Fleming Robert J | Automated design, simulation, and shape forming process for creating structural elements and designed objects |
AU2016202759B2 (en) | 2015-05-21 | 2021-04-29 | Rosebank Engineering Pty Ltd | Methods for restoring an aircraft frame element |
WO2016196382A1 (en) * | 2015-06-01 | 2016-12-08 | Velo3D, Inc. | Three-dimensional printing and three-dimensional objects formed using the same |
US20160356245A1 (en) | 2015-06-03 | 2016-12-08 | Raytheon Company | Rocket motor produced by additive manufacturing |
US11347191B2 (en) | 2015-07-29 | 2022-05-31 | Illinois Tool Works Inc. | System and method to facilitate welding software as a service |
US10816491B2 (en) * | 2015-10-09 | 2020-10-27 | Amir Khajepour | System and method for real time closed-loop monitoring and control of material properties in thermal material processing |
WO2017096050A1 (en) | 2015-12-04 | 2017-06-08 | Raytheon Company | Electron beam additive manufacturing |
US20180104742A1 (en) * | 2016-10-18 | 2018-04-19 | General Electric Company | Method and system for thermographic inspection of additive manufactured parts |
US10234848B2 (en) | 2017-05-24 | 2019-03-19 | Relativity Space, Inc. | Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning |
US10394229B2 (en) | 2017-09-27 | 2019-08-27 | International Business Machines Corporation | Orchestration of learning and execution of model predictive control tool for manufacturing processes |
-
2017
- 2017-05-24 US US15/604,473 patent/US10234848B2/en active Active
-
2018
- 2018-05-23 WO PCT/US2018/034147 patent/WO2018217903A1/en active Application Filing
- 2018-05-23 EP EP18806932.2A patent/EP3635640B1/en active Active
- 2018-05-23 RU RU2019141479A patent/RU2722525C1/ru active
- 2018-05-23 JP JP2019565319A patent/JP6741883B1/ja active Active
- 2018-05-23 NZ NZ760534A patent/NZ760534A/en unknown
- 2018-05-23 CA CA3064593A patent/CA3064593C/en active Active
- 2018-05-23 ES ES18806932T patent/ES2955982T3/es active Active
- 2018-05-23 EP EP23184602.3A patent/EP4306241A1/en active Pending
- 2018-12-27 US US16/234,325 patent/US10539952B2/en active Active
-
2019
- 2019-11-26 US US16/696,720 patent/US10921782B2/en active Active
-
2020
- 2020-07-22 JP JP2020125437A patent/JP7084964B2/ja active Active
-
2021
- 2021-02-16 US US17/176,557 patent/US20210191363A1/en not_active Abandoned
-
2023
- 2023-11-06 US US18/502,964 patent/US20240142941A1/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7765022B2 (en) * | 1998-06-30 | 2010-07-27 | The P.O.M. Group | Direct metal deposition apparatus utilizing rapid-response diode laser source |
US20130223724A1 (en) * | 2010-06-28 | 2013-08-29 | Precitec Itm Gmbh | Method for classifying a multitude of images recorded by a camera observing a processing area and laser material processing head using the same |
WO2015015554A1 (ja) * | 2013-07-29 | 2015-02-05 | Necソリューションイノベータ株式会社 | 3dプリンタ装置、3dプリント方法及び立体造形物の製造方法 |
US20150045928A1 (en) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Massachusetts Institute Of Technology | Automatic Process Control of Additive Manufacturing Device |
JP2016537716A (ja) * | 2013-08-22 | 2016-12-01 | ビスポーク, インコーポレイテッド | カスタム製品を創作するための方法及びシステム |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11731368B2 (en) | 2018-04-02 | 2023-08-22 | Nanotronics Imaging, Inc. | Systems, methods, and media for artificial intelligence process control in additive manufacturing |
JP2022526033A (ja) * | 2019-04-19 | 2022-05-20 | ナノトロニクス イメージング インコーポレイテッド | 積層造形における人工知能プロセス制御のためのシステム、方法および媒体 |
JP7255919B2 (ja) | 2019-04-19 | 2023-04-11 | ナノトロニクス イメージング インコーポレイテッド | 積層造形における人工知能プロセス制御のためのシステム、方法および媒体 |
JP7553983B2 (ja) | 2019-04-19 | 2024-09-19 | ナノトロニクス イメージング インコーポレイテッド | 積層造形における人工知能プロセス制御のためのシステム、方法および媒体 |
JP2023519437A (ja) * | 2020-04-01 | 2023-05-10 | エスエルエム ソルーションズ グループ アーゲー | システム及び方法 |
JP7428350B2 (ja) | 2020-06-01 | 2024-02-06 | 住友重機械ハイマテックス株式会社 | 加工条件推奨装置、加工条件推奨方法、プログラム、金属構造体製造システム及び金属構造体の製造方法 |
WO2022157914A1 (ja) * | 2021-01-22 | 2022-07-28 | 株式会社ニコン | 加工方法 |
WO2022211434A1 (ko) * | 2021-03-29 | 2022-10-06 | 오엔제이 주식회사 | 머신러닝 알고리즘을 이용하여 wps를 자동으로 생성하는 방법 및 장치 |
WO2023127321A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | 株式会社日立製作所 | 付加製造条件探索装置、および、付加製造条件探索方法 |
WO2024162563A1 (ko) * | 2023-01-31 | 2024-08-08 | 한국전자기술연구원 | 메타 맵퍼 기반 적층 제조 전 주기 통합 데이터 구축 및 검색 방법 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU2722525C1 (ru) | 2020-06-01 |
US20180341248A1 (en) | 2018-11-29 |
EP3635640A1 (en) | 2020-04-15 |
CA3064593C (en) | 2022-05-31 |
US10921782B2 (en) | 2021-02-16 |
ES2955982T3 (es) | 2023-12-11 |
EP3635640B1 (en) | 2023-07-12 |
EP4306241A1 (en) | 2024-01-17 |
US20210191363A1 (en) | 2021-06-24 |
WO2018217903A1 (en) | 2018-11-29 |
NZ760534A (en) | 2020-08-28 |
US20190227525A1 (en) | 2019-07-25 |
US10539952B2 (en) | 2020-01-21 |
JP6741883B1 (ja) | 2020-08-19 |
JP2021008113A (ja) | 2021-01-28 |
JP7084964B2 (ja) | 2022-06-15 |
US20200096970A1 (en) | 2020-03-26 |
US10234848B2 (en) | 2019-03-19 |
CA3064593A1 (en) | 2018-11-29 |
US20240142941A1 (en) | 2024-05-02 |
EP3635640A4 (en) | 2021-03-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7084964B2 (ja) | 機械学習を使用する付加製造プロセスのリアルタイム適応制御 | |
US20200166909A1 (en) | Real-time adaptive control of manufacturing processes using machine learning | |
Mercado Rivera et al. | Additive manufacturing methods: techniques, materials, and closed-loop control applications | |
Leach et al. | Geometrical metrology for metal additive manufacturing | |
US11656614B2 (en) | In-process digital twinning | |
Fang et al. | Process monitoring, diagnosis and control of additive manufacturing | |
US10571892B2 (en) | Preform fabrication system | |
Abuabiah et al. | Advancements in laser wire-feed metal Additive Manufacturing: A brief review | |
Kaji et al. | Intermittent adaptive trajectory planning for geometric defect correction in large-scale robotic laser directed energy deposition based additive manufacturing | |
Chen et al. | In-Process Sensing, Monitoring and Adaptive Control for Intelligent Laser-Aided Additive Manufacturing | |
Taufik et al. | Computer aided visualization tool for part quality analysis of additive manufacturing process | |
Franke et al. | Vision based process monitoring in wire arc additive manufacturing (WAAM) | |
Singh Dhami et al. | A sensing integrated metal additive manufacturing platform for exploring the use of non-standard powders | |
Yaseer | Process Planning of Robotic Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) Using Machine Learning | |
O’Regan et al. | Engineering a more sustainable manufacturing process for metal Additive Layer Manufacturing using a productive process pyramid | |
Feng et al. | Functional Requirements of Data Analytic Tools and Software for Metal Additive Manufacturing | |
Detwiler | Relating the Surface Topography of As-Built Inconel 718 Surfaces to Laser Powder Bed Fusion Process Parameters | |
Kaji | In-situ monitoring and intermittent controller for adaptive trajectory generation during laser directed energy deposition via powder feeding | |
Sparks | A framework for a successful additive repair system | |
Krishna | On Characterization and Optimization of Surface Topography in Additive Manufacturing Processes | |
Chen | Multi-sensor monitoring for in-situ defect detection and quality assurance in laser-directed energy deposition | |
Guajardo Treviño | An analysis of the technical challenges to produce a Digital Twin of FDM parts | |
Lyu | Advanced Additive Manufacturing Using Data Analytics for Real-Time Quality Assurance | |
Ogunsanya | Digital Twinning of Additive Manufacturing Processes | |
Xu | Design and Realisation of a Monitoring System for Wire-Arc Additive Manufacturing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200210 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200521 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200522 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20200522 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20200625 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200701 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200727 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6741883 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |