JP7054268B2 - 積層造形における人工知能フィードバック制御のためのシステム、方法および媒体 - Google Patents
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Description
によって表される)、結果として印刷ヘッドの以前の位置になった制御コード印刷パラメータ(θi-1によって表される)、および、印刷ヘッドの現在の測定位置(
によって表される)。そして、出力変数は、結果として印刷ヘッドの現在の位置(θによって表される)になった数値制御符号パラメータとすることができる。入力変数および出力変数は、一緒に、人工知能アルゴリズムのための単一の訓練サンプルとして機能することができる。単一の印刷層は、結果としてこの種の数百の訓練サンプルを生ずることができる。これらの訓練サンプルは、前の層内の異常についての知識、生産設計の所望の仕様、積層造形プリンタの印刷特徴および/または周囲条件とともに、最適な印刷パラメータを計算し、所望の印刷ヘッドの動きを生成するために用いることができる。いくつかの実施形態では、訓練サンプルは、前の層内の異常についての知識、生産設計の所望の仕様、積層造形プリンタの特徴および/または周囲条件とともに、最適な印刷パラメータならびにその後の層のX-Y-Z設定点の最適配置および印刷経路のための命令を計算するために用いることができる。
Claims (21)
- 積層造形システムであって、
層方法によって層内の対象物を印刷するように構成される印刷ヘッドと、
照明を前記対象物の印刷層の表面に提供するための照明光源と、
前記印刷層の画像をキャプチャするように構成される画像センサと、
少なくとも1つのハードウェア・プロセッサと、
を備え、前記少なくとも1つのハードウェア・プロセッサは、
キャプチャ画像を受信し、
前記対象物のための1つまたは複数の所望の機械的特性を得、
前記印刷層の3次元トポグラフィー画像を生成し、
印刷層内の異常を検出するように構成される第1の人工知能アルゴリズムを用いて、前記生成されたトポグラフィー画像から前記印刷層内の異常を識別し、
前記識別された異常と、前記印刷層を印刷するために用いられる充填密度および充填パターンのうちの1つとの間の相関を、識別された異常と前記充填密度および前記充填パターンのうちの前記1つとの間の相関を決定するように構成される第2の人工知能アルゴリズムを用いて、決定し、
前記対象物のその後の層を印刷する前記印刷ヘッドにより用いられる前記充填密度および前記充填パターンのうちのいずれか1つの値を、前記印刷層で見つかった異常を補償するように調整し、
前記いずれか1つの値を用いて、前記対象物の前記その後の層が前記印刷ヘッドによって印刷され、前記1つまたは複数の所望の機械的特性を実質的に達成する、
ように構成される、積層造形システム。 - 前記印刷層の前記3次元トポグラフィー画像は、シェイプ・フロム・フォーカス・アルゴリズム、シェイプ・フロム・シェーディング・フォーカス・アルゴリズム、フォトメトリック・ステレオ・アルゴリズム、およびフーリエ・サイコグラフィー・モジュレーション・アルゴリズムのうちの1つを用いて生成される、請求項1に記載の積層造形システム。
- 前記第1の人工知能アルゴリズムおよび前記第2の人工知能アルゴリズムのうちの少なくとも1つは、機械学習、隠れマルコフ・モデル、リカレント・ニューラル・ネットワーク、畳み込みニューラル・ネットワーク、ベイジアン記号法、サポート・ベクトル・マシンおよび敵対的生成ネットワークのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の積層造形システム。
- 前記異常を識別することは、前記生成された3次元トポグラフィー画像と、前記印刷層のための生成された数値制御符号、前記印刷対象物の1つまたは複数の前の層、前記印刷対象物のための生産設計のうちの少なくとも1つと、を比較することによって実行される、請求項1に記載の積層造形システム。
- 前記少なくとも1つのハードウェア・プロセッサは、
前記対象物の機械的特性、光学的特性および電気的特性のうちの少なくとも1つに影響を及ぼす印刷パラメータを識別し、
前記対象物が印刷された後、前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つを測定し、
前記対象物の異常率および異常パターンのうちの少なくとも1つを決定し、
前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つならびに前記印刷パラメータが、前記対象物の前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つにどのように影響を及ぼすかを決定する、
ようにさらに構成される、
請求項1に記載の積層造形システム。 - 印刷パラメータを識別することは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項5に記載の積層造形システム。
- 前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つ、ならびに前記印刷パラメータが、前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つ、にどのように影響を及ぼすかを決定することは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項5に記載の積層造形システム。
- 積層造形のための方法であって、
層方法によって層内で印刷される対象物の印刷層の画像をキャプチャするように構成される画像センサによって生成されるキャプチャ画像を受信するステップと、
前記対象物のための1つまたは複数の所望の機械的特性を得るステップと、
ハードウェア・プロセッサを用いて、前記印刷層の3次元トポグラフィー画像を生成するステップと、
印刷層内の異常を検出するように構成される第1の人工知能アルゴリズムを用いて、前記生成されたトポグラフィー画像から前記印刷層内の異常を識別するステップと、
前記識別された異常と、前記印刷層を印刷するために用いられる充填密度および充填パターンのうちの1つと、の間の相関を、識別された異常と前記充填密度および前記充填パターンのうちの前記1つとの間の相関を決定するように構成される第2の人工知能アルゴリズムを用いて、決定するステップと、
印刷ヘッドにより用いられる前記充填密度および前記充填パターンのうちのいずれか1つのための値を、前記印刷層で見つかった異常を補償するように調整し、前記対象物のその後の層を印刷するステップと、
前記いずれか1つのための値を用いて、前記対象物の前記その後の層を前記印刷ヘッドに印刷させ、前記1つまたは複数の所望の機械的特性を実質的に達成するステップと、
を含む方法。 - 前記印刷層の前記3次元トポグラフィー画像は、シェイプ・フロム・フォーカス・アルゴリズム、シェイプ・フロム・シェーディング・フォーカス・アルゴリズム、フォトメトリック・ステレオ・アルゴリズム、およびフーリエ・サイコグラフィー・モジュレーション・アルゴリズムのうちの1つを用いて生成される、請求項8に記載の方法。
- 前記第1の人工知能アルゴリズムおよび前記第2の人工知能アルゴリズムのうちの少なくとも1つは、機械学習、隠れマルコフ・モデル、リカレント・ニューラル・ネットワーク、畳み込みニューラル・ネットワーク、ベイジアン記号法、サポート・ベクトル・マシンおよび敵対的生成ネットワークのうちの少なくとも1つを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記異常を識別するステップは、前記生成された3次元トポグラフィー画像と、前記印刷層のための生成された数値制御符号、前記印刷対象物の1つまたは複数の前の層、および前記印刷対象物のための生産設計のうちの少なくとも1つと、を比較することによって実行される、請求項8に記載の方法。
- 前記対象物の機械的特性、光学的特性および電気的特性のうちの少なくとも1つに影響を及ぼす印刷パラメータを識別するステップと、
前記対象物が印刷された後、前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つを測定するステップと、
前記対象物の異常率および異常パターンのうちの少なくとも1つを決定するステップと、
前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つならびに前記印刷パラメータが、前記対象物の前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つにどのように影響を及ぼすかを決定するステップと、
をさらに含む、
請求項8に記載の方法。 - 印刷パラメータを識別するステップは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項12に記載の方法。
- 前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つ、ならびに前記印刷パラメータが、前記対象物の前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つ、にどのように影響を及ぼすかを決定するステップは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項12に記載の方法。
- コンピュータ実行可能命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されるとき、前記プロセッサに、
層方法によって層内で印刷される対象物の印刷層の画像をキャプチャするように構成される画像センサによって生成されるキャプチャ画像を受信するステップと、
前記対象物のための1つまたは複数の所望の機械的特性を得るステップと、
前記印刷層の3次元トポグラフィー画像を生成するステップと、
印刷層内の異常を検出するように構成される第1の人工知能アルゴリズムを用いて、前記生成されたトポグラフィー画像から前記印刷層内の異常を識別するステップと、
前記識別された異常と、前記印刷層を印刷するために用いられる充填密度および充填パターンのうちの1つと、の間の相関を、識別された異常と前記充填密度および前記充填パターンのうちの前記1つとの間の相関を決定するように構成される第2の人工知能アルゴリズムを用いて、決定するステップと、
印刷ヘッドにより用いられる前記充填密度および前記充填パターンのうちのいずれか1つのための値を、前記印刷層で見つかった異常を補償するように調整し、前記対象物のその後の層を印刷するステップと、
前記いずれか1つのための値を用いて、前記対象物の前記その後の層を前記印刷ヘッドに印刷させ、前記1つまたは複数の所望の機械的特性を実質的に達成するステップと、
を含む、積層造形のための方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記印刷層の前記3次元トポグラフィー画像は、シェイプ・フロム・フォーカス・アルゴリズム、シェイプ・フロム・シェーディング・フォーカス・アルゴリズム、フォトメトリック・ステレオ・アルゴリズムおよびフーリエ・サイコグラフィー・モジュレーション・アルゴリズムのうちの1つを用いて生成される、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記第1の人工知能アルゴリズムおよび前記第2の人工知能アルゴリズムのうちの少なくとも1つは、機械学習、隠れマルコフ・モデル、リカレント・ニューラル・ネットワーク、畳み込みニューラル・ネットワーク、ベイジアン記号法、サポート・ベクトル・マシンおよび敵対的生成ネットワークのうちの少なくとも1つを含む、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記異常を識別するステップは、前記生成された3次元トポグラフィー画像と、前記印刷層のための生成された数値制御符号、前記印刷対象物の1つまたは複数の前の層、および前記印刷対象物のための生産設計、のうちの少なくとも1つと、を比較することによって実行される、請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記方法は、
前記対象物の機械的特性、光学的特性および電気的特性のうちの少なくとも1つに影響を及ぼす印刷パラメータを識別するステップと、
前記対象物が印刷された後、前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つを測定するステップと、
前記対象物の異常率および異常パターンのうちの少なくとも1つを決定するステップと、
前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つ、ならびに前記印刷パラメータが、前記対象物の前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つ、にどのように影響を及ぼすかを決定するステップと、
をさらに含む、
請求項15に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 印刷パラメータを識別するステップは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 前記異常率および前記異常パターンのうちの前記少なくとも1つならびに前記印刷パラメータが、前記対象物の前記機械的特性、前記光学的特性および前記電気的特性のうちの前記少なくとも1つにどのように影響を及ぼすかを決定するステップは、人工知能アルゴリズムを用いる、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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---|---|---|---|
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