JPWO2021021469A5 - - Google Patents
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いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法、装置、システム、およびコンピュータ可読媒体は、(i)生産機械に関連する1つ以上の入力変数が、正しい状態(例えば、規定または所定の状態)にあるかどうか、(ii)1つ以上の入力変数が、誤った状態にあるかどうか、および(iii)1つ以上の入力変数の任意の誤った状態と、その1つ以上の入力変数の正しい状態との間の違いは何か、に関係する。場合によっては、これらの関心事を満たすのは困難である。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法、装置、システム、およびコンピュータ可読媒体は、これらの関心事を少なくとも部分的に満たす。 In some embodiments, the methods, apparatus, systems, and computer-readable media disclosed herein relate to (i) whether one or more input variables associated with a production machine are in a correct state (e.g., a prescribed or predetermined state), ( ii ) whether one or more input variables are in an erroneous state, and (ii) what is the difference between any erroneous state of one or more input variables and the correct state of the one or more input variables. In some cases, these concerns are difficult to meet. In some embodiments, the methods, apparatus, systems, and computer-readable media disclosed herein at least partially meet these concerns.
いくつかの実施形態では、より多くの変数が、それらの意図された値(例えば、許容範囲内の)からの偏差を示すため、三次元オブジェクトにおける故障予測の精度(例えば、意図された目的のためのその性能に影響を及ぼし得る)が向上し得る。例えば、より多くのキー変数が、それらの意図された値からの偏差を示すため、故障予測精度が、向上し得る。いくつかの実施形態では、複数の(例えば、キー)変数の(それぞれの)値の集合的な偏差は、単一の(例えば、キー)変数の値の偏差よりも、故障のより良好な予測である。いくつかの実施形態では、複数の(例えば、キー)変数の(それぞれの)値の(例えば、より小さな)偏差は、単一の(例えば、キー)変数の値の(例えば、より大きな)偏差よりも、故障のより良好な予測である。より良好な予測とは、より早い予測、より正確な予測、および/またはより信頼できる予測を指し得る。任意の故障を予測するために統合された変数の値のうちの少なくとも2つは、異なる重要度(例えば、重み)が与えられ得る。任意の故障を予測するために統合された変数の値のうちの少なくとも2つは、(例えば、実質的に)同じ重要度(例えば、重み)を有し得る。重要度は、製造機械および/またはプロセスに大きく依存しうる。 In some embodiments, the accuracy of failure prediction in a three-dimensional object (which can, for example, affect its performance for its intended purpose) can be improved because more variables exhibit deviations from their intended values (e.g., within tolerance). For example, failure prediction accuracy can be improved because more key variables exhibit deviations from their intended values. In some embodiments, the collective deviation of the (respective) values of multiple (eg, key) variables is a better predictor of failure than the deviation of the values of a single (eg, key) variable. In some embodiments, a (e.g., smaller) deviation in the (each) value of multiple (e.g., key) variables is a better predictor of failure than a (e.g., larger) deviation in the value of a single (e.g., key) variable. Better prediction can refer to earlier prediction, more accurate prediction, and/or more reliable prediction. At least two of the values of the variables integrated to predict any failure may be given different importance (eg, weights). At least two of the values of the variables integrated to predict any failure may have (eg, substantially) the same importance (eg, weight). Criticality can be highly dependent on manufacturing machines and/or processes.
いくつかの実施形態では、QAプログラムは、(i)形成されるべき3Dオブジェクトのモデル、(ii)形成された、形成される、または形成されようとしている3Dオブジェクトの層、および/または(iii)形成された、または形成されようとしている3Dオブジェクトの複数の層を例示する。QAプログラムは、3Dオブジェクトおよび/または3Dオブジェクトの層の識別番号を表示および/または割り当てし得る。QAプログラムは、クライアント名、構築名(例えば、ユーザー、例えば、クライアントによって与えられた)を表示し得る。QAプログラムは、3Dオブジェクトの形成の開始時刻、および推定終了時刻1185、1195を表示し得る。QAプログラムは、3Dオブジェクトを形成するための推定終了時刻を編集し得る。QAプログラムは、構築終了時間、許容誤差、閾値、および/または最適な(例えば、要求された)変数値の推定のための別のプログラムから動作可能に結合され、および/または別のプログラムからの入力を受け入れることができる。QAプログラムによって使用および/または出力されるデータは、暗号化され得る。QAプログラムは、レポートを編集し得る。レポートは、QAプログラムによって表示および/または処理された項目のいずれかを含み得る。レポートに含まれる項目は、事前に定義され得る。レポートに含まれる1つ以上の項目は、ユーザー定義され得る。レポート内の1つ以上の項目の順序は、事前定義されるか、またはユーザー定義され得る。プラットフォームの上および/または印刷体積(例えば、材料床)内の3Dオブジェクトの構成は、ユーザーインターフェースpfQAプログラム内で計算および/または表示され得る。図12は、様々なユーザーインターフェースの一例を示す。図12の例に示されるユーザーインターフェース1200は、プリンタ1という名前のツール内で印刷された、プラットフォームの上の構築体積1202内の3Dオブジェクト1201を表示する。印刷物の様々な識別データが、表示される1203(例えば、構築識別番号(ID番号)、構築名、総層数のうちの印刷された層数、開始時刻およびデータ、ならびに終了日時)。QAは、構築の完了のための(完了を示す)視覚的タイムライン1204を表示する。QAプログラムのユーザーインターフェース(UI)は、注意が必要であること1205を示す。QAプログラムUIは、レポートを生成する(例えば、表示する)ためのオプションを提供する1206。QAプログラムUIは、構築の進捗状況に関連する任意のパラメータを示し得る。例えば、平均スループット、中断回数、最大中断時間、アラート数、予備変形された材料(例えば、粉末)の識別、残っている予備変形された材料、粉末再循環フィルタのステータス、ふるいにかけられた層数、ユーザー名、ユーザーの最後のログ、および/またはQAプログラムのバージョン。QAプログラムUIは、様々なウィンドウ、タブ、ドロップダウンメニュー、またはボタンを有し得る。QAプログラムUIに表示される特徴のいずれかは、(例えば、ユーザーに対して)インタラクティブであってもよいか、またはインタラクティブでなくてもよい。QAプログラムUIは、プリンタの構成要素/プロセス/センサの状態のいずれかを散文形式で、視覚的に、総累積印刷にわたる平均、いくつかの層にわたる平均として(例えば、1207)、および/またはリアルタイムで、表示し得る。USインターフェースは、構成要素/プロセス/センサの任意のステータスを示し得る。図12は、監視される項目(例えば、ヒートマップ)に関連する3つの監視される変数の例1207を示す。図12に示される3つのセンサは、酸素レベル、再循環フィルタ、および残りの粉末を含む。どのセンサのステータスが、250層ごとに平均化されて、適合(例えば、「仕様内」)、様々なレベルの不適合(例えば、「警告」および「アラーム」)、およびデータの欠如(「データなし」)として示されるか。図12は、ユーザーによってトグルされ得る2つのタブ(例えば、構築の進捗状況1209および構築の構成1208)を示す。構築構成タブは、形成されるべき3Dオブジェクトの総体積、その表面積、3Dオブジェクトを形成するために必要な総層数、3Dオブジェクトが形成される材料、推定総構築時間、顧客、構築ファイル名、統合されたソフトウェアの任意のバージョン(例えば、QAソフトウェアとは異なるFlowソフトウェア)、ファイルが準備される日付、および使用される特定のスライス操作(例えば、スライスツーロケーション(slice-to-location))を含み得る。 In some embodiments, the QA program illustrates (i) a model of the 3D object to be formed, (ii) layers of the 3D object that have been formed, formed, or about to be formed, and/or (iii) multiple layers of the 3D object that have been or are about to be formed. The QA program may display and/or assign identification numbers for 3D objects and/or layers of 3D objects. The QA program may display the client name, build name (eg, given by the user, eg, the client). The QA program may display the start time and estimated end time 1185, 1195 of building the 3D object. The QA program may compile an estimated finish time for building the 3D object. A QA program can be operatively coupled to and/or accept input from another program for estimation of build end times, tolerances, thresholds, and/or optimal (e.g., requested) variable values. Data used and/or output by the QA program may be encrypted. A QA program may compile the report. A report may include any of the items viewed and/or processed by the QA program. The items included in the report can be predefined. One or more items included in the report may be user-defined. The order of one or more items within the report may be predefined or user-defined. The configuration of 3D objects on the platform and/or within the printing volume (eg, material bed) can be calculated and/or displayed within the user interface pfQA program. FIG. 12 shows an example of various user interfaces. The user interface 1200 shown in the example of FIG. 12 displays a 3D object 1201 in a build volume 1202 on a platform printed in a tool named Printer1. Various identification data for the print is displayed 1203 (eg, build identification number (ID number), build name, number of layers printed out of total layers, start time and data, and end date and time). QA displays a visual timeline 1204 (indicating completion) for completion of the build. The QA program user interface (UI) indicates 1205 that attention is required. The QA program UI provides 1206 options for generating (eg, viewing) reports. The QA program UI may show any parameters related to build progress. For example, average throughput, number of interruptions, maximum interruption time, number of alerts, identification of pre-deformed material (e.g., powder), remaining pre-deformed material, powder recirculation filter status, number of layers screened, user name, user's last log, and/or QA program version. The QA program UI may have various windows, tabs, drop down menus or buttons. Any of the features displayed in the QA program UI may or may not be interactive (eg, to the user). The QA program UI may display any of the printer component/process/sensor states in prose form, visually, as an average over the total cumulative print, as an average over several layers (e.g., 1207), and/or in real-time. The US interface can indicate any status of the component/process/sensor. FIG. 12 shows an example 1207 of three monitored variables associated with a monitored item (eg, heatmap). The three sensors shown in FIG. 12 include oxygen level, recirculation filter, and residual powder. Which sensor's status is averaged over every 250 layers and shown as conforming (e.g., "in spec"), various levels of non-conforming (e.g., "warning" and "alarm"), and missing data ("no data"). FIG. 12 shows two tabs (eg, Build Progress 1209 and Build Configuration 1208) that may be toggled by the user. The build configuration tab may include the total volume of the 3D object to be built, its surface area, the total number of layers required to build the 3D object, the material from which the 3D object is built, the estimated total build time, the customer, the build file name, any version of software integrated (e.g., Flow software different from QA software), the date the file is prepared, and the specific slicing operation used (e.g., slice-to-location).
Claims (33)
(a)第1のセンサによって収集された第1のデータを分析して、第1の期待値からの第1の偏差を識別することであって、前記第1のセンサが前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の第1の態様を感知するように構成されており、前記第1の態様が前記印刷の第1の変数を含むことと、
(b)第2のセンサによって収集された第2のデータを分析して、第2の期待値からの第2の偏差を識別することであって、前記第2のセンサが前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の第2の態様を感知するように構成されており、前記第2のセンサは、センサのタイプおよび/またはセンサの位置が前記第1のセンサと異なり、前記第2の態様が前記印刷の第2の変数を含むことと、
(c)少なくとも(I)前記第1の偏差および(II)前記第2の偏差を考慮することによって、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の前記品質を評価して、結果を生成することであって、前記結果は第3の態様を含み、前記第3の態様は前記第1の態様と異なり、前記第3の態様は前記第2の態様と異なり、前記結果は、(i)前記第1のセンサによって収集された前記第1のデータおよび(ii)前記第2のセンサによって収集された前記第2のデータの統合を含むことと、
(d)前記結果に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷するように三次元プリンタに指示することと、
を含む方法。 A method for quality assurance in printing at least one three-dimensional object, comprising:
(a) analyzing first data collected by a first sensor to identify a first deviation from a first expected value, wherein the first sensor is configured to sense a first aspect of the printing of the at least one three-dimensional object, the first aspect comprising a first variable of the printing;
(b) analyzing second data collected by a second sensor to identify a second deviation from a second expected value, the second sensor being configured to sense a second aspect of the printing of the at least one three-dimensional object, the second sensor being different than the first sensor in sensor type and/or sensor location, the second aspect comprising a second variable of the printing;
(c) assessing the quality of said printing of said at least one three-dimensional object by considering at least (I) said first deviation and (II) said second deviation to generate a result, said result comprising a third aspect, said third aspect being different from said first aspect, said third aspect being different from said second aspect, said result comprising (i) said first data collected by said first sensor and (ii) collected by said second sensor. and integrating the second data obtained by
(d) directing a three-dimensional printer to print the at least one three-dimensional object based at least in part on the result;
method including.
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