Студент ДГТУ разрабатывает систему обнаружения дефектов 3D-печати с помощью искусственного интеллекта
Студент третьего курса Донского государственного технического университета по направлению «Информационные системы и технологии» Егор Столбовой разработал проект нейросети NyuroPrint, способной анализировать и предотвращать дефекты в процессе 3D-печати.
Разработка представляет собой сервис на основе искусственного интеллекта с алгоритмами, созданными специально для оперативного обнаружения дефектов 3D-печати, сообщает пресс-служба вуза. Применение NyuroPrint позволит экономить время и ресурсы.
«Качество 3D-печати играет решающую роль в производственных процессах, поэтому наша цель — предоставить потенциальным пользователям инструменты для минимизации временных и финансовых затрат на отладку оборудования», — рассказал Егор Столбовой.
В проект планируется добавить определение от пяти до десяти дефектов. Позже будет создана система, способная на только выявлять, но и предотвращать дефекты за счет автоматической настройки параметров 3D-печати. На сегодня в сервисе реализованы определение недоэкструзии и рекомендации по калибровке оборудования. Рекомендательная система — это программа, которая в случае определения дефекта нейронной сетью дает текстовые подсказки по настройке 3D-принтера для предотвращения повторных дефектов.
«Восемьдесят процентов дефектов 3D-печати появляются из-за неправильной настройки оборудования. Например, дефект недоэкструзии может появиться вследствие низкой температуры печати: это когда пластика подается меньше, чем нужно, и на детали появляются заметные дырки или искажения, а сами слои слабо крепятся друг к другу. Наш конечный продукт будет находить дефект, определять его степень и изменять значение температуры», — пояснил Егор.
Идея автоматизировать настройку параметров 3D-печати возникла у Егора еще в школе: в 2022 году он вместе с партнером по 3D-печати, программистом Михаилом Кравцовым, разработал концепцию применения нейронных сетей для автоматизации процесса.
«Вместе с партнером мы детально разобрали существующие дефекты 3D-печати, распределив их по категориям. Также проанализировали причины, по которым возникают ошибки, и разработали способы их исправления», — рассказал Егор.
Исследование реализуется на грант Фонда содействия инновациям по результатам конкурса «Студенческий стартап» в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства». За последний год проект нейросети, способной идентифицировать дефекты на основе фотографий тестовых моделей, вышел в финал конкурса программы «Умник», а также был представлен на Южном инновационном форуме, где занял призовое место, а затем выиграл грант Фонда содействия инновациям. Сейчас программисты ожидают получение статуса резидентов Сколково.
А у вас есть интересные новости? Поделитесь с нами своими разработками, и мы расскажем о них всему миру! Ждем ваши идеи по адресу news@3Dtoday.ru.
Еще больше интересных статей
Российские ученые исследовали рентгеновскую проницаемость 3D-печатных изделий
Подпишитесь на автора
Подпишитесь на автора, если вам нравятся его публикации. Тогда вы будете получать уведомления о его новых статьях.
Отписаться от уведомлений вы всегда сможете в профиле автора.
Студенты НИТУ МИСИС сконструировали робота-уборщика
Подпишитесь на автора
Подпишитесь на автора, если вам нравятся его публикации. Тогда вы будете получать уведомления о его новых статьях.
Отписаться от уведомлений вы всегда сможете в профиле автора.
Конкурс! Отдадим новенький 3D-принтер и ящик филамента в хорошие руки
Подпишитесь на автора
Подпишитесь на автора, если вам нравятся его публикации. Тогда вы будете получать уведомления о его новых статьях.
Отписаться от уведомлений вы всегда сможете в профиле автора.
Комментарии и вопросы
Хотя в игре вообще ремень не ф...
Спасибо, стараюсь)
Нет, конечно. Для разовых моде...
Приветствую всех, вот такой де...
может кто кратко подсказать ка...
Добрый день, при печати ABS пл...
Хотел спросить как исправить н...