Vlaamse onderzoekscentra maken AI-camera om fouten in 3d-prints te voorkomen

De Belgische onderzoekscentra imec en Flanders Make werken aan een AI-camera die industriële 3d-printers automatisch bijstuurt tijdens het printen van metalen onderdelen. Dit moet de kwaliteit van 3d-geprinte onderdelen in onder meer de luchtvaart en de zorg verbeteren.

De AI-camera moet fouten al tijdens het printen detecteren en het printproces direct kunnen bijsturen. Voorheen vonden er enkel achteraf controles plaats, als het onderdeel in kwestie al gemaakt was. Bij eventuele fouten moest een onderdeel dan volledig opnieuw geprint worden. De AI-camera moet dit voorkomen.

Voor de productie van bepaalde op maat gemaakte metalen onderdelen voor onder andere windturbines en medische implantaten kunnen 3d-printers worden ingezet die gebruikmaken van lasers. Er wordt hierbij bijvoorbeeld gebruikgemaakt van selective laser melting, een printtechniek waarbij metaalpoeder laag voor laag aan elkaar wordt gesmolten.

Op het moment dat de AI-camera detecteert dat de laser op bepaalde plekken te veel of te weinig warmte genereert, zal het systeem zich daarop aanpassen om fouten in de print te voorkomen. Dat moet volgens imec veel tijd en kosten besparen. Daarnaast vermindert het de hoeveelheid afval en het energiegebruik. De software van de camera zorgt ervoor dat de laser en de camera elkaars positie kunnen volgen. Daarnaast wordt gebruikgemaakt van een AI-leermodel op basis van ct-scans van eerder geprinte onderdelen.

Het Vision-in-the-Loop-project is een samenwerking tussen de onderzoekscentra en de bedrijven Materialise, AdditiveLab, Dekimo en ESMA. Momenteel werkt de AI-camera met één type metaal, maar het is de bedoeling dat dit wordt uitgebreid naar meer kunststoffen en metalen, en voor printers met meer dan één laser.

Afbeelding: imec

Reacties (17)

[Djerro123]

Oké kunnen we dit geen “AI-camera” noemen? Dit is gewoon een camera, met daarbij software. Dat er getraind wordt op oude data of whatever maakt de camera zeg niet ineens “AI”, dat is nog altijd gewoon de software.

Is dit een overgenomen marketing term?

[redzebrax]

Op zich wel een mooi iets om defaults te voorkomen of AI daarvoor nodig is, is een een andere zaak, maar ik volg ten zeerste je aversie t.o.v. van deze reclamepraat.
De camera is .... een gewone camera.
In plaats van dat je voorheen blind printte, maak je nu een back loop wat je onder andere met ai kan doen maar ook op andere manieren.
Iets gelijksaardigs was mijn eindwerk heel lang geleden. Dat ging over versnijden in textiel, beeldherkenning en onverwachte onregelmatigheden volgen, gelijkaardige cameraopzet waarbij je voor een terugkoppeling zorgt.
De meerwaarde zit hier nu in dat ze voor een terugkoppeling zorgen ivm hitte over het oppervlakte is AI hier voor nodig ?

"Daarnaast wordt gebruikgemaakt van een AI-leermodel op basis van ct-scans van eerder geprinte onderdelen." Ah het AI stuk is extern.

Beter zou zijn Imec en Flanders maken een AI systeem om fouten in 3d prints te voorkomen.

Rechtsboven is het plaatje van de camera, waarbij je verschillende hotspots ziet en waarschijnlijk wordt afgewacht om op bepaalde plaatsen terug te kunnen melten of de intensiteit wordt aangepast.

[Reactie gewijzigd door redzebrax op 23 juli 2024 19:37]

[langestefan]

De oude manieren werken vaak ook wel, tot een zeker hoogte. Deep learning methoden (AI) werken vrijwel altijd beter

[langestefan]

Iedere camera heeft software. Niet iedere camera kan fouten herkennen in videobeelden. AI camera is een prima term

[Anoniem: 340120]

misschien moet iedereen zijn jaren-90-definitie van AI eens opbergen? :-)

[Durandal]

Verklaar je nader

[Jantimon]

Tegenwoordig wordt alles wat met behulp van trainings data en machine learning is gemaakt AI genoemd.

Volgens mij werd vroeger verwacht bij een AI dat je zelf de intelligentie van het systeem kon testen middels interactie.

De AI zoals is beschreven in dit artikel werkt op de achtergrond met data, om een beter resultaat te bereiken. De gebruiker heeft echter nooit direct interactie met die AI.

[Durandal]

ty

[MSalters]

Machine Learning is al 50 jaar een subveld van de AI (naast bijvoorbeeld expertsystemen, maar die zijn praktisch uitgestorven). "Trainen op oude data" is de kern van ML, en daarmee is het dus volgens alle gebruikelijke definities AI.

En "AI camera" ? Ja, dan kan zeker. Er zijn moderne camera's met on-board embedded processing, soms zelfs speciale AI accelerators (TPU's). Dat is al gewoon commercieel te koop, dus dat IMEC daaraan doorontwikkelt is niet zo gek.

[Neruo]

Er zijn naar mijn weten camera's (in ontwikkeling) met chips geschikt voor beeldherkenning (beetje a la cuda gok ik).

Veel if's, maar "AI camera" is niet inherent onzin. Al zou je het beter een "ML camera" of een "camera toegespitst op image recognition" kunnen noemen.

[Mavamaarten]

Een beetje zoals Obico (vroeger genaamd "The spaghetti detective": https://www.obico.io/the-spaghetti-detective.html), welke voor FDM 3D printers al iets vergelijkbaar doet. Al is dat eerder gericht op ingrijpen of pauzeren en niet zozeer om problemen te corrigeren.

[gday]

Die plugin heeft mij al wel eens gered van een blob aan m'n hotend. Wel grappig want toen ik net in de rabbit hole van 3D-printen dook 2-3 jaar geleden, dacht ik op gegeven moment: "Goh, toch gek dat niemand erop is gekomen om met machine learning falende prints te proberen te herkennen. Misschien moet ik daar iets mee gaan doen." En een week of twee later werd The Spaghetti Detective aangekondigd.

Wel mooi om zulke initiatieven te zien die de kwaliteit van prints kunnen verbeteren.

[Reactie gewijzigd door gday op 23 juli 2024 19:37]

[fastedje]

Toch kan je bij een FDM printer wel degelijk wat parameters aanpassen om het printresultaat wat te verbeteren: stel een laag hecht niet lekker, dan kan het helpen om wat extra filament te extrueren. Bij overhellende stukken kan het helpen om de snelheid te verlagen. Zo zijn er vast nog meer parameters die je kan beïnvloeden om de print zo goed mogelijk te laten slagen, zoals koeling en temperatuur.

[Mikesbeard]

Zeker waar. Al zijn dit geen aanpassing die je tijdens het printen uitvoert, maar tijdens het slicen van je gcode.
Het product dat hier in ontwikkeling is tracht deze aanpassingen tijdens te printen uit te voeren om de kwaliteit van de lopende print te vergroten.

[MacPoedel]

Lijkt beetje op mijn eindwerk bij 3D Systems (toen nog LayerWise), maar wij controleerden alleen dat de lagen metaalpoeder goed aangebracht werden, niet of het smelten goed verliep. Bij fouten grepen we ook niet zelf in, dan werd het proces onderbreken en moest een operator ingrijpen. Dit was ook gewoon een algoritme en geen machine learning, edge detection om strepen te vinden in het poeder.

[Alpha0]

Is dit niet gewoon spaghetti detective?

[geoffrey.vl]

Leuk om hier nog eens iets over te horen, ik was meer dan een jaar geleden nog in de Materialize afdeling in Gent waar ze toen spraken over dit product. Voor alle duidelijkheid: het gaat hier over industriële 3D printers die werken met metalen, het zijn geen hobby dingetjes. De winst in throughput (prints per dag) is daar een belangrijke factor en elke optimalisatie is dus wel welkom.