JP6741883B1 - 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
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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 (19)
- 設計後の自由形式の堆積プロセス又は設計後の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、
(i)工程(a)で提供される物理的に製造される物体とは異なる少なくとも1つの物体を含む複数の物体に関する、過去のプロセスシュミレーションデータ、過去のプロセス特性評価データ、過去のインプロセス検査データ、あるいは過去の構築後検査データと;
(ii)1つ以上の入力プロセス制御パラメータの各々に関する値を無作為に選択し、および、好ましくないまたは望ましい結果をもたらすものとして入力プロセス制御パラメータに対する調整をスコア付けする反復プロセスを介して生成されたトレーニングデータであって、前記結果がそれぞれ、プロセス制御パラメータ調整から生じる製造された物体において検出された欠陥の有無に基づく、トレーニングデータとを
含む、工程と;
c)1つ以上のセンサを提供する工程であって、前記物体が物理的に製造されている際に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工程と;
d)プロセッサを提供する工程であって、前記プロセッサは:
(i)自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスを開始するための1つ以上のプロセス制御パラメータの最適なセットを予測するようにプログラムされ、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;
前記プロセッサは:
(ii)機械学習アルゴリズムに提供される前に、1つ以上のセンサによって提供される物体の特性データからノイズを除去するようにプログラムされ、前記ノイズは、信号平均化アルゴリズム、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;
前記プロセッサは:
(iii)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、検出された物体欠陥のリアルタイム分類を提供するようにプログラムされ、1つ以上のセンサからのリアルタイムデータが、入力として機械学習アルゴリズムに提供され、および、検出された物体欠陥のリアルタイム分類は機械学習アルゴリズムから出力され、
前記プロセッサは:
(iv)物体を製造するために設計後の自由形式の堆積プロセス又は設計後の接合プロセスを実行する命令を提供するようにプログラムされ、機械学習アルゴリズムは、自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスを物理的に実行する間に、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、
工程、
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)、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。
- 設計後の自由形式の堆積プロセス又は設計後の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物理的に製造するための第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)プロセッサであって、
前記プロセッサは:
(i)機械学習アルゴリズムを使用して自由形式の堆積プロセスあるいは接合プロセスを開始するための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を提供するようにプログラムされ、
前記プロセッサは:
(ii)機械学習アルゴリズムに提供される前に、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の物体の特性データからノイズを除去するようにプログラムされ、前記ノイズは、信号平均化アルゴリズム、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;
前記プロセッサは:
(iii)機械学習アルゴリズムを使用して、物体欠陥のリアルタイム分類を提供するようにプログラムされ、1つ以上のプロセス特性評価センサからのリアルタイム物体特性データが、入力として機械学習アルゴリズムに提供され、および、検出された物体欠陥のリアルタイム分類は機械学習アルゴリズムから出力され、
前記プロセッサは:
(iv)物体を製造するために設計後の自由形式の堆積プロセス又は設計後の接合プロセスを実行する命令を提供するようにプログラムされ、機械学習アルゴリズムは、自由形式の堆積プロセス又は接合プロセスを物理的に実行する間に、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し、機械学習アルゴリズム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ており、前記トレーニングデータセットは、
i)工程(a)で提供される物理的に製造される物体とは異なる少なくとも1つの物体を含む複数の物体に関する、過去のプロセスシュミレーションデータ、過去のプロセス特性評価データ、過去のインプロセス物理的検査データ、あるいは過去の構築後物理的検査データと;
ii)1つ以上の入力プロセス制御パラメータの各々に関する値を無作為に選択し、および、好ましくないまたは望ましい結果をもたらすものとして入力プロセス制御パラメータに対する調整をスコア付けする反復プロセスを介して生成されたトレーニングデータであって、前記結果がそれぞれ、プロセス制御パラメータ調整から生じる製造された物体において検出された欠陥の有無に基づく、トレーニングデータと、
を含む、プロセッサと、
を含む、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7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7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、物体により反射され、散乱され、吸収され、透過され、又は放た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7に記載のシステム。
- 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7に記載のシステム。
- 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7に記載のシステム。
- 前記1つ以上のセンサは、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1に記載の方法。
- 前記1つ以上のセンサは、物体により反射され、散乱され、吸収され、透過され、又は放た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1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1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1に記載の方法。
- 第1の堆積装置又は接合装置は、ステレオリソグラフィ(SLA)装置、デジタル光処理(DLP)装置、熱溶解積層(FDM)装置、選択的レーザー焼結(SLS)装置、選択的レーザー溶融(SLM)装置、あるいは電子ビーム溶解(EBM)装置、又は溶接装置である、請求項7に記載のシステム。
- 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7に記載のシステム。
- 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7に記載のシステム。
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