ИИ-модель достигает высокой точности в определении источника 3D-печатных деталей

Исследователи из Университета Иллинойса показали что каждый промышленный 3-D принтер оставляет на поверхности тонкий, специфический для каждого станка рисунок. Конволюционная сеть, обученная на этих узорах, может определить, на каком принтере была изготовлена деталь, с почти идеальной точностью.

Команда изготовила 9 192 детали на 21 промышленном оборудовании, использующем четыре процесса аддитивного производства: цифровой световой синтез, многоструйный синтез, стереолитографию и моделирование методом наплавленного осаждения. Каждая деталь была отсканирована на планшетном сканере документов с разрешением 5,3 мкм на пиксель, что позволило создать библиотеку изображений высокого разрешения для обучения и тестирования моделей.

Используя архитектуру EfficientNet-V2 и схему голосования по нескольким случайным изображениям, модель определила исходный принтер для невидимых деталей с 98,5-процентной точностью. Она также распознала процесс производства и материал с точностью до 100% и даже определила положение лотка для сборки деталей, изготовленных методом цифрового светового синтеза, с точностью до 5 см (~1,97 дюйма).

В исследовании было показано, как точность зависит от разрешения изображения и размера кадра. Для таких процессов, как цифровой световой синтез, достаточно обрезки площадью 200 мкм; для деталей, полученных методом наплавления, нужны более крупные области (≈3 мм), но они допускают меньшее разрешение, что делает метод совместимым с готовыми камерами и сканерами.

Помимо базовой классификации, этот подход предлагает практический инструмент для контроля цепочки поставок. Он может подтвердить, что подрядчик использовал согласованное оборудование, отметить незарегистрированные изменения в процессе и помочь отследить дефектные или поддельные детали без встроенных этикеток или сотрудничества с поставщиком.