原子力科学・発電技術ジャーナル

アセンブリベースの画像分類システムのための機械学習技術

アンブジ クマール アガルワル、D. アンジェリン ランジタマーニ、パヴィトラ M、 A. ヴェラユダム、アナンダラジ シュンムガム、モハメッド イスマイル B

積層造形、つまり3Dプリンティングは、現場の生産プロセスにおける重要なイノベーションです。さらに、外部に影響を与えずに充填を変更するという決定は、3Dプリンター技術に別の脆弱性を生み出します。この研究には、印刷されたオブジェクトの不正な充填問題を特定するための条項が含まれています。1）3D印刷プロセスにおける悪意のある欠陥を調べる、2）モデル化された3Dプリンター方法の写真から外れ値を削除する、3）3D印刷プロセスからの非充填テストセットの1つのサンプルと欠陥強化テストセットの別のクラスターを使用してオブジェクト検出テストを実行します。レイヤーごとに、プログラムはモデル表示の等角投影視点から写真を収集します。抽出されたデータは、開発されたアルゴリズム、ナイーブベイズ法、およびJ48決定木に提供されます。その中で、ナイーブベイズ法は86％の高い精度を示し、J48決定木は96％の精度を示しています。