已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Deep learning-assisted real-time defect detection and closed-loop adjustment for additive manufacturing of continuous fiber-reinforced polymer composites

材料科学 磨损(机械) 人工智能 计算机科学 纤维 过程(计算) 碳纤维增强聚合物 制作 闭环 复合数 复合材料 控制工程 工程类 病理 替代医学 操作系统 医学
作者
Lu Lu,Jie Hou,Shangqin Yuan,Xiling Yao,Yamin Li,Jihong Zhu
出处
期刊:Robotics and Computer-integrated Manufacturing [Elsevier BV]
卷期号:79: 102431-102431 被引量:86
标识
DOI:10.1016/j.rcim.2022.102431
摘要

Real-time defect detection and closed-loop adjustment of additive manufacturing (AM) are essential to ensure the quality of as-fabricated products, especially for carbon fiber reinforced polymer (CFRP) composites via AM. Machine learning is typically limited to the application of online monitoring of AM systems due to a lack of accurate and accessible databases. In this work, a system is developed for real-time identification of defective regions, and closed-loop adjustment of process parameters for robot-based CFRP AM is validated. The main novelty is the development of a deep learning model for defect detection, classification, and evaluation in real-time with high accuracy. The proposed method is able to identify two types of CFRP defects (i.e., misalignment and abrasion). The combined deep learning with geometric analysis of the level of misalignment is applied to quantify the severity of individual defects. A deep learning approach is successfully developed for the online detection of defects, and the defects are effectively controlled by closed-loop adjustment of process parameters, which is never achievable in any conventional methods of composite fabrication.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Cain发布了新的文献求助10
刚刚
思源应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
852应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
英姑应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
谭小谭发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
大模型应助新的旅程采纳,获得10
5秒前
6秒前
8秒前
生动之云完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
10秒前
eric888应助干净的寒天采纳,获得200
11秒前
含蓄绿竹发布了新的文献求助10
11秒前
catsfat发布了新的文献求助10
12秒前
生动之云发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
fu发布了新的文献求助10
15秒前
谭小谭完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
17764715645完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
19秒前
张aa发布了新的文献求助10
22秒前
ctomit发布了新的文献求助20
22秒前
噗宝凹发布了新的文献求助10
23秒前
包子凯越完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
白鹭立雪完成签到,获得积分10
33秒前
念初发布了新的文献求助10
34秒前
搜集达人应助fu采纳,获得10
36秒前
37秒前
快乐的小叮当应助噗宝凹采纳,获得10
37秒前
充电宝应助Chi_bio采纳,获得10
37秒前
粥粥应助碧蓝的宝马采纳,获得10
37秒前
柚又完成签到 ,获得积分10
40秒前
小王顶呱呱完成签到 ,获得积分10
40秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532013
关于积分的说明 11255831
捐赠科研通 3270829
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882233
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216