Программа школьников и ученых Пермского Политеха предотвратит аномалии в 3D-печати металлических изделий

3D-печать – перспективная технология, позволяющая с высокой точностью создавать легкие и прочные детали сложной геометрии. Однако до 20-30% металлических изделий могут содержать различные дефекты даже из-за небольших отклонений в параметрах печати. Необходимо отслеживать качество получаемого продукта и своевременно находить аномалии до того, как они приведут к браку. Особенно это важно для аэрокосмической, медицинской и автомобильной промышленности, где любая маленькая погрешность может быть критична. Команда старшеклассников из Политехнической школы под руководством ученых Пермского Политеха работает над системой обнаружения ошибок в процессе 3D-печати с использованием нейронных сетей. Разработка поможет промышленным предприятиям снизить количество брака и автоматизировать контроль качества продукта. Об этом CNews сообщили представители ПНИПУ.

Проектная деятельность в Политехнической школе организована в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

При аддитивном производстве, то есть трехмерной печати деталей, необходимо точно задавать большое количество параметров, такие как напряжение, сила тока, положение сварочного инструмента. Любые отклонения от изначально указанных значений приводят к ухудшению качества изделия – вызывают появление трещин, пустот и искажают форму металлической заготовки. Появление брака требует перепечатывания или дополнительной обработки продукта, на что затрачивается больше времени и денежных средств.

Контроль печати в основном проводится оператором вручную, что также замедляет производство. Автоматизация процесса позволит его ускорить, а также минимизировать количество брака при изготовлении ответственных деталей.

Ученые Пермского Политеха совместно со старшеклассниками Политехнической школы разрабатывают систему, которая сразу в процессе 3D-печати изделия отследит малейшие ошибки с помощью искусственного интеллекта. Программа анализирует параметры сварочного процесса – ток, напряжение и траекторию печати. Нейросеть выявляет отклонения от нормы и передает информацию на веб-интерфейс, который отображает аномалии. Это позволяет оператору быстро внести коррективы и предотвратить появление брака.

«Существующие системы контроля аддитивного производства, обнаруживают дефекты уже после печати изделия, тогда как нейросеть предсказывает их заранее, позволяя скорректировать настройки моментально. Предлагаемое нами решение автоматизирует процесс, что значительно снижает зависимость от ручного контроля и ускоряет производство», – сказала Полина Главатских, участник проекта, учащаяся 10 класса Политехнической школы.

Политехники уже создали бета-версию программы и прототип веб-интерфейса. После доработки и тестирования продукта компании, работающие с аддитивными установками или роботизированной сваркой, смогут купить ПО и далее пользоваться технической поддержкой разработчиков.

«Компаниям, производящим металлические изделия методом 3D-печати, необходимо минимизировать возникающие в процессе ошибки, автоматизировать контроль вместо ручной проверки и предотвратить брак до его возникновения. Наша система способна объединить в себе все эти качества, а также обеспечить устойчивое развитие аддитивного производства, расширить его применение в различных отраслях и сделать доступным и эффективным для всех участников рынка. Это укрепит позиции отечественных предприятий, занимающихся трехмерной печатью, а также внесет значительный вклад в технологический прогресс России», – сказал Роман Давлятшин, руководитель проекта, младший научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «Материал-технология-конструкция» ПНИПУ.

Разработка школьников и ученых Пермского Политеха в режиме реального времени и на ранних стадиях идентифицирует ошибки при изготовлении металлических изделий.