La Universidad de Illinois en Urbana-Champaign ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que es capaz de identificar en qué impresora 3D ha fabricado una pieza.
Esta idea surgió cuando los investigadores estaban buscando la repetibilidad y la relación entre las tolerancias dimensionales y las impresoras 3D, descubriendo que existía una "huella digital" en cada pieza. Con esta información, se procedió a la construcción del modelo de aprendizaje con ayuda de la Inteligencia Artificial.
Se utilizaron 21 impresoras 3D y 4 procesos de fabricación
aditiva;
FDM, SLA, MultiJet Fusion y DLS; con
un total de 9192 piezas y tres tipos de piezas.
Las piezas se escanearon dos veces con un escáner plano de alta resolución y se implementaron en el modelo de aprendizaje. Lo más sencillo fue determinar el proceso de fabricación que tenía cada pieza, gracias a las distintas características de cada una. Por otra parte, lo que más trabajo llevó fue determinar que impresora en concreto había hecho cada pieza, siendo necesario analizar en profundidad las imágenes y utilizar técnicas de estandarizado de pixeles. Una vez aprendido todo ello, el modelo de IA solo necesita 10 imágenes para determinar con bastante precisión de donde proviene cada pieza.
Gracias a esta IA, sería posible identificar el origen de la pieza sin la cooperación del proveedor,
garantizando que el proceso es el que se especifica y mejorando el control de
la producción.
Fuente 3Dnatives:
https://www.3dnatives.com/es/ia-procedencia-piezas-impresas-3d-fotografia-020620252/#!
