In-situ Droplet Inspection and Control System for Liquid Metal Jet 3D Printing Process
Notice bibliographique
Résumé
Liquid Metal Jet Printing (LMJP) is a revolutionary 3D printing technique in fast but low-cost additive manufacturing. The driving force is produced by magneto-hydrodynamic property of liquid metal in an alternating magnetic field. Due to its integrated melting and inkjeting process, it can achieve 10x faster at 1/10th of the cost as compared to current metal 3D printing techniques. However, the jetting process may be influenced by many uncertain factors, which imposes a significant challenge to its process stability and product quality. To address this challenge, we present a closed-loop control mechanism using vision technique to inspect droplet behaviours. This system automatically tunes the drive voltage applied to compensate the uncertain influence based on vision inspection result. To realize this, we first extract multiple features and properties from both frozen and dynamic images to capture the droplet behaviour. Second, we use a voting-based decision making technique to determine how the drive voltage should be adjusted. We test this system on a piezoelectric-based inkjeting emulator, which has very similar jetting mechanism to the LMJP. Results show that significantly more stable jetting behaviour can be obtained in real-time. This system can also be applied to other droplet related applications due to its universally applicable characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».