An integrated fuzzy logic and machine learning platform for porosity detection using optical tomography imaging during laser powder bed fusion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Traditional methods such as mechanical testing and x-ray computed tomography (CT), for quality assessment in laser powder-bed fusion (LPBF), a class of additive manufacturing (AM), are resource-intensive and conducted post-production. Recent advancements in in-situ monitoring, particularly using optical tomography (OT) to detect near-infrared light emissions during the process, offer an opportunity for in-situ defect detection. However, interpreting OT datasets remains challenging due to inherent process characteristics and disturbances that may obscure defect identification. This paper introduces a novel machine learning-based approach that integrates a self-organizing map, a fuzzy logic scheme, and a tailored U-Net architecture to enhance defect prediction capabilities during the LPBF process. This model not only predicts common flaws such as lack of fusion and keyhole defects through analysis of in-situ OT data, but also allows quality assurance professionals to apply their expert knowledge through customizable fuzzy rules. This capability facilitates a more nuanced and interpretable model, enhancing the likelihood of accurate defect detection. The efficacy of this system has been validated through experimental analyses across various process parameters, with results validated by subsequent CT scans, exhibiting strong performance with average model scores ranging from 0.375 to 0.819 for lack of fusion defects and from 0.391 to 0.616 for intentional keyhole defects. These findings underscore the model’s reliability and adaptability in predicting defects, highlighting its potential as a transformative tool for in-process quality assurance in AM. A notable benefit of this method is its adaptability, allowing the end-user to adjust the probability threshold for defect detection based on desired quality requirements and custom fuzzy rules.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».