Ein Bioingenieur des Bioengineering Transformation Center for Bionics der Queensland University of Technology (QUT) und Professor Paul Dalton von der University of Oregon führten eine interdisziplinäre Studie durch, die die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Sehen in 3D-Drucker skizzierte, um maßgeschneiderte medizinische Behandlungen Implantate.

Die Bereitstellung dieses „Auges und Gehirns“ für seinen Melting Electro-Writing (MEW) 3D-Drucker kann im Grunde den Willen sehen und lernen, so dass maßgeschneiderte Gewebeimplantate den Bedürfnissen des einzelnen Patienten gerecht werden können. Die Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird auch dazu beitragen, dass das System Herzen drucken kann Ventils und weiche Roboter.

Implantate und Geräte, die mit traditionellen Herstellungsmethoden hergestellt werden, nehmen normalerweise Standardgrößen an, bevor der 3D-Druck die fortschrittliche Herstellung von Implantaten und medizinischen Geräten verändert hat.

Das Team arbeitet hart daran, die Vorteile des 3D-Drucks auf eine Reihe von biologisch abbaubaren Medizinprodukten zu übertragen, die angeblich noch nie zuvor gedruckt wurden, z invasive Chirurgie.

Kommerziell erhältliche 3D-Drucker bieten in der Regel nur schnelle, hochpräzise oder medizinisch hochwertige biologische Materialien und selten diese drei Materialien gleichzeitig. Dies schränkt ihre Anwendbarkeit als Plattform für die Herstellung medizinischer Geräte ein, wie zum Beispiel biologisch abbaubare Gerüste für das Tissue Engineering. Die Hinzufügung von KI und maschinellem Sehen zum 3D-Druck hat dieses Paradigma verändert.

MEW ist eine hochauflösende additive Fertigungstechnologie, die Fasern mit kleinem Durchmesser direkt in den Kollektor schreiben kann. Der Unterschied zwischen MEW und anderen 3D-Drucktechnologien, die auf Schmelzextrusion basieren, ist der stabile Schmelzestrahl mit elektrohydrodynamischer Dynamik, der eine Auflösung im Fasermikrobereich von 0.8 bis 50 Mikrometer erreichen kann.

Im Vergleich zu anderen 3D-Drucktechnologien ist die Düse des Druckers bewusst über dem Kollektor angeordnet, um einen idealen visuellen Zugangspunkt für die Prozessüberwachung während des Druckprozesses zu bieten.

Um MEW-Druckern "bisher fehlende Augen und Gehirne" zu bieten, koppelt das Team seinen MEW-3D-Drucker mit Machine Vision- und Machine-Learning-Systemen.

Das Machine-Vision-System bildet die Flugbahn der extrudierten Faser umfassend ab, um Fehler in Echtzeit zu korrigieren, während das Machine-Learning-System diese Informationen verwendet, um den Faserdurchmesser des Stents vorherzusagen und ein genaueres Endprodukt herzustellen.

Die Verarbeitung von Hochleistungswerkstoffen wie beispielsweise medizinischen Biomaterialien für Implantate ist sehr komplex und erfordert die Feinabstimmung aller Prozessparameter. Aus diesem Grund überwachen wir den 3D-Druckprozess genau, nutzen künstliche Intelligenz, um diesen Datenstrom auszuwerten und den Menschen zu identifizieren. Unerkannte versteckte Druckparameterbeziehung.

Mit Blick auf den Fortschritt der additiven Metallfertigung vom Prototyping bis zur Produktion erkannten Ingenieure, dass ein Schlüsselfaktor bei diesem Übergang die Implementierung von Machine Vision ist, einer Methode zur Überwachung und Analyse im Prozess, die während des Druckprozesses Echtzeitdaten liefert.

Für den Metall-3D-Druck verbessert dies die Qualität und Wiederholbarkeit der gefertigten Teile erheblich und ermöglicht es dem Prozess, den Technology Readiness Level (TRL) zu bestehen. Daher hoffen sie, dass die Einführung von Machine Vision in ihr MEW-System es der Technologie ermöglichen wird, ein Niveau der Prozesskontrolle zu erreichen, das wiederholbare Ergebnisse und endgültige industrielle Anwendungen liefern kann.

Das Team demonstrierte, wie maschinelles Sehen wichtige und subtile visuelle Informationen erfassen und analysieren kann, um die Genauigkeitskapazitäten des Ministeriums für Wasser und Energie zu verbessern und zu erweitern. Vier verschiedene elektrische Feldumgebungen wurden verwendet, um die MEW-Strahlstabilität zu analysieren, wodurch das Steuerprotokoll des elektrischen Felds des Druckers verbessert wurde, um eine dickere Schichtstruktur zu erzeugen.

Die Studie unterstreicht auch die Bedeutung der Echtzeitüberwachung des Taylor-Kegelvolumens, das sich auf die in einer leitfähigen Flüssigkeit beobachtete Kegelform bezieht, wenn sie einem elektrischen Feld ausgesetzt wird, um die Druckinstabilität von MEW L besser zu verstehen, zu kontrollieren und vorherzusagen.

Die Forscher sagten, dass die Integration von maschinellem Sehen und künstlicher Intelligenz die Technologie auch näher an die Regelung bringt und ihre TRL erheblich beschleunigt.

Das ist der Vorteil der Künstlichen Intelligenz: Sie kann große Datenmengen schnell verarbeiten, und diese Verteilung ist zu monoton, sodass es für das menschliche Gehirn schwierig ist. Diese neuen Fortschritte können den MEW-Drucker verändern. Es wird nun in der Lage sein, additive Fertigung zu nutzen. Medizinische Geräte und Implantate, die noch nie gedruckt wurden.

Die Vorhersagekraft des maschinellen Lernens wird in vielen Aspekten des 3D-Drucks zunehmend genutzt. Diese Technologie wurde zuvor eingesetzt, um die Qualitätskontrolle des 3D-Drucks zu verbessern, neue 3D-Drucklegierungen zu entwickeln und die Druckfestigkeit von 3D-gedruckten Baumaterialien besser zu verstehen.

Forscher der NYU Tandon School of Engineering verwendeten maschinelle Lernwerkzeuge, um 3D-gedruckte Glas- und Kohlefaserkomponenten zurückzuentwickeln, während ein Team des Argonne National Laboratory und der Texas A&M University maschinelles Lernen nutzte, um Defekte in LPBF-gedruckten Teilen vorherzusagen.

Link zu diesem Artikel: Fügen Sie dem 3D-Druck KI und maschinelles Sehen hinzu

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