परमाणु ऊर्जा विज्ञान और विद्युत उत्पादन प्रौद्योगिकी जर्नल

असेंबली-आधारित छवि वर्गीकरण प्रणाली के लिए मशीन लर्निंग तकनीक

अंबुज कुमार अग्रवाल, डी. एंजेलिन रंजीतमणि, पवित्रा एम, ए. वेलायुधम, आनंदराज शुनमुगम और मोहम्मद इस्माइल बी

एडिटिव मैन्युफ़ैक्चरिंग या 3D प्रिंटिंग, फ़ील्ड उत्पादन प्रक्रियाओं में एक महत्वपूर्ण नवाचार है। इसके अलावा, बाहरी प्रभाव के बिना भरने को बदलने का निर्णय 3D प्रिंटर तकनीकों के लिए एक अलग भेद्यता पैदा करता है। इस शोध में मुद्रित वस्तु में धोखाधड़ी से भरने की समस्याओं की पहचान करने के लिए एक खंड शामिल है: 1) 3D प्रिंटिंग प्रक्रिया में दुर्भावनापूर्ण दोषों को देखें, 2) मॉडल किए गए 3D प्रिंटर विधि फ़ोटो से आउटलेयर निकालें, और 3) 3D प्रिंटिंग प्रक्रिया से गैर-इनफ़िल परीक्षण सेट के एक नमूने और दोष प्रबलित परीक्षण सेट के दूसरे समूह के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन टेस्ट करें। परत दर परत, फ़ोटो को प्रोग्राम मॉडल डिस्प्ले के आइसोमेट्रिक परिप्रेक्ष्य से इकट्ठा किया जाता है। निकाले गए डेटा को विकसित एल्गोरिदम, नैवे बेयस विधि और J48 निर्णय वृक्षों को प्रदान किया जाता है। उनमें से, नैवे बेयस विधि 86% की उच्च सटीकता दर दिखाती है, और J48 निर्णय वृक्ष 96% की सटीकता दिखाते हैं।