Framework di IA per il rilevamento di difetti nella produzione additiva ad arco con filo

È stato sviluppato un nuovo framework di IA agentica per il monitoraggio in-situ dei processi per rilevare difetti nella produzione additiva ad arco con filo (WAAM). Il sistema impiega agenti autonomi che utilizzano un dataset di monitoraggio del processo WAAM e strumenti di classificazione addestrati, con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che guida il processo decisionale per il rilevamento dei difetti durante la produzione. Sono stati creati due agenti specializzati: un agente di elaborazione analizza i segnali del processo di saldatura come corrente e tensione, mentre un agente di monitoraggio esamina i dati acustici raccolti durante il processo WAAM. Entrambi gli agenti sono specificamente progettati per identificare difetti di porosità dalle rispettive fonti di segnale. La validazione della verità di base proviene dai dati di tomografia computerizzata a raggi X (XCT), che sono stati utilizzati per sviluppare strumenti di classificazione per entrambi i tipi di agente. La ricerca dimostra un framework multi-agente in cui questi sistemi specializzati lavorano insieme per un monitoraggio completo. Questo approccio rappresenta un'applicazione degli agenti di IA in contesti di produzione reali, specificamente mirati al controllo qualità nei processi di produzione additiva. Il framework sfrutta flussi di dati multipli per migliorare l'accuratezza del rilevamento dei difetti durante il processo di produzione stesso.