电弧丝材增材制造中缺陷检测的原位过程监控：一种Agent系统方法

人工智能代理越来越多地部署在各种现实世界的应用程序中。在本文中，我们提出了一种用于电弧丝材增材制造（WAAM）中缺陷检测的原位过程监控的Agent系统框架。自主代理利用 WAAM 过程监控数据集和经过训练的分类工具来构建 AI 代理，并使用 大语言模型 (LLM) 进行现场过程监控决策以进行缺陷检测。处理代理是根据焊机过程信号（例如电流和电压）开发的，监控代理是根据过程中收集的声学数据开发的。两个代理的任务分别是通过处理和监控信号来识别孔隙缺陷。 真值 X 射线计算机断层扫描 (XCT) 数据用于开发处理和监测代理的分类工具。此外，还演示了一个多代理框架，其中处理和监控代理被编排在一起，以便对给定的缺陷分类任务进行并行决策。提出了评估指标来确定单个智能体、组合单智能体和协调多智能体系统的功效。多代理配置优于所有单独代理配置，在 15 次独立运行中，决策准确度达到 91.6%，决策运行的 F1 得分为 0.821，推理质量得分为 3.74（满分 5 分）。这些现场过程监控代理在自主实时过程监控和控制方面具有巨大潜力，可以为 WAAM 和其他增材制造工艺构建合格的零件。