Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks
The primary objective of this study was to investigate the use of conventional micro-CT and neural network (NN) algorithms for image processing to accurately visualize and detect the fibers in 3D printed composites and to use the information of the fiber detection in analytical micromechanical homog...
Κύριος συγγραφέας: | |
---|---|
Άλλοι συγγραφείς: | |
Γλώσσα: | English |
Έκδοση: |
2023
|
Θέματα: | |
Διαθέσιμο Online: | https://hdl.handle.net/10889/25189 |
id |
nemertes-10889-25189 |
---|---|
record_format |
dspace |
institution |
UPatras |
collection |
Nemertes |
language |
English |
topic |
Additive manufacturing micro-CT Fiber detection YOLO Micromechanical homogenization Προσθετική κατασκευή Υπολογιστική μικροτομογραφία Ανίχνευση ινών YOLO Μικρομηχανική ομογενοποίηση |
spellingShingle |
Additive manufacturing micro-CT Fiber detection YOLO Micromechanical homogenization Προσθετική κατασκευή Υπολογιστική μικροτομογραφία Ανίχνευση ινών YOLO Μικρομηχανική ομογενοποίηση Νικολάου, Χρήστος Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
description |
The primary objective of this study was to investigate the use of conventional micro-CT and neural network (NN) algorithms for image processing to accurately visualize and detect the fibers in 3D printed composites and to use the information of the fiber detection in analytical micromechanical homogenization model in order to predict their homogenized elastic properties. To this end, a custom version of YOLO (You Only Look Once) v7 Tiny model was used. The model was trained on manually labeled images of micro-CT results for a 3D printed composite reinforced with continuous Kevlar fibers and another one reinforced with continuous carbon fibers. The micro-CT scans were performed in the Vrije Universiteit Brussel (VUB), in Brussels Belgium and were utilized in this study. The results demonstrate that the YOLOv7 algorithm was able to capture the boundaries of the fibers accurately leading to clearly defined fibers in the matrix material. Furthermore, the ability to provide results for thousands of images in a few minutes indicates its time efficiency and practicability. Due to the aforementioned factors, the custom version of YOLO v7 is a valuable addition to the scientific literature and can be used by both industry and academic professionals to obtain rapid and accurate results of fibers from micro-CT images. Finally, the results of the segmented images allowed to measure the volumes of the fibers and the matrix materials and estimate their volume fractions. In turn, the volume fractions were included in seven analytical micromechanical models to estimate the homogenized elastic properties of the single printed filaments of nylon reinforced with Kevlar fibers. The homogenized elastic properties were compared to tensile tests and showed great agreement. Out of the seven models, the best agreement to the most accurate one, the concentric cylinder model of Polyzos et. al., was achieved by the upper and lower bounds of the Hashin-Rosen model. |
author2 |
Nikolaou, Christos |
author_facet |
Nikolaou, Christos Νικολάου, Χρήστος |
author |
Νικολάου, Χρήστος |
author_sort |
Νικολάου, Χρήστος |
title |
Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
title_short |
Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
title_full |
Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
title_fullStr |
Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
title_full_unstemmed |
Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks |
title_sort |
micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-ct images by neural networks |
publishDate |
2023 |
url |
https://hdl.handle.net/10889/25189 |
work_keys_str_mv |
AT nikolaouchrēstos micromechanicalhomogenizationofadditivelymanufacturedcompositesusingsegmentedmicroctimagesbyneuralnetworks AT nikolaouchrēstos mikromēchanikēomogenopoiēsēprosthetikakataskeuasmenōnsynthetōnylikōnchrēsimopoiōntaskatatmēsmeneseikonesypologistikoumikrotomographouaponeurōnikadiktya |
_version_ |
1771297160509259776 |
spelling |
nemertes-10889-251892023-06-27T03:53:21Z Micromechanical homogenization of additively manufactured composites using segmented micro-CT images by neural networks Μικρομηχανική ομογενοποίηση προσθετικά κατασκευασμένων σύνθετων υλικών χρησιμοποιώντας κατατμησμένες εικόνες υπολογιστικού μικρο-τομογράφου από νευρωνικά δίκτυα Νικολάου, Χρήστος Nikolaou, Christos Additive manufacturing micro-CT Fiber detection YOLO Micromechanical homogenization Προσθετική κατασκευή Υπολογιστική μικροτομογραφία Ανίχνευση ινών YOLO Μικρομηχανική ομογενοποίηση The primary objective of this study was to investigate the use of conventional micro-CT and neural network (NN) algorithms for image processing to accurately visualize and detect the fibers in 3D printed composites and to use the information of the fiber detection in analytical micromechanical homogenization model in order to predict their homogenized elastic properties. To this end, a custom version of YOLO (You Only Look Once) v7 Tiny model was used. The model was trained on manually labeled images of micro-CT results for a 3D printed composite reinforced with continuous Kevlar fibers and another one reinforced with continuous carbon fibers. The micro-CT scans were performed in the Vrije Universiteit Brussel (VUB), in Brussels Belgium and were utilized in this study. The results demonstrate that the YOLOv7 algorithm was able to capture the boundaries of the fibers accurately leading to clearly defined fibers in the matrix material. Furthermore, the ability to provide results for thousands of images in a few minutes indicates its time efficiency and practicability. Due to the aforementioned factors, the custom version of YOLO v7 is a valuable addition to the scientific literature and can be used by both industry and academic professionals to obtain rapid and accurate results of fibers from micro-CT images. Finally, the results of the segmented images allowed to measure the volumes of the fibers and the matrix materials and estimate their volume fractions. In turn, the volume fractions were included in seven analytical micromechanical models to estimate the homogenized elastic properties of the single printed filaments of nylon reinforced with Kevlar fibers. The homogenized elastic properties were compared to tensile tests and showed great agreement. Out of the seven models, the best agreement to the most accurate one, the concentric cylinder model of Polyzos et. al., was achieved by the upper and lower bounds of the Hashin-Rosen model. Ο πρωταρχικός στόχος αυτής της μελέτης ήταν να διερευνηθεί η χρήση συμβατικής υπολογιστικής μικροτομογραφίας (micro-CT) και αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων (ΝΝ) για την επεξεργασία εικόνων προκειμένου να επιτευχθεί ακριβή απεικόνιση και ανίχνευση των ινών σε τρισδιάστατα εκτυπωμένα σύνθετα υλικά και να χρησιμοποιηθούν οι πληροφορίες της ανίχνευσης ινών σε αναλυτικό μοντέλο μικρομηχανικής ομογενοποίησης για την πρόβλεψη των ομογενοποιημένων ελαστικών ιδιοτήτων τους. Για τον σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκε μια προσαρμοσμένη έκδοση του μοντέλου YOLO (You Only Look Once) v7 Tiny. Το μοντέλο εκπαιδεύτηκε σε χειροκίνητα επισημασμένες εικόνες των αποτελεσμάτων της micro-CT για ένα τρισδιάστατα εκτυπωμένο σύνθετο υλικό ενισχυμένο με συνεχείς ίνες Kevlar και ένα άλλο ενισχυμένο με συνεχείς ίνες άνθρακα. Οι σαρώσεις micro-CT πραγματοποιήθηκαν στο Vrije Universiteit Brussel (VUB), στις Βρυξέλλες του Βελγίου και στη συνέχεια χρησιμοποιήθηκαν στην παρούσα μελέτη. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν ότι ο αλγόριθμος YOLOv7 ήταν σε θέση να αποτυπώσει με ακρίβεια τα όρια των ινών οδηγώντας σε σαφώς καθορισμένες ίνες στο υλικό της μήτρας. Επιπλέον, η ικανότητα παροχής αποτελεσμάτων για χιλιάδες εικόνες σε λίγα λεπτά υποδεικνύει την αποδοτικότητα και την πρακτικότητά του. Λόγω των προαναφερθέντων παραγόντων, η προσαρμοσμένη έκδοση του YOLO v7 αποτελεί πολύτιμη προσθήκη στην επιστημονική βιβλιογραφία και μπορεί να χρησιμοποιηθεί τόσο από επαγγελματίες της βιομηχανίας όσο και από ακαδημαϊκούς για την απόκτηση γρήγορων και ακριβών αποτελεσμάτων για την τοποθεσία των ινών από εικόνες micro-CT. Τέλος, τα αποτελέσματα των τμηματοποιημένων εικόνων επέτρεψαν τη μέτρηση του όγκου των ινών και του υλικού της μήτρας και κατά συνέπεια επέτρεψαν την εκτίμηση των κλασμάτων του όγκου τους. Με τη σειρά τους, τα κλάσματα όγκου συμπεριλήφθηκαν σε επτά αναλυτικά μικρομηχανικά μοντέλα για την εκτίμηση των ομογενοποιημένων ελαστικών ιδιοτήτων των τυπωμένων δοκιμίων από νάιλον ενισχυμένων με ίνες Kevlar. Οι ομογενοποιημένες ελαστικές ιδιότητες συγκρίθηκαν με πειράματα εφελκυσμού και έδειξαν συμφωνία. Από τα επτά μοντέλα η καλύτερη συμφωνία με το ακριβέστερο μοντέλο, που ήταν το ομόκεντρου κυλίνδρου των Polyzos κ.α., επιτεύχθηκε από τα άνω και κάτω όρια του μοντέλου Hashin-Rosen. 2023-06-26T10:46:13Z 2023-06-26T10:46:13Z 2023-06-23 https://hdl.handle.net/10889/25189 en CC0 1.0 Universal http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ application/pdf |