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      Performance Evaluation of 3D Printer Fault Detection Based on Machine Learning Approach

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      https://www.riss.kr/link?id=A107995654

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In the additive manufacturing technologies, 3D Printing become one of the most widely known and used for constructing prototypes from a geometry form. As the usage of 3D Printing increase in industrial area especially manufacturing, the needs to detec...

      In the additive manufacturing technologies, 3D Printing become one of the most widely known and used for constructing prototypes from a geometry form. As the usage of 3D Printing increase in industrial area especially manufacturing, the needs to detect the fault in 3D Printer process is also increasing. Through this paper, fault detection methods based on accelerometer sensor data using machine learning approach is proposed. Several machine learning fault detection’s result are compared to decide the most suitable machine learning methods for 3D printing fault detection using accelerometer’s sensor data.

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