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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 1,026 - 1,027 (2page)
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3D printing is one of the promising tools in the industry because of its ability to fabricate complex shapes. With the rapid development of 3D printing, it is susceptible to a fault. In this paper, we focus to develop an intelligent fault classification of 3D printers based on long-short term memory (LSTM) to classify and detect malicious, prevent production losses, and lessen human involvement for quality checks. The dataset we used in this experiment is gathered ... 전체 초록 보기
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