Vision-Based Artificial Intelligence for Adaptive Peen Forming: Sensing Architectures, Learning Models, and Closed-Loop Smart Manufacturing
Rattachement africain : kr, sa. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Peen forming is a dieless manufacturing process used to shape large, thin aerospace panels through controlled shot impacts that induce residual stresses and curvature. Despite long-standing industrial use, process monitoring still depends largely on indirect proxies such as Almen intensity and coverage, limiting spatially resolved deformation assessment and hindering closed-loop control. In parallel, vision-based artificial intelligence (AI) has enabled adaptive monitoring and feedback in smart-manufacturing domains such as welding, additive manufacturing, and sheet forming. This review examines how such sensing and learning strategies can be transferred to adaptive peening forming. We compare six vision sensing modalities and assess major AI model families for surface mapping, temporal prediction, robustness, and deployment maturity. The synthesis shows that progress is primarily constrained by limited validated datasets, harsh in-cabinet sensing conditions, scarce closed-loop demonstrations, and weak validation on curved aerospace geometries. We conclude that the sensing and AI foundations for adaptive peen forming are already emerging, but industrial translation now depends on stronger experimental validation, standardized benchmarking, robust multi-sensor integration, and edge-capable feedback pipelines.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Vision-Based Artificial Intelligence for Adaptive Peen Forming: Sensing Architectures, Learning Models, and Closed-Loop Smart Manufacturing
- Date Crossref
- 16/04/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Gyeongsang National University Department of Control and Robot Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Yeungnam University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Jeonju University Research Institute of Engineering & Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
King Khalid University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Applied College of Mahail Aseer pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Control and Robot Engineering — Gyeongsang National University, Yeungnam University et Research Institute of Engineering & Technology — Jeonju University, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.