Systèmes de rétroaction basés sur la vision par ordinateur pour les imprimantes 3D

Qu'est-ce que l'impression 3D ? 

L'impression 3D consiste à fabriquer des objets physiques à partir de conceptions numériques. Développée pour la première fois dans les années 1980, la technologie de l'impression a progressé rapidement ces dernières années. Contrairement à l'impression ordinaire, qui dépose de l'encre sur une surface plane, l'impression 3D construit des objets couche par couche à l'aide de matériaux tels que le plastique, la résine ou le métal. Cette méthode est également appelée fabrication additive.

Une imprimante 3D typique comporte des pièces clés comme le lit d'impression, l'extrudeuse et la buse. Ces composants travaillent ensemble pour façonner le matériau d'impression et former le résultat final. 

Le processus d'impression commence par un modèle numérique en 3D, généralement créé à l'aide d'un logiciel spécialisé. Ce modèle est ensuite découpé en fines couches, et l'imprimante lit le fichier pour déposer de la matière, une couche à la fois, jusqu'à ce que l'objet soit complet.

Aujourd'hui, des industries comme la santé, l'automobile et l'aérospatiale utilisent l'impression 3D pour produire des outils, des pièces et des dispositifs médicaux personnalisés. Elle est également largement utilisée dans la conception de produits, le prototypage et l'éducation.

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Les défis du contrôle de la qualité de l'impression 3D en temps réel

Bien que l'impression 3D soit un processus assez simple et intéressant, les choses ne se passent pas toujours parfaitement. La plupart des problèmes surviennent pendant l'impression ou juste après. Sans les bons outils, ces problèmes peuvent être faciles à manquer. C'est particulièrement vrai lorsque tu essaies de fabriquer des produits à plus grande échelle.

Voici quelques-uns des défis les plus courants liés au contrôle de la qualité de l'impression 3D en temps réel :

• Mauvais alignement des couches : De légers décalages dans le mouvement de l'imprimante peuvent entraîner un empilement inégal des couches. Cela peut également entraîner des impressions faibles ou déformées.
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• Gauchissement : Les bords d'une impression peuvent s'enrouler ou se soulever du lit d'impression en raison d'un refroidissement inégal pendant le processus.
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• Extrusion incohérente : Le flux de matière peut démarrer et s'arrêter de manière imprévisible. Il en résulte des lacunes ou des points minces dans l'objet final.
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• Identification manuelle des pièces : Après l'impression, les travailleurs doivent souvent trier ou étiqueter les pièces à la main. Ce processus prend du temps et peut entraîner des confusions.
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• Problèmes de mise à l'échelle : À mesure que le volume des pièces imprimées augmente, le suivi et le contrôle de la qualité deviennent plus difficiles sans automatisation.

Le rôle de la vision par ordinateur dans l'impression 3D

La vision par ordinateur joue un rôle clé dans l'amélioration du fonctionnement de l'impression 3D. Elle permet de surveiller chaque couche, de détecter rapidement les défauts et d'ajuster les impressions au fur et à mesure qu'elles progressent. 

Ensuite, voyons de plus près comment Vision AI améliore la précision, la cohérence et l'automatisation dans les applications d'impression 3D du monde réel.

Détection automatisée des défauts dans la fabrication additive

Si tu as déjà regardé une vidéo d'une imprimante 3D en action, tu sais qu'elle fabrique des objets une couche à la fois. Cette méthode couche par couche est ce qui donne à l'impression 3D sa flexibilité, mais cela signifie aussi que les choses peuvent mal tourner si une seule couche n'est pas correcte. 

Une petite erreur au début du processus peut affecter la résistance, la précision ou la qualité globale de la pièce finie. C'est pourquoi de plus en plus de fabricants se tournent vers la vision par ordinateur pour garder un œil sur le processus au fur et à mesure qu'il se déroule.

Les caméras peuvent capturer des images de chaque nouvelle couche. Ces images sont vérifiées instantanément pour détecter les défauts tels que le gauchissement, les lacunes ou les matériaux manquants. La détection précoce des problèmes permet d'éviter les impressions ratées et de réduire le gaspillage. De nombreux systèmes utilisent des modèles alimentés par l'IA, formés pour détecter les changements subtils de forme ou de texture. Si quelque chose semble anormal, le système alerte immédiatement l'opérateur.

Prenons l'exemple de Phase3D. Leur système de contrôle in situ utilise la lumière structurée et la vision par ordinateur pour comparer chaque couche imprimée à ce à quoi elle est censée ressembler. S'il y a un décalage, le système le signale immédiatement.

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En reliant ces anomalies à des modèles de défaillance connus, les opérateurs peuvent prendre des mesures avant que l'impression ne soit terminée. Cela a un impact particulier dans des industries comme l'aérospatiale et la défense, où la précision et la fiabilité sont essentielles. Il améliore également la traçabilité et favorise une production plus efficace et évolutive.

Explorer le jetting contrôlé par la vision

Par exemple, un système développé par des chercheurs du MIT, d'Inkbit et de l'ETH Zurich utilise quatre caméras à grande vitesse et deux lasers pour scanner en permanence la surface d'impression. Alors que 16 000 buses déposent de la résine, le système compare chaque couche à la conception numérique et apporte des corrections instantanées si nécessaire, un processus connu sous le nom de jet contrôlé par la vision.

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Ce système utilise également de la cire comme matériau de support, qui peut être fondue après l'impression pour laisser des canaux internes complexes. Il a déjà été utilisé pour imprimer des objets entièrement fonctionnels tels qu'une main robotique avec des doigts souples et des parties rigides ou un robot à six pattes capable de marcher et de saisir des objets. Contrairement aux systèmes plus simples qui se contentent de détecter les erreurs, celui-ci les corrige à la volée, ce qui le rend plus fiable pour l'impression à grande vitesse et de haute précision.

Optimisation des processus d'impression 3D grâce à l'IA

Parfois, des milliers de pièces sont imprimées en un seul lot, notamment dans les centres de fabrication ou de services d'impression 3D à grande échelle. Après l'impression, ces pièces doivent être identifiées, triées et traitées, ce qui peut prendre beaucoup de temps et être sujet à des mélanges si cela est fait manuellement.

La vision par ordinateur permet d'automatiser cette étape en reconnaissant et en classant les pièces rapidement et avec précision. Par exemple, le système AM-Vision utilise des caméras et une technologie de correspondance géométrique pour comparer chaque objet imprimé à son modèle CAO. Le système peut identifier et trier les pièces en quelques secondes seulement.

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L'automatisation des tâches post-impression accélère les flux de travail, réduit le travail manuel et minimise le risque d'erreurs de tri et d'emballage. Au-delà de l'identification, certains systèmes peuvent également regrouper les pièces pour des étapes supplémentaires telles que le durcissement, le nettoyage ou l'assemblage, ce qui améliore encore l'efficacité et la cohérence du processus de production.

Tendances émergentes en matière de surveillance de l'impression 3D alimentée par l'IA de Vision.

À mesure que l'IA Vision s'intègre à l'impression 3D, elle entraîne des changements majeurs dans le fonctionnement de la fabrication. Voici quelques tendances clés qui mettent en évidence son impact croissant :

• Fabrication sans lumière: Les usines s'orientent vers des opérations entièrement automatisées qui ne nécessitent que peu ou pas d'intervention humaine. L'IA, la vision par ordinateur et la robotique prennent en charge des tâches telles que l'inspection, le tri et le suivi des pièces, ce qui rend la production 24 heures sur 24 plus réalisable.
  
  
• Croissance rapide du marché : Le marché mondial de l'impression 3D devrait atteindre 134,58 milliards de dollars d'ici 2034. Cette croissance est liée à l'amélioration des outils d'automatisation et de Vision AI.
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• Maintenance prédictive: Les systèmes de vision peuvent suivre les performances des imprimantes au fil du temps et repérer les signes d'usure ou de défaillance avant qu'ils n'entraînent des temps d'arrêt. Cela permet de maintenir le bon déroulement de la production et de réduire les réparations imprévues.
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• Surveillance et contrôle à distance: Les systèmes de caméras alimentés par l'IA permettent aux opérateurs de suivre la progression de l'impression et de recevoir des alertes depuis n'importe où. Cela favorise une fabrication flexible et de meilleurs temps de réponse.

Principaux enseignements

La vision par ordinateur peut contribuer à améliorer chaque étape du processus d'impression 3D. Elle détecte les erreurs à un stade précoce, surveille les impressions en temps réel et prend en charge les ajustements en cours de processus. Ces capacités permettent d'améliorer la qualité des pièces, de réduire le nombre d'échecs et de diminuer les coûts de production.

Alors que les technologies intelligentes se généralisent dans les usines, la vision par ordinateur offre aux équipes un meilleur contrôle et les aide à évoluer plus efficacement. Des industries comme l'aérospatiale, la santé et les biens de consommation s'appuient déjà sur ces outils pour répondre à des normes strictes de qualité et de performance.

En combinant l'IA avec un retour visuel en temps réel, l'impression 3D devient plus cohérente, plus efficace et plus automatisée, ouvrant la voie à une fabrication plus intelligente.

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