Системы обратной связи на основе компьютерного зрения для 3D-принтеров

Не так давно 3D-печать в основном использовалась для проверки идей и создания моделей. Сейчас она используется для создания реальных, функциональных продуктов в таких областях, как здравоохранение и производство. От стоматологических моделей до механических деталей, она стала практичным и надежным способом производства реальных изделий.

По мере того, как все больше компаний начинают использовать 3D-печать в своей повседневной работе, некоторые проблемы становятся все более заметными. Иногда деталь получается не совсем правильно, и даже небольшие проблемы с выравниванием или подачей материала могут повлиять на конечный результат.

Компьютерное зрение может помочь решить многие из этих проблем. Как отрасль ИИ, оно позволяет машинам интерпретировать изображения и видео. В установке для 3D-печати компьютерное зрение может отслеживать каждый слой во время печати, выявляя необычные закономерности или ошибки на ранней стадии. Оно может даже позволить принтерам реагировать автоматически, помогая поддерживать качество печати без постоянного ручного контроля.

В этой статье мы рассмотрим, как компьютерное зрение делает 3D-печать более надежной, и рассмотрим реальные примеры, демонстрирующие влияние мониторинга 3D-печати на основе ИИ в действии. Давайте начнем!

Что такое 3D-печать? 

3D-печать включает в себя создание физических объектов из цифровых проектов. Впервые разработанная в 1980-х годах, технология печати быстро развивалась в последние годы. В отличие от обычной печати, при которой чернила наносятся на плоскую поверхность, 3D-печать создает объекты слой за слоем, используя такие материалы, как пластик, смола или металл. Этот метод также называют аддитивным производством.

Типичный 3D-принтер имеет ключевые части, такие как платформа печати, экструдер и сопло. Эти компоненты работают вместе, чтобы формировать печатный материал и формировать конечный результат. 

Процесс печати начинается с цифровой 3D-модели, обычно создаваемой с помощью специализированного программного обеспечения. Затем эта модель нарезается на тонкие слои, и принтер считывает файл, чтобы наносить материал слой за слоем, пока объект не будет завершен.

Сегодня такие отрасли, как здравоохранение, автомобилестроение и аэрокосмическая промышленность, используют 3D-печать для производства инструментов, деталей и индивидуальных медицинских устройств. Она также широко используется в дизайне продукции, прототипировании и образовании.

‍

Проблемы контроля качества 3D-печати в реальном времени

Хотя 3D-печать — довольно простой и интересный процесс, не всегда все идет идеально. Большинство проблем возникает во время или сразу после печати. Без надлежащих инструментов эти проблемы легко пропустить. Это особенно актуально, когда вы пытаетесь производить продукцию в больших масштабах.

Вот некоторые из наиболее распространенных проблем, связанных с контролем качества 3D-печати в реальном времени:

• Смещение слоев: Незначительные сдвиги в движении принтера могут привести к неравномерному наложению слоев. Это также может привести к непрочным или деформированным отпечаткам.
  ‍
• Деформация: Края отпечатка могут скручиваться или отрываться от платформы из-за неравномерного охлаждения в процессе печати.
  ‍
• Нестабильная экструзия: Подача материала может непредсказуемо начинаться и останавливаться. Это приводит к появлению зазоров или тонких мест в конечном объекте.
  ‍
• Ручная идентификация деталей: После печати рабочим часто приходится сортировать или маркировать детали вручную. Этот процесс занимает много времени и может привести к путанице.
  ‍
• Проблемы масштабирования: По мере увеличения объема напечатанных деталей отслеживание и контроль качества становятся более сложными без автоматизации.

Роль компьютерного зрения в 3D-печати

Компьютерное зрение играет ключевую роль в улучшении процесса 3D-печати. Оно помогает отслеживать каждый слой, выявлять дефекты на ранней стадии и корректировать печать по мере ее выполнения. 

Далее давайте подробнее рассмотрим, как Vision AI повышает точность, стабильность и автоматизацию в реальных приложениях 3D-печати.

Автоматизированное обнаружение дефектов в аддитивном производстве

Если вы когда-нибудь смотрели видео о работе 3D-принтера, то знаете, что он создает объекты слой за слоем. Этот послойный метод обеспечивает 3D-печати ее гибкость, но это также означает, что что-то может пойти не так, если хотя бы один слой будет выполнен неправильно. 

Небольшая ошибка на раннем этапе может повлиять на прочность, точность или общее качество готовой детали. Вот почему все больше производителей обращаются к компьютерному зрению, чтобы следить за процессом по мере его выполнения.

Камеры могут делать снимки каждого нового слоя. Эти изображения мгновенно проверяются на наличие дефектов, таких как перекосы, зазоры или отсутствие материала. Обнаружение проблем на ранней стадии помогает избежать неудачных отпечатков и сократить количество отходов. Многие системы используют модели на основе искусственного интеллекта, обученные detect тонкие изменения формы или текстуры. Если что-то выглядит не так, система сразу же предупреждает оператора.

Возьмем, к примеру, Phase3D. Их система in-situ мониторинга использует структурированный свет и компьютерное зрение для сравнения каждого напечатанного слоя с тем, как он должен выглядеть. Если есть несоответствие, система немедленно сигнализирует об этом.

‍

Связывая эти аномалии с известными моделями отказов, операторы могут принять меры до завершения печати. Это особенно важно в таких отраслях, как аэрокосмическая и оборонная промышленность, где критически важны точность и надежность. Это также улучшает отслеживаемость и поддерживает более эффективное и масштабируемое производство.

Компьютерное зрение для обнаружения ошибок 3D-принтера

Помимо точного выравнивания слоев, подача печатных материалов также играет большую роль в конечном качестве детали, напечатанной на 3D-принтере. Если материала нанесено слишком много или слишком мало, или если он попадает не совсем туда, куда нужно, это может привести к целому ряду проблем.

Некоторые распространенные проблемы, связанные с 3D-печатью, — это образование нитей, когда между деталями образуются тонкие нити материала; расслоение, когда слои не соединяются должным образом; и недостаточная экструзия, когда материала наносится недостаточно. Эти проблемы могут ослабить деталь или привести к ее полному разрушению.

Модели компьютерного зрения помогают решить эту проблему, наблюдая за каждым слоем в режиме реального времени. Камеры и датчики track , как размещается материал, улавливая изменения формы, расхода или текстуры поверхности по мере их возникновения. Базовые системы могут detect проблемы на ранней стадии, а более продвинутые - устранить их в процессе печати, отрегулировав такие параметры, как скорость или расход.

Изучение струйной печати с управлением посредством машинного зрения

Например, система, разработанная исследователями из MIT, Inkbit и ETH Zurich, использует четыре высокоскоростные камеры и два лазера для постоянного сканирования поверхности печати. По мере того как 16 000 сопел наносят смолу, система сравнивает каждый слой с цифровым проектом и при необходимости вносит мгновенные корректировки, этот процесс известен как струйная печать с управлением посредством машинного зрения.

‍

Эта система также использует воск в качестве вспомогательного материала, который после печати можно расплавить, оставив сложные внутренние каналы. Она уже использовалась для печати полностью функциональных объектов, таких как роботизированная рука с мягкими пальцами и жесткими деталями или шестиногий робот, который может ходить и хватать предметы. В отличие от более простых систем, которые просто detect ошибки, эта система исправляет их на лету, что делает ее более надежной для высокоскоростной и высокоточной печати.

Оптимизация процесса 3D-печати с помощью ИИ

Иногда тысячи деталей печатаются за один раз, особенно в крупномасштабном производстве или в центрах 3D-печати. После печати эти детали необходимо идентифицировать, отсортировать и обработать, что может занять много времени и привести к путанице при выполнении вручную.

Компьютерное зрение помогает автоматизировать этот этап, быстро и точно распознавая и классифицируя детали. Например, система AM-Vision использует камеры и технологию сопоставления геометрии для сравнения каждого напечатанного объекта с его CAD-моделью. Система может идентифицировать и сортировать детали всего за несколько секунд.

‍

Автоматизация задач после печати ускоряет рабочие процессы, сокращает ручной труд и минимизирует риск ошибок при сортировке и упаковке. Помимо идентификации, некоторые системы могут также группировать детали для дополнительных этапов, таких как отверждение, очистка или сборка, что еще больше повышает эффективность и согласованность производственного процесса.

Новые тенденции в мониторинге 3D-печати на основе Vision AI

По мере того, как Vision AI все больше интегрируется с 3D-печатью, это приводит к серьезным изменениям в организации производства. Вот некоторые ключевые тенденции, которые подчеркивают его растущее влияние:

• Безлюдное производство: Фабрики переходят к полностью автоматизированным операциям, которые практически не требуют вмешательства человека. ИИ, компьютерное зрение и робототехника выполняют такие задачи, как инспекция, сортировка и отслеживание деталей, что делает круглосуточное производство более осуществимым.
  
  
• Быстрый рост рынка: Ожидается, что к 2034 году мировой рынок 3D-печати достигнет 134,58 миллиарда долларов. Этот рост связан с улучшениями в автоматизации и инструментах Vision AI.
  ‍
• Предиктивное обслуживание: Системы технического зрения позволяют track работу принтера в течение длительного времени и выявлять признаки износа или отказа до того, как они приведут к простою. Это позволяет поддерживать бесперебойную работу производства и сократить количество непредвиденных ремонтов.
  ‍
• Удаленный мониторинг и управление: Системы камер с искусственным интеллектом позволяют операторам track ход печати и получать предупреждения из любого места. Это обеспечивает гибкость производства и более оперативное реагирование.

Основные выводы

Компьютерное зрение может помочь улучшить каждый этап процесса 3D-печати. Оно обнаруживает ошибки на ранней стадии, отслеживает печать в режиме реального времени и поддерживает корректировки в процессе. Эти возможности приводят к улучшению качества деталей, уменьшению количества отказов и снижению производственных затрат.

По мере того, как интеллектуальные технологии становятся все более распространенными на заводах, компьютерное зрение дает командам лучший контроль и помогает им более эффективно масштабироваться.  Такие отрасли, как аэрокосмическая, здравоохранение и потребительские товары, уже полагаются на эти инструменты для соответствия строгим стандартам качества и производительности.

Благодаря сочетанию ИИ с визуальной обратной связью в реальном времени 3D-печать становится более последовательной, эффективной и автоматизированной, что открывает путь к более интеллектуальному производству.

Хотите создать свои собственные проекты компьютерного зрения? Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы глубже погрузиться в ИИ, и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования. Узнайте, как компьютерное зрение в здравоохранении повышает эффективность, и изучите влияние ИИ в розничной торговле, посетив страницы наших решений! Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу прямо сейчас!