Khám phá cách giám sát in 3D hỗ trợ AI tận dụng tầm nhìn máy tính để tăng cường giám sát thời gian thực, phát hiện lỗi và tự động hóa quy trình.
Cách đây không lâu, in 3D chủ yếu được sử dụng để thử nghiệm ý tưởng và xây dựng mô hình. Bây giờ, nó đang được sử dụng để tạo ra các sản phẩm thực tế, có chức năng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và sản xuất . Từ mô hình nha khoa đến các bộ phận cơ khí, nó đã trở thành một cách thiết thực và đáng tin cậy để sản xuất các mặt hàng thực tế.
Khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu sử dụng in 3D trong công việc hàng ngày, một số thách thức đang trở nên rõ ràng hơn. Đôi khi, một bộ phận không hoàn toàn chính xác và ngay cả những vấn đề nhỏ về căn chỉnh hoặc dòng vật liệu cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.
Thị giác máy tính có thể giúp giải quyết nhiều vấn đề này. Là một nhánh của AI , nó cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video. Trong thiết lập in 3D, thị giác máy tính có thể theo dõi từng lớp khi in, phát hiện các mẫu hoặc lỗi bất thường ngay từ đầu. Nó thậm chí có thể cho phép máy in phản hồi tự động, giúp duy trì chất lượng in mà không cần giám sát thủ công liên tục.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính giúp in 3D trở nên đáng tin cậy hơn và xem xét các ví dụ thực tế cho thấy tác động của việc giám sát in 3D bằng AI trong thực tế. Hãy bắt đầu thôi!
In 3D liên quan đến việc tạo ra các vật thể vật lý từ các thiết kế kỹ thuật số. Được phát triển lần đầu tiên vào những năm 1980 , công nghệ in đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Không giống như in thông thường, đặt mực trên một bề mặt phẳng, in 3D xây dựng các vật thể từng lớp bằng các vật liệu như nhựa, nhựa thông hoặc kim loại. Phương pháp này cũng được gọi là sản xuất bồi đắp.
Một máy in 3D thông thường có các bộ phận chính như bệ in, máy đùn và vòi phun. Các thành phần này hoạt động cùng nhau để định hình vật liệu in và tạo thành sản phẩm cuối cùng.
Quá trình in bắt đầu bằng mô hình 3D kỹ thuật số, thường được tạo bằng phần mềm chuyên dụng. Sau đó, mô hình này được cắt thành nhiều lớp mỏng và máy in sẽ đọc tệp để in vật liệu từng lớp một cho đến khi vật thể hoàn thiện.
Ngày nay, các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, ô tô và hàng không vũ trụ sử dụng in 3D để sản xuất các công cụ, bộ phận và thiết bị y tế tùy chỉnh. Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong thiết kế sản phẩm, tạo mẫu và giáo dục.
Mặc dù in 3D là một quá trình khá đơn giản và thú vị, nhưng mọi thứ không phải lúc nào cũng diễn ra hoàn hảo. Hầu hết các vấn đề xảy ra trong quá trình in hoặc ngay sau đó. Nếu không có đúng công cụ, những vấn đề này có thể dễ dàng bị bỏ qua. Điều này đặc biệt đúng khi bạn đang cố gắng sản xuất sản phẩm ở quy mô lớn hơn.
Sau đây là một số thách thức phổ biến nhất liên quan đến kiểm soát chất lượng in 3D thời gian thực:
Tầm nhìn máy tính đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện cách thức hoạt động của in 3D. Nó giúp theo dõi từng lớp, phát hiện lỗi sớm và điều chỉnh bản in khi chúng tiến triển.
Tiếp theo, chúng ta hãy xem xét kỹ hơn cách Vision AI nâng cao độ chính xác, tính nhất quán và khả năng tự động hóa trong các ứng dụng in 3D thực tế.
Nếu bạn đã từng xem video về máy in 3D đang hoạt động, bạn sẽ biết nó tạo ra các vật thể theo từng lớp một. Phương pháp từng lớp một này chính là thứ mang lại tính linh hoạt cho in 3D, nhưng nó cũng có nghĩa là mọi thứ có thể trở nên tồi tệ nếu chỉ một lớp không đúng.
Một lỗi nhỏ ở giai đoạn đầu có thể ảnh hưởng đến độ bền, độ chính xác hoặc chất lượng tổng thể của chi tiết hoàn thiện. Đó là lý do tại sao ngày càng nhiều nhà sản xuất chuyển sang công nghệ thị giác máy tính để theo dõi quá trình khi nó diễn ra.
Máy ảnh có thể chụp ảnh mọi lớp mới. Những hình ảnh này được kiểm tra ngay lập tức để tìm các khuyết tật như cong vênh, khoảng trống hoặc thiếu vật liệu. Phát hiện sớm các vấn đề giúp tránh các bản in lỗi và giảm lãng phí. Nhiều hệ thống sử dụng các mô hình hỗ trợ AI được đào tạo để phát hiện những thay đổi nhỏ về hình dạng hoặc kết cấu. Nếu có gì đó không ổn, hệ thống sẽ cảnh báo người vận hành ngay lập tức.
Lấy Phase3D làm ví dụ. Hệ thống giám sát tại chỗ của họ sử dụng ánh sáng có cấu trúc và thị giác máy tính để so sánh từng lớp in với hình dạng thực tế. Nếu có sự không khớp, hệ thống sẽ đánh dấu ngay lập tức.
Bằng cách liên kết những bất thường này với các mẫu lỗi đã biết, người vận hành có thể hành động trước khi bản in hoàn tất. Điều này đặc biệt có tác động trong các ngành công nghiệp như hàng không vũ trụ và quốc phòng, nơi độ chính xác và độ tin cậy là rất quan trọng. Nó cũng cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc và hỗ trợ sản xuất hiệu quả hơn, có thể mở rộng quy mô.
Ngoài việc căn chỉnh các lớp chính xác, dòng vật liệu in cũng đóng vai trò lớn trong chất lượng cuối cùng của một bộ phận in 3D. Nếu vật liệu được lắng đọng quá nhiều hoặc quá ít, hoặc nếu nó không nằm chính xác ở vị trí cần thiết, nó có thể dẫn đến một loạt các vấn đề.
Một số vấn đề phổ biến liên quan đến in 3D là sự tạo sợi, khi các sợi vật liệu mỏng hình thành giữa các bộ phận; sự tách lớp, khi các lớp không liên kết đúng cách; và sự đùn dưới mức, khi không có đủ vật liệu được đặt xuống. Những vấn đề này có thể làm yếu bộ phận hoặc khiến nó hỏng hoàn toàn.
Các mô hình thị giác máy tính giúp giải quyết vấn đề này bằng cách theo dõi từng lớp theo thời gian thực. Camera và cảm biến theo dõi cách vật liệu được đặt, nắm bắt những thay đổi về hình dạng, dòng chảy hoặc kết cấu bề mặt khi chúng xảy ra. Các hệ thống cơ bản có thể phát hiện sớm các vấn đề, trong khi các thiết lập tiên tiến hơn thực sự có thể khắc phục các vấn đề giữa chừng khi in bằng cách điều chỉnh các cài đặt như tốc độ hoặc lưu lượng.
Ví dụ, một hệ thống do các nhà nghiên cứu từ MIT, Inkbit và ETH Zurich phát triển sử dụng bốn camera tốc độ cao và hai tia laser để quét liên tục bề mặt bản in. Khi 16.000 đầu phun lắng đọng nhựa, hệ thống sẽ so sánh từng lớp với thiết kế kỹ thuật số và thực hiện các hiệu chỉnh tức thời khi cần, một quy trình được gọi là phun mực điều khiển bằng thị giác .
Hệ thống này cũng sử dụng sáp làm vật liệu hỗ trợ, có thể tan chảy sau khi in để lại các kênh bên trong phức tạp. Nó đã được sử dụng để in các vật thể có đầy đủ chức năng như bàn tay rô bốt với các ngón tay mềm mại và các bộ phận cứng hoặc rô bốt sáu chân có thể đi bộ và cầm nắm các vật thể. Không giống như các hệ thống đơn giản hơn chỉ phát hiện lỗi, hệ thống này sửa lỗi ngay lập tức - giúp hệ thống đáng tin cậy hơn khi in tốc độ cao, độ chính xác cao.
Đôi khi, hàng nghìn bộ phận được in trong một lô duy nhất, đặc biệt là trong các trung tâm dịch vụ sản xuất hoặc in 3D quy mô lớn. Sau khi in, các bộ phận này cần được xác định, phân loại và xử lý, có thể tốn thời gian và dễ bị nhầm lẫn nếu thực hiện thủ công.
Thị giác máy tính giúp tự động hóa giai đoạn này bằng cách nhận dạng và phân loại các bộ phận một cách nhanh chóng và chính xác. Ví dụ, hệ thống AM-Vision sử dụng camera và công nghệ khớp hình học để so sánh từng đối tượng được in với mô hình CAD của nó. Hệ thống có thể xác định và phân loại các bộ phận chỉ trong vài giây.
Tự động hóa các tác vụ sau khi in giúp tăng tốc quy trình làm việc, giảm lao động thủ công và giảm thiểu rủi ro sai sót trong quá trình phân loại và đóng gói . Ngoài việc nhận dạng, một số hệ thống cũng có thể nhóm các bộ phận cho các bước bổ sung như bảo dưỡng, làm sạch hoặc lắp ráp, giúp cải thiện hiệu quả và tính nhất quán trong quy trình sản xuất.
Khi Vision AI ngày càng tích hợp với in 3D, nó sẽ thúc đẩy những thay đổi lớn trong cách thức hoạt động của sản xuất. Sau đây là một số xu hướng chính làm nổi bật tác động ngày càng tăng của nó:
Thị giác máy tính có thể giúp cải thiện mọi giai đoạn của quy trình in 3D. Nó phát hiện lỗi sớm, giám sát bản in theo thời gian thực và hỗ trợ điều chỉnh trong quá trình. Những khả năng này dẫn đến chất lượng bộ phận tốt hơn, ít lỗi hơn và chi phí sản xuất thấp hơn.
Khi công nghệ thông minh trở nên phổ biến hơn trong các nhà máy, thị giác máy tính giúp các nhóm kiểm soát tốt hơn và giúp họ mở rộng quy mô hiệu quả hơn. Các ngành công nghiệp như hàng không vũ trụ, chăm sóc sức khỏe và hàng tiêu dùng đã dựa vào các công cụ này để đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về chất lượng và hiệu suất.
Bằng cách kết hợp AI với phản hồi trực quan theo thời gian thực, in 3D đang trở nên nhất quán hơn, hiệu quả hơn và tự động hơn, mở đường cho sản xuất thông minh hơn.
Bạn đang muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI và xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong bán lẻ bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi! Hãy tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi ngay bây giờ!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR