Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cách đây không lâu, in 3D chủ yếu được sử dụng để kiểm tra ý tưởng và xây dựng mô hình. Giờ đây, 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 có nhiều công ty bắt đầu sử dụng in 3D trong công việc hàng ngày, một số thách thức đang trở nên đáng chú ý hơn. Đôi khi, một bộ phận không hoàn toàn đúng và ngay cả những vấn đề nhỏ với sự liên kết 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 trong số 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 nó được in, phát hiện các mẫu hoặc lỗi bất thường sớm. 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 đang làm cho 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. Hãy bắt đầu!
In 3D là gì?
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 ấn đã phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây. Không giống như in thông thường, đặt mực lên một bề mặt phẳng, in 3D xây dựng các vật thể theo từng lớp bằng cách sử dụng các vật liệu như nhựa, nhựa hoặc kim loại. Phương pháp này còn được gọi là sản xuất bồi đắp.
Một máy in 3D điển hình có các bộ phận chính như bàn in, máy đùn và vòi phun. Các thành phần này phối hợp với nhau để định hình vật liệu in và tạo thành sản phẩm cuối cùng.
Quá trình in bắt đầu với một mô hình 3D kỹ thuật số, thường được tạo bằng phần mềm chuyên dụng. Mô hình này sau đó được cắt thành các lớp mỏng và máy in đọc tệp để gửi vật liệu từng lớp một cho đến khi đối tượng hoàn thành.
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.
Những thách thức của việc kiểm soát chất lượng in 3D theo thời gian thực
Mặc dù in 3D là một quy 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 các công cụ phù hợp, 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 trên quy mô lớn hơn.
Dưới đây là một số thách thức phổ biến nhất liên quan đến kiểm soát chất lượng in 3D theo thời gian thực:
Lệch lớp: Sự dịch chuyển nhỏ trong chuyển động của máy in có thể khiến các lớp xếp chồng lên nhau không đều. Nó cũng có thể dẫn đến các bản in yếu hoặc bị biến dạng.
Cong vênh: Các cạnh của bản in có thể bị cong hoặc bong ra khỏi bàn in do làm mát không đều trong quá trình in.
Đùn không nhất quán: Dòng vật liệu có thể bắt đầu và dừng lại một cách khó đoán. Điều này dẫn đến các khoảng trống hoặc các điểm mỏng trên vật thể cuối cùng.
Xác định bộ phận thủ công: Sau khi in, công nhân thường cần phân loại hoặc dán nhãn các bộ phận bằng tay. Quá trình này tốn thời gian và có thể dẫn đến nhầm lẫn.
Các vấn đề về mở rộng quy mô: Khi số lượng bộ phận được in tăng lên, việc theo dõi và kiểm soát chất lượng trở nên khó khăn hơn nếu không có tự động hóa.
Vai trò của thị giác máy tính trong in 3D
Thị giác máy tính đóng một 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, hãy xem xét kỹ hơn cách Vision AI nâng cao độ chính xác, tính nhất quán và tự động hóa trong các ứng dụng in 3D thực tế.
Tự động phát hiện lỗi trong sản xuất bồi đắp (additive manufacturing)
Nếu bạn đã từng xem video về máy in 3D hoạt động, bạn sẽ biết nó xây dựng các vật thể từng lớp một. Phương pháp từng lớp này mang lại cho in 3D sự linh hoạt, nhưng nó cũng có nghĩa là mọi thứ có thể trở nên tồi tệ nếu chỉ một lớp không đúng.
Một lỗi nhỏ ban đầu có thể ảnh hưởng đến độ bền, độ chính xác hoặc chất lượng tổng thể của bộ phận đã hoàn thành. Đó là lý do tại sao ngày càng có nhiều nhà sản xuất chuyển sang sử dụng computer vision để theo dõi quy trình khi nó diễn ra.
Camera có thể chụp ảnh từng lớp mới. Những hình ảnh này được kiểm tra ngay lập tức để tìm các lỗi như cong vênh, khoảng trống hoặc thiếu vật liệu. Phát hiện sớm các vấn đề giúp tránh in bị lỗi và giảm lãng phí. Nhiều hệ thống sử dụng các mô hình hỗ trợ bởi AI được huấn luyện để phát hiện những thay đổi nhỏ về hình dạng hoặc kết cấu. Nếu có điều gì đó không ổn, hệ thống sẽ cảnh báo ngay cho người vận hành.
Ví dụ, hãy xem xét Phase3D. 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 mà nó phải có. Nếu có sự không khớp, hệ thống sẽ gắn cờ ngay lập tức.
Hình 2. Sử dụng ánh sáng và thị giác máy tính để theo dõi in 3D.
Bằng cách liên kết những bất thường này với các kiểu lỗi đã biết, người vận hành có thể hành động trước khi quá trình in hoàn tất. Điều này đặc biệt có tác động trong các ngành 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 khả năng mở rộng hơn.
Thị giác máy tính để phát hiện lỗi máy in 3D
Ngoài việc căn chỉnh các lớp một cách chính xác, dòng chảy của vật liệu in cũng đóng một vai trò lớn trong chất lượng cuối cùng của một bộ phận được in 3D. Nếu quá nhiều hoặc quá ít vật liệu được lắng đọng, hoặc nếu nó không rơi chính xác vào vị trí cần thiết, nó có thể dẫn đến một loạt các vấn đề.
Một số vấn đề thường gặp liên quan đến in 3D là hiện tượng kéo sợi, trong đó các sợi vật liệu mỏng hình thành giữa các bộ phận; sự phân lớp, khi các lớp không liên kết đúng cách; và hiện tượng thiếu vật liệu, khi không có đủ vật liệu được đặt xuống. Những vấn đề này có thể làm suy yếu bộ phận hoặc khiến nó bị hỏng hoàn toàn.
Các mô hình thị giác máy tính giúp giải quyết vấn đề này bằng cách theo dõi từng lớp trong thời gian thực. Camera và cảm biến theo dõi cách vật liệu được đặt, phát hiện 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 nâng cao hơn thực sự có thể khắc phục các sự cố trong quá trình in bằng cách điều chỉnh các cài đặt như tốc độ hoặc tốc độ dòng chảy.
Khám phá công nghệ phun điều khiển bằng thị giác máy tính
Ví dụ: một hệ thống được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ MIT, Inkbit và ETH Zurich sử dụng bốn camera tốc độ cao và hai laser để quét bề mặt in liên tục. Khi 16.000 vòi phun lắng đọng nhựa, hệ thống so sánh từng lớp với thiết kế kỹ thuật số và thực hiện các điều chỉnh tức thì khi cần, một quy trình được gọi là phun tia điều khiển bằng thị giác.
Hệ thống này cũng sử dụng sáp làm vật liệu hỗ trợ, có thể được làm tan chảy sau khi in để lại các kênh bên trong phức tạp. Nó đã được sử dụng để in các vật thể hoạt động đầy đủ như một bàn tay robot với các ngón tay mềm và các bộ phận cứng hoặc một con robot sáu chân có thể đi và nắm bắt các vật thể. Không giống như các hệ thống đơn giản hơn chỉ phát hiện lỗi, hệ thống này sửa chúng ngay lập tức - làm cho nó đáng tin cậy hơn cho việc in tốc độ cao, độ chính xác cao.
Tối ưu hóa quy trình in 3D bằng AI
Đôi khi, hàng ngàn bộ phận được in trong một lô duy nhất, đặc biệt là trong sản xuất quy mô lớn hoặc các trung tâm dịch vụ in 3D. Sau khi in, các bộ phận này cần được xác định, sắp xếp và xử lý, điều này có thể tốn thời gian và dễ xảy ra nhầm lẫn nếu được 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 sắp xếp các bộ phận chỉ trong vài giây.
Hình 4. Ứng dụng thị giác máy tính để nhận dạng và phân loại bộ phận 3D.
Tự động hóa các tác vụ sau in giúp tăng tốc quy trình làm việc, giảm lao động thủ công và giảm thiểu rủi ro sai sót trong sắp xếp và đóng gói. Ngoài việc xác định, một số hệ thống cũng có thể nhóm các bộ phận cho các bước bổ sung như xử lý, làm sạch hoặc lắp ráp, giúp cải thiện hơn nữa hiệu quả và tính nhất quán trong quy trình sản xuất.
Các xu hướng mới nổi trong giám sát in 3D bằng AI thị giác
Khi Vision AI ngày càng được tích hợp sâu hơn vào công nghệ in 3D, nó đang thúc đẩy những thay đổi lớn trong cách thức vận hành của ngành sản xuất. Dưới đây là một số xu hướng chính làm nổi bật tác động ngày càng tăng của nó:
Sản xuất không cần đèn: Các nhà máy đang hướng tới hoạt động hoàn toàn tự động, đòi hỏi ít hoặc không cần sự can thiệp của con người. AI, thị giác máy tính và robot xử lý các tác vụ như kiểm tra, phân loại và theo dõi bộ phận, giúp sản xuất 24/7 trở nên khả thi hơn.
Tăng trưởng thị trường nhanh chóng: Thị trường in 3D toàn cầu dự kiến sẽ đạt 134,58 tỷ đô la vào năm 2034. Sự tăng trưởng này gắn liền với những cải tiến trong tự động hóa và các công cụ Vision AI.
Bảo trì dự đoán: Các hệ thống thị giác có thể theo dõi hiệu suất của máy in theo thời gian và phát hiện các dấu hiệu hao mòn hoặc hỏng hóc trước khi chúng gây ra thời gian ngừng hoạt động. Điều này giúp sản xuất hoạt động trơn tru và giảm các sửa chữa bất ngờ.
Giám sát và điều khiển từ xa: Các hệ thống camera hỗ trợ AI cho phép người vận hành theo dõi tiến độ in và nhận thông báo từ mọi nơi. Nó hỗ trợ sản xuất linh hoạt và thời gian phản hồi tốt hơn.
Những điều cần nhớ
Thị giác máy tính có thể giúp cải thiện mọi giai đoạn của quy trình in 3D. Nó phát hiện lỗi sớm, theo dõi quá trình 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 các công nghệ thông minh trở nên phổ biến hơn trong các nhà máy, thị giác máy tính giúp các đội ngũ 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 chất lượng và hiệu suất nghiêm ngặt.
Bằng cách kết hợp AI với phản hồi trực quan theo thời gian thực, in 3D đang trở nên nhất quán, hiệu quả và tự động hơn, mở đường cho sản xuất thông minh hơn.
