Hệ thống phản hồi dựa trên thị giác máy tính cho máy in 3D

Cách đây không lâu, in 3D chủ yếu được dùng để thử nghiệm ý tưởng và xây dựng mô hình. Hiện nay, công nghệ này được sử dụng để tạo ra các sản phẩm thực tế, có chức năng trong những lĩnh vực như y tế và sản xuất. Từ mô hình nha khoa đến các bộ phận cơ khí, in 3D đã trở thành một phương thức thiết thực và đáng tin cậy để sản xuất các vật thể trong thế giới thực.

Khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu sử dụng in 3D trong công việc hằng ngày, một số thách thức trở nên rõ ràng hơn. Đôi khi, một bộ phận không đạt được hình dạng như mong muốn, 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 trong số này. Là một nhánh của AI, công nghệ này cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video. Trong một hệ thống in 3D, thị giác máy tính có thể giám sát từng lớp khi được in, phát hiện sớm các mẫu bất thường hoặc lỗi. Công nghệ này thậm chí còn cho phép máy in tự động phản hồi, giúp duy trì chất lượng bản in mà không cần giám sát thủ công liên tục.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính giúp in 3D đáng tin cậy hơn và xem xét các ví dụ thực tế cho thấy tác động của hoạt động giám sát in 3D được hỗ trợ bởi AI. Hãy bắt đầu!

In 3D là gì?#

In 3D là quy trình tạo ra các vật thể vật lý từ thiết kế kỹ thuật số. Được phát triển lần đầu vào thập niên 1980, công nghệ in đã tiến bộ nhanh chóng trong những năm gần đây. Khác với in thông thường, vốn đưa mực lên một bề mặt phẳng, in 3D xây dựng vật thể theo từng lớp bằng các vật liệu như nhựa, resin 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, bộ đùn và vòi phun. Những thành phần này phối hợp với nhau để định hình vật liệu in và tạo ra sản phẩm cuối cùng.

Quy trình in bắt đầu với một model 3D kỹ thuật số, thường được tạo bằng phần mềm chuyên dụng. Sau đó, model này được chia thành các lớp mỏng, và máy in đọc file để lắng đọng vật liệu từng lớp một cho đến khi hoàn thành vật thể.

Ngày nay, các ngành như y tế, ô tô và hàng không vũ trụ sử dụng in 3D để sản xuất công cụ, bộ phận và thiết bị y tế tùy chỉnh. Công nghệ này cũng được sử dụng rộng rãi trong thiết kế sản phẩm, tạo nguyên mẫu và giáo dục.

Hình 1. Các thành phần của máy in 3D.

Những thách thức trong kiểm soát chất lượng in 3D theo thời gian thực#

Mặc dù in 3D là một quy trình khá đơn giản và thú vị, mọi thứ không phải lúc nào cũng diễn ra hoàn hảo. Hầu hết vấn đề xảy ra trong khi in hoặc ngay sau đó. Nếu không có công cụ phù hợp, những vấn đề này có thể dễ dàng bị bỏ sót. Điều này đặc biệt đúng khi bạn cố gắng sản xuất sản phẩm ở 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: Những sai lệch nhỏ trong chuyển động của máy in có thể khiến các lớp xếp chồng không đều. Điều này cũng có thể dẫn đến bản in yếu hoặc biến dạng.
• Cong vênh: Các mép của bản in có thể bị cong hoặc nhấc khỏi bàn in do làm mát không đồng đều trong quá trình in.
• Đùn không nhất quán: Dòng vật liệu có thể bắt đầu và dừng lại không theo quy luật. Điều này tạo ra các khoảng trống hoặc vùng mỏng trên vật thể cuối cùng.
• Nhận dạng bộ phận thủ công: Sau khi in, nhân viên thường phải phân loại hoặc dán nhãn các bộ phận bằng tay. Quy trình này tốn thời gian và có thể dẫn đến nhầm lẫn.
• 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 vai trò quan trọng trong việc cải thiện hoạt động in 3D. Công nghệ này giúp giám sát từng lớp, phát hiện lỗi sớm và điều chỉnh bản in trong quá trình thực hiện.

Tiếp theo, hãy tìm hiểu kỹ hơn về 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.

Phát hiện lỗi tự động trong sản xuất bồi đắp#

Nếu từng xem video về một máy in 3D đang hoạt động, bạn sẽ biết rằng máy xây dựng vật thể theo từng lớp. Phương pháp từng lớp này mang lại cho in 3D tính linh hoạt, nhưng cũng có nghĩa là mọi thứ có thể gặp lỗi nếu chỉ một lớp không đạt yêu cầu.

Một lỗi nhỏ ở giai đoạn đầu có thể ảnh hưởng đến độ bền, độ chính xác hoặc chất lượng tổng thể của bộ phận hoàn thiện. Vì vậy, ngày càng nhiều nhà sản xuất chuyển sang sử dụng thị giác máy tính để theo dõi quy trình khi nó đang diễn ra.

Camera có thể chụp ảnh từng lớp mới. Những hình ảnh này được kiểm tra ngay lập tức để phát hiện các lỗi như cong vênh, khoảng trống hoặc thiếu vật liệu. Phát hiện vấn đề sớm giúp tránh các bản in hỏng và giảm lãng phí. Nhiều hệ thống sử dụng các model được hỗ trợ bởi AI, huấn luyện để phát hiện những thay đổi tinh vi về hình dạng hoặc kết cấu. Nếu có dấu hiệu bất thường, hệ thống sẽ ngay lập tức cảnh báo người vận hành.

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 được in với hình dạng đúng theo thiết kế. Nếu phát hiện sai lệch, hệ thống sẽ đánh dấu ngay lập tức.

Hình 2. Sử dụng ánh sáng và thị giác máy tính để giám sát hoạt động in 3D.

Bằng cách liên kết những điểm 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 lớn trong các ngành như hàng không vũ trụ và quốc phòng, nơi độ chính xác và độ tin cậy mang tính then chốt. Công nghệ này cũng cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc và hỗ trợ hoạt động sản xuất hiệu quả, có thể mở rộng hơn.

Thị giác máy tính để phát hiện lỗi trên máy in 3D#

Ngoài việc căn chỉnh chính xác các lớp, dòng vật liệu in cũng đóng vai trò lớn trong chất lượng cuối cùng của một bộ phận được in 3D. Nếu lượng vật liệu được lắng đọng quá nhiều hoặc quá ít, hoặc không nằm chính xác ở vị trí cần thiết, hàng loạt vấn đề có thể phát sinh.

Một số vấn đề phổ biến liên quan đến in 3D gồm stringing, trong đó các sợi vật liệu mảnh hình thành giữa các bộ phận; delamination, khi các lớp không liên kết đúng cách; và under-extrusion, khi lượng vật liệu được đặt xuống không đủ. Những vấn đề này có thể làm yếu bộ phận hoặc khiến bộ phận hỏng hoàn toàn.

Model 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 xuống, phát hiện những thay đổi về hình dạng, dòng chảy hoặc kết cấu bề mặt ngay khi chúng xảy ra. Các hệ thống cơ bản có thể phát hiện vấn đề sớm, trong khi những hệ thống nâng cao hơn thậm chí có thể khắc phục lỗi giữa chừng bằng cách điều chỉnh các thiết lập như tốc độ hoặc lưu lượng.

Tìm hiểu về phun vật liệu được điều khiển bằng thị giác#

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 laser để liên tục quét bề mặt in. Khi 16.000 vòi phun lắng đọng resin, hệ thống so sánh từng lớp với thiết kế kỹ thuật số và thực hiện hiệu chỉnh tức thời khi cần, một quy trình được gọi là phun vật liệu được điều khiển bằng thị giác.

Hình 3. Quét bề mặt in theo thời gian thực.

Hệ thống này cũng sử dụng sáp làm vật liệu hỗ trợ, có thể được nung chảy sau khi in để để lại các kênh bên trong phức tạp. Hệ thống đã được sử dụng để in các vật thể hoạt động đầy đủ như bàn tay robot với các ngón tay mềm và các bộ phận cứng, hoặc robot sáu chân có thể đi lại và nắm bắt vật thể. Khác với các hệ thống đơn giản hơn chỉ phát hiện lỗi, hệ thống này sửa lỗi ngay trong quá trình thực hiện - khiến nó đáng tin cậy hơn khi in tốc độ cao, độ-chính xác cao.

Tối ưu hóa quy trình in 3D bằng AI#

Đôi khi, hàng nghìn bộ phận được in trong một lô duy nhất, đặc biệt là trong hoạt động sản xuất quy mô lớn hoặc tại các trung tâm dịch vụ in 3D. Sau khi in, các bộ phận này cần được nhận dạng, phân loại và xử lý; nếu thực hiện thủ công, quy trình có thể tốn thời gian và dễ xảy ra nhầm lẫn.

Thị giác máy tính giúp tự động hóa giai đoạn này bằng cách nhận dạng và phân loại bộ phận nhanh chóng, chính xác. Ví dụ, hệ thống AM-Vision sử dụng camera và công nghệ đối sánh hình học để so sánh từng vật thể được in với model CAD tương ứng. Hệ thống có thể nhận dạng và phân loại 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 nguy cơ xảy ra lỗi trong phân loại và đóng gói. Ngoài nhận dạng, một số hệ thống còn có thể nhóm các bộ phận để thực hiện thêm những bước như xử lý đóng rắn, làm sạch hoặc lắp ráp, qua đó tiếp tục nâng cao hiệu quả và tính nhất quán trong quy trình sản xuất.

Các xu hướng mới nổi trong hoạt động giám sát in 3D được hỗ trợ bởi Vision AI#

Khi Vision AI ngày càng được tích hợp sâu hơn với in 3D, công nghệ này đang tạo ra những thay đổi lớn trong cách vận hành sản xuất. Dưới đây là một số xu hướng chính cho thấy tác động ngày càng gia tăng của công nghệ này:

• Sản xuất không cần chiếu sáng: Các nhà máy đang hướng tới hoạt động hoàn toàn tự động, cần rất ít hoặc không cần sự can thiệp của con người. AI, thị giác máy tính và robot đảm nhiệm các tác vụ như kiểm tra, phân loại và theo dõi bộ phận, giúp hoạt động sản xuất suốt ngày đêm trở nên khả thi hơn.
• Tăng trưởng nhanh của thị trường: Thị trường in 3D toàn cầu dự kiến đạt 134,58 tỷ USD vào năm 2034. Mức 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 máy in theo thời gian và phát hiện dấu hiệu hao mòn hoặc hỏng hóc trước khi chúng gây ra thời gian ngừng hoạt động. Điều này giúp duy trì hoạt động sản xuất ổn định và giảm các sự cố sửa chữa ngoài dự kiến.
• Giám sát và điều khiển từ xa: Các hệ thống camera được hỗ trợ bởi AI cho phép người vận hành theo dõi tiến độ in và nhận cảnh báo từ bất kỳ đâu. Điều này hỗ trợ hoạt động sản xuất linh hoạt và cải thiện thời gian phản hồi.

Những điểm chính#

Thị giác máy tính có thể giúp cải thiện mọi giai đoạn của quy trình in 3D. Công nghệ này phát hiện lỗi sớm, giám sát bản in theo thời gian thực và hỗ trợ điều chỉnh trong quy trình. Những khả năng này mang lại 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 nhà máy, thị giác máy tính mang lại cho các nhóm khả năng kiểm soát tốt hơn và giúp họ mở rộng quy mô hiệu quả hơn. Các ngành như hàng không vũ trụ, y tế và hàng tiêu dùng đã dựa vào những 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, hiệu quả và tự động hóa hơn, mở đường cho hoạt động sản xuất thông minh hơn.

Bạn muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy khám phá repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI và xem các tùy chọn cấp phép. 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 hôm nay!