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計(jì)算機(jī)視覺(jué)在3D打印過(guò)程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

供稿人:池欣蕓 供稿單位:西安交通大學(xué)機(jī)械制造系統(tǒng)工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室  發(fā)布日期:2022-11-18

近年來(lái),隨著3D打印的普及,其應(yīng)用十分廣泛。增材制造技術(shù)因其更具靈活性的設(shè)計(jì)這一特點(diǎn),面臨著制造工藝的復(fù)雜性與較高的精度要求,伴隨的質(zhì)量問(wèn)題也越來(lái)越突出。尤其在3D打印產(chǎn)品的可靠性與穩(wěn)定性有著較高要求的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)和航天航空等領(lǐng)域而言,為提高上述性能,3D打印質(zhì)量控制與監(jiān)測(cè)技術(shù)顯得尤為重要。為解決3D打印產(chǎn)品的成品率較低的問(wèn)題,使其在工業(yè)領(lǐng)域取得更廣泛和專(zhuān)業(yè)地實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,針對(duì)3D打印的過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)是一個(gè)具有重要意義的前沿方向。

由于3D打印機(jī)的工作時(shí)間較長(zhǎng),有時(shí)會(huì)出現(xiàn)在打印過(guò)程中會(huì)遇到異常打印狀況的情況,現(xiàn)在市面上的絕大多數(shù)3D打印機(jī)暫時(shí)未配備過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù),因此無(wú)法實(shí)時(shí)地針對(duì)打印狀況做出判斷及采取后續(xù)決策?;谟?jì)算機(jī)視覺(jué)的過(guò)程監(jiān)測(cè)以其成本低、非接觸等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),國(guó)內(nèi)外許多專(zhuān)家學(xué)者針對(duì)3D打印過(guò)程進(jìn)行視覺(jué)監(jiān)測(cè)與控制展開(kāi)了廣泛的研究。如圖1所示,美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校的Zeqing Jin等人針對(duì)FDM 3D打印過(guò)程中的過(guò)擠出和欠擠出缺陷通過(guò)攝像頭進(jìn)行監(jiān)測(cè)與判斷,實(shí)現(xiàn)了對(duì)打印表面缺陷的精確定位及后續(xù)自動(dòng)化控制矯正。

圖1. 針對(duì)FDM 3D打印機(jī)擠出情況的視覺(jué)監(jiān)測(cè),定位,及控制

南京航天航空大學(xué)的尹相杰采集熔池圖像,溫度場(chǎng)和實(shí)體三維形貌的數(shù)據(jù),通過(guò)實(shí)時(shí)獲取的特征結(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)三維重建并對(duì)其進(jìn)行精度分析,實(shí)現(xiàn)了針對(duì)3D打印的多參數(shù)在線視覺(jué)監(jiān)測(cè)并測(cè)量精度(圖2);北京工業(yè)大學(xué)的秦媛媛針對(duì)面曝光3D打印產(chǎn)品質(zhì)量不確定問(wèn)題開(kāi)展研究,如圖3所示,設(shè)計(jì)了一套成型過(guò)程異常監(jiān)視和反饋控制方案。

圖2. 針對(duì)3D打印的多參數(shù)在線視覺(jué)監(jiān)測(cè):主動(dòng)視覺(jué)監(jiān)測(cè)方案示意圖
圖3. 3D打印面曝光視覺(jué)監(jiān)測(cè)方案

在增材制造技術(shù)不斷發(fā)展的今天,其相較于傳統(tǒng)制造業(yè)的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越突出,應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛?;谝曈X(jué)的過(guò)程監(jiān)測(cè)技術(shù)可有效對(duì)打印過(guò)程中的故障進(jìn)行判別,使打印質(zhì)量更加可控,提高3D打印產(chǎn)品的合格率并減少材料的浪費(fèi)。目前,3D打印設(shè)備的監(jiān)測(cè)和控制還處于發(fā)展的初期,相信未來(lái)的3D打印設(shè)備必將是能夠高效準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)工藝過(guò)程的各個(gè)特征并實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制的智能3D打印設(shè)備, 進(jìn)一步滲透和改變我們生活。

參考文獻(xiàn):

  1. Z Jin, Z Zhang, J Ott, and GX Gu. Precise localization and semantic segmentation detection of printing conditions in fused filament fabrication technologies using machine learning. Additive Manufacturing, 2021.
  2. 尹相杰. 針對(duì)3D打印的多參數(shù)在線視覺(jué)監(jiān)測(cè)[D].南京航空航天大學(xué),2020.DOI:10.27239/d.cnki.gnhhu.2020.002116.
  3. 尹相杰. 針對(duì)3D打印的多參數(shù)在線視覺(jué)監(jiān)測(cè)[D].南京航空航天大學(xué),2020.DOI:10.27239/d.cnki.gnhhu.2020.002116.
  4. 秦媛媛. 視覺(jué)監(jiān)視的面曝光3D打印關(guān)鍵技術(shù)和系統(tǒng)[D].北京工業(yè)大學(xué),2020.DOI:10.26935/d.cnki.gbjgu.2020.001111.
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