Teknoloji

Makine Görüşü ve Yapay Zeka ile Çalışan Üç Boyutlu Yazıcı

0

Üç boyutlu baskı ile yapılan nesneler; geleneksel üretim yöntemleriyle üretilenlerden daha hafif, daha güçlü ve daha karmaşık olabilir. Ancak, 3 boyutlu baskının çoğunda, cihazın üretimini değiştirmesinden önce çeşitli teknik zorlukların üstesinden gelinmelidir.

Piyasada satılan yazıcılar; genellikle yalnızca yüksek hız, yüksek hassasiyet veya yüksek kaliteli malzemeler sunar. Nadiren, her üçünü de sunmakta ve üretim aracı olarak yararlarını sınırlamaktadırlar. Günümüzde, 3D baskı esas olarak prototipleme ve özel parçaların düşük hacimli üretimi için kullanılmaktadır.

MIT’nin bir ürünü olan Inkbit; 3D baskının tüm avantajlarını daha önce hiç basılmamış bir ürün grubuna getirmeye çalışıyor. Bunu, üretim süreçlerinde radikal bir şekilde bozacak hacimlerde gerçekleştirmeyi hedefliyor.
Şirket, çok katmanlı inkjet 3D yazıcısını makine vizyonu ve makine öğrenim sistemleriyle eşleştirerek, bunu başarmaktadır. Görüntü sistemi, gerçek zamanlı olarak hataları düzeltmek için yazdırılırken ve nesnenin her katmanını kapsamlı bir şekilde tararken, makine öğrenme sistemi bu bilgileri malzemelerin çözgü davranışını tahmin etmek ve daha kesin nihai ürünler yapmak için kullanır.

Inkbit Kurucu Ortağı ve CEO’su Davide Marini: “Şirket, 3 boyutlu bir yazıcıyı gözler ve beyinlerle donatma fikrinden doğdu.”

Bu fikir; Inkbit’in makinesi için bir dizi uygulamanın kilidini açar. Şirket; diğer yazıcılardan çok daha esnek materyalleri daha doğru basabildiğini söylüyor. Baskı alanına bir bilgisayar çipi veya başka bir elektronik bileşen içeren bir nesne yerleştirilirse, makine etrafındaki malzemeleri tam olarak basabilir. Ayrıca bir nesne tamamlandığında, makine kalite güvencesi için kullanılabilecek bir dijital kopya tutar.
Inkbit; hala erken aşamada bir firmadır. Şu anda bir operasyonel üretim dereceli yazıcısına sahiptir. Inkbit; tıbbi cihazlar, tüketici ürünleri ve otomotiv parçaları satan şirketlerden mevcut ilgiyi artırabilirse, makineleri önümüzdeki birkaç yıl içinde dental hizalayıcılardan sanayiye kadar bir çok milyar dolarlık piyasada lider bir üretim rolü oynayacak.

Marini: “Herkes 3D baskının avantajlarının muazzam olduğunu biliyor. Fakat çoğu insan bunu benimseme konusunda sorun yaşıyor. Teknoloji henüz o boyutta değil. Makinemiz; bir malzemenin özelliklerini öğrenen ve davranışını öngörebilen ilk makinedir. Dönüşümsel olacağına inanıyorum, çünkü herkesin bir fikirden kullanılabilir bir ürüne çok hızlı bir şekilde geçmesini sağlayacak. Bu şekilde herkes için iş fırsatları yaratıyor.”

Potansiyeli olan bir yazıcı

Günümüzde basılması en zor malzemelerden bazıları; mevcut üretim işlemlerinde en yaygın kullanılanlardır. Bu, silikon gibi kauçuk benzeri malzemeler ve genellikle elektroniklerin yalıtımında ve çeşitli tüketici, sağlık ve sanayi ürünlerinde kullanılan epoksi gibi yüksek sıcaklıktaki malzemeleri içerir.

Bu malzemelerin yazdırılması genellikle zordur; eşit olmayan dağılıma ve tıkanma gibi yazdırma işlemlerinde hatalara yol açar. Ayrıca zamanla kenarlarında büzülme veya yuvarlanma eğilimi gösterirler.

2015 yılında, ortak kurucular; makine vizyonunu kullanarak bir kerede 10 materyali rekor sayıda basabilecek nispeten düşük maliyetli, kesin bir 3 boyutlu yazıcı yaratan bir grup araştırmacı arasındaydı. Feat, üretimi 3D baskıya dönüştürmekle ilgilenen birçok büyük şirketin dikkatini çekti ve ertesi yıl dört mühendis Deshpande Center’dan 3D baskı ile makine vizyonuna katılma fikrini ticarileştirmek için ticari bir destek aldı.

MIT’de Matusik’in araştırma grubu; makinenin ilerlemesini izlemek için basit bir 3D tarayıcı kullandı. Inkbit’in ilk yazıcısı için kurucular; makinelerinin “gözlerini” çarpıcı biçimde geliştirmek istediler. Malzemelerin yüzeyinde görmek için uzun dalga boylarında ışık kullanan ve insan saçı genişliğinin bir kısmını çözerken malzeme katmanlarını tarayan Optik Koherens Tomografi (OCT) tarayıcı kullanmaya karar verdiler.

OCT tarayıcıları geleneksel olarak yalnızca oftalmologlar tarafından hastanın gözlerinin altını incelemek için kullanıldığından, 3D basılı bir parçanın her katmanını taramak için çok yavaştı. Marini bugün ise; bunun piyasadaki her şeyden 100 kat daha hızlı olduğunu söylüyor.

Bir katman yazdırıldığında ve tarandığında; şirketin tescilli makine vizyonu ve makine öğrenim sistemleri gerçek zamanlı olarak hataları otomatik düzeltir ve bir dönen malzemenin bükülme ve büzülme davranışını proaktif olarak telafi eder. Bu işlemler; basılması zor malzemelerle kullanıldığında sıkışma eğilimi gösteren hassasiyeti sağlamak için, diğer bazı yazıcıların kullandığı silindirleri ve sıyırıcıları sökerek şirketin basabileceği malzeme yelpazesini daha da genişletir.

Sistem; kullanıcıların aynı makinede yeni nesneler prototiplemesine ve üretmesine izin verecek şekilde tasarlanmıştır. Inkbit’in şu anki endüstriyel yazıcısı; çok katmanlı parçalar oluşturmak için 16 baskı kafasına ve her yıl yüz binlerce yumruk büyüklüğünde ürünler (veya daha az sayıda daha büyük ürün) üretebilecek kadar büyük bir baskı bloğuna sahiptir. Makinenin temassız mürekkep püskürtmeli tasarımı; sonraki yinelemelerin boyutunu artırmanın baskı bloğunu genişletmek kadar basit olacağı anlamına gelir.

Inkbit’in 3D yazıcısı; yüksek hacimlerde çok-boyutlu nesneler (yukarıda gösterilen esnek valf gibi) üretebilir./MIT

Baskıdan hemen önce iki malzemenin karıştırılması için tescilli bir sistem; gelecek yıl Inkbit yazıcılarda bulunan yazıcılarda da mevcut olacak. İki parçalı kimya karıştırma sistemi; şirketin daha geniş bir mühendislik sınıfı malzeme yelpazesi yazdırmasına olanak sağlayacaktır.

Bugün, kurucular zamanlarının çoğunu; daha önce ürünlerini 3 boyutlu olarak basmayı başaramamış ürün tasarım ekiplerini eğitmek için harcıyorlar.

Tasarımcıların ve mucitlerin entegre, çok-boyutlu 3D baskı ile ortaya çıkan olasılıklardan tam olarak faydalanmaları biraz zaman alabilir. Ancak şimdilik, Inkbit; o gelecek geldiğinde, en yaratıcı insanların çalışacak bir makineye sahip olmasını sağlamak için çalışıyor.

Spread the love

İnsan Davranışını Yakalamak İçin Makine Öğrenim Modelinin Endüktif Önyargılar İle Beslenmesi

Previous article

PoseRBPF: 6D Nesne Poz İzleme İçin Yeni Bir Parçacık Filtresi

Next article

Comments

Leave a reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Login/Sign up