Serveur d'impression

Construire une imprimante 3D qui se corrige automatiquement avec l'IA – Bien choisir son serveur d impression

Le 26 décembre 2019 - 11 minutes de lecture

La plupart des objets imprimés en 3D sont des prototypes ou des créations uniques, en grande partie parce que l'impression 3D est plus délicate que la fabrication traditionnelle.

Parce que le processus fonctionne en ajoutant des couches de matériau les unes sur les autres, des changements subtils de température ou de qualité du matériau peuvent entraîner des imperfections et des heures de travail perdues. Inkbit, une société d'impression 3D de la région de Boston, utilise la vision industrielle et l'intelligence artificielle pour corriger son équipement.

Javier Ramos, co-fondateur et directeur du matériel chez Inkbit, a déclaré que la technologie de vision industrielle d'Inkbit scanne instantanément les objets qu'elle imprime, en s'appuyant sur l'IA pour corriger les erreurs commises. Il imagine un avenir où la technologie d'Inkbit sera utilisée dans chaque usine, imprimant des millions de produits à moindre coût – et plus rapidement – que les processus de fabrication traditionnels ne l'ont jamais pu.

"Une fois que vous avez fait quelque chose de fiable, vous pouvez l'adapter à l'échelle industrielle."

"L'un des nombreux problèmes qui empêchent de faire de l'impression 3D une technologie de production concerne la fiabilité", a déclaré Ramos. «Nous cherchions donc à savoir comment l'ajout de vision et de détection nous permet de rendre le processus plus fiable. Une fois que vous avez fait quelque chose de fiable, vous pouvez l'adapter à l'échelle industrielle. »

Nous avons parlé à Ramos des défis de la création d'une imprimante 3D qui vérifie son propre travail.

mit inkbit austin
Image reproduite avec l'aimable autorisation du MIT.

né au MIT

Inkbit est issue du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT en 2017 et affirme aujourd'hui qu'il s'agit de la première société d'impression 3D à utiliser la vision industrielle et l'IA pour auto-corriger ses produits imprimés.

La société compte environ trois douzaines de clients commerciaux, a déclaré Ramos, qui opèrent principalement dans les domaines médical, des sciences de la vie et industriel. Inkbit a récemment conclu un partenariat public avec la société de biens de consommation Johnson & Johnson.

Début novembre, Inkbit a levé 12 millions de dollars dans le cadre d'un tour de table de financement par les fabricants de matériaux Stratasys et DSM Venturing. Ramos a déclaré que les fonds seront utilisés pour créer des documents plus fonctionnels à imprimer pour l'entreprise.

"Avoir un excellent processus reproductible est la moitié de l'histoire", a déclaré Ramos. «L'autre moitié est dotée d'excellents matériaux qui vous permettront de poursuivre des applications de très grande valeur.»

Comment ça fonctionne

javier ramos inkbit

L'entreprise utilise un processus d'impression similaire à celui de votre imprimante couleur à la maison, mais au lieu de déposer des lignes d'encre sur du papier, Inkbit coule des couches ultrafines de produits de photopolymère liquide les unes sur les autres en couches. L'entreprise utilise la lumière ultraviolette pour durcir – ou «durcir» – ces couches.

Un système de vision industrielle analyse ensuite chaque gouttelette et rapporte les données à un système d'intelligence artificielle qui surveille la façon dont cette couche a été créée, en ajustant la couche de matériau suivante pour tenir compte des éventuels déficits ou dépassements du produit. Inkbit imprime une nouvelle couche de matériau toutes les quatre secondes, a déclaré Ramos.

"Notre solution actuelle est très simple, mais ce n'était pas le cas au début."

Il a déclaré que la construction du système de vision industrielle a pris des années et que c'était le principal défi auquel Inkbit était confronté lors de la construction d'un processus d'impression 3D capable de numériser rapidement, avec une haute résolution et de traiter de nombreux éléments optiques différents.

"Notre solution actuelle est très simple, mais ce n'était pas le cas au début", a déclaré Ramos. «Nous travaillions avec des technologies beaucoup plus complexes et il est difficile de converger vers quelque chose de simple. Y arriver est venu comme une élimination systémique de différentes possibilités. »

Comment Inkbit numérise et imprime des objets

Concevoir un processus de numérisation 3D polyvalent

L'un des plus grands défis pour créer un bon scanner 3D est de tenir compte de la variabilité de la couleur, de l'opacité et de la brillance du matériau. Aujourd'hui, le scanner Inkbit peut identifier les matériaux de toutes les couleurs sous le soleil. Ramos a déclaré que sa capacité à identifier différents éléments optiques est le résultat de tests constants.

«Faire cela en temps réel, avec une très grande robustesse et des propriétés optiques très différentes, est très difficile.»

«Vous pouvez avoir une gamme de propriétés optiques allant du noir au rouge au bleu. En outre, vous pourriez avoir des pièces translucides ou transparentes, qui ont traditionnellement été très difficiles à numériser », a déclaré Ramos. «Et maintenant, le faire en temps réel, avec une très grande robustesse et des propriétés optiques très différentes, est très difficile.»

L'identification des différentes couleurs et éléments optiques des produits dépendait de la vision industrielle ou du système de numérisation 3D, construit par les ingénieurs.

Les ingénieurs d'Inkbit ont d'abord pensé à installer une forme à partir d'un système de spécularité dans le scanner, en utilisant essentiellement un processus qui exploite les propriétés réfléchissantes d'une pièce pour lire sa forme et ses couleurs. Ramos a déclaré que ce système fonctionne bien pour les objets brillants, mais pas pour ceux dont les couleurs absorbent la lumière.

"Si nous imprimons une pièce noire, qui, beaucoup de nos clients veulent des composants noirs, alors cela ne fonctionnera pas", a déclaré Ramos.

Les ingénieurs ont ensuite essayé d'intégrer la profilométrie laser de base comme méthode de lecture optique, ce qui signifiait essentiellement faire briller un laser sur la pièce à imprimer et essayer d'interpréter sa forme par la façon dont le laser se courbait. C'est une technique populaire pour numériser des pièces métalliques, a déclaré Ramos, mais elle a entraîné des ombres qui ont partiellement bloqué la vue des ingénieurs sur la pièce. Il n'a pas non plus bien analysé les produits translucides, a-t-il déclaré.

«Imaginez quelque chose comme de la cire ou un lait – le reflet vient en fait de la surface mais aussi du sous-sol. Ainsi, vous pourriez obtenir des reflets du bas ou de l'intérieur de la pièce », a déclaré Ramos. "Il est généralement utilisé pour numériser des choses qui reflètent et des choses qui n'ont pas beaucoup de collecte souterraine."

L'entreprise a ensuite travaillé pour intégrer dans le scanner un système de tomographie à cohérence optique, qui est un processus qui utilise la lumière infrarouge pour balayer la surface et les couches suivantes de la pièce. Ramos a déclaré que le coût et la complexité de ce système dissuadent Inkbit de l'utiliser pour chaque produit qu'il imprime, mais que la société l'a intégré dans le cadre de sa technologie de numérisation de base aujourd'hui car il fonctionne bien pour des matériaux spécifiques.

Mais pour la plupart des matériaux, les ingénieurs d'Inkbit ont opté pour une variante de la technique de profilométrie laser de base à utiliser comme mécanisme de balayage principal. Au lieu d'utiliser des lasers, Ramos a déclaré que le scanner d'Inkbit utilise une lumière dont la longueur d'onde mesure environ 400 nanomètres, semblable à la lumière bleue. Selon lui, Inkbit a choisi cette longueur d'onde car elle est particulièrement sensible aux différentes couleurs et propriétés optiques, ce qui lui permet de numériser des pièces avec une gamme de textures et de couleurs. Le scanner Inkbit projette un motif clair sur la pièce et mesure essentiellement la forme de la pièce en fonction de la courbure du motif.

"Nous projetons sur la pièce un motif d'éclairage, puis nous observons avec la caméra comment ce motif d'éclairage change lorsque nous déplaçons la pièce sous ce motif", a déclaré Ramos. «Cela nous permet d'avoir une très haute résolution et de détecter la forme 3D de la pièce.»

imprimante 3d inkbit
Image via Inkbit

Traitement des données à la vitesse de, euh, la lumière

Une fois que le scanner a collecté des données sur la façon dont la couche a été imprimée, ces données sont traitées par le système informatique d’Inkbit.

Inkbit utilise des unités de traitement graphique (GPU) spécialisées dans son système informatique pour traiter rapidement les données de numérisation.

«Tout votre traitement et toute votre génération de données doivent se produire à l'échelle de centaines de millisecondes. Donc, des fractions de seconde. "

"Nous imprimons, nous numérisons et traitons l'intégralité de la numérisation, puis décidons comment la prochaine couche doit être imprimée", a déclaré Ramos. «Donc, tout votre traitement et toute votre génération de données doivent se produire à l'échelle de centaines de millisecondes. Donc, des fractions de seconde. C’est l’un des principaux défis: tout doit se produire très rapidement. »

Une fois les données traitées, le système d’IA d’Inkbit compare les données générées par le scan précédent avec un modèle de ce à quoi devrait ressembler le scan. Si son système d'IA détecte des écarts, il définit automatiquement la couche suivante pour corriger les caractéristiques identifiées dans la couche suivante imprimée.

imprimante 3d inkbit
Image via Inkbit

Les solutions d'IA simples peuvent être meilleures que les solutions complexes

Inkbit a testé plusieurs systèmes d'IA avant de s'installer sur son processus actuel.

L'entreprise a essayé de mettre en œuvre un apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones alambiqués, mais les deux nécessitaient beaucoup de données et une puissance de calcul pour analyser les données entrées et expliquer avec précision et précision à la machine à quoi devrait ressembler la couche suivante.

«Beaucoup de ces ensembles de données peuvent devenir vraiment, vraiment, vraiment gros, ce qui signifie essentiellement que vous devez exécuter un grand nombre de ces modèles de formation dans un cluster informatique ou sur un serveur pendant des heures ou des jours pour faire converger ce modèle», Dit Ramos.

Inkbit a fini par construire son propre système, qui, selon Ramos, est beaucoup plus simple que l'apprentissage profond et les réseaux de neurones alambiqués. Il a dit que leur modèle est formé sur des modèles physiques de la réalité, ou une idée de ce à quoi le processus devrait ressembler. Il a dit que cela contraignait le modèle, ce qui signifie que le système d'IA a moins de paramètres à apprendre.

"Nous voulions quelque chose qui pourrait être rapidement formé en quelques minutes ou quelques heures", a déclaré Ramos. «Nous voulions pouvoir le faire sur un ordinateur normal et ne pas avoir à nous appuyer sur des grappes informatiques ou des superordinateurs plus spécialisés.»

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