Um grupo de investigadores desenvolveu um sistema capaz de detetar stringing durante uma impressão FFF e corrigir automaticamente os parâmetros de impressão antes de o defeito se agravar, sem necessidade de intervenção humana. O estudo foi publicado na revista científica Progress in Additive Manufacturing.
O stringing, aqueles fios finos de material que ficam presos entre partes de uma peça, é um dos defeitos mais comuns e mais discutidos por quem imprime em impressão 3D FDM. O problema é que a sua correção depende de vários parâmetros de processo relacionados entre si, como a temperatura do nozzle, a velocidade de impressão, a distância de retração e a velocidade de retração, o que torna difícil corrigi-lo a tempo apenas com ajustes manuais feitos depois de a impressão já ter avançado.
Este tipo de investigação é particularmente relevante para quem já perdeu horas de impressão por stringing só detetado no final, depois de já ser tarde para corrigir seja o que for.
Como funciona o sistema de deteção
A equipa desenvolveu uma rede neuronal de múltiplas cabeças com entrada mista, combinando uma rede de atenção residual que analisa imagens da zona do nozzle durante a impressão com um percetrão multicamada que processa os parâmetros de processo em uso naquele momento. Esta combinação permite ao sistema prever, em simultâneo, os desvios em quatro parâmetros chave de impressão associados ao aparecimento de stringing.
Para melhorar a robustez do sistema em condições de impressão mais complexas, a equipa adotou uma estratégia de treino em duas fases, e construiu um pipeline totalmente automatizado de recolha de dados para criar um conjunto de dados de grande escala especificamente sobre stringing em impressão FFF, combinando imagens sincronizadas com os parâmetros de processo usados em cada momento.
Um sistema de controlo em tempo real
O modelo treinado foi integrado num sistema de controlo em tempo real desenvolvido pela própria equipa, no qual as previsões do modelo são convertidas em ajustes automáticos de parâmetros através de um mecanismo de votação por janela deslizante e ajuste proporcional. Isto significa que o sistema não se limita a identificar que existe um problema, mas efetivamente ajusta os parâmetros de impressão em tempo real para corrigir a tendência antes de o defeito se tornar visível ou grave.
Segundo os resultados apresentados no estudo, o método alcançou uma precisão média por parâmetro de 84,5 por cento, superando em 8 pontos percentuais um modelo de referência baseado apenas em imagem com ResNet34, e em 7,3 pontos percentuais uma rede de múltiplas cabeças baseada apenas em imagem com Attention-56.
Porque é que combinar imagem e parâmetros de processo faz diferença
Um dos aspetos mais interessantes desta abordagem é a combinação de dois tipos de informação diferentes, o que está a acontecer visualmente junto ao nozzle e quais os parâmetros de processo em uso nesse instante. Sistemas baseados apenas em imagem têm dificuldade em distinguir se um determinado padrão visual está relacionado com a temperatura, a velocidade ou a retração, já que vários parâmetros podem produzir sintomas visuais semelhantes. Ao incorporar diretamente os parâmetros de processo como parte da entrada do modelo, o sistema consegue fazer essa distinção de forma bastante mais fiável.
Para que serve este tipo de sistema
Este tipo de tecnologia encaixa numa tendência mais ampla de monitorização inteligente da impressão 3D, em que câmaras e modelos de inteligência artificial são usados para detetar problemas durante o processo e não apenas depois de a peça estar concluída. Ao contrário de sistemas que apenas param a impressão quando deteta um problema grave, esta abordagem tenta corrigir o problema em tempo real, potencialmente evitando por completo a necessidade de interromper ou reiniciar uma impressão.
O que fica desta investigação
Este trabalho é um bom exemplo de como a combinação entre visão computacional e dados de processo pode tornar a monitorização de impressão 3D bastante mais precisa do que depender apenas de uma das duas fontes de informação. Se este tipo de sistema chegar a impressoras de consumo, pode significar impressões multicolor e multimaterial com bastante menos stringing e menos necessidade de intervenção manual durante a impressão.
