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La patente de Apple describe un nuevo método de modelado 3D

3D Builder - John · 05/05/2021 ·

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Apple ha obtenido una patente para una técnica de modelado 3D que utiliza teselación triangular para formar formas. La oficina de patentes aprobó el método, que divide las superficies lisas en pequeños triángulos que se aproximan a la forma del modelo original, el 23 de octubre de 2020. La patente de Apple tiene ciertas características únicas que podrían ser muy útiles para los entusiastas de la impresión 3D.

El software realmente brilla cuando se trata de diseño de relleno, es decir, los pequeños patrones dentro de un objeto conservan su rigidez. Si bien el relleno es generalmente más simple, involucra formas o garabatos dentro de un objeto de una manera uniforme para evitar que la estructura se colapse, la versión tradicional crea todo el interior del objeto de manera uniforme, lo que provoca grietas o fragilidad en el producto terminado.

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La versión de Apple, en cambio, altera la forma del relleno interno a triángulos de diferentes tamaños. Dependiendo de la impresión, el software varía los tamaños de estos triángulos, dándoles una mejor forma general. Esto asegura que haya más relleno en los bordes del objeto, adaptándose a su forma. Del mismo modo, el sistema también suaviza los bordes de la impresión con los mismos parámetros.

Esta no es la primera incursión de Apple en la tecnología de impresión 3D. La patente de Apple incluía a Michael R. Sweet, ingeniero senior de sistemas de impresión en Apple Inc., Canadá, como único inventor. Anteriormente, también ha patentado al menos otras 13 invenciones relacionadas con la impresión 3D.

Modelado 3D y Apple

Sweet describe el dibujo que publicó en la patente (como se muestra arriba), enumerando su importancia. “ En una realización, los triángulos que forman las teselaciones triangulares son triángulos de tamaño fijo. En otra realización, los triángulos que forman las teselaciones triangulares son triángulos de tamaño dinámico. A modo de ejemplo, se podrían usar triángulos pequeños para formar los bordes de un objeto u otras regiones en las que se necesite fuerza / soporte. Los triángulos más grandes podrían usarse para construir o construir áreas donde la resistencia / soporte no es tan crítico ”, escribió Sweet en la patente.

La patente también declara los beneficios del sistema. De acuerdo con la literatura, puede acelerar la impresión considerablemente ya que el cabezal de impresión no tiene que moverse hacia adelante y hacia atrás. Como resultado, solo avanza para hacer las formas triangulares, lo que reduce mucho el desperdicio de tiempo. Del mismo modo, también permite superficies y bordes más suaves, como se indicó anteriormente.

Si bien Apple está patentando una técnica de modelado 3D para impresión 3D, no significa necesariamente que estén desarrollando una impresora 3D. Las grandes empresas tienden a acumular patentes útiles para tecnologías como un medio para mantener el liderazgo tecnológico. Es más probable que Apple esté desarrollando un software que una impresora 3D. Independientemente, muchas empresas pueden estar ansiosas por adoptar este método y forma. Apple tiene mucha experiencia en la creación de modelos debido a su trabajo con estudios de animación. Puede ser útil en esas áreas, especialmente con todo el crecimiento de la tecnología de impresión 3D entre los estudios. en este punto solo podemos especular.

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Imagen destacada cortesía de Apple y Michael Sweet.

Bento the Puppy recibe tratamiento médico impreso en 3D

3D Builder - John · 01/05/2021 ·

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La impresión 3D nos ayuda constantemente a trazar todo tipo de tratamientos médicos, por lo que no es de extrañar que se transfiera a la atención veterinaria . Una de esas historias proviene de Cleveland, donde el cachorro Bento recibió tratamiento para su antebrazo en recuperación. Mientras el cachorro se recuperaba, el proceso avanzaba un poco torcido. Fue entonces cuando intervino Malcolm Cooke, director ejecutivo de Case Western Reserve University Think Box .

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Bento sobrevivió a una terrible caída cuando era un cachorro, pero el incidente le fracturó gravemente el antebrazo. La incómoda recuperación del incidente inicial retuvo ciertas complicaciones en su estructura ósea provocando otra fractura. Bento necesitaba urgentemente una operación quirúrgica posterior.

“Llegué al trabajo un día, y estaba este pequeño y adorable cachorrito mirando desde una perrera. A pesar de que su ruptura se estaba curando, se estaba curando con la pierna un poco torcida … Se perdió parte de su infancia ” . La propietaria de Bento, Emily Conway, cuenta. “Ya había pasado por muchas cosas; era tan joven «.

Impresión 3D para atención veterinaria

“Normalmente trabajo con cirujanos ortopédicos y cirujanos dentales… La impresión 3D se usa mucho para la planificación quirúrgica… Habría sido imposible llegar a este nivel de detalle en términos de planificación. La planificación habría continuado en el quirófano ”, dijo Malcolm Cooke.

Cooke utilizó su experiencia en fabricación aditiva para transformar un escaneo de la pierna de Bento en un modelo 3D. Después de imprimirlo, creó un objeto que el veterinario podía inspeccionar y sostener. El modelo 3D se convirtió en la base para la planificación, ya que el cirujano pudo trazar los cortes y alfileres precisos antes de la cirugía para la práctica.

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La historia de Bento es importante porque Cooke y su equipo ahora están incorporando tecnología de impresión 3D en la planificación quirúrgica de más pacientes. Además, Cooke pudo hacer todo esto sin siquiera conocer a Bento en persona. Los planificadores quirúrgicos pueden ayudar en el proceso de forma remota, potencialmente en todo el mundo. El trabajo futuro de Cooke en el campo sin duda incluirá perros y otros animales. Cooke dice que ahora están trabajando en uno para una oveja con una pierna rota que requiere un proceso similar.

Bento tiene ahora un año y vivirá una vida saludable.

Imágenes destacadas cortesía de News 5 Cleveland.

CEL presenta la impresora de escritorio RoboxPro

3D Builder - John · 29/04/2021 ·

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La línea Robox de impresoras 3D de CEL está agregando un nuevo y prestigioso artículo a su cartera en forma de RoboxPro. Además de la calidad de impresión mejorada y la resolución de capa, RoboxPro presenta algunas innovaciones de vanguardia que incluyen 3 cabezales de impresión intercambiables, un sistema de nivelación de cama adaptable y una amplia variedad de materiales. Como sugiere el nombre, esta edición de la línea Robox tiene como objetivo satisfacer las necesidades de los usuarios profesionales.

El RoboxPro ofrece un tamaño de impresión de 210 x 300 x 400 mm con una cámara de impresión cerrada y una superficie de impresión extraíble, magnética y calentada. Tiene un rango de altura de capa de 50 a 500 micrones (0,05 mm a 0,5 mm) y puede procesar filamentos de 1,75 de diámetro (sistema de material abierto) como ABS, PETG, PC, nailon y PVOH. Además, puede mejorar aún más sus capacidades de material con el uso del cabezal de impresión SingleX.

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Aparte de las especificaciones estándar, RoboxPro tiene algunas características únicas que vale la pena mencionar. Sus exclusivas válvulas de aguja evitan que los materiales viscosos goteen o rezumen, mejorando la calidad de impresión. Se pierde menos tiempo en purgas, torres de limpieza o operaciones de calefacción / refrigeración. La superficie de impresión también se puede nivelar automáticamente mientras se calienta a unos impresionantes 140 ° C.

Características de CEL RoboxPro

Según CEL: “ Robox es el futuro de la micro-fabricación; con su sistema HeadLock ™, Robox funcionará con diferentes cabezales y los usuarios tendrán la oportunidad de actualizar su Robox para convertirse en una impresora de dos materiales, un cortador de lápiz, un cabezal de fresado o un escáner 3D. »

Este mismo espíritu se trasladó a RoboxPro, que ofrece cabezales de impresión fácilmente intercambiables con mejor velocidad, calidad o más materiales. Las boquillas con válvula Quickfill de 0,3 y 0,8 mm tienen una sola alimentación de material pero proporcionan alta velocidad y detalle. Del mismo modo, el cabezal SingleX de 0,6 mm también tiene una alimentación de material único, pero ofrece un mejor procesamiento para materiales abrasivos. Los usuarios pueden incluso cambiar al DualMaterial dos boquillas con válvula de 0,4 mm para dos alimentaciones de material.

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El RoboxPro es más adecuado para piezas estructurales grandes. El tamaño más grande y las capacidades multimaterial lo hacen ideal para este tipo de tareas profesionales a gran escala. El RoboxPro proporciona una fácil impresión y monitoreo de procesos a través de múltiples dispositivos conectados, además de brindar un montón de características de seguridad, como cerraduras de puertas durante el enfriamiento, lo que permite un flujo de trabajo seguro y eficiente.

Imagen destacada cortesía de CEL.

La pasta de cemento impresa en 3D se vuelve más fuerte a medida que se agrieta

3D Builder - John · 27/04/2021 ·

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Con el despegue de la impresión 3D para la construcción, no es de extrañar que las empresas comiencen a inventar soluciones de materiales mejoradas para problemas de construcción. La Universidad de Purdue está dando una nueva puñalada al cemento viejo. Los investigadores de Purdue han inventado una pasta de cemento impresa en 3D que se vuelve más fuerte a medida que se agrieta. Su diseño bio-inspirado podría potencialmente fortalecer la construcción durante incendios forestales y terremotos.

El diseño se inspira en las conchas de artrópodos como langostas y escarabajos. La estructura general se entrelaza de tal manera que distribuye el daño entre las capas impresas de un material. Esta distribución actúa como la diferencia al intentar romper un montón de espaguetis crudos en lugar de uno solo.

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“La naturaleza tiene que lidiar con las debilidades para sobrevivir, por lo que estamos usando las debilidades ‘integradas’ de los materiales a base de cemento para aumentar su dureza ”, dijo Jan Olek, profesor de la Escuela de Ingeniería Civil Lyles de Purdue. Los diseños de inspiración biológica incluyen formas de «panal», «compatible» y «Bouligand». Todos distribuyen la fuerza de manera diferente.

Diseño bioinspirado

Según Purdue:

El equipo también está utilizando escaneos micro-CT para comprender mejor el comportamiento de los materiales endurecidos a base de cemento impresos en 3D y aprovechar sus características débiles, como las regiones de poros que se encuentran en las «interfaces» entre las capas impresas, que promueven el agrietamiento .

Anteriormente cubrimos su trabajo con tomografías computarizadas y diseños bioinspirados. Usaron la estructura del camarón mantis y su apéndice del club dáctilo para hacer formas más fuertes. Las grietas de torsión disipan la energía y evitan que el palo se deshaga y, de hecho, lo hacen más fuerte al girar.

Los diseños que han introducido los investigadores de Purdue permiten diferentes comportamientos una vez que el cemento se endurece. La forma de panal de miel es una de las formas más fuertes de la naturaleza, por lo que las abejas la utilizan. La forma distribuye la fuerza de manera muy uniforme en todas sus esquinas.

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La arquitectura Bouligand, por ejemplo, aprovecha las interfaces débiles para hacer que un material sea más resistente a las grietas, mientras que la arquitectura compatible hace que los elementos a base de cemento actúen como un resorte, aunque estén hechos de material quebradizo. La arquitectura Bouligand, por ejemplo, aprovecha las interfaces débiles para hacer que un material sea más resistente a las grietas, mientras que la arquitectura compatible hace que los elementos a base de cemento actúen como un resorte, aunque estén hechos de material quebradizo.

Claramente, las nuevas aplicaciones de estos pueden ser de gran utilidad en varios lugares. Esto es especialmente cierto en regiones propensas a terremotos como Japón, donde ya modifican la arquitectura. La elasticidad de resorte de la arquitectura Bouligand sería muy útil allí. El concreto también sería un conocimiento útil para áreas donde los incendios forestales son muy comunes. Podría permitir todo tipo de nuevas formas y formas estructurales más seguras.

Imagen y video destacados cortesía de Purdue University.

LLNL utiliza el aprendizaje automático para mejorar la impresión 3D

3D Builder - John · 24/04/2021 ·

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El Laboratorio Nacional Lawrence Livermore ha mostrado muchas formas nuevas de mejorar las características de la tecnología de impresión de metales utilizando rayos X y análisis de gases ambientales en lecho de polvo . Ahora, están adoptando un nuevo enfoque utilizando el aprendizaje automático y algoritmos complejos .

Para los no iniciados, el aprendizaje automático es el proceso que utiliza técnicas estadísticas para producir un modo de mejora constante para las computadoras, lo que les permite «aprender» a medida que pasa el tiempo y desarrollar mejores técnicas. El proceso se ha convertido en un campo propio recientemente, y las principales empresas de tecnología lo aplican en todas partes. Al igual que Google o Amazon, LLNL también ha encontrado utilidades para mejorar sus propias funciones de producción.

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El complemento de simulación de distorsión ayuda a la precisión de la impresión en metal

Los hallazgos del laboratorio están ayudando en el desarrollo de “ evaluaciones sobre la marcha de las soldaduras de pistas láser ” utilizando redes neuronales convolucionales. LLNL miden y recopilan datos mediante un algoritmo de análisis de imágenes y video. El equipo utilizó 2000 videoclips de pistas láser fundidas, variando la potencia y la velocidad en cada una, para desarrollar la red neuronal. Escanearon las superficies de las piezas y generaron mapas de altura en 3D utilizando esa información para entrenar los algoritmos para analizar secciones de fotogramas de video. El impresionante software con el que están trabajando puede mirar solo 10 milisegundos de metraje y determinar si la pieza estará defectuosa.

Control de calidad del aprendizaje automático

El proceso tiene enormes beneficios, especialmente para los objetos que tardan semanas en construirse en la escala de tiempo general. Imagínese esperar varios días solo para obtener una impresión defectuosa. La tecnología de aprendizaje automático podría detectarlo fácilmente sin la necesidad de un análisis de posproducción.

“ Esta es una forma revolucionaria de ver los datos que se pueden etiquetar video por video, o mejor aún, cuadro a cuadro ”, dijo el investigador principal e investigador de LLNL Brian Giera. » La ventaja es que puede recopilar videos mientras imprime algo y, en última instancia, sacar conclusiones mientras lo imprime «.

Bodi Yuan, autor principal del artículo, permitió que el algoritmo analizara automáticamente los mapas de altura de cada construcción. Luego, LLNL aplicó el mismo modelo para determinar el ancho de la pista de construcción, si la pista se rompió en producción y la desviación estándar de ancho. Como resultado, el algoritmo les brindó una visión única del proceso mientras estaba sucediendo. Los investigadores pudieron tomar imágenes de las construcciones en curso y suponer con precisión si las impresiones exhibían una calidad aceptable. Estiman que el algoritmo muestra una precisión del 93 por ciento.

Investigación futura

Los investigadores de LLNL han publicado su hallazgo aquí .

La investigación no solo impulsa sus sistemas, sino que también es de aplicación cruzada. Los autores del estudio creen que el algoritmo podría funcionar fácilmente con otros sistemas. Otros investigadores también podrían seguir los mismos pasos, recopilar imágenes y analizarlas para sus propios sistemas. Sin embargo, el sistema aún no es perfecto. Si bien la precisión con la detección de defectos es alta, todavía existen problemas con la detección de vacíos. Si bien los vacíos dentro de las partes no son predecibles con escaneos de mapas de altura, métodos como la radiografía de rayos X ex situ son suficientes.

“ En este momento, cualquier tipo de detección se considera una gran victoria. Si podemos arreglarlo sobre la marcha, ese es el objetivo final más grande ”, dijo Giera. “ Dados los volúmenes de datos que recopilamos y que los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para manejar, el aprendizaje automático desempeñará un papel central en la creación de piezas correctamente la primera vez. »

El siguiente paso de los investigadores es agregar más modalidades al sistema. Desean ir más allá del simple video y la imagen, permitiendo que el aprendizaje automático sea mucho más completo.

Imagen destacada cortesía de Jeannette Yusko y Ryan Chen / LLNL.

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