es.wedoany.com Noticia: El Laboratorio Nacional Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory, ORNL) de Estados Unidos ha revelado recientemente un sistema técnico capaz de identificar y reparar defectos en tiempo real durante la impresión 3D de piezas de plástico de gran tamaño. Este sistema, mediante la monitorización continua del estado del proceso y el ajuste automático de parámetros, busca reducir la tasa de desperdicio y comprimir los costos de fabricación, mejorando así la viabilidad económica de la fabricación aditiva en entornos industriales.
Alrededor de la boquilla de impresión se han dispuesto sensores y cámaras termográficas para recopilar de forma ininterrumpida datos de temperatura del material depositado. El controlador utiliza visión por computadora —un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas comprender imágenes— para comparar las desviaciones entre los valores medidos y las condiciones ideales de producción. Una vez que se identifica que la temperatura de una capa se desvía del rango adecuado, el sistema corrige automáticamente la velocidad de impresión para garantizar una fusión adecuada entre capas y mantener la forma de la pieza. Según el equipo de desarrollo, este mecanismo puede reducir eficazmente los defectos de formación y el desperdicio de material.
La validación se llevó a cabo en una impresora industrial de gran tamaño, imprimiendo una pieza hexagonal con dimensiones superiores a las de un neumático de camión. Durante el experimento, los investigadores redujeron intencionadamente la velocidad de impresión, haciendo que la temperatura real del material estuviera aproximadamente un 30% por debajo del valor establecido. El controlador detectó la anomalía y ajustó automáticamente los parámetros del proceso, devolviendo las condiciones de fabricación al rango normal.
Kris Villez, responsable del proyecto, señaló que la innovación central de esta tecnología radica en que el sistema puede observar el proceso en funcionamiento y reaccionar de inmediato, con una lógica similar al manejo in situ de un operador humano. Otra característica destacada es su flexibilidad: el controlador no requiere entrenamiento específico para diferentes modelos de máquinas, marcas de plástico o formas de piezas, y puede adaptarse a múltiples combinaciones de impresoras grandes y materiales. El equipo también ha construido un gemelo digital del proceso de fabricación mediante aprendizaje automático, lo que permite realizar pruebas virtuales de nuevos materiales y geometrías antes de la producción real.
El equipo de investigación considera que, al automatizar la etapa de monitorización, los técnicos especializados pueden centrar sus esfuerzos en tareas de mayor valor añadido, como la optimización del diseño y la mejora de procesos. Se espera que esta tecnología impulse la aplicación a gran escala de la impresión 3D en sectores industriales como contenedores refrigerados, moldes para barcos y componentes de construcción.
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