Universidad del Noroeste‘s Ping Guo está a la vanguardia de la investigación de fabricación avanzada, explorando tecnologías innovadoras que están dando forma al futuro de la fabricación aditiva (AM) y más allá. Desde metrología inteligente y producción de polvo de estado sólido hasta robótica innovadora para el modelado de superficies a gran escala, Guo’s Laboratorio de fabricación inteligente avanzada está abordando los desafíos de la industria con enfoques multidisciplinarios que prometen escalabilidad, asequibilidad y precisión. 3DPrint.com visitó a Guo en Northwestern, donde pudimos observar en profundidad el trabajo que se está realizando y conocer sus implicaciones para el panorama de fabricación más amplio.
Metrología inteligente para la fabricación de precisión
En el centro de muchos desafíos de AM está el management de calidad, un ámbito en el que el equipo de Guo ha desarrollado soluciones innovadoras. Aprovechando algoritmos fotométricos estéreo y de aprendizaje profundoEl laboratorio ha creado un sistema de metrología capaz de detectar defectos en las superficies de piezas fabricadas aditivamente. Este sistema utiliza imágenes multimodales y visión por computadora para proporcionar geometría 3D en tiempo actual y análisis de textura de superficies, todo dentro de un marco escalable.
Un sistema de investigación para estudiar la detección multimodal de la deposición de energía dirigida en el laboratorio del Prof. Guo.
«Lo que imaginamos es un futuro en el que la visión por computadora sea todo lo que se necesita para medir y comprender», explicó Guo durante la visita al laboratorio. «Estos sistemas pueden hacer lo que los ojos humanos no pueden: capturar detalles minuciosos y al mismo tiempo proporcionar información procesable».
Iteraciones de una configuración para estudiar la combinación de aprendizaje profundo de redes neuronales y medición estéreo fotométrica de detalles de la superficie de un objeto para metrología en proceso.
El estéreo fotométrico es un enfoque particularmente innovador, ya que utiliza diferentes ángulos de luz para capturar datos detallados de reflectancia de la superficie, que luego se analizan mediante aprendizaje profundo. Esto permite que el sistema detecte no sólo irregularidades geométricas sino también sutiles inconsistencias de textura que de otro modo podrían pasar desapercibidas. A diferencia de la proyección marginal, que a menudo tiene problemas con la resolución y la escalabilidad, o los sistemas basados en contacto que corren el riesgo de dañar las piezas, la solución sin contacto de Guo es precisa y adaptable.
La capacidad de escalar estos sistemas de metrología es una característica destacada. «Nuestra configuración puede ir desde una configuración del tamaño de un escritorio hasta una implementación que abarque toda una sala, lo que permite una inspección precisa de piezas de trabajo de gran tamaño, como cascos de barcos o alas de aviones», señaló Guo. Las implicaciones para industrias como la aeroespacial, la automotriz y la energética son enormes. Por ejemplo, los fabricantes podrían utilizar estos sistemas para realizar inspecciones in situ de álabes de turbinas o paneles de automóviles, reduciendo el riesgo de fallas y aumentando la eficiencia operativa.
Una versión escalada del sistema de metrología estéreo fotométrica habilitado para aprendizaje profundo de Guo.
Al integrar imágenes hiperespectrales y visión por computadora, el laboratorio de Guo está allanando el camino para sistemas de management de calidad más inteligentes que reducen el desperdicio, mejoran el rendimiento y mejoran la confiabilidad del producto.
Producción sostenible de polvo metálico
Otra área innovadora de investigación en el laboratorio de Guo es la producción de polvos metálicos de alta calidad para la mañana. Al emplear mecanizado por vibración ultrasónica, el equipo ha demostrado un método novedoso para generar polvos uniformes del tamaño de una micra con tolerancias dimensionales ajustadas. Este proceso de estado sólido evita los métodos de atomización tradicionales que requieren altos aportes de energía y que a menudo resultan en desperdicio de materials.
«Estos polvos no sólo son más sostenibles de producir, sino que son mejores desde diferentes perspectivas», explicó Guo. «Hemos demostrado que los polvos de aluminio que producimos muestran una uniformidad extrema del tamaño de las partículas sin necesidad de tamizar para tener una gran tasa de rendimiento».
La técnica de vibración ultrasónica funciona aplicando vibraciones de alta frecuencia a una herramienta de mecanizado, que rompe el materials en partículas uniformes. Este proceso garantiza la coherencia entre lotes, un issue crítico para las aplicaciones de fabricación aditiva que requieren propiedades precisas del materials. Por el contrario, los procesos de atomización tradicionales suelen producir polvos con distribuciones de tamaño amplias, lo que puede comprometer la calidad de las piezas impresas.
La escalabilidad también es una ventaja clave de este enfoque. El laboratorio ha desarrollado modelos para predecir el tamaño de las partículas bajo diversos parámetros de mecanizado, lo que permite un management preciso del proceso de producción.
«Hemos diseñado configuraciones de producción paralela y sistemas de recolección de alta eficiencia para que este método sea viable para aplicaciones a escala industrial», explicó Guo.
La reducción del consumo de energía y el desperdicio de materiales asociados con este proceso se alinean perfectamente con el creciente énfasis en la sostenibilidad en la fabricación. Dado que sectores como el aeroespacial y el automotriz adoptan cada vez más la AM para componentes livianos y de alto rendimiento, el trabajo de Guo podría desempeñar un papel elementary para satisfacer la demanda de polvos metálicos confiables y ecológicos.
Coloración estructural y funcionalización de superficies.
El trabajo de Guo en coloración estructural utiliza mecanizado asistido por vibración para crear micro/nanorrejillas en superficies, lo que permite colores iridiscentes sin el uso de tintes o pigmentos. Estos patrones son independientes del ángulo y ofrecen aplicaciones que van desde medidas antifalsificación hasta revestimientos decorativos y funcionales.
«Esta tecnología es más que sólo estética», comentó Guo. «Al controlar la reflectividad de la superficie y la absorción de luz, podemos desbloquear aplicaciones en la energía photo voltaic y más allá».
La capacidad del laboratorio para producir patrones de alta resolución es un testimonio de la precisión de sus técnicas asistidas por vibración. Las rejillas son capaces de manipular la luz a escala nanométrica, lo que abre posibilidades para óptica avanzada, recolección de energía e incluso dispositivos biomédicos. Por ejemplo, estas superficies podrían usarse para mejorar la eficiencia de los paneles solares optimizando la absorción de luz en diferentes longitudes de onda.
En colaboración con el profesor Todd Murphey de Northwestern, las innovaciones de Guo se extienden a la funcionalización de superficies a gran escala mediante robots compactos y autónomos. Estos robots están diseñados para aplicar patrones microestructurados para mejorar propiedades como la fricción, la resistencia al desgaste y la hidrofobicidad. A diferencia de los métodos tradicionales que se centran en la ubicación precisa de las funciones, los robots de Guo priorizan la densidad de las funciones, lo que scale back los costos y mantiene una alta fidelidad.
«Imagínese una flota de pequeños robots inteligentes transformando el ala entera de un avión en una superficie aerodinámica altamente eficiente», dijo Guo. «Nuestros robots demuestran un cambio de máquinas más grandes que la pieza de trabajo a un paradigma en el que sistemas pequeños e inteligentes manejan estructuras masivas».
Más allá de la fabricación, estos robots tienen aplicaciones potenciales en la agricultura (como la modificación de terrenos para optimizar el riego) y en la conservación del medio ambiente, donde podrían implementarse para la limpieza o restauración de superficies a gran escala. Esta versatilidad subraya el potencial transformador del enfoque de Guo hacia la robótica.
Fabricación centrada en las personas: sensores portátiles y seguridad de los trabajadores
En colaboración con el profesor John Rogers y otros investigadores de Northwestern, el equipo de Guo también ha desarrollado Sensores portátiles para monitoreo de fatiga en tiempo actual. en entornos de fabricación. Estos sensores utilizan datos fisiológicos para predecir la fatiga y recomendar intervalos de descanso, mejorando la seguridad y la productividad de los trabajadores.
«Hay muchas preguntas de revisores y medios de comunicación que expresan preocupaciones por la privacidad y el seguimiento del desempeño de los trabajadores», explicó Guo. «Pero la concept es que los datos sean para los propios trabajadores, no para la dirección, para ayudarles a mantener su salud y seguridad».
Imagen cortesía de Payal Mohapatra y Vasudev Aravind.
Los sensores se basan en algoritmos livianos de aprendizaje automático que analizan datos de múltiples marcadores fisiológicos, incluidos el movimiento corporal, la frecuencia cardíaca y la temperatura de la piel. En las pruebas realizadas en fábricas como las líneas de montaje de Boeing, los trabajadores a menudo olvidaban que incluso llevaban puestos los sensores, un testimonio de su diseño discreto.
Las aplicaciones potenciales de estos sensores van más allá de la fabricación. Podrían usarse en atención médica para monitorear la recuperación del paciente o en ergonomía para optimizar los entornos de trabajo. «Al comprender cómo las tareas afectan la fatiga de los trabajadores, podemos crear entornos que no sólo sean más seguros sino también más eficientes», señaló Guo.
Las asociaciones con líderes de la industria como John Deere, Boeing, GM, Intel y John Deere subrayan las implicaciones prácticas de la investigación de Guo. Estas colaboraciones permiten la creación rápida de prototipos, pruebas e iteraciones, lo que garantiza que las tecnologías desarrolladas en su laboratorio sean innovadoras y estén listas para el mercado.
«Nuestra visión es crear un sistema más inteligente y adaptable que mejore la eficiencia en todas las industrias, desde la manufactura hasta la inteligencia», dijo Guo.
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