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Renishaw e Additive Automations Rimozione automatica delle strutture di supporto per le parti stampate in 3D utilizzando il deep learning



Il produttore Renishaw ha stretto una partnership con lo specialista di robot di stampa 3D Additive Automations per sviluppare ulteriormente la tecnologia di post-elaborazione automatizzata per le parti stampate in 3D in metallo. La partnership include l’uso di robot collaborativi (cobot) in combinazione con algoritmi di deep learning per riconoscere automaticamente e rimuovere completamente le strutture di supporto. I due prevedono che il progetto ridurrà i costi medi delle parti fino al 25%, rendendo la produzione additiva un metodo di produzione più pratico ed economico per volumi elevati.

Additive Automations è una startup con sede a Sheffield che sviluppa sistemi robotici per automatizzare la produzione additiva. Dopo i finanziamenti britannici e canadesi, il fondatore e CEO Robert Bush ha lavorato sia con Renishaw che con l’Advanced Manufacturing Research Center (AMRC) dell’Università di Sheffield. Dall’agosto 2019, Renishaw sostiene il progresso delle automazioni additive mettendo a disposizione la propria esperienza nell’AM.

Renishaw ha fornito quattro campioni di fabbricazione AM in modo che la start-up potesse dimostrare il suo sistema di rimozione della struttura di supporto. Le quattro parti AM sono progettate per applicazioni mediche, petrolifere e del gas, automobilistiche e di ingegneria meccanica. Testare il proprio sistema robotico su parti già in uso in applicazioni industriali aiuterà l’Additive Automation a dimostrare il potenziale del suo prodotto.

Il progetto, denominato Separation of Additive-Layer Supports by Automation (SALSA), mira a sfruttare la robotica e l’apprendimento profondo per digitalizzare alcuni dei pochi processi manuali rimanenti in AM. I cobot sono stati scelti per il loro elevato rapporto tra carico utile e dimensioni e per i sensori di forza incorporati che raccolgono dati per determinare la geometria delle parti AM. Un software analizza i dati quindi utilizza la tecnologia digital twin. L’output viene quindi utilizzato per determinare dove si trovano le strutture di supporto in modo che possano essere rimosse con un dispositivo.

“L’automazione della rimozione e della finitura delle strutture di supporto in AM sta cambiando completamente l’economia di ridimensionamento AM e sta rendendo possibile ai produttori di tutto il mondo di utilizzare questa tecnologia nella produzione ad alta velocità per la prima volta”, ha affermato Robert Bush. “La digitalizzazione dell’AM è anche associata a un aumento della qualità, tracciabilità e ripetibilità. Dato che, in media, quasi i due terzi dei costi di post-elaborazione coinvolti nella rimozione della struttura di supporto, riteniamo che l’automazione possa ridurre il costo per parte in media del 25% ”.

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