Towards image-guided additive manufacturing

L’obiettivo di questa tesi è progettare un ambiente virtuale in grado di simulare l’ispezione visiva 3D in tempo reale di una macchina WAAM. Secondo le linee guida del progetto FitAM, è stato teorizzato e simulato un robot con telecamera a due assi da aggiungere al corpo principale della torcia al plasma. Gli strumenti principali utilizzati sono Rhinoceros 3D, il plugin Grasshopper e lo scripting Python. L’algoritmo sviluppato, partendo da un file gcode (nc), estrae i punti ordinati in cui la macchina deve muoversi per ogni istante. Quindi calcola per ogni punto la posizione ideale in cui dovrebbe trovarsi la videocamera 3D collegata alla torcia. A questo punto, viene effettuata una valutazione per determinare se i punti siano in una buona posizione, se siano allineati correttamente e se ci sia continuità con quanto visto durante l’istante precedente. I risultati vengono visualizzati in modo intuitivo, evidenziando ogni punto con un colore relativo al grado di visibilità del punto stesso secondo la telecamera. I risultati ottenuti dalla sperimentazione di due algoritmi hanno mostrato che per forme semplici l’ispezione può essere definita autonoma e di alta qualità, ma per forme più complesse i risultati hanno portato a dati insoddisfacenti e imprecisi.