يمثل التصنيع الإضافي الحجمي (VAM)، وخاصة التصنيع الإضافي الحجمي التصويري، نقلة نوعية عن التقنيات التقليدية طبقةً بطبقة من خلال تمكين معالجة الهياكل ثلاثية الأبعاد بأكملها في وقت واحد. يلغي هذا النهج التشوهات الطباقية وهياكل الدعم، محققاً أوقات طباعة تقل عن دقيقة. ومع ذلك، لا يزال هناك عنق زجاجة حاسم في جميع طرائق التصنيع الإضافي: الطبيعة المتسلسلة لسير عمل الطباعة ثم القياس. تقنيات القياس خارج الموقع مثل التصوير المقطعي الدقيق أو المسح الضوئي تستغرق وقتاً طويلاً ومكلفة وتعطل دورات النمذجة السريعة. تتناول هذه الورقة هذه الفجوة الأساسية من خلال تقديم نظام قياس ثلاثي الأبعاد داخلي الموقع ومتكامل بالكامل في عملية التصنيع الإضافي الحجمي التصويري.
يكمن الابتكار في استغلال ظاهرة فيزيائية جوهرية في عملية الطباعة نفسها لأغراض القياس.
العامل الرئيسي هو الزيادة الكبيرة في تشتت الضوء التي تحدث عندما ينتقل الراتنج القابل للتصليب ضوئياً من الحالة السائلة إلى حالة الهلام (الصلبة). يستخدم الباحثون هذا التغير في كثافة التشتت كآلية تباين طبيعية. يعمل الجسم المتصلب داخل قارورة الراتنج كشبح تشتت ثلاثي الأبعاد، يمكن تصويره مقطعياً في الوقت الحقيقي باستخدام نفس المسار الضوئي أو نظام تصوير مكمل.
يتضمن النظام عادةً جهاز إسقاط ضوئي رقمي للطباعة ونظام تصوير مكمل (مثل مجموعة كاميرات أو كاميرا واحدة مع دوران القارورة) لالتقاط إسقاطات ثنائية الأبعاد للضوء المشتت من زوايا متعددة. ثم يتم إعادة بناء هذه الإسقاطات إلى خريطة حجمية ثلاثية الأبعاد لكثافة التشتت، والتي تتوافق مباشرة مع هندسة الجزء المطبوع.
تستند العملية إلى مبادئ التصوير المقطعي المحوسب. الإشارة المقاسة هي شدة الضوء المشتت $I_s(\theta, x, y)$ التي تلتقطها الكاميرا عند زاوية الإسقاط $\theta$. ترتبط هذه بتوزيع معامل التشتت ثلاثي الأبعاد $\mu_s(x, y, z)$ للجسم المطبوع داخل حجم الراتنج عبر تكامل خطي (مبسط):
$I_s(\theta, x, y) = I_0 \cdot \exp\left(-\int_{L(\theta, x, y)} \mu_s \, dl\right) \cdot S(\theta, x, y)$
حيث $I_0$ هي شدة الضوء الساقط، والتكامل على طول المسار $L$ عبر الحجم، و$S$ تمثل دالة التشتت. تتضمن مشكلة إعادة البناء الأساسية عكس هذه الإسقاطات لحل $\mu_s(x, y, z)$، باستخدام خوارزميات مثل الإسقاط الخلفي المرشح (FBP) أو تقنية إعادة البناء الجبرية التكرارية (ART):
$\mu_s = \Re \left\{ \mathcal{F}^{-1} \left[ |\omega| \cdot \mathcal{F}(P_\theta) \right] \right\}$ (صيغة الإسقاط الخلفي المرشح)
هنا، $P_\theta$ هي الإسقاطات الملتقطة، $\mathcal{F}$ تشير إلى تحويل فورييه، $|\omega|$ هو مرشح المنحدر، و$\Re$ هو عامل الإسقاط الخلفي. الخريطة ثلاثية الأبعاد الناتجة كمية وخالية من التشوهات، مما يتيح تحليلاً دقيقاً للأبعاد.
تذكر الورقة دقة أبعاد تقل عن 1% بالنسبة للحجم الكلي للطباعة. على سبيل المثال، تم قياس هيكل اختبار بحجم 10 ملم بخطأ أقل من 100 ميكرومتر. يلتقط نظام القياس الهندسة ثلاثية الأبعاد الكاملة بشكل مستمر طوال دورة الطباعة، مما يوفر مجموعة بيانات رباعية الأبعاد (ثلاثية الأبعاد + الزمن).
الدقة الأبعادية: < 1% من الحجم الكلي للطباعة
الدقة الزمنية: مراقبة مستمرة في الوقت الحقيقي
مخرجات البيانات: نموذج حجمي كمي ثلاثي الأبعاد + زمن
أظهر النظام بنجاح القدرة على اكتشاف الشذوذات أثناء حدوثها، مثل التصلب غير المتجانس أو الانحرافات عن النموذج الرقمي المطلوب. يتم تصور ذلك من خلال عمليات إعادة البيع الزمنية التي تظهر نمو وتشوه محتمل للجسم المطبوع، مقارنةً بين الهندسة المطبوعة كما هي والهدف المصمم.
وصف الرسم البياني/الشكل: عادةً ما يُظهر المقارنة جنباً إلى جنب: (اليسار) نموذج CAD المطلوب. (الوسط) سلسلة زمنية لخرائط كثافة التشتت المعاد بناؤها ثلاثية الأبعاد تظهر تشكل الجسم، مع خريطة ألوان تشير إلى الانحراف عن القيمة الاسمية. (اليمين) رسم بياني للبعد الحرج (مثل القطر) مقابل الزمن أثناء الطباعة، يسلط الضوء على النقطة التي يتسبب فيها عيب في انحراف قابل للقياس خارج حدود التسامح.
لنفترض أن أحد المصنّعين يطبع سقالة طبية حيوية صغيرة ومعقدة ذات قنوات داخلية. سير العمل التقليدي: الطباعة (دقيقتان) -> الإزالة من الحوض -> التنظيف -> النقل إلى مختبر التصوير المقطعي الدقيق -> المسح (60+ دقيقة) -> التحليل -> اكتشاف انسداد قناة أو خطأ في سمك الجدار -> إعادة التصميم -> التكرار. إجمالي وقت الدورة: ~70+ دقيقة لكل تكرار. سير العمل باستخدام التصنيع الإضافي الحجمي مع القياس الفوري: الطباعة والقياس في وقت واحد (دقيقتان). أثناء الطباعة، تُظهر إعادة البناء ثلاثية الأبعاد منطقة ذات تصلب غير كافٍ تهدد بانسداد قناة. من حيث المبدأ، يمكن لخوارزمية تحكم ضبط أنماط الضوء اللاحقة في الوقت الحقيقي لتصحيح ذلك. بعد الطباعة، يتوفر نموذج ثلاثي الأبعاد كامل بأبعاد مُتحقق منها على الفور. إجمالي وقت الدورة: دقيقتان، مع إمكانية النجاح من المحاولة الأولى.
الفكرة الأساسية: هذا ليس مجرد تحسين تدريجي في سرعة القياس؛ إنه إعادة هيكلة أساسية لحلقة التغذية الراجعة للتصنيع الإضافي. باستخدام إشارة عملية طبيعية (تغير التشتت) كوسيط للقياس، حوّل الباحثون بشكل فعال حجم الطباعة نفسه إلى وسيط ذاتي الاستشعار. يتجنب هذا بذكاء التعقيد الهائل لدمج مجسات خارجية مثل الليزر أو الأشعة السينية، والذي كان الحاجز الرئيسي أمام القياس ثلاثي الأبعاد الحقيقي داخل الموقع.
التسلسل المنطقي: المنطق مقنع: 1) سرعة التصنيع الإضافي الحجمي تضيع إذا تبعها فحص بطيء. 2) أدوات القياس الخارجية تدخلية وبطيئة. 3) لذلك، ابحث عن إشارة غير تدخلية متأصلة في عملية التصلب. 4) التشتت يناسب تماماً. 5) تطبيق الرياضيات المعروفة للتصوير المقطعي لإعادة بناء الهندسة. التدفق من تحديد المشكلة إلى الحل مباشر ويستفيد من المبادئ متعددة التخصصات بشكل فعال.
نقاط القوة والضعف: الأناقة لا يمكن إنكارها والدقة المثبتة التي تقل عن 1% هي نقطة القوة. العيب الرئيسي، كما هو الحال في العديد من العروض المخبرية الرائعة، هو افتراض الظروف المثالية. كيف يؤدّي هذا مع الراتنجات التي تحتوي على أصباغ أو مواد مالئة أو مبادرات ضوئية مختلفة تغير خصائص التشتت؟ قد يكون نهج الورقة محدداً للغاية لنوع الراتنج. علاوة على ذلك، فإن التنفيذ الحالي يوفر على الأرجح "الكشف" وليس "التصحيح" المستقل بالكامل. إغلاق حلقة التحكم تلك يتطلب خوارزميات قوية في الوقت الحقيقي لتفسير الانحرافات وضبط التعريض - وهو تحدٍ برمجي كبير يشبه مشاكل البصريات التكيفية في الوقت الحقيقي أو التصوير الحسابي.
رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة لمصنعي المعدات الأصلية لآلات التصنيع الإضافي، هذه تقنية يجب تتبعها. أول من يدمج قياساً قوياً في الوقت الحقيقي سيمتلك سوق النمذجة السريعة عالية القيمة. يجب أن يركز البحث والتطوير الفوري على: 1) توصيف الطريقة عبر مكتبة واسعة من الراتنجات. 2) تطوير طبقة الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التي تترجم خرائط الانحراف ثلاثية الأبعاد إلى تعليمات تعريض تصحيحية، مستفيدةً من مفاهيم الشبكات الخصومية التوليدية (GANs) المستخدمة في تصحيح الصور. 3) استكشاف دمج بيانات التشتت هذه مع أجهزة استشعار داخلية أخرى (مثل الأشعة تحت الحمراء لدرجة الحرارة) للحصول على مجموعة مراقبة عملية شاملة. الهدف ليس مجرد كاميرا تراقب الطباعة، بل نظام إدراكي يفهمها ويوجهها.