ভলিউম্যাট্রিক অ্যাডিটিভ ম্যানুফ্যাকচারিং (ভিএএম), বিশেষ করে টোমোগ্রাফিক ভিএএম, পুরো ৩ডি কাঠামো একইসাথে কুরিং সক্ষম করে ঐতিহ্যবাহী স্তর-বাই-স্তর পদ্ধতির থেকে একটি প্যারাডাইম শিফটের প্রতিনিধিত্ব করে। এই পদ্ধতিটি স্তরজনিত ত্রুটি এবং সাপোর্ট স্ট্রাকচার দূর করে, এক মিনিটের কম সময়ে প্রিন্টিং অর্জন করে। তবে, সমস্ত এএম পদ্ধতিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ বাধা বিদ্যমান: প্রিন্ট-তারপর-পরিমাপ ওয়ার্কফ্লোর ধারাবাহিক প্রকৃতি। মাইক্রো-সিটি বা অপটিক্যাল স্ক্যানিংয়ের মতো এক্স-সিটু মেট্রোলজি পদ্ধতিগুলি সময়সাপেক্ষ, ব্যয়বহুল এবং দ্রুত প্রোটোটাইপিং চক্রে বিঘ্ন ঘটায়। এই গবেষণাপত্রটি টোমোগ্রাফিক ভিএএম প্রক্রিয়ায় সরাসরি সংহত একটি সম্পূর্ণ একইসাথে, ইন-সিটু ৩ডি মেট্রোলজি সিস্টেম প্রবর্তন করে এই মৌলিক ফাঁকটি সমাধান করে।
নতুনত্বটি মেট্রোলজির জন্য প্রিন্টিং প্রক্রিয়ার অন্তর্নিহিত একটি ভৌত ঘটনাকে কাজে লাগানোর মধ্যে নিহিত।
মূল সক্ষমকারী হল আলোর বিচ্ছুরণের নাটকীয় বৃদ্ধি যা ঘটে যখন ফটোকিউরেবল রজন তরল অবস্থা থেকে জেল (কঠিন) অবস্থায় রূপান্তরিত হয়। গবেষকরা বিচ্ছুরণ ঘনত্বের এই পরিবর্তনকে একটি নেটিভ কনট্রাস্ট মেকানিজম হিসেবে ব্যবহার করেন। রজন ভায়ালের ভিতরের কুরিং অবজেক্টটি একটি ৩ডি বিচ্ছুরণ ফ্যান্টম হিসেবে কাজ করে, যাকে একই অপটিক্যাল পাথ বা একটি পরিপূরক ইমেজিং সিস্টেম ব্যবহার করে টোমোগ্রাফিকভাবে রিয়েল-টাইমে ইমেজ করা যায়।
সিস্টেমটিতে সাধারণত প্রিন্টিংয়ের জন্য একটি ডিজিটাল লাইট প্রজেক্টর এবং বিচ্ছুরিত আলোর ২ডি প্রজেকশন একাধিক কোণ থেকে ক্যাপচার করার জন্য একটি পরিপূরক ইমেজিং সিস্টেম (যেমন, একটি ক্যামেরা অ্যারে বা ভায়াল ঘোরানো সহ একটি একক ক্যামেরা) জড়িত থাকে। তারপর এই প্রজেকশনগুলিকে বিচ্ছুরণ ঘনত্বের একটি ৩ডি ভলিউম্যাট্রিক ম্যাপে পুনর্গঠন করা হয়, যা সরাসরি প্রিন্টেড পার্টের জ্যামিতির সাথে সম্পর্কিত।
প্রক্রিয়াটি কম্পিউটেড টোমোগ্রাফি নীতির উপর ভিত্তি করে প্রতিষ্ঠিত। পরিমাপকৃত সংকেত হল বিচ্ছুরিত আলোর তীব্রতা $I_s(\theta, x, y)$ যা একটি ক্যামেরা দ্বারা প্রজেকশন কোণ $\theta$-তে ক্যাপচার করা হয়। এটি একটি লাইন ইন্টিগ্রাল (সরলীকৃত) এর মাধ্যমে রজন আয়তনের ভিতরে প্রিন্টেড অবজেক্টের ৩ডি বিচ্ছুরণ সহগ বন্টন $\mu_s(x, y, z)$ এর সাথে সম্পর্কিত:
$I_s(\theta, x, y) = I_0 \cdot \exp\left(-\int_{L(\theta, x, y)} \mu_s \, dl\right) \cdot S(\theta, x, y)$
যেখানে $I_0$ হল আপতিত তীব্রতা, ইন্টিগ্রালটি আয়তনের মধ্য দিয়ে পথ $L$ বরাবর, এবং $S$ বিচ্ছুরণ ফাংশনকে প্রতিনিধিত্ব করে। মূল পুনর্গঠন সমস্যাটি এই প্রজেকশনগুলিকে উল্টো করে $\mu_s(x, y, z)$ সমাধান করতে জড়িত, ফিল্টার্ড ব্যাক প্রজেকশন (এফবিপি) বা পুনরাবৃত্তিমূলক বীজগাণিতিক পুনর্গঠন কৌশল (এআরটি) এর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে:
$\mu_s = \Re \left\{ \mathcal{F}^{-1} \left[ |\omega| \cdot \mathcal{F}(P_\theta) \right] \right\}$ (এফবিপি সূত্র)
এখানে, $P_\theta$ হল অর্জিত প্রজেকশন, $\mathcal{F}$ ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম নির্দেশ করে, $|\omega|$ হল র্যাম্প ফিল্টার, এবং $\Re$ হল ব্যাক-প্রজেকশন অপারেটর। ফলস্বরূপ ৩ডি ম্যাপটি পরিমাণগত এবং আর্টিফ্যাক্ট-মুক্ত, যা সুনির্দিষ্ট মাত্রিক বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
গবেষণাপত্রটি মোট প্রিন্ট আকারের সাপেক্ষে ১%-এর কম মাত্রিক নির্ভুলতা রিপোর্ট করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ১০মিমি পরীক্ষামূলক কাঠামো ১০০µm-এর কম ত্রুটি সহ পরিমাপ করা হয়েছিল। মেট্রোলজি সিস্টেমটি প্রিন্ট চক্র জুড়ে অবিচ্ছিন্নভাবে সম্পূর্ণ ৩ডি জ্যামিতি ক্যাপচার করে, একটি ৪ডি ডেটাসেট (৩ডি + সময়) প্রদান করে।
মাত্রিক নির্ভুলতা: < 1% মোট প্রিন্ট আকারের
সময়গত রেজোলিউশন: অবিচ্ছিন্ন, রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ
ডেটা আউটপুট: পরিমাণগত ৩ডি + সময় ভলিউম্যাট্রিক মডেল
সিস্টেমটি সফলভাবে প্রিন্টিং অস্বাভাবিকতা যেমন অসম কুরিং বা উদ্দিষ্ট ডিজিটাল মডেল থেকে বিচ্যুতি ঘটার সাথে সাথেই সনাক্ত করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। এটি টাইম-ল্যাপস পুনর্গঠনের মাধ্যমে দৃশ্যমান করা হয় যা প্রিন্টেড অবজেক্টের বৃদ্ধি এবং সম্ভাব্য বিকৃতি দেখায়, প্রিন্ট করা জ্যামিতির সাথে ডিজাইন করা লক্ষ্যের বিপরীতে তুলনা করে।
চার্ট/চিত্রের বিবরণ: একটি পাশাপাশি তুলনা সাধারণত দেখাবে: (বাম) উদ্দিষ্ট সিএডি মডেল। (মধ্য) ৩ডি পুনর্গঠিত বিচ্ছুরণ ঘনত্ব মানচিত্রের একটি সময়-সিরিজ যা অবজেক্ট গঠন দেখায়, একটি কালার ম্যাপ নামমাত্র মান থেকে বিচ্যুতি নির্দেশ করে। (ডান) প্রিন্টিং চলাকালীন সময় বনাম সমালোচনামূলক মাত্রা (যেমন, ব্যাস) এর একটি প্লট, যে বিন্দুতে একটি ত্রুটি সহনশীলতার সীমার বাইরে একটি পরিমাপযোগ্য বিচ্যুতি ঘটায় তা হাইলাইট করে।
একটি প্রস্তুতকারককে বিবেচনা করুন যিনি অভ্যন্তরীণ চ্যানেল সহ একটি ছোট, জটিল বায়োমেডিকেল স্ক্যাফোল্ড প্রিন্ট করছেন। ঐতিহ্যবাহী ওয়ার্কফ্লো: প্রিন্ট (২ মিনিট) -> ভ্যাট থেকে সরান -> পরিষ্কার করুন -> মাইক্রো-সিটি ল্যাবে পরিবহন করুন -> স্ক্যান করুন (৬০+ মিনিট) -> বিশ্লেষণ করুন -> চ্যানেল ব্লকেজ বা প্রাচীরের পুরুত্ব ত্রুটি আবিষ্কার করুন -> পুনরায় ডিজাইন করুন -> পুনরাবৃত্তি করুন। মোট চক্র সময়: ~৭০+ মিনিট প্রতি পুনরাবৃত্তিতে। অন-দ্য-ফ্লাই মেট্রোলজি সহ ভিএএম ওয়ার্কফ্লো: একইসাথে প্রিন্ট এবং পরিমাপ করুন (২ মিনিট)। প্রিন্টিং চলাকালীন, ৩ডি পুনর্গঠনটি অপর্যাপ্ত কুরিংয়ের একটি অঞ্চল দেখায় যা একটি চ্যানেল ব্লক করার হুমকি দেয়। একটি নিয়ন্ত্রণ অ্যালগরিদম, নীতিগতভাবে, পরবর্তী আলোর প্যাটার্নগুলি রিয়েল-টাইমে সামঞ্জস্য করে এটি সংশোধন করতে পারে। প্রিন্ট-পরবর্তী, যাচাইকৃত মাত্রা সহ একটি সম্পূর্ণ ৩ডি মডেল অবিলম্বে উপলব্ধ। মোট চক্র সময়: ২ মিনিট, প্রথম প্রচেষ্টায় সাফল্যের সম্ভাবনা সহ।
মূল অন্তর্দৃষ্টি: এটি শুধুমাত্র মেট্রোলজি গতির একটি ক্রমবর্ধমান উন্নতি নয়; এটি এএম ফিডব্যাক লুপের একটি মৌলিক পুনর্গঠন। একটি নেটিভ প্রক্রিয়া সংকেত (বিচ্ছুরণ পরিবর্তন) কে পরিমাপ মাধ্যম হিসেবে ব্যবহার করে, গবেষকরা কার্যকরভাবে প্রিন্ট আয়তনটিকে একটি স্ব-সংবেদনশীল মাধ্যম হিসেবে রূপান্তরিত করেছেন। এটি লেজার বা এক্স-রে এর মতো বাহ্যিক প্রোব সংহত করার বিশাল জটিলতাকে সুন্দরভাবে এড়িয়ে গেছে, যা সত্যিকারের ইন-সিটু ৩ডি মেট্রোলজির জন্য প্রাথমিক বাধা ছিল।
যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ: যুক্তিটি আকর্ষণীয়: ১) ভিএএম-এর গতি নষ্ট হয় যদি এটি ধীর পরিদর্শন দ্বারা অনুসরণ করা হয়। ২) বাহ্যিক মেট্রোলজি টুলগুলি আক্রমণাত্মক এবং ধীর। ৩) অতএব, কুরিংয়ের অন্তর্নিহিত একটি অ-আক্রমণাত্মক সংকেত খুঁজুন। ৪) বিচ্ছুরণ পুরোপুরি খাপ খায়। ৫) জ্যামিতি পুনর্গঠনের জন্য প্রতিষ্ঠিত সিটি গণিত প্রয়োগ করুন। সমস্যা সনাক্তকরণ থেকে সমাধানের প্রবাহটি সরাসরি এবং কার্যকরভাবে আন্তঃশাস্ত্রীয় নীতিগুলিকে কাজে লাগায়।
শক্তি ও ত্রুটি: শক্তি অস্বীকারযোগ্যভাবে মার্জিত এবং প্রমাণিত ১%-এর কম নির্ভুলতা। প্রধান ত্রুটি, অনেক উজ্জ্বল ল্যাব প্রদর্শনের মতো, হল আদর্শ অবস্থার ধারণা। রঞ্জক, ফিলার বা বিভিন্ন ফটো-ইনিশিয়েটর সমৃদ্ধ রজনগুলির সাথে এটি কীভাবে কাজ করে যা বিচ্ছুরণ বৈশিষ্ট্য পরিবর্তন করে? গবেষণাপত্রের পদ্ধতিটি অত্যন্ত রজন-নির্দিষ্ট হতে পারে। তদুপরি, বর্তমান বাস্তবায়ন সম্ভবত "সনাক্তকরণ" প্রদান করে কিন্তু সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত "সংশোধন" নয়। সেই নিয়ন্ত্রণ লুপটি বন্ধ করতে বিচ্যুতি ব্যাখ্যা এবং এক্সপোজার সামঞ্জস্য করার জন্য শক্তিশালী রিয়েল-টাইম অ্যালগরিদমের প্রয়োজন—একটি উল্লেখযোগ্য সফ্টওয়্যার চ্যালেঞ্জ যা রিয়েল-টাইম অ্যাডাপটিভ অপটিক্স বা কম্পিউটেশনাল ইমেজিং সমস্যার অনুরূপ।
কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: এএম মেশিন ওইএমদের জন্য, এটি একটি অবশ্যই ট্র্যাক করা প্রযুক্তি। শক্তিশালী, রিয়েল-টাইম মেট্রোলজি সংহত করার প্রথম পদক্ষেপ গ্রহণকারী উচ্চ-মানের দ্রুত প্রোটোটাইপিং বাজারটির মালিক হবে। অবিলম্বে আরঅ্যান্ডডি ফোকাস হওয়া উচিত: ১) একটি বিস্তৃত রজন লাইব্রেরি জুড়ে পদ্ধতির বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ করা। ২) সেই এআই/এমএল স্তরটি বিকাশ করা যা ৩ডি বিচ্যুতি মানচিত্রগুলিকে সংশোধনমূলক এক্সপোজার নির্দেশাবলীতে অনুবাদ করে, সম্ভাব্যভাবে ইমেজ সংশোধনের জন্য ব্যবহৃত জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (জিএএন) এর ধারণা থেকে আঁকা। ৩) এই বিচ্ছুরণ ডেটাকে অন্যান্য ইন-সিটু সেন্সর (যেমন, তাপমাত্রার জন্য আইআর) এর সাথে সংহত করার অন্বেষণ করা একটি সামগ্রিক প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ স্যুটের জন্য। লক্ষ্য শুধুমাত্র প্রিন্টটি দেখছে এমন একটি ক্যামেরা নয়, বরং একটি জ্ঞানীয় সিস্টেম যা এটি বোঝে এবং নির্দেশনা দেয়।