Investigadores de ORNL, perteneciente al Departamento de Energía de Estados Unidos, crearon un sistema automatizado que combina sensores, cámaras térmicas, visión artificial y gemelos digitales para mejorar el control de temperatura durante la fabricación aditiva de gran formato.
La tecnología busca reducir defectos, disminuir desperdicios y fortalecer la producción industrial de piezas personalizadas para sectores como transporte, construcción, manufactura avanzada e infraestructura.
Visión artificial para controlar la impresión 3D
La impresión 3D a gran escala deposita material compuesto plástico calentado mediante una boquilla robótica, formando capas sucesivas hasta construir piezas de gran volumen. Este proceso exige mantener un equilibrio térmico preciso: las capas deben conservar suficiente calor para adherirse entre sí, pero también enfriarse lo necesario para mantener su geometría.
El controlador desarrollado por ORNL supervisa automáticamente variables como la posición de la boquilla, la velocidad de impresión y la temperatura del material dispensado. Para ello, incorpora una corona de seis cámaras térmicas de bajo costo alrededor de la boquilla, capaces de monitorear el comportamiento térmico del plástico recién depositado.
Mediante visión artificial, el sistema interpreta las imágenes térmicas en tiempo real, identifica la ubicación del material caliente y detecta desviaciones respecto a la temperatura objetivo.
Corrección de errores en tiempo real
Cuando el controlador detecta que una capa no se encuentra dentro del rango térmico deseado, ajusta automáticamente la velocidad de impresión. Esta respuesta permite que cada capa alcance la temperatura adecuada antes de añadir la siguiente, favoreciendo la unión entre capas y reduciendo el riesgo de fallas.
Durante una prueba, la máquina imprimió un hexágono de mayor tamaño que un neumático de camión. El proceso inició deliberadamente con una velocidad baja, lo que provocó que el material estuviera cerca de un 30 % más frío de lo necesario al aplicar la siguiente capa. Al detectar esta desviación, el sistema incrementó automáticamente la velocidad para recuperar la temperatura óptima de fusión.
Según ORNL, la herramienta puede detectar y corregir diferencias de temperatura de apenas unos pocos grados, un factor crítico porque las variaciones térmicas suelen ser una causa frecuente de piezas defectuosas.
Gemelos digitales para fabricación aditiva
Una de las ventajas del sistema es que no requiere reentrenamiento para cada nuevo diseño, lo que reduce el uso de recursos computacionales y aumenta su flexibilidad industrial.
El equipo utilizó aprendizaje automático para crear una réplica virtual del proceso físico, conocida como gemelo digital. Este modelo permite experimentar con nuevas formas, materiales y parámetros sin comprometer piezas reales ni generar desperdicio.
A diferencia de otros sistemas centrados únicamente en monitoreo, la propuesta de ORNL avanza hacia un esquema de control cerrado, donde la máquina observa, interpreta y ajusta el proceso de fabricación mientras la pieza se produce.
Impacto en manufactura industrial
Para la industria, esta tecnología representa un avance hacia impresoras de gran formato más inteligentes y con menor dependencia de supervisión constante. La automatización permitiría liberar a operarios especializados para tareas de mayor valor, como optimizar el equilibrio entre velocidad, geometría y resistencia final del componente.
El enfoque podría facilitar una adopción más amplia de la fabricación aditiva en productos como moldes para cascos de barcos, contenedores refrigerados, componentes de transporte, muros de construcción y piezas estructurales personalizadas.
ORNL indicó que el proyecto se basa en investigaciones previas junto con la Universidad de Purdue, la Universidad de Maine y la Universidad de Tennessee-Knoxville, enfocadas en el uso de imágenes térmicas y modelos estadísticos para detectar fallos en impresión 3D de gran escala.
Automatización con valor para la industria
La nueva herramienta marca un paso adicional en la evolución de la fabricación aditiva: pasar de detectar fallas a corregirlas durante el proceso. Esta capacidad puede reducir retrabajos, desperdicio de material y tiempos de producción, especialmente en piezas grandes donde una impresión fallida implica altos costos operativos.
Con este desarrollo, ORNL refuerza su papel en la mejora de precisión, escalabilidad y competitividad de la impresión 3D industrial, acercando la manufactura aditiva de gran formato a procesos más autónomos, trazables y confiables.
Fuente: ORNL