AI based 3D-Printed Custom Series Recognition & Automation

3D-printers zijn begonnen aan de fundamentele verschuiving van stand-alone rapid prototyping-machines naar genetwerkte, industriële units binnen productieworkflows. Paradoxaal genoeg komt nu naar voren dat in Additive Manufacturing (AM) de vrijheid in digitaal ontwerp leidt tot de minst geautomatiseerde navolgende fabrieksprocessen. AM blijkt zeer moeilijk te integreren in end-to-end geautomatiseerde productie workflows. Oorzaak hiervan is de enorme, fundamenteel oneindige variatie in onderdelen die vandaag de dag in grote aantallen uit industriële printers komen. Dit leidt tot problemen in herkenning en sortering van geprinte producten, een momenteel kostbaar en foutgevoelig handmatig proces dat verdere opschaling van de AM-industrie blokkeert. AM-Flow heeft eerder ontwikkeld aan unieke AI machine vision technologie die enkelstuks geprinte objecten kan herkennen op basis van de individuele geometrie. Deze oplossing draait momenteel bij verschillende klanten. Deze oplossing blijkt echter nog geen adequate oplossing voor custom series, waarbij geometrieën vrijwel gelijk zijn en de verschillen tussen parts minimaal. Om de volledige AM-markt te kunnen ontsluiten voor wat betreft de automatische herkenning en sortering van custom series parts, moet het systeem van AM-Flow verder worden doorontwikkeld. Voor een optimale aansluiting op de bestaande print- en nabewerkingslijnen bij AM-productiebedrijven (in dit project vertegenwoordigd door samenwerkingspartner Parts On Demand) is er ook ontwikkeling aan de interface tussen productielijn en het AM-Flowsysteem nodig. Parts On Demand ontwikkelt hier actief aan mee tijdens dit project en dient verder als locatie voor pilottests in een realistische omgeving. Doelstelling is om te komen tot een aantal prototypecomponenten voor het AM-Flow systeem, bestaande uit: 1) de interface tussen productie- en sorteersysteem_ 2) een oplossing voor de positionering van onderdelen_ 3) de automatische identificatie van custom series onderdelen. Uiteindelijk moeten bovenstaande componenten gecombineerd worden in 1 proefopstelling voor het uitvoeren van pilottests bij Parts On Demand.

Projectinformatie

Programma:
Prioriteit
R&D Samenwerking 2021-2024 (R&D 2021-2024)
Regio
Noord-Brabant
Projectlocatie
EINDHOVEN

Begunstigde:

Adres:
BIC 1
EINDHOVEN
Nederland
Partner(s):
Parts On Demand B.V.

Financiering

Rijk:
€ 192.318
Noord-Brabant:
€ 146.503
Totaal publiek:
€ 338.821
Totaal privaat:
€ 776.666
Totale subsidiabele kosten:
€ 1.115.487

Statistieken

Totale subsidiale kosten

Totaal publiek