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Título: Mapeamento de rotas para manufatura aditiva por deposição a arco utilizando processamento de imagens
Título(s) alternativo(s): Toolpath mapping for wire and arc additive manufacturing using image processing
Autor(es): Chipanski, Matheus Antunes
Orientador(es): Minetto, Rodrigo
Palavras-chave: Manufatura aditiva
Processamento de imagens
Processos de fabricação - Planejamento
Algorítmos computacionais
Imagens digitais
Additive manufacturing
Image processing
Manufacturing processes - Planning
Computer algorithms
Digital images
Data do documento: 27-Mar-2023
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: CHIPANSKI, Matheus Antunes. Mapeamento de rotas para manufatura aditiva por deposição a arco utilizando processamento de imagens. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2023.
Resumo: O avanço da manufatura aditiva possibilitou a criação de várias tecnologias e processos de fabricação capazes de trabalhar com diversos materiais e com aplicações em praticamente todos os setores da indústria. Dentre eles a manufatura aditiva por deposição a arco (WAAM) despertou nos últimos anos grande interesse no meio produtivo e acadêmico por ser considerada promissora para a fabricação de peças metálicas com tamanhos medianos e grandes. Esta tecnologia possui características únicas relacionadas ao planejamento da deposição do material, detalhes como regiões de paredes finas, regiões com grande massa, estrangulamentos internos no preenchimento, e regiões de contornos precisam ser abordados de forma distinta no planejamento de processo para garantir a qualidade das peças produzidas. Este trabalho propõe um mapeamento destas regiões de interesse através da decomposição de imagens digitais extraídas de modelos 3D. O projeto usa conceitos de processamento de imagens, geometria computacional e teoria de grafos para reconhecer regiões de interesse e utiliza esta classificação para gerar uma rota de deposição de material específica para cada área da imagem. O algoritmo proposto foi implementado em linguagem Python para prova de conceito e diversos testes com variadas geometrias são apresentados. Testes de impressões para verificação das rotas geradas foram realizadas com uma impressora de filamentos polimérico de baixo custo. Os resultados mostraram que o algoritmo desenvolvido foi capaz de mapear as principais áreas de interesse, inclusive com a possibilidade do usuário influenciar neste mapeamento.
Abstract: The advancement of additive manufacturing has enabled the creation of various technologies and manufacturing processes capable of working with various materials and applications in virtually all sectors of the industry. Among them, the wira and arc additive manufacture (WAAM) has aroused in recent years great interest in the productive and academic environment because it is considered promising for the manufacture of metal parts with medium and large sizes. This technology has unique characteristics related to the planning of material deposition that are important for the quality of the parts produced, details such as thin walls, areas with large mass, internal fill bottlenecks, and contours need to be addressed differently in process planning. This work proposes a mapping of the regions of interest to this technology through the decomposition of binary digital images extracted from 3D models, focusing on the recognition of these areas. The project uses image processing algorithms, computational geometry and graph theory to recognize areas of interest and uses this classification to generate a material deposition route specific to each image region. The algorithm was implemented in Python language for proof of concept and several tests with various geometries are presented. Print tests to verify the routes generated were performed with a low-cost polymer filament printer. The results show that the proposed algorithm was able to map the main areas of interest, including the possibility of the user to influence the mapping.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31040
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