CN111164425A - 用于三维打印的监测系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的推断系统(300)。推断系统(300)包括环境条件传感器(302)、温度传感器(304)、水分传感器(306)和图像捕获装置(308)。推断系统(300)还包括耦合到环境条件传感器(302)、温度传感器(304)、水分传感器(306)和图像捕获装置(308)的控制器(312)。控制器(312)接收所感测的环境条件、温度信号和水分含量信号。控制器(312)接收胶凝混合物的一部分的图像馈送。所述控制器(312)还接收指示与混合容器(110)相关联的电机速度和电机转矩的信号。控制器(312)基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩，建立模型并且使用模型确定胶凝混合物的材料适用性，以及确定一个或多个校正动作。

Description

用于三维打印的监测系统
技术领域
本公开涉及一种监测系统，且更具体地涉及一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的系统和方法。
背景技术
增材构造大规模应用三维打印技术，一层接一层地沉积构造材料，以更快和更少劳动密集的方式构造合适的建筑物和结构。在构造打印过程之前和过程中，需要制备胶凝混合物。由于应用的特异性，此类应用中使用的胶凝混合物与任何其他常规的胶凝混合物相比具有很高且受限制的标准。
例如，胶凝混合物的粘度是一个这样的参数。用于三维打印的胶凝混合物的材料特性不能太干而不能流动，且不能太湿而不能保持形状或支撑下一层。可能还需要满足其他材料特性。除此之外，胶凝混合物可能受到环境，例如环境温度、水分以及原始混合材料的质量的高度影响。然而，特定组分的预定比率可能不总是形成理想的胶凝混合物。
在混合过程中，可能需要知识渊博的人员在场检查胶凝混合物的质量。有时，人们可能需要添加一些组分，如沙子或水，以改善胶凝混合物的材料特性。这可能是易受人为错误影响的费力和耗时过程。此外，混合过程可依赖于知识、领域专业知识和人的直觉，使得初级人员准确地执行此类任务是有挑战的。
美国公布的申请号2014/0252668描述了使用胶凝材料执行多层构建方法的设备。所述设备具有用于容纳胶凝材料的储存器。储存器由输送喷嘴联接到打印头。输送喷嘴可由机械臂组件移动以沿着预定路径对喷嘴标索引。与给喷嘴标索引结合地控制胶凝材料从储存器流动到喷嘴以及从喷嘴挤出材料。还可从打印头沉积支撑材料、加速剂和软骨材料。
发明内容
在本公开的一个方面，提供了一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的推断系统。所述推断系统包括环境条件传感器，所述环境条件传感器被配置成感测与混合容器相关联的环境条件。所述推断系统包括温度传感器，所述温度传感器被配置成生成所述胶凝混合物的温度信号。所述推断系统包括水分传感器，所述水分传感器被配置成生成与所述胶凝混合物相关联的水分含量信号。所述推断系统包括图像捕获装置，所述图像捕获装置被配置成生成在所述混合容器内的所述胶凝混合物的至少一部分的图像馈送。所述推断系统包括控制器，所述控制器耦合到所述环境条件传感器、所述温度传感器、所述水分传感器和所述图像捕获装置。所述控制器被配置成接收所感测的环境条件。所述控制器被配置成接收所述温度信号。所述控制器被配置成接收所述水分含量信号。所述控制器被配置成接收所述胶凝混合物的所述部分的图像馈送。所述控制器被配置成接收指示与所述混合容器相关联的电机速度和电机转矩的信号。所述控制器被配置成基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩，建立模型并且使用所述模型确定所述胶凝混合物的材料适用性。所述控制器被配置成基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
在本公开的另一方面，提供了一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的方法。所述方法包括由控制器从环境条件传感器接收与混合容器相关联的所感测的环境条件。所述方法包括由所述控制器从温度传感器接收所述胶凝混合物的温度信号。所述方法包括由所述控制器从水分传感器接收与所述胶凝混合物相关联的水分含量信号。所述方法包括由所述控制器从图像捕获装置接收在所述混合容器内的所述胶凝混合物的至少一部分的图像馈送。所述方法包括由所述控制器接收指示与所述混合容器相关联的电机速度和电机转矩的信号。所述方法包括由所述控制器基于所接收的环境条件、所述温度信号、所述水分含量信号、所述图像馈送、所述电机速度和所述电机转矩，建立模型并使用所述模型确定所述胶凝混合物的材料适用性。所述方法包括由所述控制器基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
在本公开的又一方面，提供了一种用于使用胶凝混合物进行三维打印的打印组件。所述打印组件包括泵、联接到所述泵的混合容器和用于所述混合容器的推断系统。所述推断系统包括环境条件传感器，所述环境条件传感器被配置成感测与混合容器相关联的环境条件。所述推断系统包括温度传感器，所述温度传感器被配置成生成所述胶凝混合物的温度信号。所述推断系统包括水分传感器，所述水分传感器被配置成生成与所述胶凝混合物相关联的水分含量信号。所述推断系统包括图像捕获装置，所述图像捕获装置被配置成生成在所述混合容器内的所述胶凝混合物的至少一部分的图像馈送。所述推断系统包括控制器，所述控制器耦合到所述环境条件传感器、所述温度传感器、所述水分传感器和所述图像捕获装置。所述控制器被配置成接收所感测的环境条件。所述控制器被配置成接收所述温度信号。所述控制器被配置成接收所述水分含量信号。所述控制器被配置成接收所述胶凝混合物的所述部分的图像馈送。所述控制器被配置成接收指示与所述混合容器相关联的电机速度和电机转矩的信号。所述控制器被配置成基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩，建立模型并且使用所述模型确定所述胶凝混合物的材料适用性。所述控制器被配置成基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
从以下说明和附图，本公开的其它特征和方面将变得显而易见。
附图说明
图1是根据本公开的构思的具有混合容器的示例性机器的透视图；
图2是根据本公开的构思的混合容器的透视图；
图3是根据本公开的构思的与混合容器相关联的推断系统的框图；以及
图4是根据本公开的构思的用于监测用于三维打印的胶凝混合物的方法的流程图。
具体实施方式
本公开涉及一种铲斗和混合系统，所述铲斗和混合系统用于使用胶凝混合物进行物体的三维增材制造。参考图1，铲斗和混合系统包括示例性机器100。机器100体现为滑移转向装载机。替代地，在不偏离本公开的范围的情况下可以利用具有混合容器的任何其他已知设置，所述混合容器适于制备用于增材制造的胶凝混合物。
机器100包括支撑在机器100的框架104上的操作室102。一对提升臂106可枢转地附接到框架104上，并且在操作室102的两侧纵向延伸。提升臂106附接在机器100的操作室102后面的枢轴点处，并支撑桶108。在本公开中，桶108充当混合容器110，其中引入不同组分，例如砂、集料、水泥、水和其他添加剂，以用于形成胶凝混合物。
机器100由履带112推进。机器10还包括支撑在框架104上的后安装发动机室114。机器100的操作室102容纳用于控制机器100在地面上的移动的控件。机器100还包括未在此处描述以保持简洁性和易于理解的其他部件。
参考图2，示出了桶108(在下文中称为混合容器110)的放大视图。混合容器110的深度和尺寸使得用于制作水泥混合物的成分、原材料或组分可被接收到混合容器110中。在操作期间，操作员可以将多种组分手动地引入混合容器110的开口202中。在其它实施例中，自动化系统可以在很少或没有人干预的情况下将用于形成水泥混合物的组分引入到混合容器110中。
混合容器110包括在混合容器110的开口202处的保护性格栅204。格栅204还可以包括齿206，其用于将组分打碎成较小的碎片和/或用于撕开组分的开口袋。液压驱动的叶轮(未示出)连接到存在于桶108内的螺旋钻(未示出)。就座在操作室102中的操作员可以使用在操作室102内提供的控件，以操作与叶轮相关联的辅助泵310(参见图3)。在混合操作期间，泵310可因此驱动叶轮，从而引起混合容器110中存在的组分混合以形成胶凝混合物。本领域的普通技术人员将了解，尽管本公开描述了用于形成胶凝混合物的铲斗和混合系统，但是也可以利用任何其他已知的系统。在混合操作完成之后，使胶凝混合物通过门(未示出)离开桶108，并引入到胶凝混合物输送泵(未示出)。
本公开涉及推断系统300(参见图3)，其用于实时监测在混合容器110内形成的胶凝混合物。在一个实例中，胶凝混合物可以是混凝土混合物。推断系统300是一种用于监测胶凝混合物当其正在混合和形成时的材料适用性的自动化和智能系统。材料适用性包括胶凝混合物的预定材料特性，包括胶凝混合物的硬度、流动性、剪切强度、粘合和坍落，以确保形成的胶凝混合物符合三维打印应用的约束要求，并且不存在材料变化。
更具体地，推断系统300估计在混合容器110内混合的胶凝混合物的材料特性和适用性，并且甚至可以提供建议的校正动作以克服可能由系统估计的缺陷。现在将详细描述推断系统300的部件和工作方式。
参考图3，推断系统300包括环境条件传感器302。环境条件传感器302可以安装在机器100上的任何合适的位置处。环境条件传感器302被配置成感测与混合容器110相关联的环境条件。更具体地，环境条件传感器302提供指示混合容器110周围的区域中的环境温度和湿度水平的信号。
推断系统300还包括安装在混合容器110的开口202内或开口处以用于测量胶凝混合物的不同参数的多个传感器。推断系统300包括温度传感器304和水分含量传感器306。温度传感器304和水分含量传感器306可以是在混合容器110内表面安装的传感器，使得温度传感器304和水分含量传感器306可在胶凝混合物在混合容器110内混合时与胶凝混合物接触。温度传感器304被配置成生成指示胶凝混合物的温度的温度信号。水分含量传感器306被配置成生成指示胶凝混合物的水分含量的水分含量信号。应当注意，当混合物在混合容器110内混合时，温度传感器304和水分含量传感器306可监测并提供胶凝混合物的相应参数的实时数据。
推断系统300还包括图像捕获装置308。图像捕获装置308包括摄像头、摄录机(camcorder)或任何其他已知的图像或视频捕获装置。图像捕获装置308安装在机器100的框架上，并被定位和定向成捕获胶凝混合物的至少一部分的图像馈送。也就是说，图像捕获装置308被定向为面向混合容器110的开口202，使得图像捕获装置308指向混合容器110的内部部分，并且被混合的胶凝混合物落在图像捕获装置308的视场内。因此，当混合物正在混合容器110内混合时，图像捕获装置308捕获胶凝混合物的图像馈送。更具体地，图像捕获装置308提供的图像馈送可以由推断系统300使用，以估计和测量胶凝混合物的各种参数，例如，包括胶凝混合物的流动性和水分含量，并将在本部分后面详细地解释。
推断系统300还包括与辅助泵310相关联的传感器，所述辅助泵与混合容器110相关联。例如，推断系统300被配置成测量泵310的供应侧压力。由于泵310的体积移位是已知的，因此所述系统被配置成确定电机转矩输出。此外，所述系统可包括与叶轮相关联的霍耳效应传感器。这可以由系统使用以确定电机速度。所属领域的技术人员将了解，在不偏离本发明的范围的情况下，其它已知方法可用于确定系统的电机转矩和电机速度，例如此数据可在不能直接测量叶轮的速度或转矩的情况下从小桨轮接收。
控制器312耦合到环境条件传感器302、温度传感器304、水分含量传感器306和泵310。控制器312被配置成从环境条件传感器302接收所感测的环境条件。更具体地，控制器312从环境条件传感器302接收环境温度数据和湿度数据。控制器312还从温度传感器304接收指示胶凝混合物的温度的温度信号。控制器312从水分含量传感器306接收指示胶凝混合物的水分含量的水分含量信号。控制器312还从图像捕获装置308接收胶凝混合物的图像馈送。
控制器312对从图像捕获装置308接收的图像馈送执行图像分析。控制器312可以对图像馈送的多个帧使用已知的计算机视觉和目标检测算法，以实时地估计胶凝混合物在混合容器110内围绕叶轮位移和变形的方式。因此，控制器312可估计胶凝混合物的流动性。此外，控制器312可分析从图像馈送获得的水分含量、颜色、纹理和其它视觉信息。例如，如果胶凝混合物的颜色相对较深，则控制器312可估计胶凝混合物的水分含量高。
另外，控制器312接收与泵310的电机转矩和电机速度有关的数据。这可以由控制器312使用以估计胶凝混合物的剪切阻力。基于所接收的数据，即所感测的环境条件、胶凝混合物的温度和水分含量、图像馈送、电机转矩和电机速度，控制器312建立模型并使用该模型确定胶凝混合物的材料适用性。此外，控制器312可确定材料适用性存在的任何缺陷，并且建议操作员执行一个或多个校正动作以克服缺陷，以便可根据需要校正胶凝混合物的材料特性。例如，如果环境温度条件太热或太干燥，可能会影响胶凝混合物的水分含量，需要采取适当的校正动作。
由控制器312实施的预测回归或分类模型可用于确定胶凝混合物的材料适用性。回归模型可以推断材料特性，诸如剪切强度、材料粘合、粘度等，并且将这些材料特性与相应的可接受材料特性范围进行比较，以查看胶凝混合物的材料特性是否处于此限定的适用性区域内。或者，分类模型可简单地预测胶凝混合物是适用的还是不适用的(例如，二元分类器)。所属领域的技术人员将了解，可使用足够的训练数据和由所属领域的技术人员选择的适当算法来建立这些模型中的任一个，例如但不限于随机森林、核估计和递归神经网络。
应当注意，如果在预测模型中使用图像/视频输入，则系统很可能使用诸如卷积网络的深度神经网络，以处理高维度的图像/视频。还可以实施组合各种神经网络架构(RNN、CNN、MLP等)的高级算法，而不会损失一般性。在本公开中，术语“建立模型”意指获得足够的记录的训练数据，以表示相对于所测量的胶凝混合物的材料特性的基本真值集的可变输入分布。然后，对该数据运行算法，该算法将学习对所提供数据准确地预测材料特性所需的模型参数。此过程在所属领域中称为预测模型训练和推断，且在人工智能、机器学习和深度学习领域中是众所周知的，以便提高特异性。
在这种情况下，控制器312包括通用深度神经网络，该网络估计在胶凝混合物的材料特性的最终估计中由系统测量的所有参数的共识，并识别任何可能存在的缺陷。深度神经网络可以是卷积或递归神经网络。所属领域的技术人员将了解，深度神经网络可模拟复杂的非线性关系。
深度神经网络架构生成合成模型，其中基于输入参数，例如环境条件、胶凝混合物的温度和水分含量、电机转矩和速度以及胶凝混合物的图像，将胶凝混合物的材料适用性表示为基元的分层组成。该系统具有基于逻辑的规则集，以用于通过递归评估胶凝混合物的材料适用性。深度神经网络包括大权重网络和与输入参数相关联的偏置，类似在与输入相关的经验公式中，使得这些输入会聚以允许控制器312近似胶凝混合物的材料适用性。最初，系统可以接受基本真值，其中使用传统或已知流变学测试方法测试胶凝混合物的材料特性，使得系统可以回归到给定参数上。
通过对系统的反复训练，在后期形成阶段可以消除基本真值，并且当胶凝混合物在混合容器110中混合时，系统可以提供胶凝混合物的材料适用性的实时材料估计。控制器312接受具有不同类型的多模态数据，包括视觉数据、温度数据、转矩和速度数据以及环境条件数据。因此，可以选择合适的深度神经网络。例如，可以利用具有若干完全连接的卷积层以处理温度数据、电机转矩和速度数据的分支深度神经网络。此外，可通过递归层处理其它时间数据，使得输出循环回到长短期记忆(LSTM)以维持状态的记忆。
控制器312基于输入参数实时地确定胶凝混合物的材料适用性。所属领域的技术人员将了解，针对增材制造中使用的胶凝混合物，材料需求被约束。因此，如果由系统确定的材料适用性并非如预期的，那么控制器312可另外或任选地提供一个或多个校正动作，操作员通过所述校正动作将胶凝混合物的材料适用性恢复到可接受的极限内。控制器312基于胶凝混合物的材料适用性的评估，对提高有缺陷混合条件的方式进行指导。控制器312识别一个或多个输入参数中的缺陷，智能地提供校正动作以改变胶凝混合物的材料适用性。例如，如果控制器312评估胶凝混合物太湿，则控制器312可以适当地建议一个或多个校正动作，例如将干燥的组分(例如，沙子)添加到胶凝混合物中和/或在继续进一步混合胶凝混合物之前等待一段时间。
控制器312还耦合到显示单元314。显示单元314可以包括监视器、屏幕、触摸屏或任何其它视觉和/或听觉输出单元。在一个实例中，显示单元314定位在这样的位置处，使得操作员将组分引入混合容器110中时可以容易地观察显示单元314。控制器312可通过显示单元314通知操作员所确定的混合物的材料适用性。此外，控制器312还可通过显示单元314通知操作员一个或多个校正动作(如果需要的话)。基于需求，由控制器312监测或评估的其它中间结果也可通过显示单元314显示给操作员。
如前文所述，控制器312从混合操作开始实时地监测并计算胶凝混合物的材料适用性，直到制备和/或校正胶凝混合物。控制器312可以位于机器100上或机器外的任何合适位置处。本文描述的胶凝混合物可用于产生任何合适的结构物体。一旦在桶108中制备了胶凝混合物，胶凝混合物即转移到胶凝输送泵。
在其它实例中，本公开还适用于与连接到挤压喷嘴的泵送系统相关联的料斗。应注意，一旦将胶凝混合物从混合系统沉积到泵送系统中，仍可能需要监测胶凝混合物，以使得材料特性的缺陷可以被恢复。在一些情况下，控制器312的工作可以是在系统中协调泵流量和挤压喷嘴的线性速率之间的平衡的因素。
工业适用性
本公开涉及用于推断和估计在熔融沉积建模或增材制造中使用的胶凝混合物的材料适用性的系统300和方法400。参照图4，在步骤402处，控制器312从环境条件传感器302接收与混合容器110相关联的所感测的环境条件。在步骤404处，控制器312从温度传感器304接收胶凝混合物的温度信号。在步骤406处，控制器312从水分含量传感器306接收与胶凝混合物相关联的水分含量信号。
在步骤408处，控制器312从图像捕获装置308接收混合容器110中的胶凝混合物的至少一部分的图像馈送。在步骤410处，控制器312接收指示与混合容器110相关联的电机速度和电机转矩的信号。在步骤412处，控制器312基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩来建立模型并且使用该模型确定胶凝混合物的材料适用性。在步骤414处，控制器312基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
本公开的系统提供了一种稳健的解决方案，其用于有效且动态地评估胶凝混合物的材料适用性，并且建议校正动作以改善材料适用性(如果需要)。所述系统利用来自与混合容器110相关联的可容易部署的鲁棒传感器套件的输入。所述系统减少了对正在执行混合操作的操作员的专业知识的依赖，并且通过实时评估提供了材料特性的准确估计。胶凝混合物的良好材料适用性可以产生良好的材料沉积，从而改善使用此胶凝混合物形成的任何物体的结构稳定性。
尽管参考以上实施例已经特别地示出并描述了本公开的各方面，但本领域技术人员将理解的是，在不脱离所公开的内容的精神和范围的情况下，可通过对所公开的机器、系统和方法的修改而设想到各个附加实施例。这样的实施例应当被理解为落入如根据权利要求书及其任何等同物所确定的本公开的范围之内。

Claims (10)

1.一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的推断系统(300)，所述推断系统(300)包括：
环境条件传感器(302)，所述环境条件传感器被配置成感测与混合容器(110)相关联的环境条件；
温度传感器(304)，所述温度传感器被配置成生成所述胶凝混合物的温度信号；
水分传感器(306)，所述水分传感器被配置成生成与所述胶凝混合物相关联的水分含量信号；
图像捕获装置(308)，所述图像捕获装置被配置成生成在所述混合容器(110)内的所述胶凝混合物的至少一部分的图像馈送；以及
控制器(312)，所述控制器耦合到所述环境条件传感器(302)、所述温度传感器(304)、所述水分传感器(306)和所述图像捕获装置(308)，所述控制器(312)被配置成：
接收所感测的环境条件；
接收所述温度信号；
接收所述水分含量信号；
接收所述胶凝混合物的所述部分的图像馈送；
接收指示与所述混合容器(110)相关联的电机速度和电机转矩的信号；
基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩，建立模型并且使用所述模型确定所述胶凝混合物的材料适用性；以及
基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
2.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述控制器(312)耦合到显示单元(314)，并且其中所述控制器(312)还被配置成通过所述显示单元(314)提供所述一个或多个校正动作的通知。
3.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述控制器(312)还被配置成对所述胶凝混合物的所述部分的图像馈送执行图像分析以确定所述胶凝混合物的颜色。
4.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述控制器(312)还被配置成对所述胶凝混合物的所述部分的图像馈送执行图像分析以确定所述胶凝混合物的纹理。
5.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述控制器(312)被配置成在混合操作开始时实时地监测所感测的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩。
6.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述环境条件包括温度和湿度信息。
7.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述温度和水分传感器(304、306)定位在所述混合容器(110)内，使得所述温度和水分传感器(304、306)在混合期间与所述胶凝混合物接触。
8.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述图像捕获装置(308)存在于所述混合容器(110)外部，并且定位成使得所述胶凝混合物位于所述图像捕获装置(308)的视场内。
9.根据权利要求1所述的推断系统(300)，其中，所述模型是预测回归模型或分类模型。
10.一种用于监测用于三维打印的胶凝混合物的方法(400)，所述方法(400)包括：
由控制器(312)从环境条件传感器(302)接收与混合容器(110)相关联的所感测的环境条件；
由所述控制器(312)从温度传感器(304)接收所述胶凝混合物的温度信号；
由所述控制器(312)从水分传感器(306)接收与所述胶凝混合物相关联的水分含量信号；
由所述控制器(312)从图像捕获装置(308)接收在所述混合容器(110)内的所述胶凝混合物的至少一部分的图像馈送；
由所述控制器(312)接收指示与所述混合容器(110)相关联的电机速度和电机转矩的信号；
由所述控制器(312)基于所接收的环境条件、温度信号、水分含量信号、图像馈送、电机速度和电机转矩，建立模型并使用所述模型确定所述胶凝混合物的材料适用性；以及
由所述控制器(312)基于所确定的材料适用性确定一个或多个校正动作。
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