Identificación de daño en piezas metálicas a partir de escaneo 3D para aplicaciones de reparación con manufactura aditiva

Abstract

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema para la identificación de daño en piezas metálicas utilizando escaneo 3D y algoritmos de geometría computacional. El objetivo principal es desarrollar un software capaz de detectar y caracterizar daños en piezas metálicas para facilitar su reparación mediante técnicas de manufactura aditiva. Para ello, se utiliza el escaneo 3D para obtener modelos digitales de piezas dañadas, que luego se comparan con modelos 3D de referencia de las piezas en buen estado. La metodología incluye la generación de una base de datos de evaluación con escaneos 3D existentes y modelos generados sintéticamente, implementación de algoritmos de alineación de mallas geométricas y técnicas de aprendizaje automático, y la realización de operaciones booleanas para la identificación de daño. Se utiliza Python y la librería open3D para el desarrollo del sistema. Los resultados demuestran un sistema funcional con la capacidad para identificar y caracterizar daños en distintos tipos de piezas, como agujas de turbina Pelton, cilindros, espejos Pelton y placas. Se observa una variabilidad en el éxito de alineación y la identificación del daño dependiendo de las características de las piezas y la calidad de los escaneos 3D. Este sistema representa un avance en el campo de la reparación de piezas metálicas, ofreciendo una herramienta que permite una rápida identificación de daño y facilitando la reparación mediante técnicas de manufactura aditiva. Sin embargo, se reconoce la necesidad de mejorar la alineación de las mallas y la precisión en la identificación del daño para diferentes geometrías y condiciones de las piezas. La investigación futura podría centrarse en optimizar estos aspectos y expandir la base de datos con más tipos de daños y piezas.