Un sistema ottico per osservare la deposizione mentre avviene
Il controllo della geometria del cordone rappresenta uno degli aspetti più complessi della produzione additiva WAAM, acronimo di Wire Arc Additive Manufacturing. In questo processo, un filo metallico viene fuso da un arco elettrico e depositato lungo una traiettoria programmata, formando progressivamente pareti, strutture e componenti di grandi dimensioni.
Il 27 luglio 2026 la testata Fabbaloo, pubblicata da Terran Data Corporation, ha esaminato uno studio dedicato all’impiego della visione binoculare per l’analisi dei cordoni prodotti in acciaio inossidabile 316L. La ricerca è stata pubblicata dalla casa editrice MDPI sulla rivista scientifica Micromachines.
Il lavoro è stato condotto da Youshu Yue e Qiang Zhu della School of Robotics della Guangdong Open University e da Huan Li della School of Mechanical Engineering della Yangtze University. I ricercatori hanno sviluppato un sistema dotato di due telecamere CMOS ad alta velocità, utilizzate per acquisire immagini del bagno di fusione e del metallo già depositato.
L’obiettivo non consiste soltanto nel registrare il processo. Le immagini vengono elaborate per isolare il cordone dallo sfondo, riconoscerne il profilo e trasformare i pixel in informazioni geometriche utilizzabili per il controllo della produzione.
Perché la geometria del cordone è determinante nel processo WAAM
Durante una deposizione WAAM, ogni passata costituisce la base della passata successiva. La larghezza, l’altezza e la forma del cordone devono quindi rimanere entro intervalli compatibili con il percorso programmato.
Una variazione limitata su una singola traccia può sembrare trascurabile, ma l’errore può accumularsi durante la costruzione di una parete composta da decine o centinaia di strati. La superficie può diventare irregolare, la parete può allargarsi rispetto al modello CAD oppure l’altezza effettiva può discostarsi dalla quota prevista.
Queste deviazioni influenzano diversi aspetti del componente:
- la precisione dimensionale;
- la stabilità del bagno di fusione;
- la sovrapposizione tra cordoni adiacenti;
- la qualità della fusione tra uno strato e il successivo;
- la quantità di materiale da rimuovere mediante fresatura;
- la possibilità di rispettare le tolleranze finali;
- il rischio di distorsioni causate dall’accumulo di calore.
La produzione WAAM viene spesso utilizzata per realizzare componenti vicini alla forma finale, ma non completamente finiti. Dopo la deposizione è quindi prevista una lavorazione meccanica. Se il sovrametallo è eccessivo o distribuito in modo irregolare, aumentano il tempo di fresatura, l’usura degli utensili e la quantità di materiale scartato.
Un sistema capace di misurare la geometria durante la costruzione può permettere di individuare le deviazioni prima che coinvolgano l’intero componente.
Il comportamento dell’acciaio inossidabile 316L
Lo studio riguarda la deposizione di acciaio inossidabile 316L, una lega austenitica utilizzata in impianti industriali, apparecchiature alimentari, applicazioni marine, componenti energetici e dispositivi esposti ad ambienti corrosivi.
Il 316L presenta un basso contenuto di carbonio rispetto ad altre varianti della famiglia 316. Questa caratteristica contribuisce a ridurre la sensibilità alla precipitazione di carburi durante determinati cicli termici, ma non elimina le difficoltà legate alla produzione additiva ad arco.
Durante la costruzione WAAM, la stessa zona può essere riscaldata più volte. Ogni nuovo strato trasferisce calore agli strati precedenti e modifica la temperatura locale del componente. Il comportamento del bagno di fusione può quindi cambiare tra la parte iniziale e quella finale della produzione.
La geometria del cordone è influenzata da:
- corrente e tensione di saldatura;
- velocità di avanzamento del robot;
- velocità di alimentazione del filo;
- distanza tra la torcia e il pezzo;
- portata e composizione del gas di protezione;
- orientamento della torcia;
- temperatura tra una passata e la successiva;
- quantità di calore già accumulata nel componente.
A parità di parametri nominali, il cordone può assumere una forma diversa se la temperatura del substrato cambia. Questo rende insufficiente un controllo basato esclusivamente sul programma iniziale.
La piattaforma robotizzata utilizzata nello studio
Il sistema sperimentale comprende un robot JAKA Zu12 prodotto da JAKA Robotics, una sorgente di saldatura, un alimentatore del filo, un’unità di controllo, un sistema per il gas di protezione e un piano di lavoro.
JAKA Robotics dichiara per il robot collaborativo JAKA Zu12 una capacità di carico di 12 chilogrammi, uno sbraccio di 1.327 millimetri e una ripetibilità nominale di ±0,03 millimetri. Queste caratteristiche permettono di movimentare la torcia lungo percorsi programmati mantenendo il controllo della posizione.
La ripetibilità del robot, tuttavia, non garantisce da sola la precisione della parte depositata. Il robot può seguire correttamente la traiettoria mentre il cordone cambia altezza o larghezza a causa della temperatura, della stabilità dell’arco o dell’alimentazione del materiale.
Per questa ragione il sistema di movimento deve essere affiancato da sensori capaci di osservare ciò che il processo sta effettivamente producendo.
Come funziona la visione binoculare
La visione binoculare riproduce un principio simile a quello della percezione umana della profondità. Due telecamere osservano la stessa area da posizioni leggermente differenti. Uno stesso punto appare in coordinate diverse nelle due immagini.
Conoscendo la distanza tra le telecamere, le caratteristiche ottiche e l’orientamento dei sensori, il sistema può mettere in corrispondenza i punti delle due immagini e calcolarne la posizione nello spazio mediante triangolazione.
Una telecamera singola fornisce informazioni bidimensionali e può misurare direttamente elementi visibili nel piano dell’immagine. La stima della profondità richiede invece riferimenti aggiuntivi, modelli geometrici o ipotesi sulla forma del cordone.
La coppia di telecamere consente di ricavare informazioni tridimensionali senza entrare in contatto con il materiale caldo. Questa caratteristica è importante perché il bagno di fusione è in movimento, raggiunge temperature elevate ed è circondato da arco elettrico, fumi e spruzzi metallici.
Prima di utilizzare i dati, le telecamere devono essere calibrate. La calibrazione permette di determinare parametri come lunghezza focale, centro ottico, distorsione delle lenti, posizione reciproca e orientamento.
Il sistema può quindi convertire le coordinate espresse in pixel in misure riferite allo spazio fisico. Un errore di calibrazione si trasferirebbe direttamente sulla stima della larghezza, dell’altezza o della posizione del cordone.
Le difficoltà dell’acquisizione vicino all’arco elettrico
L’ambiente di saldatura è particolarmente impegnativo per un sistema di visione. La luminosità dell’arco può saturare il sensore e nascondere parti del bagno di fusione. Gli spruzzi producono punti luminosi che possono essere interpretati come elementi del cordone.
Anche i fumi, le variazioni della riflettività del metallo, le vibrazioni e le correnti di aria calda possono ridurre la qualità delle immagini. La torcia, il filo e gli ugelli possono inoltre coprire una parte della zona osservata.
Le telecamere devono essere posizionate in modo da mantenere una visuale utile senza interferire con il movimento della torcia. Devono anche essere protette da calore, polvere, fumi e particelle incandescenti.
Una soluzione adatta a una prova di laboratorio non è automaticamente pronta per una cella produttiva. In un’applicazione industriale devono essere considerati la contaminazione delle finestre ottiche, la stabilità dei supporti, la manutenzione dei sensori e la variazione dell’angolo di osservazione durante le traiettorie multiasse.
La prima fase: trasformare il video in fotogrammi analizzabili
Le telecamere CMOS registrano il processo ad alta velocità. Il flusso video viene scomposto in singoli fotogrammi, ciascuno dei quali deve essere elaborato per separare le informazioni utili dal rumore.
L’immagine originale contiene il cordone, il bagno di fusione, la piastra di base, la torcia, l’arco, eventuali spruzzi e diverse zone con intensità luminose variabili. Non è quindi possibile ricavare una misura affidabile utilizzando direttamente i dati grezzi.
La pipeline sviluppata dai ricercatori comprende:
- acquisizione delle immagini;
- correzione e calibrazione;
- conversione in scala di grigi;
- riduzione del rumore;
- miglioramento del contrasto;
- binarizzazione;
- segmentazione morfologica;
- estrazione dei bordi;
- identificazione delle caratteristiche geometriche.
Ciascuna fase prepara i dati per quella successiva. Una segmentazione imprecisa può produrre un contorno errato anche quando l’algoritmo di rilevamento dei bordi è configurato correttamente.
Il confronto tra i filtri per la riduzione del rumore
I ricercatori hanno confrontato cinque metodi di filtraggio: filtro medio, filtro gaussiano, filtro mediano, filtro massimo e filtro minimo.
Il filtro medio sostituisce il valore di un pixel con una media calcolata nell’area circostante. Può ridurre le variazioni casuali, ma tende anche a rendere meno netti i bordi.
Il filtro gaussiano attribuisce pesi differenti ai pixel vicini e produce una sfocatura più controllata. Viene spesso utilizzato prima degli algoritmi di rilevamento dei bordi.
Il filtro mediano è efficace contro il rumore impulsivo, come i punti molto chiari o molto scuri isolati rispetto all’area circostante.
Il filtro massimo privilegia i valori luminosi e può ampliare le regioni chiare. Il filtro minimo seleziona invece il valore più basso presente nell’intorno del pixel e può attenuare picchi luminosi isolati.
Nelle condizioni sperimentali dello studio, il filtro minimo è stato scelto come passaggio principale per la riduzione del rumore. Questa scelta è collegata alla presenza di interferenze luminose prodotte dall’arco e dagli spruzzi.
Il risultato non deve essere generalizzato a ogni configurazione WAAM. Il filtro più adatto dipende dalla posizione delle telecamere, dal materiale, dal processo di saldatura, dalla velocità di acquisizione e dalle caratteristiche del sistema ottico.
Il miglioramento del contrasto con gli strumenti di MathWorks
Dopo la riduzione del rumore, il sistema deve aumentare la separazione tra il cordone e lo sfondo.
Lo studio utilizza anche la funzione adapthisteq, appartenente all’ambiente MATLAB sviluppato da MathWorks. La funzione applica una forma di equalizzazione adattiva dell’istogramma con limitazione del contrasto, nota come CLAHE.
L’immagine viene suddivisa in regioni più piccole. Il contrasto viene regolato localmente, anziché applicare la stessa trasformazione all’intero fotogramma.
Questo approccio è utile quando una zona dell’immagine è illuminata dall’arco mentre un’altra appare più scura. Una regolazione globale potrebbe migliorare una parte e peggiorarne un’altra. L’elaborazione locale permette invece di evidenziare dettagli che presentano livelli di luminosità differenti.
La limitazione del contrasto serve a evitare che il sistema amplifichi in modo eccessivo il rumore presente nelle zone uniformi.
La binarizzazione adattiva
Il passaggio successivo consiste nel trasformare l’immagine in una rappresentazione binaria. I pixel assegnati al cordone assumono un valore, mentre quelli attribuiti allo sfondo assumono il valore opposto.
Una soglia globale utilizza lo stesso limite per l’intera immagine. Questa soluzione può funzionare in condizioni di illuminazione uniforme, ma l’arco WAAM produce forti differenze tra le varie aree del fotogramma.
La soglia adattiva divide l’immagine in regioni e calcola un limite specifico per ciascuna zona. Il metodo conserva meglio le informazioni locali quando l’intensità cambia lungo il cordone.
Una binarizzazione troppo permissiva può includere spruzzi, riflessi e parti del sistema di saldatura. Una binarizzazione troppo restrittiva può eliminare zone appartenenti al cordone, producendo un profilo incompleto.
La segmentazione morfologica del cordone
Dopo la binarizzazione rimangono regioni che non appartengono al cordone. I ricercatori applicano quindi operazioni morfologiche come erosione, dilatazione, apertura e chiusura.
L’erosione riduce le regioni bianche e può eliminare piccoli elementi isolati. La dilatazione amplia le regioni riconosciute. L’apertura combina erosione e dilatazione per rimuovere oggetti piccoli, mentre la chiusura può riempire interruzioni e spazi interni.
Lo studio introduce criteri basati sull’area, sulla circolarità e sull’eccentricità delle regioni individuate.
L’area permette di eliminare gli oggetti troppo piccoli per corrispondere al cordone. La circolarità descrive quanto la forma si avvicina a un elemento circolare. L’eccentricità indica quanto la regione è allungata.
Combinando questi parametri, il sistema può scartare numerose interferenze e conservare la zona con caratteristiche compatibili con il bagno di fusione o con il cordone solidificato.
L’estrazione dei bordi
Una volta isolata la regione principale, il sistema deve ricostruirne il contorno.
I ricercatori confrontano diversi operatori di rilevamento dei bordi, comprendenti metodi di primo e secondo ordine. Tra gli algoritmi analizzati figurano operatori come Sobel e Roberts.
Sobel calcola le variazioni dell’intensità nelle direzioni orizzontale e verticale. Il metodo è relativamente semplice e può essere eseguito con tempi contenuti, ma il risultato dipende dalla qualità del filtraggio e dalla scelta della soglia.
Roberts utilizza maschere più piccole per riconoscere variazioni diagonali dell’intensità. Altri operatori possono offrire bordi più sottili o una maggiore resistenza al rumore, richiedendo però più elaborazione.
Il confronto non serve soltanto a scegliere l’immagine più gradevole. Il contorno deve essere sufficientemente stabile da permettere il calcolo delle dimensioni senza introdurre variazioni provocate dall’algoritmo.
Dalle immagini alle misure fisiche
Dopo la calibrazione, la segmentazione e l’estrazione dei bordi, il sistema può collegare il profilo rilevato alle coordinate fisiche della cella WAAM.
Le informazioni possono essere utilizzate per analizzare:
- larghezza del cordone;
- posizione laterale;
- regolarità del profilo;
- variazione della forma nel tempo;
- andamento del bagno di fusione;
- allineamento rispetto alla traiettoria programmata.
La visione binoculare aggiunge la possibilità di ricostruire informazioni tridimensionali attraverso la corrispondenza tra le immagini delle due telecamere.
Lo studio costituisce soprattutto una base per l’acquisizione e l’estrazione delle caratteristiche. Non dimostra ancora un sistema industriale completo capace di correggere in modo autonomo ogni deviazione durante la costruzione di componenti complessi.
La distinzione è importante: misurare un errore e correggerlo sono due problemi differenti.
Il passaggio verso il controllo in anello chiuso
In un sistema ad anello aperto, il robot JAKA Zu12 di JAKA Robotics segue i parametri programmati senza utilizzare la geometria appena prodotta per modificare la deposizione.
In un sistema ad anello chiuso, la misura rilevata viene confrontata con il valore previsto. Il controllore calcola quindi una correzione e aggiorna uno o più parametri.
Se il cordone è troppo largo, il sistema potrebbe valutare un aumento della velocità di avanzamento, una riduzione dell’alimentazione del filo o una modifica dell’apporto termico. Se il cordone è troppo stretto o troppo basso, potrebbe essere necessario intervenire nella direzione opposta.
Le relazioni non sono sempre lineari. Una modifica della corrente influenza il bagno di fusione, ma può anche cambiare la penetrazione, il trasferimento delle gocce e la quantità di calore introdotta nel pezzo.
Per questo motivo il controllo deve considerare più variabili contemporaneamente:
- geometria rilevata;
- corrente;
- tensione;
- velocità del filo;
- velocità della torcia;
- temperatura tra gli strati;
- posizione del robot;
- distanza torcia-pezzo;
- storia termica locale.
Il sistema deve inoltre decidere quando una deviazione richiede un intervento. Correggere ogni piccola oscillazione può rendere instabile il processo. Ignorare deviazioni persistenti può invece provocare un errore dimensionale crescente.
Il confronto con i sistemi monoculari
Una ricerca pubblicata nel 2025 su Progress in Additive Manufacturing ha dimostrato che anche una singola telecamera può misurare in tempo reale alcune caratteristiche del cordone.
Nel sistema monoculare sviluppato da V. Ajay e Amber Shrivastava, la larghezza è stata rilevata direttamente mediante elaborazione delle immagini, mentre l’altezza è stata stimata attraverso un modello geometrico della sezione.
Lo studio ha riportato un errore medio del 5,65% per la larghezza e del 9,78% per l’altezza stimata. Il risultato dimostra che un sistema monoculare può essere utile quando costi, spazio e semplicità hanno priorità.
La visione binoculare richiede due telecamere, una calibrazione più articolata e algoritmi per associare i punti corrispondenti. In compenso, la profondità può essere ricostruita senza dipendere interamente da un modello predefinito della sezione.
La scelta tra una e due telecamere deve quindi considerare la precisione necessaria, la geometria da misurare, lo spazio disponibile e la capacità di calcolo.
Digital twin, intelligenza artificiale e sistemi SCADA
Un altro studio pubblicato nel 2026 da Springer Nature ha proposto un sistema SCADA integrato con monitoraggio visivo e digital twin per controllare la geometria del cordone WAAM.
Il modello utilizza dati eterogenei, tra cui corrente, velocità di saldatura, velocità del filo, immagini del bagno di fusione e dimensioni del cordone. L’elaborazione combina una rete ResNet50 con un modello LSTM per stimare altezza e larghezza.
Questo approccio mostra una possibile evoluzione della ricerca basata sulla visione binoculare. Le immagini possono essere integrate con i segnali elettrici e termici, fornendo al controllore una descrizione più completa del processo.
La visione rileva ciò che appare sulla superficie. I segnali elettrici descrivono il comportamento dell’arco. Le misure termiche indicano l’accumulo di calore. La combinazione di questi dati può migliorare la capacità di distinguere un’oscillazione momentanea da una deriva destinata a proseguire negli strati successivi.
Le soluzioni industriali di WAAM3D
Il controllo in processo non è soltanto un tema accademico. WAAM3D sviluppa la piattaforma RoboWAAM e il software WAAMCtrl per il monitoraggio delle deposizioni metalliche.
WAAM3D dichiara che WAAMCtrl può raccogliere e organizzare dati relativi a bagno di fusione, tensione, corrente, alimentazione del filo, velocità di avanzamento, posizione del robot, altezza degli strati, profilo tridimensionale, temperatura e atmosfera di lavoro.
WAAM3D utilizza inoltre sistemi dedicati alla misurazione del profilo e alla compensazione degli errori di altezza.
Il confronto con WAAM3D evidenzia il percorso necessario per trasferire una tecnica di visione dal laboratorio alla produzione. Non basta riconoscere il contorno del cordone: occorre sincronizzare i dati con la posizione del robot, registrarli, confrontarli con il modello e produrre comandi compatibili con la sorgente di saldatura.
Il monitoraggio termico proposto da Therness
Therness, spin-off del Politecnico di Torino, sviluppa sistemi di monitoraggio ottico e termico per la saldatura e la produzione additiva ad arco.
Le soluzioni di Therness osservano il bagno di fusione, la distribuzione della temperatura e il comportamento del materiale durante la deposizione. Il monitoraggio termico può rilevare punti caldi, tempi di raffreddamento anomali e variazioni della temperatura tra le passate.
La visione binoculare e la termografia non svolgono la stessa funzione. La prima è orientata soprattutto alla ricostruzione geometrica; la seconda misura la risposta termica della superficie.
L’integrazione delle due tecniche potrebbe permettere di collegare una variazione del cordone alla sua causa termica. Una parete che si allarga, per esempio, potrebbe essere associata a un aumento progressivo della temperatura interstrato.
Le difficoltà del trasferimento industriale
Per utilizzare la visione binoculare in una cella produttiva devono essere risolti diversi problemi.
Il primo riguarda la velocità di elaborazione. Le immagini devono essere acquisite, filtrate, segmentate e trasformate in misure prima che la correzione diventi inutile. La latenza deve essere compatibile con la velocità della deposizione.
Il secondo riguarda la registrazione delle coordinate. Il sistema ottico deve conoscere la relazione tra telecamere, torcia, robot e componente. Una vibrazione del supporto può modificare questa relazione e introdurre errori.
Il terzo problema è l’occlusione. Nei componenti curvi o multiasse, la torcia può nascondere la zona osservata da una telecamera. Potrebbero essere necessari più sensori o supporti mobili.
Il quarto elemento è la protezione dell’hardware. Le finestre ottiche possono sporcarsi e modificare progressivamente la qualità delle immagini senza produrre un guasto evidente.
Il quinto riguarda la validazione. Le misure ottiche devono essere confrontate con strumenti indipendenti, come scanner tridimensionali, profilometri, sezioni metallografiche o macchine di misura.
Tracciabilità e qualificazione dei componenti
La registrazione delle immagini può avere valore anche quando non viene utilizzata per modificare i parametri.
Il sistema può creare una cronologia del processo, associando ogni tratto della deposizione alla posizione del robot e alle misure del cordone. Questo archivio può aiutare a identificare il momento nel quale si è verificata una deviazione.
Per i settori aerospaziale, energetico e navale, la tracciabilità è importante quanto la velocità di produzione. Il produttore deve dimostrare che il processo è rimasto entro condizioni controllate e che le anomalie sono state rilevate.
Le immagini non sostituiscono automaticamente controlli come ultrasuoni, radiografia, tomografia o prove metallurgiche. Possono però contribuire alla selezione delle aree da ispezionare e alla documentazione della costruzione.
Una base tecnica per sistemi WAAM più autonomi
Lo studio pubblicato da MDPI e analizzato da Fabbaloo mostra come una coppia di telecamere possa essere inserita in una catena di elaborazione progettata per affrontare le interferenze tipiche della saldatura ad arco.
Il contributo principale riguarda la sequenza formata da calibrazione, filtraggio, miglioramento del contrasto, soglia adattiva, segmentazione morfologica ed estrazione del contorno.
Il robot JAKA Zu12 di JAKA Robotics fornisce la piattaforma di movimento. Gli strumenti di elaborazione associati a MATLAB di MathWorks consentono di migliorare e analizzare le immagini. Il sistema binoculare fornisce dati geometrici che, in una fase successiva, potrebbero essere integrati con segnali elettrici, termici e cinematici.
Le piattaforme commerciali sviluppate da WAAM3D e i sistemi termici proposti da Therness mostrano che il monitoraggio multiparametrico è già una direzione concreta per la produzione additiva metallica.
La visione binoculare non elimina le variazioni del processo. Permette però di trasformarle in dati misurabili. Il passaggio successivo consiste nel collegare questi dati a strategie di controllo capaci di correggere la deposizione senza compromettere la stabilità dell’arco, la microstruttura e le proprietà del componente.
