James McCann, professeur assistant de robotique, et les étudiants diplômés de Carnegie Mellon, Lea Albaugh et Vidya Narayanan, vérifient une machine à tricoter contrôlée par ordinateur. Leur système traduit les formes 3D en instructions point par point afin que la machine puisse les produire automatiquement. Crédit :Université Carnegie Mellon/Michael Henninger
Les informaticiens de l'Université Carnegie Mellon ont développé un système capable de traduire une grande variété de formes 3D en instructions point par point permettant à une machine à tricoter contrôlée par ordinateur de produire automatiquement ces formes.
Les chercheurs du Carnegie Mellon Textiles Lab ont utilisé le système pour produire une variété de jouets et de vêtements en peluche. Quoi de plus, James McCann, professeur assistant à l'Institut de Robotique et responsable du laboratoire, a déclaré que cette capacité à générer des instructions de tricotage sans avoir besoin d'expertise humaine pourrait rendre possible le tricotage à la machine à la demande.
La vision de McCann est d'utiliser les mêmes machines qui fabriquent régulièrement des milliers de bonnets tricotés, gants et autres vêtements pour produire des pièces personnalisées une à la fois ou en petites quantités. Des gants, par exemple, peut être conçu pour s'adapter précisément aux mains d'un client. Dessus de chaussures de sport, les chandails et les chapeaux peuvent avoir des motifs ou des ornements de couleurs uniques.
"Les machines à tricoter pourraient devenir aussi simples à utiliser que les imprimantes 3D, " a déclaré McCann.
Cela contraste fortement avec le monde du tricot d'aujourd'hui.
"Maintenant, si vous dirigez un étage de machines à tricoter, vous avez également un département d'ingénieurs, " a déclaré McCann, qui a noté que les concepteurs de vêtements ont rarement l'expertise spécialisée nécessaire pour programmer les machines. "Ce n'est pas une façon durable de faire des pièces personnalisées uniques.
Dans leur dernier ouvrage, à présenter cet été au SIGGRAPH 2018, la Conférence sur l'infographie et les techniques interactives à Vancouver, Canada, McCann et ses collègues ont développé une méthode pour transformer des maillages 3D, une méthode courante pour modéliser des formes 3D, en instructions pour les machines à tricoter à lit en V.
Cette peluche, le lapin en peluche a été produit automatiquement à partir d'un maillage 3D à l'aide d'un système de l'Université Carnegie Mellon pour traduire automatiquement la forme en instructions point par point pour une machine à tricoter Crédit :Université Carnegie Mellon/Michael Henninger
Ces machines largement utilisées manipulent des boucles de fil avec des aiguilles en forme de crochet, qui se trouvent dans des lits d'aiguilles parallèles inclinés l'un vers l'autre en forme de V inversé. Les machines sont très performantes, mais sont limités par rapport au tricot à la main, dit Vidya Narayanan, un doctorat étudiant en informatique.
L'algorithme CMU prend en compte ces contraintes, elle a dit, produire des instructions pour les modèles qui fonctionnent dans les limites de la machine et réduisent le risque de casse ou de bourrage de fil.
Un système de conception frontal comme celui-ci est courant dans l'impression 3D et dans les ateliers d'usinage assistés par ordinateur, mais pas dans le monde du tricot, a dit McCann. De même, L'impression 3D et les ateliers d'usinage utilisent des langages et des formats de fichiers communs pour faire fonctionner leur équipement, tandis que les machines à tricoter utilisent une variété de langages et d'outils spécifiques à des marques particulières de machines à tricoter. McCann a mené un effort antérieur pour créer un format de tricot commun, appelé Knitout, qui est susceptible d'être mis en œuvre avec n'importe quelle marque de machine à tricoter.
Des travaux supplémentaires sont nécessaires pour faire du tricot à la demande une réalité. Par exemple, le système ne produit plus que des tricots lisses, sans les coutures à motifs qui peuvent rendre les vêtements tricotés distinctifs. L'écosystème du tricot doit également être élargi, avec des outils de conception qui fonctionneront avec n'importe quelle machine. Mais les progrès pourraient être rapides à ce stade, a dit McCann.
"Le matériel de tricot est déjà vraiment bon, " expliqua-t-il. " C'est le logiciel qui a besoin d'un petit coup de pouce. Et les logiciels peuvent s'améliorer rapidement parce que nous pouvons itérer beaucoup plus rapidement."
En plus de McCann et Narayanan, l'équipe de recherche comprenait Jessica Hodgins, professeur d'informatique et de robotique; Léa Albaugh, un doctorat étudiant à l'Institut d'Interaction Homme-Machine; et Stelian Coros, membre du corps professoral de l'ETH Zurich et professeur adjoint de robotique à la CMU.
Le document de recherche, accompagné d'une vidéo, est disponible sur GitHub.
