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title: "Un grupo de investigadores logra mejorar la detección de defectos durante la impresión 3D gracias a la IA"
url: https://www.voxelmatters.com/es/researchers-enhance-3d-printing-defect-detection-with-ai1/
date: 2025-01-04
modified: 2025-01-04
lang: es
author: "Edward Wakefield"
description: "Según informa el portal de noticias ChosunBiz, un grupo de investigadores coreanos ha creado un módulo de impresión 3D que se conecta a los equipos industriales ya instalados para utilizar..."
categories:
  - "Fabricación aditiva de metal"
  - "IA"
  - "Investigación sobre la AM"
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word_count: 423
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# Un grupo de investigadores logra mejorar la detección de defectos durante la impresión 3D gracias a la IA

[Según informa el portal de noticias *ChosunBiz*](https://biz.chosun.com/en/en-science/2024/12/30/YP57VIX3ABDBVNC26FVLFODIOY/), un grupo de investigadores coreanos ha creado un módulo de impresión 3D que se conecta a los equipos industriales ya instalados para [utilizar la inteligencia artificial (IA)](https://www.voxelmatters.com/detecting-3d-printed-ghost-guns-using-ai/). Este sistema es capaz de detectar automáticamente los defectos y de determinar las condiciones idóneas para la producción. La dirección del estudio ha corrido a cargo de Yoo Se-hoon y Lee Ho-jin, ambos investigadores séniores del Instituto Coreano de Tecnología Industrial.

La tecnología, denominada «Sistema de detección de defectos y control activo para la impresión 3D de metales», puede instalarse acoplando un módulo complementario en equipos de fabricación más antiguos que no disponen de IA. Dicho módulo consta de una serie de sensores, varias funciones de detección de defectos y un grupo de controles que contribuyen a mejorar la eficiencia de los equipos. Este sistema permitirá a las empresas convertir sus instalaciones actuales en fábricas inteligentes basadas en IA sin necesidad de sustituir la maquinaria.

Los investigadores han probado el módulo con la [impresión 3D por deposición directa de energía (DED)](https://www.voxelmatters.com/sab-aerospace-3d-prints-complex-nozzle-using-ded-technology/), una tecnología en la que cualquier error en la salida del láser, la velocidad o el suministro de polvo pueden provocar defectos. El sistema es capaz de detectar cualquier anomalía durante la impresión y mostrar la alerta correspondiente en una pantalla. También puede ajustar automáticamente la configuración para solucionar los problemas, lo que reduce el tiempo y la experiencia necesarios para determinar las condiciones de impresión adecuadas. Esta opción es especialmente útil para aquellos fabricantes que no disponen de equipos o personal especializados.

Los investigadores ya han cedido la tecnología a las empresas coreanas MR Tech y Dico para que inicien su comercialización. «El módulo puede detectar varios defectos de apilamiento utilizando la tecnología de aprendizaje profundo y controlar de forma activa las condiciones de los equipos de impresión 3D en tiempo real. Creemos que va a tener un gran impacto a nivel industrial, ya que también permite implementar [modelos de gemelos digitales](https://www.voxelmatters.com/hexagon-acquires-digital-twin-creation-company-loclab/) con los datos del proceso de producción», asegura el investigador sénior Lee Ho-jin.

«Nuestro sistema también puede aplicarse a procesos de producción robotizados, y estamos impulsando la comercialización de tecnologías de impresión 3D robotizadas basadas en la IA», explica Moon Chang-kyu, director de MR Tech.

«Esta tecnología permite obtener y gestionar los datos térmicos de los procesos de producción a partir de un sistema de vídeo, lo que aporta una importante ventaja competitiva», asegura Hwang Jun-cheol, director general de Dico. Y, a continuación, añade: «Nuestra intención es aplicarla en los sectores aeroespacial, médico y automovilístico».