p James McCann, professor assistente de robótica, e os alunos de graduação da Carnegie Mellon, Lea Albaugh e Vidya Narayanan, verificam uma máquina de tricô controlada por computador. Seu sistema traduz formas 3-D em instruções ponto a ponto para que a máquina possa produzi-las automaticamente. Crédito:Carnegie Mellon University / Michael Henninger
p Os cientistas da computação da Carnegie Mellon University desenvolveram um sistema que pode traduzir uma ampla variedade de formas 3-D em instruções ponto a ponto que permitem que uma máquina de tricô controlada por computador produza automaticamente essas formas. p Pesquisadores do Carnegie Mellon Textiles Lab usaram o sistema para produzir uma variedade de brinquedos e roupas de pelúcia. O que mais, James McCann, professor assistente no Instituto de Robótica e líder do laboratório, disse que essa capacidade de gerar instruções de tricô sem a necessidade de experiência humana poderia tornar possível o tricô de máquina sob demanda.
p A visão da McCann é usar as mesmas máquinas que rotineiramente produzem milhares de chapéus de malha, Luvas e outras peças de vestuário para produzir peças personalizadas, uma de cada vez ou em pequenas quantidades. Luvas, por exemplo, pode ser projetado para caber precisamente nas mãos do cliente. Cabedais de tênis esportivos, blusas e chapéus podem ter padrões de cores ou ornamentos exclusivos.
p "As máquinas de tricotar podem se tornar tão fáceis de usar quanto as impressoras 3-D, "Disse McCann.
p Isso está em total contraste com o mundo do tricô hoje.
p "Agora, se você administra um andar de máquinas de tricô, você também tem um departamento de engenheiros, "disse McCann, que observou que os designers de roupas raramente têm a experiência especializada necessária para programar as máquinas. “Não é uma forma sustentável de fazer peças personalizadas pontuais.
p Em seu último trabalho, a ser apresentado neste verão no SIGGRAPH 2018, a Conferência sobre Computação Gráfica e Técnicas Interativas em Vancouver, Canadá, McCann e seus colegas desenvolveram um método para transformar malhas 3-D - um método comum para modelar formas 3-D - em instruções para máquinas de tricô com cama em V.
p Este pelúcia, coelho de pelúcia foi produzido automaticamente a partir de uma malha 3-D usando um sistema da Carnegie Mellon University para traduzir a forma automaticamente em instruções ponto a ponto para uma máquina de tricô. Crédito:Carnegie Mellon University / Michael Henninger
p Essas máquinas amplamente utilizadas manipulam laços de fios com agulhas em forma de gancho, que se encontram em leitos de agulhas paralelas, anguladas uma em direção à outra, em forma de V invertido. As máquinas são altamente capazes, mas são limitados em comparação com o tricô manual, disse Vidya Narayanan, um Ph.D. estudante de ciência da computação.
p O algoritmo CMU leva essas restrições em consideração, ela disse, produzir instruções para padrões que funcionam dentro dos limites da máquina e reduzem o risco de rompimentos ou encravamentos do fio.
p Um sistema de design front-end como este é comum na impressão 3-D e em oficinas de máquinas acionadas por computador, mas não no mundo do tricô, Disse McCann. Da mesma forma, A impressão 3D e as oficinas de máquinas usam linguagens e formatos de arquivo comuns para operar seus equipamentos, enquanto as máquinas de tricô usam uma variedade de linguagens e ferramentas que são específicas para determinadas marcas de máquinas de tricô. McCann liderou um esforço anterior para criar um formato de tricô comum, chamado Knitout, que pode ser implementado com qualquer marca de máquina de tricô.
p É necessário mais trabalho para tornar o tricô sob demanda uma realidade. Por exemplo, o sistema agora produz apenas tecido de malha lisa, sem a costura padronizada que pode tornar as peças de malha distintas. O ecossistema de tricô também precisa ser expandido, com ferramentas de design que funcionarão com qualquer máquina. Mas o progresso pode ser rápido neste ponto, Disse McCann.
p "O hardware de tricô já é muito bom, "ele explicou." É o software que precisa de um pequeno empurrão. E o software pode melhorar rapidamente porque podemos iterar muito mais rápido. "
p Além de McCann e Narayanan, a equipe de pesquisa incluiu Jessica Hodgins, professor de ciência da computação e robótica; Lea Albaugh, um Ph.D. estudante do Instituto de Interação Humano-Computador; e Stelian Coros, membro do corpo docente da ETH Zurich e professor adjunto de robótica da CMU.
p O artigo de pesquisa, junto com um vídeo, está disponível no GitHub.