富士ゼロックスと慶應義塾大学が3Dプリント用データフォーマット「FAV」を強化、3Dデータ基盤を構築

富士ゼロックス株式会社と、慶應義塾大学SFC研究所 ソーシャルファブリケーションラボは、文部科学省COI(Center of Innovation)プログラムの一環として2016年に共同開発した3Dプリント用データフォーマット「FAV」(※)の活用範囲を広げ、デジタルモノづくりを支える3Dデータ基盤を構築した。

従来のFAVは、CADで設計したデータ以外に立体物の内部構造・色・材料・接合強度などまでを含めた3次元の複雑な情報を保持できる3Dプリント用データだったが、3Dプリント以外の強度を表す構造解析データなど様々な3Dデータの情報を扱えるように新たに仕様を拡張し、モノづくり工程における3Dデータの一元管理を可能にした。

また、大量のFAV仕様のデータをビッグデータとしてAIで活用することで、CADを使わずに手書き図面からその3D形状を表現するといった新たなコミュニケーション手段としての活用も生まれている。

実用化例として、富士ゼロックスでは、製造業においてFAVを活用したモノづくり工程の新たな仕組みを構築し、各工程で発生する3Dデータの一元管理を実現した。例えば、CADで作成した「形状データ」、商品の強度を示す「構造解析データ」、金型製造時に利用する「熱流動解析データ」、商品が設計通りの寸法や形状でできているか確認するための「3D計測データ」など、様々なフォーマットの異なる3DデータをFAV仕様に変換し、統合することが可能になる。

これにより、従来各工程に分散していて他の工程から見えなかった 3D データや技術者のノウハウを統合・共有し、効率的に一元管理することで生産性の向上が期待でき、技術伝承も見込めます。

さらに、慶應義塾大学では、FAVで記述された大量の3DデータをベースにAI(機械学習)を活用することで、簡単な平面の手書き図から3Dデータを自動生成する技術を構築した。慶應義塾大学が運営する3Dデータの検索エンジン「fab3d.cc」では、元々60万点以上のSTL(メッシュ形式)ファイルを蓄積していたが、今回このなかで適切なライセンスが付与されている約30万点をFAV(ボクセル形式)ファイルに変換し、上記AIにおけるビッグデータとして活用した。

これにより、3D形状をデザインしたい場合、高度な3Dモデリングの技術をもたなくても、AIで初期的な3次元形状のイメージを表すことができるようになった。富士ゼロックスと慶應義塾大学が3Dプリント用データフォーマット「FAV」を強化、3Dデータ基盤を構築

なお、今回FAVが汎用3DデータフォーマットとしてJISに制定された。FAVがJISに制定されたことにより、多くの製造業においてモノづくりにFAVの利用が広がることで、より効率的な生産プロセスが確立・普及することが期待される。

※ FAbricatable Voxelの略。立体物に関する様々な情報を保持した基本構成単位(ボクセル)を積み上げることで立体物全体を表現する。JISに制定された仕様は1.1a。

Previous

ダイキンとフェアリーデバイセズ、ウェアラブルデバイスを活用したコネクテッドワーカー創出による現場業務の革新に向けて協業

KDDI・下呂市など、DX推進と地域振興を目的とした観光誘客の実証実験を開始

Next