ניקיון ותקינות במידע: איך להבטיח את איכות הנתונים במערכת ה-GIS הארגונית

/0 תגובות/ב /על ידי

תקינות המידע חשובה לא רק למשתמשי הקצה. גם עבור עורכי המידע עצמם, היא מגבירה את האמינות המקצועית ומונעת מהם להיכנס ל"שגיאה נגררת" שתעצים עצמה עם המשך העריכות.

אז אם אמרנו שבעצם מבחינת הצורך בהבטחת איכות הנתונים אין הבדל בין מערכת GIS לכל מערכת מידע, מה בכל זאת מייחד את הפרמטר הזה במערכת מידע גיאוגרפי ?  כמו כל דבר שקשור בממ"ג, התשובה נעוצה במרחב ובייצוג שלו על ידי הגיאומטריה של היישויות (Features) במערכת. במערכת GIS אנחנו פשוט צריכים שבמסגרת בדיקות האיכות תקלח תמיד בחשבון גם הגיאומטריה ומיקומה במרחב. אני בוחר לחלק את המושג הגדול של "איכות" לנתוני ה GIS אל חמש קטגוריות מרכזיות:

  1. דיוק מרחבי: היישויות הגיאוגרפיות ממוקמות באופן מדוייק במערכת הייחוס כך שמייצגות את מיקומם של הפריטים המתוארים בשטח.
  2. דיוק בסיווג: המאפיינים הא"נ ובראשם מאפייני הסיווג של הפריטים מאוכלסים באופן אמין.
  3. שלמות המידע: כל הפריטים שהיו אמורים להכלל אכן נקלטו (ולא "נשכחו" פריטים הקיימים בשטח).
  4. עקביות לוגית: תאימות מאפייני הפריטים למה שסביר למצוא בשטח, גם אם אין מידע מפורט – למשל שכביש בסיווג "כביש ראשי 4 נתיבים" לא ייקלט עם רוחב 5 מטר.
  5. עדכניות הנתונים: פריטים שהשתנו / נוספו / נעלמו מהשטח, צריכים להשתקף תוך פרק זמן סביר במערכת הממ"ג.

מאיפה מגיעות הגדרות של "מה נחשב מידע תקין" ?

אולי נתחיל מאיפה לא: לא היינו רוצים שכל עובד קליטת מידע יהיה אחראי בעצמו לקבוע מהם הסטנדרטים לאיכות הנתונים שהוא עצמו קולט …..

במקום זה, היינו רוצים לראות מצב בו הניסיון והידע של עובד קליטת המידע, משתלב עם הגדרות רגולציה המוכתבות על ידי גופי תקינה מקצועיים או לאומיים, ועם ייעוץ שיינתן לארגון על ידי מומחים לתחום המידע הנקלט. יחד, אמורות כל התובנות האלו להשתלב אל תכנית ארגונית להבטחת המידע הגיאוגרפי, שתשמש Reference להגדרה של מה נחשב עבור הארגון למידע מרחבי תקין, וכפועל יוצא מכך, מה נחשב למידע לא-תקין שיש לאתרו ואז לתקנו או למחוק אותו כליל מהמערכת.

ביצוע בדיקות תקינות על המידע – באיזה שלב ?

אנחנו מאמינים שהבטחת האיכות לנתונים הנו תהליך שיש לו שתי "פאזות" המשולבות כל הזמן זו בזו:

  1. חוקי אימות (Constraints) שימנעו הזנת מידע לא-תקין למערכת וכך ימנעו היווצרותו מלכתחילה במאגרים.
  2. תהליכי בקרה (Validations) שניתנים להפעלה בדיעבד, על בסיס עיתי או בסיומו של פרק בקליטת המידע, לאיתור שגיאות הקיימות במידע והתייחסות אליהן.

כלים קיימים במערכת ArcGIS  להבטחת איכות הנתונים הגיאוגרפיים

מערכת ArcGIS הנה מערכת מידע שלמה לקליטה, ניהול, ניתוח והפצה של כלל המידע המרחבי הארגוני. ככזאת, קיימים בה כלי עזר רבים העשויים לייעל ולהבנות את תהליכי הבטחת איכות הנתונים. נסקור כאן כמה מהם בקצרה (על כל אחד מהם ניתן להעביר "קורס" שלם ובכל מקרה מלוא התיעוד זמין לכם ברשת

חוקי אימות למאפיינים – Attribute Domains

נראה שכמעט כולם מכירים את ה Attribute Domains. הם קלים מאד להגדרה ולמימוש והיו במערכת ArcGIS ממש מראשיתה. בבסיס עומדת היכולת להגדיר חוקי אימות למאפיינים כ Domains המוגדרים ברמת ה Geodatabase כולו, ואז ניתנים ל"הצמדה" אל שדות נתונים בשכבות או ב Subtypes של שכבות. קיימים שני סוגי Domains:

  • Coded Value Domain – רשימת ערכים סגורה המאלצת את העורך לבחור נתון מתוך הרשימה המוגדרת.
  • Range Domains – טווח ערכים מותר המגדיר אליו ערכים (עבור שדות נומריים) נחשבים תקינים.

ניתן להגדיר Attribute Domains בכל סוגי ה Geodatabase, ולהשתמש בהם הן בעריכות ArcMap והן ב ArcGIS Pro. בשניהם ניתן גם לעקוף את ה Domain באמצעות שימוש ב field Calculator. עורך המאפיינים בכל מקרה יצביע על הערך כחורג מהטווח / רשימה המוגדרת.

חוקי יחס מרחבי בין גיאומטריה בשכבות – Geodatabase Topology

גם טופולוגיית בסיס נתונים היא עניין די ותיק. מדובר ביכולת להגדיר יחסים "אסורים" או "נדרשים" בין שכבות, כגון "אסור שתתקיים חפיפה בין מבנים לבריכות" או "נקודת כתובת חייבת להיות ממקומת בתוך פוליגון מבנה".

לאחר שמגדירים את החוקים השונים, הם אינם מונעים עריכות, אלא "מוצפים" למשתמש לאחר ביצוע מהלך Validation כשגיאות פוטנציאליות עם האפשרות לתקן את השגיאה או לסמנה כ "Exception".

גם טופולוגיית בסיס נתונים יכולה לשמש אותנו בעריכות דרך ArcMap או דרך ArcGIS Pro.

חוקי אימות מתקדמים – Geodatabase Attribute Rules

כאן כבר מדובר על משהו חדש – הוצג לראשונה עם ArcGIS Pro 2.4. החוקים האלו – בניגוד לקודמים –יעבדו רק עבור עריכות עם ArcGIS Pro ולמען האמת שכבה שתגדירו עליה Attribute Rules באמצעות Pro תהפוך ללא נגישה בכלל עבור ArcMap (גם לצפייה …) – אבל כאן מסתיימים החסרונות ומפה – רק יתרונות! מדובר ביכולת חזקה מאד שמאפשרת הגדרת חוקי אימות ובדיקה מתקדמים המאוכסנים יחד עם השכבה בבסיס הנתונים. קיימים שלושה סוגים ל Attribute Rules:

  • Calculation Rule – מגדיר חישוב אוטומטי מסויים שמתבצע אל שדות הפריט עם קליטתו כפונקציה של שדות שנקלטו או של הגדרה תהליכית אחרת.
  • Constraint Rule – מגדיר חוק מניעה – שמבטל עריכה (הוספה / שינוי / מחיקה) לפריט אם נוגדת את החוקיות המוגדרת.
  • Validation Rule – מגדיר בדיקת תקינות שניתנת להפעלה בדיעבד על המידע כדי לחשוף פריטים לא תקינים שמצאו דרכם אל המאגר.

בכל המקרים, הגדרת החוקיות מתבצעת באמצעות שפת Arcade. ניתן לראות בזה סוג של "תכנות" פשוט אבל עבור ביטויים פשוטים יש המון דוגמאות ועם קצת נסיון, גם אלו מכם שאינם מתכנתים יצליחו להגדיר חוקי אימות שכאלו. בכל מקרה, לאחר החלה של חוק אימות, הוא מוגדר בתוך בסיס הנתונים ולא ניתן לעקיפה, לא דרך עורך המאפיינים, לא דרך ה field Calculator, ולא בעריכה דרך web application.

שימוש ב Select ככלי לבקרת איכות

לפעמים אנחנו שוכחים אבל אחד הכלים החזקים ביותר להבטחת איכות הנתונים נמצא ממש "מתחת ליד": אם אנחנו יודעים לתאר אילו מצבים (גיאומטריים, מאפיינים) ייחשבו כ"לא-תקינים", נוכל תמיד למצוא את היישויות האלו באמצעות פעולת בחירה: בחירה לפי מאפיינים, בחירה לפי מיקום, ובעיקר שילוב של שניהם. ניתן לעשות זאת ידנית באמצעות כלי הבחירה האינטראקטיביים של המפה או ….. לשרשר מספר פעולות בחירה דרך Geoprocessing Model מוכן להפעלה שנוכל להשתמש בו בכל פעם שנרצה לאתר את ה Features שייחשבו מבחינתנו לשגויים במערכת.

שימוש בגרסאות עריכה ככלי לבקרת איכות

גרסאות עריכה של Enterprise Geodatabase הן באמת נושא לקורס בפני עצמו ….. אבל נסתפק בהקשר זה באזכור של אחת מהיכולות החזקות של עבודה בגרסאות: בידוד העריכה. כאשר אנחנו מבצעים את העריכות שלנו על המידע במסגרת Edit Version, אנחנו "לא מפריעים" לשאר משתמשי הארגון שאינם חשופים לעריכות שביצענו עד שנבחר למזג אותן אל גרסת ה Default. כך אנחנו יכולים בכל שלב של תהליך העריכה, לבצע את פעולת ה-Version Differences שתאתר עבורנו בשכבות השונות רק את הפריטים שנערכו (נוספו, שונו או נמחקו) בגרסת העבודה הנוכחית – ולבצע בקרת תקינות עליהם באופן ספציפי.

מבוא להרחבת ה ArcGIS Data Reviewer

כפי שנוכחנו עד כה, הבטחת האיכות לנתוני הממ"ג זה עסק רציני: חשוב לארגון, חשוב לנו כעורכים. ראינו גם שיש המון דרכים שונות ומשלימות להבטחת האיכות. מתוך ראיית החשיבות של תהליכי האיכות האלו, פותח ב Esri תוסף (Extension) ייעודי בדיוק למטרה זו – ה ArcGIS Data Reviewer.

תוסף זה מעשיר את הפונקציונליות הקיימת בכלי המדף בכלי עזר שונים המקלים עלינו את תהליכי בדיקות האיכות:

  1. סטים מוכנים לקונפיגורציה של בדיקות שחוסכות זמן רב בהגדרת אמצעי בקרה אחרים.
  2. ממשק משתמש ייעודי שמאפשר איגום של השגויים המתקבלים מהבדיקות בטבלאות ושכבות מיוחדות לתיעוד השגויים, ואפשרות לאיטרציה דרך סט השגויים לתיקון / סקירה.
  3. אפשרות להרצת סט הבדיקות / ולידציות גם מתוך ArcGIS Enterprise Service – הופך את בקרת האיכות למשאב ארגוני הניתן להפעלה מתוך יישומי Web.

תוסף ה ArcGIS Data Reviewer מכיל כאמור סט של בדיקות המוכנות לקונפיגורציה עבור שכבות הנתונים שלכם – בדיקות שיחסכו לכם מאמצים בדרך להגדרת תכנית ולידציה כוללת. תוכלו לראות את התיעוד המלא לבדיקות הקיימות או להתרשם מפוסטר המציג אותן באופן ויזואלי.

קיימות דרכים שונות לשימוש ביכולות ה Data Reviewer אבל בסקירה זו בחרתי להתמקד בשתיים מתוכן:

הגדרת Attribute Rules באמצעות Data Reviewer

על Attribute Rules סיפרנו בשלב מוקדם יותר של הבלוג. שם כתבנו שנקודת "חולשה" יחסית של כלי רב-עוצמה זה הנה הצורך להגדיר את הבדיקה או חוק האימות הספציפי שנרצה, באמצעות כתיבת ביטויי Arcade. כאן בדיוק באה לביטוי העזרה שניתנת לנו באמצעות Data Reviewer. עבור כל שכבה / טבלה שנרצה להגדיר עבורה Attribute Rules, ה Data Reviewer יציע לנו סט של בדיקות מוכנות לפי ההקשר של השכבה. בדיקות מוכנות אלו יהיו תחת קטגוריית ה "Ready to use Rules" במסך הגדרת ה Attribute Rules. כך למשל עבור שכבה פוליגונלית יוצעו לנו בדיקות מאפיינים וכן בדיקות גיאומטריות הרלוונטיות ליישויות פוליגון:

בעוד שעבור שכבה קווית נקבל סט אחר של בדיקות גיאומטריה – ההולמות יישויות קו:

הרצת Reviewer Batch Job

כבר ציינו קודם ש Attribute Rules לא יהיו תקפים לעבודה עם ArcMap. אם בכל זאת נחפש אפשרות להגדרת סט בדיקות שנוכל להפעיל הן עבור תהליכי עריכה ב ArcMap והן מתוך ArcGIS Pro, הרחבת ה Data Reviewer מעמידה לרשותנו יכולת נוספת: Batch Job. מדובר בסט חוקים הנערכים ב ArcMap דרך ממשק משתמש ייעודי (Reviewer Batch Job Manager)

במסגרתו נגדיר קטגוריות ובתוכן בדיקות ספציפיות

לאחר שמירת קובץ ה Batch Job, ניתן להפעיל אותו על כל Extent שנרצה או על כל המרחב, באופן יזום או מתוזמן (באמצעות Geoprocessing Tool)

ולקבל בכל פעם תיעוד מסודר בטבלת תוצאות של כל היישויות שנמצאו כשגויות על ידי הבדיקות המוגדרות ב Batch Job.

סיכום

קשה להפריז בחשיבותה של הבטחת האיכות למידע בכל מערכת מידע – ובמערכת GIS בפרט. מידע תקין ועדכני הוא הבסיס עליו נשענת אמינות המערכת הן בעיני עורכי המידע, הן בעיני מנהלי הארגון והן בעיני צרכני הקצה של המערכת באשר הם.

ArcGIS מציע לכם מגוון גדול של כלי עזר שיסייעו לבם במימוש תכנית הבטחת המידע הארגונית, הן במניעת הזנה של מידע לא-תקין למערכת, והן באיתור מידע שכזה במאגרים הקיימים.

הרחבת ArcGIS Data Reviewer מבנה את תהליכי הבטחת המידע, מוסיפה אפשרויות שונות לאוטומציה שלהם, מקלה על תהליך הגדרת הבדיקות האלו כחלק מסטים מובנים להרצה, ומספקת ממשק משתמש לסקירה ואיטרציה דרך תוצאות בדיקת התקינות.

תכנון ובניית אב טיפוס של מערכות (Software Defined Radio (SDR בצורה קלה ומהירה עם MATLAB ו-Simulink

/0 תגובות/ב /על ידי

SDR הינו התקן האלחוטי שבדרך-כלל מכיל מקלט-משדר (מקמ"ש) RF מתוכנת + FPGA או SoC. פלטפורמות SDR מסחריות מסוגלות לשדר ולקלוט בתדרים שונים לצורך יישום תקנים אלחוטיים, מרדיו FM ועד תקשורת Wi-Fi ו-LTE.

ניתן לתקשר עם פלטפורמות אלו ישירות מ-MATLAB ו-Simulink ולבצע בדיקות ובניית אבטיפוס Radio-in-the-Loop. זה אומר שאם אתה אלגוריתמאי, אתה יכול לשדר ולקלוט מידע אלחוטי בזמן אמת ולבחון אלגוריתמים שאתה מפתח ע"ג SDR.

לדוגמא:

  • ניתן לעשות וריפיקציה ולבנות במהירות אבי טיפוס למערכות תקשורת באמצעות ה-Zynq-7000 של Xilinx (חומרה מבוססת SoC עם ראש RF של Analog Devices)
    (תוכל לבחון את ביצועי התכן שלך בתרחישים אמיתיים ע"י שידור אותות RF באמצעות MATLAB ו-Simulink)
  • ניתן לייבא אותות RF אמיתיים לתוך סביבת MATLAB ע"י שימוש ב-SDR מסוג USRP של חברת National Instruments.

(גם כאן תוכל להשתמש בחומרת ה-USRP להטמעת קוד HDL שנוצר ישירות מתוך מודל ה-Simulink שלך).

אלו רק 2 דוגמאות מתוך כמה פלטפורמות SDR הנתמכות ב-MATLAB ו-Simulink (קישור לרשימה המלאה בהמשך).  אבל אם אתה משתמש בצב"דים במעבדה, MATLAB ו-Simulink תומכים גם בהם.

לדוגמא, סדרת ה-X-Series Signal Analyzers של Keysight.  מהנדסים מתעשיות תקשורת הסלולר, תקשורת לוויינית, צבאית, Wireless, ועוד משתמשים בצב"דים אלו, המשמשים להקלטה ולאנליזה של בדיקות מעבדה.

מהנדסי בדיקות יכולים לשלוט, לקנפג, ולרכוש אותות ממכשירים אלו ישירות מ-MATLAB ולבצע בדיקות ייחודיות (customized).

>> תוכל לבדוק אם ה–SDR או צב"ד שלך נתמך כאן.

וכפי שתראה בדוגמא הבאה, ניתן אפילו להשתמש בצב"דים אלו לניתוח אותות LTE תקניים. (ניתן לבנות דוגמאות דומות לתקשורת 5G ו-WLAN)

דוגמא: תיקוף תכן LTE באמצעות אותות אמיתיים וצב"דים

דרישה קריטית לתכן ווריפיקציה של מערכת LTE (או Advanced-LTE) היא היכולת לעבוד עם אותות אמיתיים. לכן, מהנדסים צריכים תוכנה שמאפשרת התממשקות לתכן עם אותות "חיים" תוך שימוש בצב"דים לשיערוך ווריפיקציה.

דוגמא זו מראה כיצד להשתמש ב- RF Signal Generator and Analyzer כחלק מתהליך וריפיקציה לתכן מערכת LTE (ראה Figure 1 למטה).

ה-setup: מייצרים סיגנל LTE תקני ב-MATLAB ומכינים אותו לשידור over-the-air בצב"ד. משתמשים בצב"ד נוסף לרכישת האות שאח"כ מנותח ב-MATLAB.

 

Figure 1. LTE signal generation and capture using an RF signal generator and analyzer

שלב #1: יצירת סיגנל ה-BaseBand

ניתן לייצר סיגנל Downlink E-TM לבדיקות יחד עם אותות uplink and downlink reference channel RMC בקלות מ-GUI ייעודי ב-MATLAB:

Figure 2. Parameter-driven MATLAB interface for LTE downlink E-TM waveform generation

שלב #2: שידור סיגנל Over-the-Air באמצעות צב"ד RF

באמצעות Instrument Control Toolbox אפשר כעת לטעון לצב"ד את האות שבנינו ב-MATLAB.

פונקציית MATLAB בשם hDownloadAndPlayWaveformUsingN5172B.m (מוצגת למטה) יוצרת ממשק עם הצב"ד Agilent N5172B Signal Generator

txaddress = ‘192.168.10.1’;
% Instrument address iq = waveform;
% IQ data sr = cfg.SamplingRate; % Sampling rate (Hz)
fc = 1e9; % Center frequency (Hz)
power = 0; % Output power (dBm)
hDownloadAndPlayWaveformUsingN5172B(txaddress,iq,sr,fc,power);

שלב #3: טעינת הסיגנל הנקלט ל-MATLAB

נשתמש שוב ב- Instrument Control Toolbox כדי לנתח את האות הנקלט ב-MATLAB.

פונק' MATLAB בשם hCaptureIQUsingN9010A.m היא דוגמא שניתן להשתמש בה עם צב"ד Agilent N9010A.

(פונקציה זו מחזירה את אות הנקלט ואת קצב הדגימה מהצב"ד).

המידע מיובא ל-MATLAB באמצעות הקוד הבא:

rxaddress = ‘192.168.10.2’; % Instrument address
t = cfg.TotSubframes*1e-3; % Capture time (s), one subframe is 1 ms
fc = 1e9; % Center frequency (Hz)
bw = 10e6; % Bandwidth (Hz)
trig = false; % External trigger
[rxwaveform, capsr] = hCaptureIQUsingN9010A(rxaddress,t,fc,bw,trig);

אובייקט ה-Spectrum Analyzer ב-MATLAB מציג את ספקטרום האות הנקלט במרחב הזמן באמצעות הקוד למטה.

ניתן לראות את השפעות ה-RF בשידור ובקליטה.

Figure 3. Frequency spectrum of captured baseband LTE waveform using the DSP System Toolbox spectrum analyzer in MATLAB

hsa = dsp.SpectrumAnalyzer(‘SampleRate’,capsr, …
‘SpectrumType’,’Power density’,’PowerUnits’,’dBm’, …
‘RBWSource’,’Property’,’RBW’,1.3e3,...
‘FrequencySpan’,’Span and center frequency’,’Span’,bw, …
‘CenterFrequency’,0,’Window’,’Rectangular’,’SpectralAverages’,10, …
‘YLabel’,’PSD’,’ShowLegend’,false, ...
‘Title’,’Received Signal Spectrum: 10 MHz LTE Carrier’);
step(hsa,rxwaveform);

שלב #4: הכנת אות LTE הנקלט לניתוח

כדי לנתח את האות הנקלט, צריך לדעת כמה פרמטרים של המערכת. באמצעות פונק' מובנות ב-LTE System Toolbox נוכל לייצר בקלות פרמטרי מערכת עבור אותות E-TM  וגם downlink and uplink RMCs:

% System parameters for Test Model 1.1, 10 MHz bandwidth
cfg = lteTestModel(‘1.1’,’10MHz’);

 

כדי לשחזר את ה-resource grid, נמיר את קצב הדגימה של האות הנקלט לזה הנדרש עבור OFDM demodulation, ואז נסנכרן אותו ל-frame boundary הראשון.

לאחר מכן נוכל לעשות דמודולציה ושחזור, כפי שמוצג בקטע הקוד הבא:

% Obtain sampling rate and resample for OFDM demodulation
info = lteOFDMInfo(cfg);
cfg.SamplingRate = info.SamplingRate;
rxwaveform = resample(rxwaveform,cfg.SamplingRate,capsr);
% Synchronize to the first frame head
offset = lteDLFrameOffset(cfg,rxwaveform);
rxwaveform = rxwaveform(1+offset:end,:);

% OFDM demodulate to recover resource grid
rxgrid = lteOFDMDemodulate(cfg,rxwaveform);

 

שלב #5: ניתוח האות הנקלט

כעת נוכל לנתח את האות המשוחזר ואת ה-resource grid.

ה-LTE System Toolbox מספק דוגמאות ופונקציה לניתוח אותות, כולל יחס אות לערוצים שכנים (ACLR), ו- EVM.

הפונקציה hACLRMeasurementEUTRA.m, hACLRMeasurementUTRA.m מתוך ה-LTE System Toolbox מודדות את ה-UTRA ACLR וה-E-UTRA ACLR של האות הנקלט:

% Calculate ACLR measurement parameters
rmc.UTRAChipRate = 3.84; % UTRA chip rate in MCPS
[aclr, nRC, R _ C, BWUTRA] = hACLRParameters(cfg);
% Apply required oversampling
resampled = resample(rxwaveform,aclr.OSR,1);
% Measure E-UTRA ACLR
aclr = hACLRMeasurementEUTRA(aclr,resampled);
aclr = hACLRMeasurementUTRA(aclr,resampled,nRC,R_C,BWUTRA);

 

ניתן גם לבנות גרפים להצגת מדידות ה-ACLR:

Figure 4. Example visualization of UTRA and E-UTRA ACLR measurement results

 

הפונקציה hPDSCHEVM.m מודדת EVM של ה-PDSCH:

% Configure the channel estimator to average over frequency and time
cec.PilotAverage = ‘UserDefined’;
cec.FreqWindow = 9;
cec.TimeWindow = 9;
cec.InterpType = ‘cubic’;
cec.InterpWinSize = 3;
cec.InterpWindow = ‘Causal’;
% Perform EVM measurement
evmMeas = hPDSCHEVM(cfg,cec,rxwaveform);

ה-struct המוחזר מהפונקציה מכיל peak EVM ו-RMS EVM ומערך המכיל את וקטור השגיאה עבור כל סימבול ב-PDSCH.

evmmeas =
Peak: 0.0509
RMS: 0.0127
EV: [10464×1 double]

השלמנו את ניתוח האות, וכעת נוכל לעשות איטרציות פיתוח אלגוריתם מהירות ולבחון השפעה על ביצועי כלל המערכת באופן מיידי.

לחץ כאן כדי לקרוא עוד על תכן ו– Prototyping באמצעות מערכות SDR ב–MATLAB ו– Simulink

*הערה: הבלוג נכתב מטעמי נוחות בלשון זכר, אך מיועד לכלל העוסקים בהנדסה – נשים וגברים כאחד.

החיים בצבע בעולם ההדפסה בתלת-ממד

/1 תגובה/ב /על ידי

צבע בעולם ההדפסה בתלת-ממד

בעולם ההדפסה בתלת-ממד למדנו לחיות בצבע אחיד (מונו-כרום) ולקבל את זה. המגבלות בטכנולוגיות ההדפסה לשימושים השונים אפשרו לנו שימוש מוגבל מאוד בצבע, גם אם לא הרגשנו שאנחנו מתפשרים. ההתפתחויות החדשות בעולם ה-Additive Manufacturing, כדוגמת מדפסת התלת-ממד HP Jet Fusion 580  המאפשרת להדפיס חלקים פונקציונאליים בצבע מלא וברמת פרטים גבוהה, פתחו דלת ליישומים חדשים בהדפסה בתלת-ממד, בשילוב צבע מלא.

צבע מעולם לא היה דרוש יותר

שימוש בצבע מלא מאפשר לנו לשפר את דרך התקשורת, להעביר מסרים ולהתבטא באופן שמשוחרר ממגבלות. כל זה שימושי באמנות, עיצוב מוצר, תכנון מכני, בדיקת תוצאות של אנליזה, ולידציה וייצור. צבעים משמשים לאזהרה, להעברת מידע ולהבעת רגשות וגם להוראות: כמו השימוש בצבעים בתמרורים, רמזורים ועוד. השימוש בצבע מלא מאפשר גם לשפר את התקשורת בין אנשים ובעלי עניין ממחלקות שונות ובעלי מטרה משותפת. יש לציין שהשימוש בצבעים מאפשר להקל משמעותית על הרכבת מוצרים על ידי סימון על גבי החלקים עצמם כחלק מהוראות ההרכבה. ניתן אף להשתמש בצבע לסימון סוג מחבר מתאים, כניסת מים חמים או קרים ועוד.

שימוש בצבעים חוסך זמן וטעויות גם בסביבת הייצור: בשימוש בעזרי ייצור (Jigs & Fixtures), ניתן להשתמש בצבעים לסימון משטחים המשמשים לבדיקת מקבילות, פיני יישור (Alignment), סימון משטחים הדורשים השלמת עיבוד לרמת דיוק גבוהה יותר (Color Coding) ועוד. צבעים גם מאפשרים בקרת איכות כחלק מתהליך ולידציה והרכבה וכמובן – מאפשרים לנו להתאים אישית את המוצרים השונים ללא צורך בשינוי תהליך הייצור.

ספרו לי עוד על הדפסת אבי טיפוס פונקציונאליים בצבע מלא>>

 

 

קוד QR לסריקה וקבלת מידע נוסף על המודל

 

עזרי ייצור להרכבה – השימוש בצבעים מאפשר להקל משמעותית על הרכבת מוצרים על ידי סימון על גבי החלקים עצמם כחלק מהוראות ההרכבה

 

מודל של לב מטופל – בבית החולים לילדים של 'הפניקס', רופאים סורקים ומדפיסים מודלים תלת-ממדיים של לבם של המטופלים כדי להתאמן לקראת ניתוחים

מהו ניהול צבע ולמה צריך את זה?

צבעים ניתנים להצגה על ידי התקנים שונים ולכל התקן יכולת שונה לתמיכה בצבע. כולנו נתקלנו במצב בו תמונה נראית מצויין במסך המחשב שלנו או הטלפון, אך נראית אחרת לגמרי כאשר מוצגת באמצעות מקרן או מודפסת במדפסת נייר בצבע. למה זה קורה?

אין התקן שביכולתו להציג אובייקטים צבעוניים ושמסוגל לשכפל במדוייק את מלוא טווח הצבעים הנראה לעין האדם. כל מכשיר פועל במרחב צבע מסוים, המאפשר לו להציג טווח צבעים ספציפי הנקרא Color Gamut. כאשר מכשירים שונים תומכים במרחבי צבע שאינם חופפים, צבעים מסויימים הנתמכים במכשיר הקלט (כמו במקרה של מצלמה דיגיטלית) לא בהכרח ניתנים להצגה במכשיר המציג את התמונה.

איך זה עובד?

  1. מכשיר הקלט, לדוגמא מצלמה דיגיטלית, מייצר אובייקט צבעוני. מסמך הנקרא פרופיל צבע מתאר את מרחב הצבע (Color Space) של מתקן זה.
  2. בהתאם לפרופיל צבע זה, מנוע ניהול הצבע מזהה את הצבעים בפועל.
  3. פרופיל הצבע של מסך המחשב, לדוגמא, מתאר למנוע ניהול הצבע כיצד לתרגם את הערכים המספריים למרחב הצבע הנתמך ע"י מתקן זה.
  4. באופן דומה, מנוע ניהול הצבע משתמש בפרופיל של מדפסת ה-HP Jet Fusion 580 על מנת לתרגם את הערכים המספריים המתארים את צבעי המקור, לצבעים הניתנים להדפסה במדפסת התלת-ממד.

מה עושים כאשר אין התאמה מלאה לצבעים? מנועי צבע מסויימים מגדירים סט חוקים לאופן שבו יש לתרגם צבע ממרחב צבע אחד לאחר על מנת להציג תוצאות מייטביות. מהי אם כן תוצאה מייטבית? תלוי ב-“כוונת המשורר” ולכן קיימים מספר פרופילים הנקראים Rendering Intent המגדירים כיצד לתרגם צבע הנמצא מחוץ ל- Color Gamut של מתקן לצבע הנמצא בטווח ה- Gamut הזמין.

 

תהליך ההדפסה בצבע: מתכנון לחלק מודפס

התהליך השלם, מתכנון המודל ועד לקבלת החלק המודפס בצבע מלא, מורכב משלושה חלקים עיקריים:

1 – תכנון / עיצוב המודל התלת-ממדי וצביעתו

את המודל התלת-ממדי ניתן ליצור בפתרון תיכנון בעזרת מחשב כגון  SOLIDWORKS או CATIA. בסביבה זו ניתן להגדיר את הצבעים ברמת החלק או הפאה (Face), ניתן לשמור חלק בודד או הרכבה שלמה. קיימים פתרונות שונים לבניית מודלים תלת-ממדיים שאינם מתחום התכנון המכני ומשמשים לצרכים שונים כמו אמנות, יצירת דמויות מחשב, אנימציה ועוד. דוגמאות לפתרונות נפוצים: Blender, Zbrush, Maya.

בהדפסה בתלת-ממד הנפוצה, כפי שעבדנו עד כה, נהוג לשמור את המודל כקובץ STL. פורמט זה מייצג באופן פשוט את הגאומטריה ע”י כך שהינו ממיר את הפאות החיצוניות המגדירות את החלק, למשולשים “צבועים" (Tessellation). פורמט זה מייצר קבצים כבדים מאוד, לא שומר תכונות נלוות כמו צבע ומצריך לרוב תיקונים לקובץ הנוצר כדי להתאימו להדפסה בתלת-ממד.

כדי להעביר גם את גאומטריית החלק וגם את תכונות הצבע, נשמור את החלק / הרכבה כקובץ בפורמט WRL (VRML) ,3MF או OBJ המותאמים לשמירת הגאומטריה ותכונות הצבע. במקרים רבים, קובץ המקור שלנו להדפסה יהיה קובץ STL, שכאמור לא מוגדר צבע עבורו. ניתן להדפיס בצבע גם קבצים אלה במדפסת HP Jet Fusion 580 על בסיס חלופות עריכה להוספת הצבעים:

  • תוכנת SmartStream המסופקת עם מדפסת  HP Jet Fusion 580 ומאפשרת לבחור צבע לכל חלק המיועד להדפסה
  • באמצעות תוכנת עיצוב כדוגמתPhotoshop . תוכנה זו מאפשרת לפתוח קובץ תלת-ממד, לנצל את יכולות העיצוב המתקדמות להוספת צבעים, תמונות, ועוד (Texture Mapping, Vignette, Gradient).

ספרו לי עוד על תהליך ההדפסה בצבע מלא: מתכנון לחלק מודפס - הקליקו

 
 

2 – הכנת המודל להדפסה ומיקום החלקים בנפח ההדפסה

יש לנו מודל ויש לנו צבעים. מה הלאה? עכשיו נרצה להוסיף כמה שיותר חלקים כדי לנצל את מלוא נפח ההדפסה ולחסוך זמן וכסף רב. אחד היתרונות הגדולים של מדפסת HP בטכנולוגיית Multi Jet Fusion טמון במהירות ההדפסה הגבוהה. במעבר יחיד של ראשי ההדפסה, המדפסת מדפיסה שכבה מלאה. זמן זהה דרוש למדפסת בכדי להדפיס חלק אחד או עשרות חלקים הנמצאים באותה השכבה ופזורים על כל שטח ההדפסה בשכבה. יתרון זה, בשילוב העובדה כי ההדפסה נעשית עם אבקה המשמשת גם כחומר הדפסה) ניילון (PA12 וגם כתומכות, מאפשרים להדפיס חלקים מורכבים ביותר בכל נפח ההדפסה כחלקים ‘צפים’, הרכבות וחלק בתוך חלק.

האתגר הגדול שבשבירת תומכות הדרוש בטכנולוגית FDM או שימוש בסילון מים הדרוש בטכנולוגיה אחרת כדי להיפטר מהתמיכות, לא נדרש בטכנולוגית Multi Jet Fusion. שוב עומדות בפנינו שתי אפשרויות, ובחירה בין חלופות אלה תלויה בצרכים שלנו בשלב זה.

שימוש בתוכנת SmartStream  המסופקת עם מדפסת  HP Jet Fusion 580

כאשר מוסיפים חלק להדפסה, תאימות החלק להדפסה נבדקת ובמידת הצורך ניתן לתקן בעיות גאומטריות בקובץ המקור באופן אוטומטי. ניתן למקם ידנית את החלקים השונים בנפח ההדפסה, לסובב למיקום המייטבי (אוריינטציה) ולהשלים פעולות נוספות בהתאם לנדרש. במידה והחלק מכיל צבע, תמונה, וכד’ יוצג גם מידע זה.

הזכרנו מעלה שכל התקן מציג צבעים בהתאם למרחב הצבע שלו. כלומר, הצבעים המוצגים במסך המחשב, המשתמש בפרופיל sRGB, עשויים להראות אחרת מהצבעים שנקבל בחלק המודפס. מה עושים? הרי נרצה לדעת מראש איך יראה החלק לאחר ההדפסה. גם לזה ניתן פתרון בתוכנת ה- SmartStream המסופקת עם המדפסת ומאפשרת בלחיצת כפתור לקבל תצוגה מקדימה של החלק כפי שיראה לאחר הדפסה.

3 – בשלב זה, כל שנותר הוא לשלוח את המודל להדפסה מתוכנת ה- SmartStream והמדפסת תתחיל להדפיס בשבילנו בצבע מלא.

 הכותב:
ניר גלזר, מנהל תחום הדפסה בתלת-ממד ומומחה Additive Manufacturing
תכנון להדפסה והדפסה בתלת-ממד לתעשיות, בחברת סיסטמטיקס
לחצו כאן ליצירת קשר עם ניר גלזר

 מאמרים טכניים, טיפים וטריקים מהמומחים שלנו בתחום, מידע על מדפסות תלת-ממד,
טכנולוגיות חדישות ועוד, תוכלו למצוא באתר שלנו>>