MetaBend : augmented construction for sheet metal applications through AR, robotics and vision systems

This thesis proposes a digital fabrication workflow for aluminium façade components, integrating computational design, collaborative robotics, augmented reality (AR), and a compact automated mini‑factory environment. Aluminium is examined for its mechanical behaviour and its relevance within sustainable façade systems, with emphasis on recyclability and material efficiency. Material and fabrication constraints are derived from common industrial practices in sheet‑metal processing. A dedicated mini‑factory is developed to automate the production of façade elements, combining a collaborative robotic arm with a sheet‑metal bending machine. The system employs a custom end effector featuring a vacuum‑based handling mechanism and an additional rotational axis driven by a compact motorised unit. This extra degree of freedom enables the suction module to rotate around its own axis, improving the robot’s ability to orient and manipulate aluminium sheets during pick‑and‑place and machine‑tending operations. The robotic setup is complemented by a visual sensing apparatus for object detection and adaptive manipulation, and by an AR interface designed to support operators during tending tasks. The AR layer visualises work sequences, alignment tolerances, and robot–machine interactions, enhancing clarity, safety, and process reliability. A procedural programming pipeline coordinates robotic actions, synchronises bending operations, and ensures safe human–machine collaboration. A computational design framework discretises façade geometries, encodes fabrication logic, and generates machine‑ready instructions. Using a parametric modelling environment, the workflow translates geometric definitions into bending sequences, robotic movements, and production files. A case study demonstrates the complete digital‑to‑physical chain, from design to fabricated prototypes. The results highlight the feasibility of integrating collaborative robotics and AR‑assisted operations into small‑scale industrial processes, reducing repetitive labour while improving precision, transparency, and reproducibility. The thesis concludes with an evaluation of system performance and outlines future developments, including closed‑loop feedback, expanded AR functionalities, and scalability toward fully automated façade production.

Questa tesi propone un flusso di fabbricazione digitale per componenti di facciata in alluminio, integrando design computazionale, robotica collaborativa, realtà aumentata (AR) e una mini‑fabbrica automatizzata. L’alluminio è analizzato per il suo comportamento meccanico e per il ruolo nei sistemi di facciata sostenibili, con attenzione a riciclabilità ed efficienza materiale. I vincoli di progetto derivano da pratiche industriali diffuse nella lavorazione della lamiera. È sviluppata una mini‑fabbrica dedicata che automatizza la produzione degli elementi di facciata, combinando un braccio robotico collaborativo con una piegatrice per lamiera. Il sistema utilizza un end effector personalizzato dotato di presa a vuoto e di un asse di rotazione aggiuntivo, azionato da un’unità motorizzata compatta. Questo grado di libertà supplementare consente al modulo di aspirazione di ruotare attorno al proprio asse, migliorando la capacità del robot di orientare e manipolare le lamiere nelle operazioni di pick‑and‑place e di tending alla macchina. L’assetto robotico è completato da un apparato di visione per il rilevamento degli oggetti e la manipolazione adattiva, e da un’interfaccia AR che supporta l’operatore visualizzando sequenze operative, tolleranze di allineamento e interazioni robot‑macchina, aumentando chiarezza, sicurezza e affidabilità. Una pipeline di programmazione procedurale coordina le azioni robotiche, sincronizza le operazioni di piega e garantisce una collaborazione sicura tra uomo e macchina. Un framework di design computazionale discretizza le geometrie di facciata, codifica la logica di fabbricazione e genera istruzioni pronte per la produzione. Attraverso un ambiente parametrico, il flusso traduce le definizioni geometriche in sequenze di piega, movimenti robotici e file di produzione. Un caso studio dimostra l’intera catena digitale‑fisica, dai modelli ai prototipi realizzati. I risultati evidenziano la fattibilità dell’integrazione tra robotica collaborativa e operazioni assistite da AR in processi industriali di piccola scala, riducendo il lavoro ripetitivo e migliorando precisione, trasparenza e riproducibilità. La tesi si conclude con una valutazione delle prestazioni del sistema e con una discussione sugli sviluppi futuri, tra cui feedback in ciclo chiuso, funzionalità AR estese e scalabilità verso una produzione completamente automatizzata.