Trong ổ cứng ngoài của tôi có một thư mục tên “quet_tam”. Trong đó là vài trăm file quét 3D tích lũy qua nhiều năm: chi tiết khách gửi kỹ thuật ngược, mẫu thử đo kiểm, vài tượng nhỏ quét cho vui. Tên file kiểu “scan_final_2”, “scan_final_moi”. Mỗi lần khách cũ gọi lại hỏi “anh còn giữ file cái nắp hôm trước không”, tôi mất cả buổi để tìm. Tôi đoán nhiều xưởng quét 3D ở Việt Nam cũng có một thư mục như thế.

Nhiều năm nay, khi tư vấn mua máy quét, khách hàng chủ yếu hỏi độ chính xác và tốc độ. Nhưng các tin gần đây cho thấy cuộc cạnh tranh đang dịch sang phần khác: dữ liệu sau khi quét đi đâu, được quản lý thế nào, và biến thành mô hình CAD dùng được nhanh tới mức nào.

Quét không còn là khâu tốn kém nhất

Một bài phân tích của 3D Printing Industry (10/8/2026) nói một câu tôi rất đồng ý: chuyện quét đã được giải quyết từ lâu và có thể dạy trong vài ngày; khâu đắt đỏ là chuyển dữ liệu quét thành CAD, vốn đòi hỏi nhiều năm kinh nghiệm dựng hình. Theo con số của Backflip AI, chi phí số hóa một chi tiết theo cách truyền thống vào khoảng 1.500 USD.

Backflip là công ty do những người sáng lập một hãng máy in 3D lập ra. Mô hình AI thế hệ thứ hai của họ chuyển dữ liệu quét, file STL và các dạng lưới khác thành mô hình CAD tham số có đầy đủ cây đặc trưng, giảm chi phí xuống khoảng 10 USD mỗi chi tiết. CEO Greg Mark cho biết thời gian xử lý từ một đến năm phút, thay vì vài giờ đến vài ngày công kỹ sư.

Cách làm đáng chú ý: mô hình được huấn luyện để dựng hình bằng chuỗi lệnh CAD như đùn, xoay, tạo mảng, vát cạnh, bo góc theo đúng thứ tự một kỹ sư thường làm, nên cây đặc trưng sinh ra theo thói quen dựng hình thật chứ không phải một lớp mặt bọc tĩnh. Phía trên là vòng lặp tác tử AI: dựng lại, tự đánh giá kết quả, rồi lặp để cải thiện độ khớp và độ chính xác kích thước. Công cụ tối ưu cho chi tiết độ phức tạp vừa phải, kiểu chi tiết phay 3 trục và tiện. Kết quả xuất ra file STEP mở được bằng mọi phần mềm CAD cơ khí. Bài viết cho biết công nghệ đã được dùng trong sản xuất tại một hãng ô tô lớn không nêu tên.

Cũng trong bài, các hãng thiết bị đo đi hướng khác: ghép máy quét cầm tay với phần mềm kỹ thuật ngược chuyên dụng cho đội bảo dưỡng hàng không, công bố tốc độ dựng lại CAD nhanh hơn tới tám lần, kèm công cụ so sánh độ khớp bề mặt với dữ liệu quét ở từng bước. Một bên thay kinh nghiệm dựng hình bằng AI, một bên tăng tốc cho kỹ sư. Cả hai đều nhắm vào cùng một nút thắt.

AI dựng mô hình CAD chỉnh sửa được từ vài tấm ảnh

Ở phía các mô hình AI đa năng, theo 3D Printing Industry (22/9/2026), OpenAI công bố GPT-6 Astra với kết quả trên bộ đánh giá BenchCAD, đo khả năng nhìn ảnh nhiều góc của một vật thể rồi dựng lại bằng mã CAD chỉnh sửa được, không phải lưới tĩnh. Khi dùng công cụ, mô hình đạt 95,9% theo chỉ số trùng khớp thể tích (mean voxel IoU), tăng từ 83,3% của mô hình trước.

Bài viết cũng nêu rõ giới hạn: bộ đánh giá dùng ảnh dựng sạch, nhiều góc, tạo riêng để chấm điểm. Từ đó đến ảnh chụp một chi tiết thật đã mòn, dính dầu, cùng dung sai quyết định chi tiết có lắp được hay không, vẫn còn một khoảng cách. Vì vậy, với công việc cần dung sai, tôi vẫn coi máy quét là nguồn dữ liệu đo đáng tin cậy; AI là công cụ rút ngắn khâu dựng CAD phía sau.

Nền tảng quản lý dữ liệu quét chạy trên trình duyệt

Cuối tháng 9, 3D Printing Industry (23/9/2026) đưa tin SHINING 3D ra mắt ShiningSpace, nền tảng trên trình duyệt để lưu, xem, chỉnh và chia sẻ mô hình sau khi quét. Bài viết nêu đúng vấn đề của thư mục “quet_tam”: phần cứng ngày càng dễ dùng, nhưng file sau khi quét nằm rải rác khắp ổ cứng và thiết bị lưu trữ.

• Không cần cài phần mềm. Trình xem có 10 chế độ hiển thị như vân bề mặt, khung lưới, đám mây điểm, X-quang, kiểm tra UV; có đo kích thước, phân tích mặt cắt, kiểm tra chất lượng mô hình.
• Nhận file STL, OBJ, PLY, GLTF, GLB, FBX, ZIP, tối đa 500 MB mỗi mô hình, từ bất kỳ máy quét nào.
• Chia sẻ qua đường dẫn hoặc mã QR, chọn cho tải về hoặc chỉ xem.
• Công cụ chỉnh sửa thiên về trình bày, chưa phải chỉnh lưới hình học. Lộ trình có chợ mô hình, ứng dụng quét, quy trình quét sang in và Gaussian Splatting.

Tính năng “chỉ xem” nghe đơn giản nhưng với dịch vụ quét thì rất thực tế: khách hàng kiểm tra mô hình, đo vài kích thước, duyệt kết quả mà xưởng chưa phải giao file gốc.

Vậy chọn máy quét 3D năm 2026 nên nhìn vào đâu?

Độ chính xác và vùng quét phù hợp với chi tiết của anh chị vẫn là tiêu chí đầu tiên. Nhưng danh sách câu hỏi khi chọn máy nên dài thêm:

1. Dữ liệu xuất ra định dạng gì, có bị khóa trong phần mềm hãng không? File quét phải mở được bằng phần mềm kỹ thuật ngược và đo kiểm bạn đang dùng.
2. Dữ liệu lưu ở đâu, ai xem được? Nền tảng đám mây tiện, nhưng với chi tiết của khách cần bảo mật, phải hỏi rõ.
3. Từ lưới đến CAD mất bao lâu? Phần lớn thời gian một dự án kỹ thuật ngược nằm ở khâu dựng CAD. Công cụ hỗ trợ tốt khâu này đáng giá hơn vài micromet chênh lệch trên thông số.
4. Có thật sự cần quét không dây? Chi tiết lớn, quét tại hiện trường thì rất đáng. Chi tiết nhỏ trên bàn, máy có dây giá mềm hơn vẫn hiệu quả.
5. Ai sẽ vận hành? Máy tốt mà người dùng chưa được đào tạo thì dữ liệu vẫn nhiễu, thiếu, sai tỷ lệ, và AI phía sau cũng chỉ làm việc với dữ liệu tệ.

Riêng thư mục “quet_tam” của tôi, có lẽ đã đến lúc dọn dẹp.

Nguồn tham khảo: 3D Printing Industry (10/8/2026, 22/9/2026, 23/9/2026).
Nguyễn Cường tổng hợp