开源

MTU的约书亚·皮尔斯开发了开源的基于计算机视觉的打印校正算法

两位研究人员密歇根科技大学,博士。Joshua Pearce和Aliaksei Petsiuk,开发了一种开源,基于计算机视觉的软件算法,能够打印故障检测和校正。

仅利用指向构建板的单个摄像头,代码曲目 - 通过图层 - 图层 - 在印刷部分的外部或内部出现的任何打印错误。然后,它有能力生成所需的任何打印机操作,以提高可靠性和打印成功率。该算法FFF聚焦并最终设计以节省时间和灯丝。

它是如何工作的?

这是一个相当聪明的方法。一个视觉标记板被放置在打印床的顶部,指出在任何挤压发生之前,模型将被打印的确切位置。这将STL文件的数字坐标映射到构建室中相应的真实世界坐标。模型的数字3D拷贝在真实空间中生成(类似于增强现实),作为以后比较的参考点。

STL模型到真实空间的投影变换。通过MTU形象。
STL模型到真实空间的投影变换。通过MTU形象。

一旦打印机设置并准备就绪,代码的比较部分就会进入齿轮。模型的每层都被打印,与数字副本中的分析投影平面进行比较。该投影平面根据层高度和层数而转换,跟踪喷嘴的每个步骤的位置。

利用大量的高数值图像处理技术,该算法能够根据来自相机的图像和STL文件的已知参数分割有意义的轮廓和纹理补丁。指出出现在外壳和填充物上的任何工件,并自动修改相关的打印参数。一旦打印完成,用户就会得到一组在整个打印过程中拍摄的分层图像。这使得进一步的体积分析成为可能。

层分析过程。通过MTU形象。
层分析过程。通过MTU形象。

对德尔塔进行初步测试重新涂抹3D带PLA灯丝的打印机已经获得了一些有前途的结果,尽管工作仍处于早期阶段。该算法能够始终如一地检测由挤出机或过度挤出引起的故障,但是仍需要改进故障校正机制。在它所说,研究人员将工作视为智能打印悬架工具,但预计将在不久的将来扩展到完全失败的校正算法。

该算法及其工作原理的进一步细节可以在题为“开源基于计算机视觉的分层3D打印分析”。作者是约书亚·皮尔斯和Aliaksei Petsiuk。感兴趣的读者访问开源代码可以这样做。

检测异常纹理区域的算法。通过MTU形象。
检测异常纹理区域的算法。通过MTU形象。

AI在3D打印中

计算机视觉只是人工智能的一个分支,在过去几年里,人工智能已经成为一个巨大的领域,逐渐进入3D打印领域。就在上个月,人工智能专家printsyst.ai.推出了专门针对3D打印过程的全新专有AI引擎-3 dp AI-Perfecter。它是一种打印前评估工具,旨在帮助航空航天、国防和汽车专业人员提高他们的打印成功率,不断改进的ML算法。

早些时候,在四月,软件工程师Kenneth Jiang发布了他自己的开源打印故障检测工具,名字很聪明意大利面侦探。人工智能软件利用打印机或家用电脑的摄像头来检测打印作业何时出现问题,并开始挤压到空气中,生成许多人称之为“意大利面条”的东西。侦探会中断这个过程,并通过电子邮件或文本消息向用户发出警报。

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特色图像显示了异常纹理的算法检测区域。通过MTU形象。