Neri Oxman及其同事Dominik Kolb，James Weaver和Christoph Bader在马萨诸塞州理工学院（麻省理工学院）中介物质group已发布了多材料3D打印的专利。
该专利于2017年12月28日发布，讨论了一种翻译3D扫描的方式point-cloud data进入3D打印机的操作命令。雷电竞app下载
该专利是在3D印刷行业的潜在海洋变化之前授予的，在该行业中，机器逐渐朝着在单个3D打印中混合多种材料的可能性。
至今，Stratasys Polyjet 雷电竞app下载3D打印机， 这3D Systems Projet系列和纳米尺寸蜻蜓2020是少数拥有多物质能力的提供商之一3D打印机的材料投资组合，例如HP的Multi 雷电竞app下载Jet FusionandRize Inc.’s Rize One承诺将在不久的将来继续发展该市场。
由于涉及多种材料，现在比以往任何时候都更清楚地更清楚地需要3D打印机需要的东西比平均.STL文件更重要 - 不仅要在GCODE中传达层，而且还需要哪种材料。雷电竞app下载
Oxman，Kolb，Weaver和Bader解决了这一挑战，以Pixel方法采用像素。
点云的可忍受的轻度
Oxman等人的方法始于点云数据，通常使用3D扫描仪创建，该扫描仪以后可以嵌入以制造数字3D模型。
从点云开始的主要好处是，数据相对“轻”，允许使用最小的处理能力可视化大型对象和区域。该技术通常用于土地保育技术，例如在Scanlab Project的意大利数字渲染中，，，，andto make an interactive exploration of museums。
排序和切片
在第一步中，无组织的点云将转换为与所讨论对象有关的空间数据结构。
To give a 3D scanned bicycle wheel as an example – the spatial data measures the length of each spoke. Point cloud data, by contrast, doesn’t measure any part of the wheel. The points are essentially meaningless, unless they are somehow connected.
Spatial data for an object is then sliced into layers comprising the overall 3D structure, and each layer is computationally divided into pixels.
像素混合
在此过程中，您有一个3D对象，该对象已简化为像素。现在，您需要确定应如何填充这些像素以创建设计的对象。返回自行车轮示例 - 哪些零件是金属，哪些零件是橡胶？此外，如果一个部分是橡胶，则需要多么密集或灵活？而且，它是什么颜色？
With this information, part (d) of the patented method can be calculated. Each respective layer is given a set of binary raster files (dot matrix structures) “that encode material deposition instructions.”
最后……打印
在倒数第二个步骤中，基于这些图层的二进制栅格文件，为相应的3D打印机生成了类似Gcode的说明。然后瞧！制作了多材料3D对象。
像素，而不是体素
使用3D像素，即体素的类似概念之前已经考虑过麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究。关于这种传统方法，Oxman等人。专利指出，“由于与3D打印机的分辨率相关的3D体素表示形式所需的非常庞大的数据集，这种“往往是不切实际的，这是不切实际的。
应用Stratasys J750 3D打印机的规格为示例，发明家说：“在此本机分辨率（在许多多物质3D打印机的近似范围内），3D Voxel表示大的数据量雷电竞app下载（例如，超过40 cm×30 cm×20 cm）多物质的物体通常会大大占
“确实，数据集通常会如此之大，以至于在大多数实际情况下，由于记忆不足或大量计算负载导致处理非常缓慢，因此它是不切实际的。”
U.S. Patent Application 20170368755, alternately titled用于点云数据的3D打印的方法和设备可以在线访问。
提名2017年最佳3D打印发明和应用in the second annual 3D Printing Industry Awards here.
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Featured image shows each step of the point-cloud to pixels data file prep as detailed in the Oxman et al. patent. Image via FPO
