用于 3D 打印机的基于计算机视觉的反馈系统

不久前，3D 打印主要用于测试想法和构建模型。现在，它被用于在医疗保健和制造业等领域创建真正的、功能性的产品。从牙科模型到机械零件，它已成为生产现实世界物品的一种实用且可靠的方式。

随着越来越多的公司开始在日常工作中使用 3D 打印，一些挑战变得更加明显。 有时，零件的结果不太理想，即使是校准或材料流动方面的小问题也会影响最终结果。

计算机视觉可以帮助解决许多这些问题。作为人工智能的一个分支，它允许机器解释图像和视频。在3D打印设置中，计算机视觉可以监控打印的每一层，及早发现异常模式或错误。它甚至可以使打印机自动响应，从而有助于在无需持续人工监督的情况下保持打印质量。

在本文中，我们将探讨计算机视觉如何使 3D 打印更可靠，并了解展示人工智能驱动的 3D 打印监控实际影响的真实案例。让我们开始吧！

什么是 3D 打印？ 

3D 打印涉及从数字设计制作物理对象。这项技术最初在 20 世纪 80 年代 开发，近年来发展迅速。与在平面上放置墨水的普通打印不同，3D 打印使用塑料、树脂或金属等材料逐层构建对象。这种方法也称为增材制造。

典型的 3D 打印机具有打印床、挤出机和喷嘴等关键部件。这些组件协同工作以塑造打印材料并形成最终输出。 

打印过程始于数字3D模型，通常使用专用软件创建。然后将此模型切成薄层，打印机读取该文件以一次沉积一层材料，直到对象完成。

如今，医疗保健、汽车和航空航天等行业使用 3D 打印来生产工具、零件和定制医疗设备。它也广泛用于产品设计、原型设计和教育。

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实时3D打印质量控制的挑战

虽然 3D 打印是一个非常简单有趣的过程，但事情并不总是那么完美。大多数问题发生在打印过程中或打印后。如果没有合适的工具，这些问题很容易被忽略。当您尝试大规模生产产品时，尤其如此。

以下是与实时 3D 打印质量控制相关的一些最常见挑战：

• 层错位： 打印机移动时的轻微偏移会导致层堆叠不均匀。 这也可能导致打印件脆弱或变形。
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• 翘曲： 由于过程中冷却不均匀，打印件的边缘可能会从打印床上卷曲或抬起。
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• 挤出不稳定： 材料的流动可能开始和停止得不可预测。这会导致最终物体出现间隙或薄点。
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• 手动零件识别：打印后，工人通常需要手动对零件进行分类或贴标签。这个过程非常耗时，并且可能导致混淆。
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• 缩放问题： 随着打印部件数量的增加，如果没有自动化，跟踪和质量控制变得更加困难。

计算机视觉在 3D 打印中的作用

计算机视觉在改善3D打印的工作方式方面起着关键作用。它有助于监控每一层，及早发现缺陷，并在打印过程中进行调整。 

接下来，让我们更深入地了解视觉 AI 如何在实际 3D 打印应用中提高准确性、一致性和自动化水平。

增材制造中的自动缺陷检测

如果您看过3D打印机工作的视频，您就会知道它是一层一层地构建物体的。这种逐层构建的方法赋予了3D打印灵活性，但也意味着如果任何一层出现问题，事情就会出错。 

早期的一个小错误会影响成品零件的强度、准确性或整体质量。这就是为什么越来越多的制造商正在转向计算机视觉来监控过程的发生。

相机可以捕捉每个新图层的图像。系统会立即检查这些图像是否存在翘曲、间隙或材料缺失等缺陷。及早发现问题有助于避免打印失败并减少浪费。许多系统使用经过训练的AI模型来检测形状或纹理的细微变化。如果发现任何异常，系统会立即提醒操作员。

以 Phase3D 为例，他们的 原位监测系统利用结构光和计算机视觉技术，将每个打印层与预期外观进行比较。如果出现不匹配，系统会立即标记出来。

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通过将这些异常与已知的故障模式联系起来，操作员可以在打印完成之前采取措施。这在航空航天和国防等对精度和可靠性要求极高的行业中尤为重要。它还有助于提高可追溯性，并支持更高效、可扩展的生产。

用于 3D 打印机错误检测的计算机视觉

除了精确对齐图层外，打印材料的流动也在 3D 打印零件的最终质量中起着重要作用。如果沉积的材料过多或过少，或者如果没有准确地落在应该落的位置，则可能导致一系列问题。

与 3D 打印相关的一些常见问题包括拉丝（材料在零件之间形成细丝）；分层（各层无法正确粘合）；以及欠挤出（铺设的材料不足）。 这些问题会削弱零件或导致其完全失效。

计算机视觉模型通过实时监控每个图层来帮助解决这个问题。摄像头和传感器跟踪材料的放置方式，捕捉形状、流动或表面纹理的变化。基本系统可以及早发现问题，而更高级的设置实际上可以通过调整速度或流速等设置来在打印过程中修复问题。

探索视觉控制喷射

例如，麻省理工学院、Inkbit和苏黎世联邦理工学院的研究人员开发的一种系统使用四个高速摄像头和两个激光器来持续扫描打印表面。当16,000个喷嘴沉积树脂时，系统会将每一层与数字设计进行比较，并在需要时进行即时校正，这一过程被称为视觉控制喷射。

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该系统还使用蜡作为支撑材料，这种材料可以在打印后熔化，留下复杂的内部通道。它已经被用于打印功能齐全的物体，如带有柔软手指和刚性部件的机器人手，或可以行走和抓取物体的六足机器人。与仅检测错误的简单系统不同，该系统可以即时纠正错误 - 使其对于高速、高精度打印更可靠。

利用 AI 优化 3D 打印流程

有时，尤其是在大规模制造或3D打印服务中心，单个批次中会打印数千个零件。打印后，需要对这些零件进行识别、分类和处理，如果手动操作，这可能非常耗时且容易出错。

计算机视觉通过快速准确地识别和分类零件，帮助实现此阶段的自动化。例如，AM-Vision系统使用相机和几何匹配技术将每个打印对象与其CAD模型进行比较。该系统可以在几秒钟内识别和分类零件。

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自动化印后处理任务可加快工作流程，减少人工，并最大限度地降低分拣和包装中的错误风险。 除了识别之外，一些系统还可以对零件进行分组，以进行额外的步骤，如固化、清洁或组装，从而进一步提高生产过程中的效率和一致性。

视觉 AI 驱动的 3D 打印监控的新兴趋势

随着视觉AI与3D打印的结合日益紧密，它正在推动制造业运营方式的重大变革。以下是一些关键趋势，突显了其日益增长的影响：

• 熄灯制造：工厂正朝着完全自动化的运营方向发展，几乎不需要人工干预。人工智能、计算机视觉和机器人技术处理诸如检查、分拣和零件跟踪等任务，从而使全天候生产更可行。
  
  
• 市场快速增长：预计到 2034 年，全球3D 打印市场将达到 1345.8 亿美元。这种增长与自动化和视觉 AI 工具的改进有关。
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• 预测性维护：视觉系统可以跟踪打印机随时间的性能，并在磨损或故障导致停机之前发现迹象。这可以使生产平稳运行并减少意外维修。
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• 远程监控和控制：基于 AI 的摄像头系统允许操作员从任何地方跟踪打印进度并接收警报。 它支持灵活的制造和更快的响应时间。

主要要点

计算机视觉可以帮助改进 3D 打印过程的每个阶段。它可以及早发现错误、实时监控打印过程，并支持过程中的调整。这些功能可以提高零件质量、减少失败并降低生产成本。

随着智能技术在工厂中变得越来越普遍，计算机视觉使团队能够更好地控制并帮助他们更有效地扩展规模。 航空航天、医疗保健和消费品等行业已经依靠这些工具来满足严格的质量和性能标准。

通过将人工智能与实时视觉反馈相结合，3D 打印变得更加一致、高效和自动化，为更智能的制造铺平了道路。

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