开源

MTU的约书亚·皮尔斯开发开源,基于计算机视觉的打印校正算法

两位研究人员从密西根科技大学博士Joshua Pearce和Aliaksei Petsiuk,开发了一种开源的、基于计算机视觉的软件算法,能够检测和纠正打印故障。

利用一个摄像头对准构建板,代码跟踪-一层一层-任何打印错误出现在外部或内部的打印部分。然后,它有能力产生任何打印机行动,它认为必要,以提高可靠性和打印成功率。该算法是FFF聚焦的,最终设计为节省时间和灯丝。

它是如何工作的?

该方法是相当聪明的一个。可见标记板被放置在打印床的顶部,指出究竟在何处的任何挤出已经发生之前的模型将被打印。这样做的STL文件的数字坐标映射出在建造室对应的真实世界坐标的影响。在现实空间(类似AR),其后面作为基准点用于比较目的的上生成该模型的数字3D副本。

STL模型的投影转化为现实的空间。通过MTU形象。
STL模型的投影转化为现实的空间。通过MTU形象。

一旦打印机设置好并准备就绪,代码的比较部分就开始工作了。在打印过程中,模型的每一层都与数字副本中的解析投影平面进行比较。该投影平面根据层高和层数进行平移,跟踪每一步喷嘴的位置。

使用一套广泛的高度数值的图像处理技术,该算法能够基于来自摄像机的图像和STL文件的已知参数段有意义轮廓和纹理拼贴块。任何出现的文物,无论在外壳和填充,指出了和相关的打印参数进行自动修正。一旦打印结束,则用户被给予一组分层在整个印刷过程中拍摄的图像的。这使得进一步的体分析可能为今后的运行。

层分析过程。通过MTU形象。
层分析过程。通过MTU形象。

一Δ初始测试RepRap使用PLA灯丝的3D打印机已经获得了一些有希望的结果,尽管这项工作仍处于早期阶段。该算法能够始终如一地检测出因挤压不足或过度挤压而引起的故障,但故障修正机制仍需进一步完善。目前,研究人员将这项工作视为一种智能打印悬挂工具,但希望在不久的将来能扩大到一种完整的故障修正算法。

关于该算法及其工作原理的更多细节可以在题为《基于视觉的开源计算机逐层3D打印分析”。它是由约书亚·皮尔斯和Aliaksei Petsiuk共同撰写。感兴趣的读者在访问开放源代码可以在这里这样做。

该算法检测纹理异常区域。通过MTU形象。
该算法检测纹理异常区域。通过MTU形象。

3D打印中的人工智能

计算机视觉是人工智能,一个广阔的领域已经混进其进入3D打印在过去的几年中只是一个子部分。就在上个月,AI专家PrintSyst.ai推出了新的专有的AI引擎专为3D打印的过程 -3 dp AI-Perfecter。这是一个预印刷评价工具,旨在帮助航空航天,国防和汽车专业人士提高他们的打印成功率有不断改进的ML算法。

四月早些时候,软件工程师Kenneth Jiang发布了他自己的开源打印故障检测工具,名字很巧妙意大利面条的侦探。人工智能软件利用打印机或家用电脑的摄像头在打印作业出问题了,并开始挤压成稀薄的空气中,产生了许多称之为“意大利面条”来检测。侦探中断处理和警报通过电子邮件或文本消息的用户。

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特征图像显示算法检测区域纹理异常。通过MTU形象。