aau讯（编辑 卢晶）据外媒报道，来自密歇根理工大学的两名研究人员Joshua Pearce博士 和Aliaksei Petsiuk 开发了一种基于计算机视觉的开源软件算法，能够检测和纠正3D打印故障。

据了解，该代码仅利用指向组装板的单个摄像头，逐层跟踪出现在打印部件外部或内部的任何打印错误。然后，它可以生成它认为必要的任何3D打印机操作，以提高可靠性和打印成功率。该算法专注于FFF 3D打印技术，最终旨在节省打印时间和3D打印材料。

它是如何工作的？

这种算法很科学。将视觉标记板放置在打印平台的顶部，准确指出在进行任何挤出之前要在哪里打印3D模型。这具有将STL文件的数字坐标映射到构建室内的相应实际坐标的效果。在真实空间（类似于AR）中生成模型的数字3D副本，该副本充当稍后进行比较的参考点。

将STL模型投影转换为真实空间。图片来自MTU。

设置好3D打印机并准备就绪后，代码的比较部分便会投入使用。在打印模型的每一层时，会将其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和层数移动，并在每一步中跟踪喷嘴的位置。

使用广泛的一组高度数值图像处理技术，该算法能够基于来自相机的图像和STL文件的已知参数来分割有意义的轮廓和纹理模块。指出出现在外壳和填充物上的所有工件，并自动修改相关的打印参数。一旦完成打印，将为用户提供在整个打印过程中拍摄的一组分层图像。这使得进一步的体积分析成为可能，以便将来运行。

图层分析过程。图片来自MTU。

尽管这项工作仍处于早期阶段，但在能打印PLA材料的Delta RepRap 3D打印机上进行的初步测试已获得了一些可喜的结果。该算法能够一致地检测出由于过度挤出而导致的故障，但是故障校正机制仍然需要完善。就目前而言，研究人员将这项工作视为一种智能的打印暂停工具，但希望在不久的将来扩展到完整的故障校正算法。

该算法及其工作原理的更多详细信息可以在由Joshua Pearce和Aliaksei Petsiuk合著的题为“ 基于开源计算机视觉的3D打印分层分析 ”的论文中找到。

该算法检测异常纹理区域。图片来自MTU。

囊括AI的3D打印中

计算机视觉只是人工智能的一小部分，人工智能是一个广阔的领域，在过去的几年中，它已渗透到3D打印中。就在上个月，AI专家PrintSyst.ai推出了专门针对3D打印过程的新型专有AI引擎-3DP AI-Perfecter。它是一种预打印评估工具，旨在通过不断改进的ML算法帮助航空航天、国防和汽车专业人士提高其打印成功率。

据悉，在4月初，软件工程师Kenneth Jiang发布了自己的开源打印故障检测工具，该工具被命名为Spaghetti Detective。AI软件利用打印机或家用计算机的网络摄像头来检测打印作业何时出了错，以致打印材料暴露在空气中从而产生了许多所谓的“意大利面条”。

随着各种监测打印过程的工具不断出现，3D打印物件的成功率逐步提升，以进一步节约时间成本和减少材料浪费，希望这一成熟工具不会太晚到来。

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