aau訊（編輯 盧晶）據外媒報道，來自密歇根理工大學的兩名研究人員Joshua Pearce博士 和Aliaksei Petsiuk 開發了一種基於計算機視覺的開源軟件算法，能夠檢測和糾正3D打印故障。

據瞭解，該代碼僅利用指向組裝板的單個攝像頭，逐層跟蹤出現在打印部件外部或內部的任何打印錯誤。然後，它可以生成它認爲必要的任何3D打印機操作，以提高可靠性和打印成功率。該算法專注於FFF 3D打印技術，最終旨在節省打印時間和3D打印材料。

它是如何工作的？

這種算法很科學。將視覺標記板放置在打印平臺的頂部，準確指出在進行任何擠出之前要在哪裏打印3D模型。這具有將STL文件的數字座標映射到構建室內的相應實際座標的效果。在真實空間（類似於AR）中生成模型的數字3D副本，該副本充當稍後進行比較的參考點。

將STL模型投影轉換爲真實空間。圖片來自MTU。

設置好3D打印機並準備就緒後，代碼的比較部分便會投入使用。在打印模型的每一層時，會將其與數字副本中的分析投影平面進行比較。該投影平面根據層高和層數移動，並在每一步中跟蹤噴嘴的位置。

使用廣泛的一組高度數值圖像處理技術，該算法能夠基於來自相機的圖像和STL文件的已知參數來分割有意義的輪廓和紋理模塊。指出出現在外殼和填充物上的所有工件，並自動修改相關的打印參數。一旦完成打印，將爲用戶提供在整個打印過程中拍攝的一組分層圖像。這使得進一步的體積分析成爲可能，以便將來運行。

圖層分析過程。圖片來自MTU。

儘管這項工作仍處於早期階段，但在能打印PLA材料的Delta RepRap 3D打印機上進行的初步測試已獲得了一些可喜的結果。該算法能夠一致地檢測出由於過度擠出而導致的故障，但是故障校正機制仍然需要完善。就目前而言，研究人員將這項工作視爲一種智能的打印暫停工具，但希望在不久的將來擴展到完整的故障校正算法。

該算法及其工作原理的更多詳細信息可以在由Joshua Pearce和Aliaksei Petsiuk合著的題爲“ 基於開源計算機視覺的3D打印分層分析 ”的論文中找到。

該算法檢測異常紋理區域。圖片來自MTU。

囊括AI的3D打印中

計算機視覺只是人工智能的一小部分，人工智能是一個廣闊的領域，在過去的幾年中，它已滲透到3D打印中。就在上個月，AI專家PrintSyst.ai推出了專門針對3D打印過程的新型專有AI引擎-3DP AI-Perfecter。它是一種預打印評估工具，旨在通過不斷改進的ML算法幫助航空航天、國防和汽車專業人士提高其打印成功率。

據悉，在4月初，軟件工程師Kenneth Jiang發佈了自己的開源打印故障檢測工具，該工具被命名爲Spaghetti Detective。AI軟件利用打印機或家用計算機的網絡攝像頭來檢測打印作業何時出了錯，以致打印材料暴露在空氣中從而產生了許多所謂的“意大利麪條”。

隨着各種監測打印過程的工具不斷出現，3D打印物件的成功率逐步提升，以進一步節約時間成本和減少材料浪費，希望這一成熟工具不會太晚到來。

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