研究

新的AI算法解锁了快速高分辨率的颜色3D打印

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研究人员查尔斯大学的计算机图形组(CGG)开发了一种机器学习(ML)的技术,可以帮助解锁高保真彩色3D打印的潜力。

通过不断模拟打印过程,该团队已设法培训算法以迭代地找到限制颜色出血的最佳参数,提高零件精度。该程序也超高效,只需要一个GPU,比类似的AI方法更快300倍,同时将打印准备时间从十几个小时降至几分钟。

使用团队的新ML软件创建的三种颜色3D打印模型。
使用团队的新ML软件创建的三种颜色3D打印模型。图片通过查理大学。

彩色3D打印的速度限制

目前,许多材料喷射(MJ)3D打印机能够产生具有复杂颜色变化的零件,因此它们通常用于重建高度详细的人工制品和手术模型。为此,传统的MJ系统使用UV光精确地固化半透明碱基树脂的不同混合物,并且该减法混合过程为它们提供了相当宽的调色板。

然而,尽管具有彩色3D打印的灵活性,但它可能导致不期望的光学散射,这会影响任何所得零件的锐度和准确性。鉴于这种颜色出血是三维,当发生时,它也会影响薄壁物体内的相对侧的颜色,使其成为在规模上精确生产的实质性障碍。

回到2017年,研究人员能够证明使用模拟在印刷过程中优化材料放置的可行性,确保部分的最佳清晰度和对比度。尽管如此,基于数百万的测试运行,该团队创建了一种改进的算法,能够更准确地预测给定表面如何受到其周围材料的影响,加快整个过程。

合成数据集示例使用“蒙特卡罗”预测模型开发。
合成数据集示例使用“蒙特卡罗”预测模型开发。图片通过查理大学。

替代光散射模型

传统上,预测UV光线的方向涉及使用所谓的“蒙特卡罗”(MC)仿真模型。虽然这种方法往往是有效的,但它们可能需要很多时间才能完成,即使使用高端系统产生非常小的物体,营造瓶颈可防止可扩展的复杂彩色零件的生产。

为了解决这个问题,研究人员采用了一种数据驱动方法,其中它们使用深度神经网络来模拟产量减少的样本,以更高的结果方差。虽然团队的细化循环导致了一些更低的质量预测,但它花了30个小时来模拟一个参考对象,远低于MC驱动软件预计的3000多小时。

还发现修订后的算法概括了基本形状与复杂几何形状之间的现有程序,可能使其成为进行更广泛的3D打印制剂的理想选择。更重要的是,在测试单个GPU工作站的测试期间,团队的软件如前所述运行两倍,避免了需要组装以前所需的计算机群。

In fact, compared to existing MJ 3D printing workflows, the researchers’ turned out to be up to 300 times faster, and resulting specimens featured a similar level of quality to conventional models with a “perceptively crisper” color, although their setup did ultimately perform less well when creating thin-walled objects.

“[我们] 3D打印管道与以前的质量相匹配,通常速度速度为100至300倍,”研究人员在纸上结束。“尽管任何数据驱动模型的一般性有限,但是网络概括了不间断的几何形状和材料值。这种稳健性为真实世界部署提供了我们的解决方案。“

ML-DRIVE AM优化

仅在过去的12个月内,ML算法已经找到了广泛的3D打印应用。刚去年,数据专家森佛尔被签约了美国陆军研究实验室使用其专有的ML软件作为开发灵活计划的手段合格3D印花导弹零件

在其他地方,研究人员氩气国家实验室德克萨斯州A&M大学使用了实时温度数据和ML软件来启用高级3D打印缺陷检测。具体而言,科学家能够通过在激光粉末融合期间形成部分表面缺陷的部分的热历史。

在类似的静脉中,一个基于团队的团队纽约大学已经设法使用ml工具逆向工程玻璃和碳纤维3D打印组件。利用CT扫描测试样本,研究人员有效地能够“窃取”他们的设计,并将它们重新创建在原始的0.33%内的准确性。

研究人员的调查结果在其论文中详细说明“散射感知颜色3D打印的神经加速度。“该研究由Tobias Rittig,Denis Sumin,Vahid Babaei,Piotr Didyk,Alexey Voloboy,Alexey Wilkie,Bernd Bickel,Karol Myszkowski,Tim Weyrich和JaroslavKřivánek。

该项目是合作开展的Max Planck信息学研究所Universitàdellasvizzera ItalianaKELDYSH应用数学研究所奥特里亚伦敦大学学院和查尔斯大学。

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特色图片显示使用团队的新ML软件创建的两种颜色3D打印模型。图片通过查理大学。

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