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              AI新算法成功解鎖高分辨率彩色3D打印

              2021-08-03

                      研究人員查爾斯大學(xué)的 計算機圖形學(xué)集團(CGG)已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種機器學(xué)習(ML)為基礎的技術(shù),可以幫助解鎖高保真彩色三維打印的潛力。

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              通過(guò)不斷模擬打印過(guò)程,該團隊成功地訓練了一種算法,以迭代地找到限制顏色滲色和提高零件精度的最佳參數。該程序也非常高效,只需要一個(gè) GPU,使其比類(lèi)似的 AI 方法快 300 倍,同時(shí)將打印準備時(shí)間從幾十小時(shí)減少到幾分鐘。


                

                     彩色3D打印的速度限制


                目前,許多材料噴射 (MJ) 3D 打印機能夠生產(chǎn)具有復雜顏色變化的零件,因此它們通常用于重建高度詳細的人工制品和手術(shù)模型。為了實(shí)現這一點(diǎn),傳統的 MJ 系統使用紫外線(xiàn)來(lái)精確固化半透明基色樹(shù)脂的不同混合物,這種減色混合過(guò)程為它們提供了相當廣泛的調色板。


              然而,盡管彩色 3D 打印具有靈活性,但它可能會(huì )導致不需要的光學(xué)散射,從而影響任何生成部件的清晰度和準確性。鑒于這種滲色是三維的,當它發(fā)生時(shí),它還會(huì )影響薄壁物體內相對側的顏色,使其成為大規模精確生產(chǎn)的重大障礙。


                早在 2017 年,研究人員就證明了使用模擬來(lái)優(yōu)化打印過(guò)程中材料放置的可行性,從而確保部件的最佳清晰度和對比度?,F在,基于數百萬(wàn)次測試運行,該團隊創(chuàng )建了一種改進(jìn)的算法,能夠更準確地預測給定表面如何受到周?chē)牧系挠绊?,從而加快整個(gè)過(guò)程。




              另一種光散射模型


                傳統上,預測紫外線(xiàn)傳播的方向涉及使用所謂的“蒙特卡羅”(MC)模擬模型。盡管此類(lèi)方法通常很有效,但它們可能需要數小時(shí)才能完成,即使使用高端系統來(lái)生產(chǎn)非常小的物體,也會(huì )造成瓶頸,從而阻止復雜彩色零件的可擴展生產(chǎn)。


                為了解決這個(gè)問(wèn)題,研究人員采用了一種數據驅動(dòng)的方法,在該方法中,他們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)模擬減少樣本數量的產(chǎn)生,但代價(jià)是結果差異更大。盡管該團隊的改進(jìn)循環(huán)導致了一些較低質(zhì)量的預測,但對參考對象進(jìn)行建模只需要 30 個(gè)小時(shí),遠少于 MC 驅動(dòng)軟件預計的 3,000 多個(gè)小時(shí)。


                還發(fā)現修改后的算法在基本形狀和復雜幾何形狀之間比現有程序更好地泛化,可能使其成為進(jìn)行更廣泛的 3D 打印準備的理想選擇。更重要的是,在單 GPU 工作站上進(jìn)行測試時(shí),團隊的軟件運行速度是以前的兩倍,避免了組裝以前執行 ML 任務(wù)所需的計算機集群的需要。


                事實(shí)上,與現有的 MJ 3D 打印工作流程相比,研究人員的速度提高了 300 倍,所得到的樣本的質(zhì)量水平與傳統模型相似,顏色“更清晰”,盡管他們的設置最終確實(shí)執行了創(chuàng )建薄壁對象時(shí)效果較差。


                研究人員在他們的論文中總結道:“[我們的] 3D 打印管道在質(zhì)量上與以前的工作相匹配,同時(shí)通???100 到 300 倍?!?“盡管任何數據驅動(dòng)模型的通用性有限,但該網(wǎng)絡(luò )可以很好地泛化到看不見(jiàn)的幾何形狀和材料值。這種穩健性為我們的實(shí)際部署提供了解決方案?!?/p>


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