全新AI算法開啟快速高分辨率彩色3D打印之路
魔猴君 行業(yè)資訊 1233天前
查爾斯大學(xué)計算機(jī)圖形小組 (CGG) 的研究人員開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的技術(shù),可以幫助釋放高保真彩色 3D打印的潛力。通過不斷模擬打印過程,該團(tuán)隊成功地訓(xùn)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(shù)。該程序也非常高效,只需要一個 GPU,使其比類似的 AI 方法快 300 倍,同時將打印準(zhǔn)備時間從幾十小時減少到幾分鐘。
使用團(tuán)隊的新機(jī)器學(xué)習(xí)軟件創(chuàng)建的三色 3D 打印模型。圖片來自查爾斯大學(xué)。
彩色3D打印的速度限制
目前,許多材料噴射 (MJ) 3D 打印機(jī)能夠生產(chǎn)具有復(fù)雜顏色變化的零件,因此它們通常用于重建高度詳細(xì)的人工制品和手術(shù)模型。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),傳統(tǒng)的 MJ 系統(tǒng)使用紫外線來精確固化不同的半透明基色樹脂混合物,這種減法混合過程為它們提供了相當(dāng)廣泛的調(diào)色板。
然而,盡管彩色 3D 打印具有靈活性,但它可能會導(dǎo)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(zhǔn)確性。鑒于這種滲色是三維的,當(dāng)它發(fā)生時,它還會影響薄壁物體內(nèi)相對側(cè)的顏色,使其成為大規(guī)模精確生產(chǎn)的重大障礙。早在 2017 年,研究人員就證明了在打印過程中使用模擬來優(yōu)化材料放置的可行性,從而確保部件的最佳清晰度和對比度。現(xiàn)在,基于數(shù)百萬次測試運(yùn)行,該團(tuán)隊創(chuàng)建了一種改進(jìn)的算法,能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測給定表面如何受到周圍材料的影響,從而加快整個過程。
使用“蒙特卡羅”預(yù)測模型開發(fā)的合成數(shù)據(jù)集示例。圖片來自查爾斯大學(xué)。
另一種光散射模型
傳統(tǒng)上,預(yù)測紫外線傳播的方向涉及使用所謂的“蒙特卡羅”(MC)模擬模型。盡管此類方法通常很有效,但它們可能需要數(shù)小時才能完成,即使使用高端系統(tǒng)來生產(chǎn)非常小的物體,也會造成瓶頸,從而阻止復(fù)雜彩色零件的可擴(kuò)展生產(chǎn)。為了解決這個問題,研究人員采用了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,在該方法中,他們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬減少樣本數(shù)量的產(chǎn)生,但代價是結(jié)果差異更大。盡管該團(tuán)隊的改進(jìn)循環(huán)導(dǎo)致了一些較低質(zhì)量的預(yù)測,但對參考對象進(jìn)行建模只需要 30 個小時,遠(yuǎn)少于 MC 驅(qū)動軟件預(yù)計的 3,000 多個小時。
還發(fā)現(xiàn)修改后的算法在基本形狀和復(fù)雜幾何形狀之間比現(xiàn)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(zhǔn)備的理想選擇。更重要的是,在單 GPU 工作站上進(jìn)行測試時,團(tuán)隊的軟件運(yùn)行速度是以前的兩倍,避免了組裝以前執(zhí)行 ML 任務(wù)所需的計算機(jī)集群的需要。事實(shí)上,與現(xiàn)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)量水平與具有“感知更清晰”顏色的傳統(tǒng)模型相似,盡管他們的設(shè)置最終確實(shí)執(zhí)行了創(chuàng)建薄壁對象時效果較差。
研究人員在他們的論文中總結(jié)道:“[我們的] 3D 打印管道在質(zhì)量上與以前的工作相匹配,同時通???100 到 300 倍。盡管任何數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的通用性有限,但該網(wǎng)絡(luò)可以很好地泛化到看不見的幾何形狀和材料值。這種穩(wěn)健性為我們的實(shí)際部署提供了解決方案?!?/span>
機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的 AM 優(yōu)化
僅在過去的 12 個月中,ML 算法就發(fā)現(xiàn)了廣泛的 3D 打印應(yīng)用。就在去年,數(shù)據(jù)專家 Senvol 與美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室簽約,使用其專有的 ML 軟件作為開發(fā)靈活計劃的一種手段,以對 3D 打印導(dǎo)彈部件進(jìn)行合格評定。在其他地方,阿貢國家實(shí)驗(yàn)室和德克薩斯農(nóng)工大學(xué)的研究人員使用實(shí)時溫度數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件來實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的 3D 打印缺陷檢測。具體來說,科學(xué)家們已經(jīng)能夠?qū)⒘慵臒釟v史與激光粉末床融合過程中亞表面缺陷的形成相關(guān)聯(lián)。
同樣,紐約大學(xué)的一個團(tuán)隊成功地使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具對玻璃和碳纖維 3D 打印組件進(jìn)行逆向工程。 利用測試樣本的 CT 掃描,研究人員能夠有效地“竊取”他們的設(shè)計,并將其重新創(chuàng)建到原始設(shè)計的 0.33% 以內(nèi)。
來源:https://www.3ddayin.net/xinwenpindao/xin3Ddayinjishu/40371.html