研究人員查爾斯大學(xué)的 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)集團(tuán)(CGG)已經(jīng)開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)為基礎(chǔ)的技術(shù),可以幫助解鎖高保真彩色三維打印的潛力。
通過不斷模擬打印過程,該團(tuán)隊(duì)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(gè) GPU,使其比類似的 AI 方法快 300 倍,同時(shí)將打印準(zhǔn)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(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半透明基色樹脂的不同混合物,這種減色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(huì)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(shí),它還會(huì)影響薄壁物體內(nèi)相對(duì)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,研究人員就證明了使用模擬來優(yōu)化打印過程中材料放置的可行性,從而確保部件的最佳清晰度和對(duì)比度?,F(xiàn)在,基于數(shù)百萬(wàn)次測(cè)試運(yùn)行,該團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一種改進(jìn)的算法,能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)給定表面如何受到周圍材料的影響,從而加快整個(gè)過程。
另一種光散射模型
傳統(tǒng)上,預(yù)測(cè)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(shí)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(huì)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(gè)問題,研究人員采用了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jià)是結(jié)果差異更大。盡管該團(tuán)隊(duì)的改進(jìn)循環(huán)導(dǎo)致了一些較低質(zhì)量的預(yù)測(cè),但對(duì)參考對(duì)象進(jìn)行建模只需要 30 個(gè)小時(shí),遠(yuǎn)少于 MC 驅(qū)動(dòng)軟件預(yù)計(jì)的 3,000 多個(gè)小時(shí)。
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(cè)試時(shí),團(tuán)隊(duì)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(jì)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)量水平與傳統(tǒng)模型相似,顏色“更清晰”,盡管他們的設(shè)置最終確實(shí)執(zhí)行了創(chuàng)建薄壁對(duì)象時(shí)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(shí)通???100 到 300 倍?!?“盡管任何數(shù)據(jù)驅(qū)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?!?/p>
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