將人工智能與3D打印結(jié)合的10個理由

魔猴君  科技前沿   19天前

人工智能正在徹底改變許多工業(yè)領(lǐng)域，增材制造也不例外。在3D打印領(lǐng)域，人工智能可以實現(xiàn)流程自動化、優(yōu)化參數(shù)、預(yù)測故障并提升最終部件的質(zhì)量。從設(shè)計到后處理，包括切片、實時控制和維護(hù)，人工智能的應(yīng)用正變得越來越廣泛和精準(zhǔn)。這項技術(shù)不僅提高了工作流程效率，還減少了錯誤、成本和生產(chǎn)時間。今天，我們將探討為何將人工智能融入3D打印流程可以為生產(chǎn)帶來真正的價值。

1：將草圖轉(zhuǎn)換為3D模型

人工智能正在改變3D打印的初始設(shè)計階段。這項技術(shù)有助于將二維草圖或工程圖自動轉(zhuǎn)換為可直接用于制造的三維模型。人工智能利用機(jī)器視覺算法，可以解讀手繪草圖、技術(shù)圖紙或概念草圖，并生成符合設(shè)計師意圖的三維幾何圖形。這一功能簡化了創(chuàng)意流程，尤其是在產(chǎn)品開發(fā)的早期階段，使其能夠快速地從創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為實體原型。它還減少了對高級CAD軟件的依賴，使3D設(shè)計更加便捷。

基于“老式太空火箭”提示的3D模型和STL文件，在Meshy AI中生成。

2：設(shè)計優(yōu)化和修改

人工智能可以生成并優(yōu)化現(xiàn)有的3D模型，利用生成式設(shè)計等技術(shù)使其更高效、更實用。基于特定目標(biāo)（強(qiáng)度、最小重量或力分布），人工智能可以創(chuàng)建手動難以甚至無法設(shè)計的幾何形狀。這不僅可以提升最終產(chǎn)品的性能，還能優(yōu)化材料使用并縮短開發(fā)時間。此外，它可以在幾分鐘內(nèi)探索數(shù)千種變體，從而大幅縮短設(shè)計周期并促進(jìn)更大程度的模型定制。

3：識別并糾正STL模型中的錯誤

許多3D打印錯誤源于模型設(shè)計不當(dāng)或?qū)С霾划?dāng)。這些錯誤可能并非直接可見，但卻可能導(dǎo)致打印失敗。AI算法可以分析STL或類似文件，自動識別這些問題，并在無需人工干預(yù)的情況下進(jìn)行糾正。此外，一些系統(tǒng)還可以根據(jù)以往類似模型的使用經(jīng)驗提出糾正建議。對于接收外部文件或處理復(fù)雜幾何形狀的用戶來說，此工具至關(guān)重要。

第四：智能媒體時代

人工智能優(yōu)化了3D打印中的支撐和負(fù)載。通過分析部件的幾何形狀和功能，它可以僅在絕對必要的位置放置支撐，從而減少材料、時間和后處理。它還能調(diào)整支撐的形狀，以便在不損壞表面的情況下輕松移除。它還可以根據(jù)部件的預(yù)期用途（強(qiáng)度、柔韌性、減震性等）選擇最合適的填充圖案和密度，甚至可以在模型的不同區(qū)域應(yīng)用不同的配置。這種內(nèi)部和外部結(jié)構(gòu)的智能生成可以提高性能，并有助于更精確地制造，尤其是對于復(fù)雜部件而言。

3D模型的填充會影響最終的強(qiáng)度。

5：打印前的預(yù)測模擬

通過模擬，AI可以分析熱變形、材料收縮、內(nèi)部應(yīng)力等因素。這使得它能夠預(yù)測故障發(fā)生，并建議修正制造參數(shù)。這對于長打印件或技術(shù)材料尤其有用。此外，通過識別常見的故障模式，AI算法可以學(xué)習(xí)并改進(jìn)其預(yù)測，使每次打印都比上一次更可靠。

6：實時監(jiān)控以檢測錯誤

打印開始后，翹曲、卡紙或粘合錯誤等問題隨時可能出現(xiàn)。通過集成人工智能攝像頭和機(jī)器視覺系統(tǒng)，可以實時直觀地檢測這些缺陷。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)問題時，它會發(fā)出警報、暫停打印，甚至在打印機(jī)允許的情況下嘗試自動糾正。這有助于減少因打印失敗造成的材料浪費和時間損失，并實現(xiàn)更高效的多臺打印機(jī)遠(yuǎn)程控制。

7、打印機(jī)的預(yù)測性維護(hù)

與任何機(jī)器一樣，3D打印機(jī)也需要定期維護(hù)。皮帶磨損、噴嘴內(nèi)物料堆積或電機(jī)故障都可能導(dǎo)致難以診斷的打印錯誤。借助傳感器和AI算法，可以分析隨時間變化的行為（振動、打印速度、溫度、反復(fù)出現(xiàn)的故障），從而可以預(yù)測問題。這有助于避免意外停機(jī)并提高生產(chǎn)力，尤其是在連續(xù)生產(chǎn)的環(huán)境中。

圖片來源：達(dá)索系統(tǒng)

8.自動分類缺陷零件

3D打印最常見的挑戰(zhàn)之一是確保每個制造的部件都符合既定的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。借助經(jīng)過訓(xùn)練的視覺和人工智能系統(tǒng)，即使在大批量生產(chǎn)中，也能快速客觀地檢測部件，例如裂紋、翹曲或?qū)渝e等缺陷。與人工檢測相比，這種自動化檢測節(jié)省了時間，并提高了質(zhì)量檢查的一致性。通過集成到生產(chǎn)線中，人工智能可以自動區(qū)分合格部件和缺陷部件，確保只有正確的部件才能送達(dá)最終用戶。

9：后處理優(yōu)化

3D打印的后處理包含各種各樣的任務(wù)，這些任務(wù)可能占據(jù)整個流程時間和總成本的很大一部分。借助人工智能，可以分析每個部件的幾何形狀，并自動規(guī)劃最合適的后處理操作，以最佳順序和必要的工具進(jìn)行操作。此外，人工智能還可以根據(jù)所用材料、最終應(yīng)用或美學(xué)要求調(diào)整這些步驟。在工業(yè)環(huán)境中，此功能可實現(xiàn)打印與后續(xù)步驟之間更無縫的集成，從而促進(jìn)整個生產(chǎn)流程的自動化。

10.零件智能可追溯性

人工智能在3D打印部件的可追溯性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，有助于從照片中識別每個部件的確切來源。通過分析微觀圖案（例如紋理、層標(biāo)記或表面處理變化），人工智能可以檢測出每臺3D打印機(jī)的獨特特征，這些特征可作為“指紋”。這不僅可以了解采用了哪種制造工藝，還可以了解該部件是在哪個特定品牌的哪臺機(jī)器上打印的。此功能在質(zhì)量控制、部件認(rèn)證、供應(yīng)商審核和防偽方面具有巨大的優(yōu)勢。

編譯整理：3dnatives