Open Source Computer Vision-based Layer-wise 3D Printing Analysis/zh

出版数据
类型	纸
标题	基于开源计算机视觉的逐层3D打印分析
描述
作者
年	2020
语言	英语（en）
执照	CC-BY-SA-4.0
引用方式	Aliaksei L. Petsiuk 和 Joshua M. Pearce. 基于开源计算机视觉的逐层3D打印分析.增材制造.(36) (2020), 101473, https://doi.org/10.1016/j.addma.2020.101473 . https://arxiv.org/abs/2003.05660 开放获取

项目数据
类型
作者	Aliaksei L. Petsiuk 约书亚 M. 皮尔斯
地点	美国密歇根州
地位	设计建模原型已验证
经核实	最多
年
OKH宣言	下载

设备数据
硬件许可	CERN-OHL-S
认证	开始 OSHWA 认证

本文介绍了一种基于计算机视觉的开源硬件结构和软件算法，该结构和算法逐层分析3D打印过程，追踪打印错误，并生成相应的打印机操作以提高可靠性。该方法基于多阶段单目图像检测，能够同时监测打印对象的外部形状及其内部层结构。首先进行侧视图高度验证，然后利用多模板匹配和迭代最近点算法分析虚拟俯视图，以确定外壳轮廓的对应关系；同时，利用高斯混合模型对空间频率滤波器响应进行聚类，并利用凝聚层次聚类算法分割结构异常，从而分析内部层纹理质量。这使得系统能够评估打印模式的全局和局部参数。实验验证表明，每层分析时间不到一分钟，对于大型打印件而言，这可以视为准实时过程。该系统可作为智能打印暂停工具，旨在节省时间和材料。然而，结果表明，该算法提供了一种系统化原位打印数据的方法，作为增材制造完全开源故障校正算法的第一步。

免费开源代码：https://osf.io/8ubgn/

精彩片段

开发了一种利用单目多级图像分割的视觉伺服平台。
所提出的算法可防止增材制造过程中出现严重故障。
所开发的系统能够追踪内部和外部的印刷错误。

3D打印、增材制造；开源硬件；RepRap；计算机视觉；质量保证；实时监控

参见

新闻报道

MTU 的 Joshua Pearce 开发了一种基于计算机视觉的开源打印校正算法，该算法应用于3D 打印行业，涉及 8 万和2.8 万用户。
密歇根理工大学开发用于 3D 打印质量控制的开源智能视觉系统3D 打印 7 万，新闻快讯2137
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Joshua Pearce 和 Aliaksei Petsiuk，hanno sviluppato un algoritmo software open source basato sulla Visione Artificiale in grado di rilevare e correggere gli errori di stampa Stampare in 3D（意大利语）
开源算法 soll Druckfehler verhindern 3D Ruck German
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关键词	3D打印、增材制造、开源硬件、RepRap、计算机视觉、质量保证、实时监控
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执照	CC-BY-SA-4.0
语言	英语（en）
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创建	2020年3月13日，作者：约书亚·M·皮尔斯
最后编辑	2026年1月8日，元描述机器人
引用方式	JMPearce (2020–2026)。“基于开源计算机视觉的逐层3D打印分析”。Appropedia 。检索日期：2026年7月28日。
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