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美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室研究人员开发出一种利用摄像头和人工智能（AI）检测3D打印质量的系统，在打印过程中，3D打印机可逐层“检查”自己制造的零部件，并及时发现断丝、尺寸异常等细微缺陷。研究人员表示，这有望在零部件完成打印前发现问题，减少后续检测时间和成本。该方法也可应用于其他先进制造技术、传统减材制造工艺和实验系统。相关研究发表于最新一期《npj先进制造》杂志。

这套系统主要用于直接墨水书写技术。这种3D打印技术通过喷嘴将柔软或糊状材料挤出，形成细小的丝状结构，再按照设计好的路径一层层堆叠。对于一些复杂的缓冲垫和衬垫来说，打印丝的粗细和排列方式会影响零部件性能，微小的间隙、断丝或直径变化都可能导致问题。

过去，通常要等打印完成后，将零部件取下来，通过X射线成像、机械测试等方法进行检查。这些方法耗时、成本较高。新系统把检测提前到了打印过程中。摄像头会拍下每一层材料沉积形成的图像，软件从图像中识别出刚刚打印出的丝状结构，并测量其直径等尺寸。这样，在打印过程中即可发现断丝或尺寸异常等问题。研究人员说，这相当于给打印机装上了“眼睛背后的大脑”：摄像头负责观察，AI帮助分析图像并作出判断。

研究人员利用近1.5万张人工标注图像训练机器学习模型，并在55个零部件上进行了测试。结果显示，自动测量结果通常与人工测量结果相差仅几微米。人工测量一张大型图像可能需要20分钟至1小时，而自动化分析只需几毫秒，平均速度约为人工测量的10万倍。

为验证系统能力，研究人员还检测了一个约25厘米×25厘米的缓冲垫。他们从其中一层采集约2500张图像，并据此绘制零部件内部结构的空间分布图。结果发现，打印丝直径从一侧向另一侧逐渐变化。进一步分析表明，这可能是因为打印平台相对于喷嘴存在轻微倾斜。这一问题如果只看整个零部件的平均尺寸，很难被发现。

研究人员表示，X射线计算机断层扫描（CT）能提供详细的三维结构信息，但对于尺寸较大的复杂零部件，高分辨率检测能力受到限制。而安装在打印机上的摄像头可在制造过程中持续获取信息，也能检查一些难以进行完整CT扫描的大型零部件。

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