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3D打印能夠借助3D軟件創建復雜的幾何形狀。然而，質量監控仍然是增材制造中的一大挑戰，因為許多3D打印機沒有指定的系統來跟蹤和監控打印過程的進度。 3D打印機可以繼續打印部件，直到所有層都已完成，即使長絲用完或打印中存在任何潛在缺陷。為了幫助解決這個問題，堪薩斯州立大學工業和制造系統工程系（IMSE）的兩位研究人員為3D打印過程開發了一種新的質量監控系統。

來自IMSE的Ugandhar Delli和Shing Chang博士提出了一種通過集成相機，圖像處理和監督機器學習來實時自動評估3D打印部件質量的方法。研究人員使用LulzBot Mini 3D打印機進行研究，其中包括在不同檢查點暫停系統以檢測任何可能的缺陷并采取適當的糾正措施，例如在檢測到潛在缺陷時停止打印。Delli和Chang博士發表了一篇關于他們研究的論文，名為《使用監督機器學習3D打印中的自動監控過程》，該論文展示了他們的新過程監控方法。

研究人員提出了一個三步質量監控系統，以便在生產過程中實施3D打印部件的質量監控。

步驟1.根據幾何圖形確定3D打印部件的正確檢查點。

步驟2.借助已安裝的攝像頭拍攝每個檢查點處的半成品部件的圖像。

步驟3.執行圖像處理和分析。提出了一種機器學習方法-支持向量機（SVM），用于將部件分類為“好”或“有缺陷”類別。

打印過程使用ABS和PLA材料的零件以證明所提出的框架，研究人員得出結論，該方法能夠檢測完成失敗缺陷，例如長絲耗盡或在中間停止的印刷以及結構或幾何缺陷。當然，這種質量監測系統也有缺點。這種方法的主要缺點是，在拍攝半成品部件的圖像時需要暫停打印過程。另一個缺點是，由于只拍攝了頂視圖，所提出的方法可能無法檢測到垂直平面上的缺陷，這在頂視圖圖像中是看不到的。這為將來研究將攝像機安裝在打印機兩側以及檢測兩者上的缺陷提供了方向。水平和垂直平面都要檢測。

據研究人員稱，可以通過在打印頭上安裝原位相機來實現改進。他們未來的工作還將側重于研究選擇適當的檢查點帶來的影響因素。