基于人工智能的算法整合到3D打印技术中，提高质量和效率

越来越多的学术和工业研究小组认为，将基于人工智能的算法集成到3D打印过程中是提高3D打印质量和效率的一种方法。虽然3D打印取得了很大的进展，但质量控制和过程监控仍然是一个巨大的挑战。

3D打印技术在汽车、航空航天、生物医学等工业领域发挥着重要作用。它可以以低成本和小批量生产的方式制造具有复杂几何形状、内部结构细节和单独定制设计的零件。

然而，在实际应用中，3D打印技术的优点并没有得到充分利用。大多数时候，设计从一开始就没有考虑使用3D打印过程，而是因为传统的过程无法处理，转向了3D打印。首先，新工艺涉及许多点，需要进行大量测试；其次，对3D打印过程缺乏有效的监控手段，只知道打印是否成功。

影响3D打印技术质量的因素多种多样，如挤压压力过大或过小、烧结材料中的气穴、层分离（缺乏附着力）等。在大多数情况下，这些缺陷会增加零件的孔隙率和机械性能。

建立过程控制

首先，确定所使用材料的质量。对于大多数3D打印公司来说，材料质量控制是一个持续的挑战。此外，可能影响产品质量的各种变量跨越了整个3D打印过程。目前，试验和错误是优化3D打印过程的常用方法，以实现一致和可重复的部件质量。该方法通常需要重复制造步骤，并对部件进行大量测试。

减少人为错误

大多数3D打印过程仍然需要额外的人工干预。这可能涉及部件的初始设计、后处理（去除支撑和精加工）以及产品是否符合要求。因此，减少人为错误的可能性对消除3D打印缺陷至关重要。

预制阶段的效率

基于人工智能的软件包可以用机器学习算法来评估和优化3D打印的设计文件，即所谓的生成设计方法。制造商可以输入所需的设计参数，分析设计要求，找到有效的生产方法。

自动缺陷检测和闭环控制

闭环控制系统的开发一直是3D打印工程师的长期关键目标。由于先进的人工智能应用程序的快速发展，它已成为过去几年的一种可能性。这些数据与使用计算机断层扫描成像技术预先记录的缺陷数据库实时匹配。在高分辨率成像和CT扫描数据的帮助下，可以训练人工智能系统预测问题，检测打印过程中的缺陷。

工业机器人手臂的高精度附件可以高速、高精度地打印大型物体。通过将先进的人工智能算法与传感器数据的实时处理相结合，智能3D打印挤出机可以检测到任何问题，并做出独立的决定，以实现优质的打印质量。