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              基于神經(jīng)網(wǎng)絡切片的高精度3D打印系統(tǒng)

              3D打印動態(tài)
              2024
              07/15
              17:50
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              來源: EFL生物3D打印與生物制造

              光散射的嚴重影響著微結(jié)構(gòu)的打印,其會導致各種不必要的聚合,從而導致細小結(jié)構(gòu)無法打印,降低打印機的實際分辨率。而現(xiàn)有解決辦法或是使用具有更高分辨率的打印機,或是進行曝光時間與曝光光強的工藝優(yōu)化,兩者皆需耗費大量的成本與時間。

              為克服這一現(xiàn)狀,來自University of California, San Diego的陳紹琛教授團隊在SPIE會議上發(fā)表了題為“Mitigating scattering effects in DMD-based microscale 3D printing using machine learning”的文章,提出了一種通過機器學習進行切片圖像灰度值處理,從而減少散射效應并提高打印精度的3D打印方法。

              研究人員首先搭建了投影式光固化打印系統(tǒng),其與傳統(tǒng)投影式光固化打印系統(tǒng)不同之處在于:傳統(tǒng)投影式光固化打印系統(tǒng)主要通過調(diào)整打印光強與曝光時間進行工藝調(diào)整,而研究人員則重點針對切片圖像進行處理,他們設計了一種14層全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,并將不同的灰度圖片與相應打印結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中,不斷的進行訓練,完成訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡可以依照設計的形狀生成相應的灰度圖像(切片圖像),用于抑制散射,實現(xiàn)高精度的打印。

              圖1 3D打印機和打印結(jié)構(gòu)的示意圖。(a) 基于 DMD 芯片的 3D 打印機。(b)灰度圖像(切片圖像)輸入到3D打印機中,再由3D打印機輸出結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡將所設計結(jié)構(gòu)的理論形狀作為輸入,并輸出灰度圖像(切片圖像)。3D打印機的輸入和輸出用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。(c) 訓練灰度圖像(切片圖像)的例子。(d) 所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡的架構(gòu)

              接著,研究人員為了評估所設計的借助神經(jīng)網(wǎng)絡進行切片的3D打印系統(tǒng)的性能,進行了如圖2(a)所示結(jié)構(gòu)的打印,可以看到,由神經(jīng)網(wǎng)絡生成的切片結(jié)果在模型邊緣部分增加了像素點以提高能量防止欠曝光,在類孔結(jié)構(gòu)邊緣削減了像素點以降低能量防止過曝光,符合邏輯,且使用神經(jīng)網(wǎng)絡生成的切片結(jié)果打印得到的結(jié)構(gòu)也很好的還原了所設計的形狀,展現(xiàn)了研究人員所設計3D打印系統(tǒng)的優(yōu)秀精度。

              圖2 (a)所設計的理論形狀;(b) 神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像);(c)打印得到的結(jié)構(gòu)。(d) 神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)與所設計的理論形狀之間的對比

              然后,研究人員比較了神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)與傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像),由打印結(jié)果可以看到,傳統(tǒng)切片方法存在局限性,無論如何調(diào)整打印參數(shù),其始終無法很好的還原所設計模型的一些細節(jié),而使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行切片則很好緩解了這一問題,其打印的各類模型都具有較高的精度。

              圖3 使用神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)和使用傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像)的打印結(jié)果。第一列是所設計的理論形狀。第二列到第四列是使用傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像)在50%,75%和100%平均光強下的打印結(jié)果。第五列是使用神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)得到的打印結(jié)果

              最后,研究人員對神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)和使用傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像)的打印結(jié)果進行了定量分析,他們計算了所有打印結(jié)果的Dice系數(shù)(用于評價兩個集合的相似程度,越接近1越相似),可以看到,傳統(tǒng)切片方法由于無法同時避免欠曝光與過曝光,使得其Dice系數(shù)較低,而神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)則具有明顯優(yōu)勢,進一步展現(xiàn)了運用神經(jīng)網(wǎng)絡進行切片的顯著優(yōu)勢。


              圖4 使用神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)和使用傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像)的打印結(jié)果。(a)-(c)是在不同條件下打印結(jié)果的疊加輪廓。白色輪廓是所設計的理論形狀。紅色輪廓是使用神經(jīng)網(wǎng)絡給出的灰度圖像(切片圖像)得到的打印結(jié)果。黃色、綠色和藍色輪廓分別表示使用傳統(tǒng)切片方法得到的灰度圖像(切片圖像)的打印結(jié)果,其平均光強分別為 100%、75% 和 50%。(d)-(g) 是 (a) 中虛線框架中的放大視圖。(h) 打印結(jié)果與理論形狀之間的Dice系數(shù)
              文章來源:
              https://doi.org/10.1117/12.2577129


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