Automated storage and active cleaning for multi-material digital-light-processing printer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to introduce a novel technique for printing with multiple materials using the DLP method. Digital-light-processing (DLP) printing uses a digital projector to selectively cure a full layer of resin using a mask image. One of the challenges with DLP printing is the difficulty of incorporating multiple materials within the same part. As the part is cured within a liquid basin, resin switching introduces issues of cross-contamination and significantly increased print time. Design/methodology/approach The material handling challenges are investigated and addressed by taking inspiration from automated storage and retrieval systems and using an active cleaning solution. The material tower is a compact design to facilitate the storage and retrieval of different materials during the printing process. A spray mechanism is used for actively cleaning excess resin from the part between material changes. Findings Challenges encountered within the multi-material DLP technology are addressed and the experimental prototype validates the proposed solution. The system has a cleaning effectiveness of over 90 per cent in 15 s with the build area of 72 inches, in contrast to the previous work of 50 per cent cleaning effectiveness in 2 min with only 6 inches build area. The method can also hold more materials than the previous work. Originality/value The techniques from automated storage and retrieval system is applied to develop a storage system so that the time complexity of swapping is reduced from linear to constant. The whole system is sustainable and scalable by using a spraying mechanism. The design of the printer is modular and highly customizable, and the material waste for build materials and cleaning solution is minimized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».