A novel setup for in-process geometric inspection of 3D printed parts viastructured-light 3D scanning
Notice bibliographique
Résumé
In-process 3D scanning of 3D-printed parts offers the potential to improve the accuracy and efficiency of additive manufacturing.In this work, a setup for in-process geometric inspection of 3D printed parts of fused filament fabrication (FFF) that combines a 3D printer and a 3D scanner is presented, as well as a software package developed in Python.The software transforms the 3D scanned point cloud to the 3D printer's reference system and produces a deviation field by comparing the outer surface of the 3D printed part to the reference geometry.By performing the scanning while the part is being printed, it is possible to monitor the process in real-time and detect any errors that may occur.The main application for this system is to understand the geometric deviation of the 3D printed parts, which allows us to reduce systematic deviations without the need for sacrificial parts or machine calibration.This system allows for the generation of an accompanying 3D model that can be used for geometric inspection or simulations at the end of the printing process.In conclusion, in-process 3D scanning holds promise as a valuable tool for improving the accuracy and efficiency of 3D printing, and there are many opportunities for further optimization and development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».