Precision improvement of robotic bioprinting via vision-based tool path compensation
Notice bibliographique
Résumé
Robotic 3D bioprinting is a rapidly advancing technology with applications in organ fabrication, tissue restoration, and pharmaceutical testing. While the stepwise generation of organs characterizes bioprinting, challenges such as non-linear material behavior, layer shifting, and trajectory tracking are common in freeform reversible embedding of suspended hydrogels (FRESH) bioprinting, leading to imperfections in complex organ construction. To overcome these limitations, we propose a computer vision-based strategy to identify discrepancies between printed filaments and the reference robot path. Employing error compensation techniques, we generate an adjusted reference path, enhancing robotic 3D bioprinting by adapting the robot path based on vision system data. Experimental assessments confirm the reliability and agility of our vision-based robotic 3D bioprinting approach, showcasing precision in fabricating human blood vessel segments through case studies. Significantly, it minimizes the printing layer width disparity to just 0.15 mm compared to the 0.6 mm in traditional methods, and it decreases the average error for curved filaments to 7.0 mm 2 from the previous 12.7 mm 2 in conventional printing. While these results underscore the significant potential of our innovation in creating precise biomimetic constructs, further investigation is necessary to tackle challenges such as accurately distinguishing closely stacked layers using a vision system, especially under varying lighting conditions. These limitations, coupled with issues of computational complexity and scalability in larger-scale bioprinting, emphasize the importance of enhancing the reliability of the vision-based approach across various conditions. Nonetheless, our innovation demonstrates substantial promise in creating precise biomimetic constructs and paves the way for future advancements in vision-guided robotic bioprinting, including the integration of multi-material printing techniques to enhance versatility.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».