越來越多的學(xué)術(shù)和工業(yè)研究小組認(rèn)為，將基于人工智能的算法集成到3D打印過程中是提高3D打印質(zhì)量和效率的一種方法。雖然3D打印取得了很大的進展，但質(zhì)量控制和過程監(jiān)控仍然是一個巨大的挑戰(zhàn)。

3D打印技術(shù)在汽車、航空航天、生物醫(yī)學(xué)等工業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。它可以以低成本和小批量生產(chǎn)的方式制造具有復(fù)雜幾何形狀、內(nèi)部結(jié)構(gòu)細節(jié)和單獨定制設(shè)計的零件。

然而，在實際應(yīng)用中，3D打印技術(shù)的優(yōu)點并沒有得到充分利用。大多數(shù)時候，設(shè)計從一開始就沒有考慮使用3D打印過程，而是因為傳統(tǒng)的過程無法處理，轉(zhuǎn)向了3D打印。首先，新工藝涉及許多點，需要進行大量測試；其次，對3D打印過程缺乏有效的監(jiān)控手段，只知道打印是否成功。

影響3D打印技術(shù)質(zhì)量的因素多種多樣，如擠壓壓力過大或過小、燒結(jié)材料中的氣穴、層分離（缺乏附著力）等。在大多數(shù)情況下，這些缺陷會增加零件的孔隙率和機械性能。

建立過程控制

首先，確定所使用材料的質(zhì)量。對于大多數(shù)3D打印公司來說，材料質(zhì)量控制是一個持續(xù)的挑戰(zhàn)。此外，可能影響產(chǎn)品質(zhì)量的各種變量跨越了整個3D打印過程。目前，試驗和錯誤是優(yōu)化3D打印過程的常用方法，以實現(xiàn)一致和可重復(fù)的部件質(zhì)量。該方法通常需要重復(fù)制造步驟，并對部件進行大量測試。

減少人為錯誤

大多數(shù)3D打印過程仍然需要額外的人工干預(yù)。這可能涉及部件的初始設(shè)計、后處理（去除支撐和精加工）以及產(chǎn)品是否符合要求。因此，減少人為錯誤的可能性對消除3D打印缺陷至關(guān)重要。

預(yù)制階段的效率

基于人工智能的軟件包可以用機器學(xué)習(xí)算法來評估和優(yōu)化3D打印的設(shè)計文件，即所謂的生成設(shè)計方法。制造商可以輸入所需的設(shè)計參數(shù)，分析設(shè)計要求，找到有效的生產(chǎn)方法。

自動缺陷檢測和閉環(huán)控制

閉環(huán)控制系統(tǒng)的開發(fā)一直是3D打印工程師的長期關(guān)鍵目標(biāo)。由于先進的人工智能應(yīng)用程序的快速發(fā)展，它已成為過去幾年的一種可能性。這些數(shù)據(jù)與使用計算機斷層掃描成像技術(shù)預(yù)先記錄的缺陷數(shù)據(jù)庫實時匹配。在高分辨率成像和CT掃描數(shù)據(jù)的幫助下，可以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)預(yù)測問題，檢測打印過程中的缺陷。

工業(yè)機器人手臂的高精度附件可以高速、高精度地打印大型物體。通過將先進的人工智能算法與傳感器數(shù)據(jù)的實時處理相結(jié)合，智能3D打印擠出機可以檢測到任何問題，并做出獨立的決定，以實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的打印質(zhì)量。