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

時間:2024-07-16 11:46 來源:EFL生物3D打印與生物制造 作者:admin 閱讀:
      光散射的嚴(yán)重影響著微結(jié)構(gòu)的打印,其會導(dǎo)致各種不必要的聚合,從而導(dǎo)致細(xì)小結(jié)構(gòu)無法打印,降低打印機(jī)的實(shí)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(jī),或是進(jìn)行曝光時間與曝光光強(qiáng)的工藝優(yōu)化,兩者皆需耗費(fèi)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(tuán)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(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行切片圖像灰度值處理,從而減少散射效應(yīng)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(qiáng)與曝光時間進(jìn)行工藝調(diào)整,而研究人員則重點(diǎn)針對切片圖像進(jìn)行處理,他們設(shè)計了一種14層全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將不同的灰度圖片與相應(yīng)打印結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,不斷的進(jìn)行訓(xùn)練,完成訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以依照設(shè)計的形狀生成相應(yīng)的灰度圖像(切片圖像),用于抑制散射,實(shí)現(xiàn)高精度的打印。

圖1 3D打印機(jī)和打印結(jié)構(gòu)的示意圖。(a) 基于 DMD 芯片的 3D 打印機(jī)。(b)灰度圖像(切片圖像)輸入到3D打印機(jī)中,再由3D打印機(jī)輸出結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將所設(shè)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(jī)的輸入和輸出用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(c) 訓(xùn)練灰度圖像(切片圖像)的例子。(d) 所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

接著,研究人員為了評估所設(shè)計的借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切片的3D打印系統(tǒng)的性能,進(jìn)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(luò)生成的切片結(jié)果在模型邊緣部分增加了像素點(diǎn)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(diǎn)以降低能量防止過曝光,符合邏輯,且使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)計的形狀,展現(xiàn)了研究人員所設(shè)計3D打印系統(tǒng)的優(yōu)秀精度。

圖2 (a)所設(shè)計的理論形狀;(b) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)給出的灰度圖像(切片圖像)與所設(shè)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(luò)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(shè)計模型的一些細(xì)節(jié),而使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(luò)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(shè)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(qiáng)下的打印結(jié)果。第五列是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(jìn)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(luò)給出的灰度圖像(切片圖像)則具有明顯優(yōu)勢,進(jìn)一步展現(xiàn)了運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行切片的顯著優(yōu)勢。


圖4 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)計的理論形狀。紅色輪廓是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(lán)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(qiáng)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

(責(zé)任編輯:admin)

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