昆士蘭科技大學利用機器學習改進熔融電寫技術，將實驗時間從幾天或幾周縮短到幾小時
時間：2024-11-22 09:43 來源：南極熊 作者：admin 閱讀：次
2024年11月21日，來自昆士蘭科技大學 (QUT) 的生物醫學工程師開發出一種新的自動化方法，可大幅推進熔融電寫技術(MEW)的發展。熔融電寫技術是一種用于組織工程和再生醫學的新型高分辨率 3D 打印技術。相關研究成果以題為《Towards industry-ready additivemanufacturing: AI-enabled closed-loop control for 3D melt electrowriting/邁向工業化的增材制造：基于人工智能的 3D 熔融電書寫閉環控制》的論文發表在《通信工程》雜志上。論文第一作者 PawelMieszczanek 博士在昆士蘭科技大學 ARC 增材生物制造培訓中心獲得博士學位，他表示，研究人員的方法將加快熔融電寫 (MEW) 技術的發展。
“MEW 是一種多方面的 3D 打印技術，也可用于生物工程、生物材料科學和軟機器人。然而，從 10 多年前的早期階段到現在，它面臨著許多挑戰，包括實驗時間長、打印速度慢、結果一致性差以及打印機操作依賴用戶，”Mieszczanek 博士說。“為了解決這些問題，我們使用機器學習 (ML) 為 MEW 創建了一個閉環過程控制系統。新穎的 MEW 系統設計非常有效，因為它可以監控光纖飛行過程，使我們能夠使用實時成像進行連續分析。”
△A) 加熱注射器中的熔融聚合物通過氣動壓力被推過噴嘴，形成稱為泰勒錐的液滴。靜電荷導致細小的射流從泰勒錐噴向收集器。這種細小的帶電射流直接寫在表面（收集器）上，然后凝固成微纖維。紅色文本表示輸入過程參數，藍色文本表示關鍵輸出過程參數。B) 自動化 MEW 3D 打印機的照片，其中標注了最重要的硬件組件，包括 X、Y 和 Z 軸平臺、打印頭、收集器、準直背光和遠心鏡頭/相機。來源：昆士蘭科技大學。
昆士蘭科技大學細胞外基質材料科學馬克斯·普朗克昆士蘭中心 (MPQC) 主任、杰出教授 Dietmar W. Hutmacher 表示，新的自動化數據收集系統將實驗時間從幾天和幾周縮短到幾小時。“我們使用前饋神經網絡、優化技術和反饋回路來確保打印部件始終可重復。這項工作表明，機器學習可以自動化 MEW 操作，并支持在復雜的 3D 打印技術中設計有效的閉環控制。”
這項工作明確解決了 MEW 目前面臨的主要技術挑戰：
(1) 實驗速度慢且勞動密集；
(2) 打印過程吞吐量低；
(3) 打印結構的可重復性差；
(4) MEW 系統的操作高度復雜。
通過自動化過程監控和控制平臺解決了實驗速度慢且依賴于操作員的問題。該系統允許通過先進的硬件和計算機視覺算法進行實時參數監控、控制和分析。快速執行一系列實驗的能力使研究人員能夠通過測試多種打印參數配置來收集大量輸入輸出數據。這些數據被用于使用 ANN 構建 MEW 系統模型。根據所需的輸出參數，生成的模型用于對輸入參數進行前饋控制，從而降低了操作打印機的復雜性。ANN 模型還用作閉環控制器的基礎，通過實時最小化輸出誤差來確保可重復的結果。
總體而言，所提出的解決方案和方法集成了最新的 MEW 硬件和 ML 技術，首次開發了數據驅動的閉環控制系統，以提高吞吐量和可重復性。研究團隊成員包括昆士蘭科技大學的 Pawel Mieszczanek 博士、杰出名譽教授 Peter Corke、杰出教授 W. Hutmacher；以及俄勒岡大學的 Courosh Mehanian 教授和副教授 Paul D. Dalton。
△從左至右：杰出教授 Dietmar Humacher、Pawel Mieszczanek 博士、杰出名譽教授 Peter Corke。來源：昆士蘭科技大學。
(責任編輯：admin)
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