論文の概要: Characterization of 3D Printers and X-Ray Computerized Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00041v1
- Date: Fri, 27 May 2022 11:06:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-12 09:36:22.786664
- Title: Characterization of 3D Printers and X-Ray Computerized Tomography
- Title（参考訳）: 3Dプリンタの特性評価とX線CT
- Authors: Sunita Khod, Akshay Dvivedi, Mayank Goswami
- Abstract要約: a)Ultimaker 2 Extended+、(b)Delta Wasp、(c)Rising E2、(d)ProJet MJPの4つの市販3Dプリンターを用いて、38個のサンプルを印刷する。
サンプルプロファイルは、ポロシティの既知の量を持つ立方体と球体の大きさの均一分布と非一様分布を含む。
その結果, ProJet MJPは, 表面粗さが最小であり, ポーシティ値にほぼ近い印刷試料の最高の品質が得られることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.333810206561284
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The 3D printing process flow requires several inputs for the best printing
quality. These settings may vary from sample to sample, printer to printer, and
depend upon users' previous experience. The involved operational parameters for
3D Printing are varied to test the optimality. Thirty-eight samples are printed
using four commercially available 3D printers, namely: (a) Ultimaker 2
Extended+, (b) Delta Wasp, (c) Raise E2, and (d) ProJet MJP. The sample
profiles contain uniform and non-uniform distribution of the assorted size of
cubes and spheres with a known amount of porosity. These samples are scanned
using X-Ray Computed Tomography system. Functional Imaging analysis is
performed using AI-based segmentation codes to (a) characterize these 3D
printers and (b) find Three-dimensional surface roughness of three teeth and
one sandstone pebble (from riverbed) with naturally deposited layers is also
compared with printed sample values. Teeth has best quality. It is found that
ProJet MJP gives the best quality of printed samples with the least amount of
surface roughness and almost near to the actual porosity value. As expected,
100% infill density value, best spatial resolution for printing or Layer
height, and minimum nozzle speed give the best quality of 3D printing.
- Abstract（参考訳）: 3dプリントのプロセスフローは、最高の印刷品質のためにいくつかの入力を必要とする。
これらの設定はサンプルからサンプル、プリンタからプリンタまで様々であり、ユーザの以前の経験に依存します。
3Dプリンティングの操作パラメータは最適性をテストするために変化する。
38個のサンプルは市販の3dプリンター4台でプリントされる。
(a)ウルティメーカ2拡張+
(b)デルタワスプ。
(c)E2を上げ、
(d)プロJet MJP。
サンプルプロファイルは、既知の多孔性を持つ立方体と球体の大きさの均一分布と非一様分布を含む。
これらのサンプルはX線CTシステムを用いてスキャンされる。
AIに基づくセグメンテーションコードを用いて機能画像解析を行う
(a)これら3Dプリンタを特徴付ける
(b) 3本の歯の3次元表面粗さと自然堆積層を有する砂岩小石(河床から)を印刷試料値と比較した。
歯は最高品質です。
その結果, ProJet MJPは, 表面粗さが最小であり, ポーシティ値にほぼ近い印刷試料の最高の品質が得られることがわかった。
予想通り、100%充填密度値、印刷や層の高さに最適な空間解像度、最小ノズル速度は3Dプリンティングの最高の品質を与える。
関連論文リスト
- VividDreamer: Towards High-Fidelity and Efficient Text-to-3D Generation [69.68568248073747]
拡散に基づく3次元生成タスクにおいて, ポーズ依存型連続蒸留サンプリング (PCDS) を提案する。
PCDSは拡散軌道内でポーズ依存整合関数を構築し、最小サンプリングステップで真の勾配を近似することができる。
そこで我々は,まず1ステップのPCDSを用いて3Dオブジェクトの基本構造を作成し,さらに徐々にPCDSのステップを拡大して細かな細部を生成する,粗大な最適化手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T08:21:52Z) - 3D object quality prediction for Metal Jet Printer with Multimodal thermal encoder [46.85584046139531]
金属印刷における様々な要因は、印刷部品の品質に影響を及ぼす。
HPのMetJet印刷プロセスから収集された膨大なデータを使って、AI技術を使用して、印刷された部分品質メトリクスを分析し、学習し、効果的に推測することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T21:57:29Z) - 3DTopia: Large Text-to-3D Generation Model with Hybrid Diffusion Priors [85.11117452560882]
本稿では,2段階のテキスト・ツー・3D生成システムである3DTopiaについて述べる。
3次元データから直接学習される3次元拡散の第1段階のサンプルは、テキスト条件付き3次元潜伏拡散モデルを用いており、高速なプロトタイピングのための粗い3次元サンプルを迅速に生成する。
第2段階は2次元拡散前処理を利用して、粗い3次元モデルのテクスチャを第1段階からさらに洗練し、高品質なテクスチャ生成のための潜時空間と画素空間の最適化からなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:26:28Z) - Consistent3D: Towards Consistent High-Fidelity Text-to-3D Generation with Deterministic Sampling Prior [87.55592645191122]
スコア蒸留サンプリング(SDS)とその変種は、テキスト・ツー・3D世代の発展を大幅に加速させたが、幾何崩壊やテクスチャの低下に弱い。
テキストから3D生成に先立ってODE決定論的サンプリングを探索する新しい「一貫性3D」手法を提案する。
実験により,高忠実で多様な3Dオブジェクトと大規模シーンの生成にConsistent3Dの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-17T08:32:07Z) - Instant Multi-View Head Capture through Learnable Registration [62.70443641907766]
3次元頭部のデータセットを密接なセマンティック通信でキャプチャする既存の手法は遅い。
キャリブレーションされたマルチビュー画像から3Dヘッドを直接推定するためにTEMPEHを導入する。
1つの頭部の予測には0.3秒かかるが、中央値の復元誤差は0.26mmで、現在の最先端よりも64%低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T21:45:18Z) - GVP: Generative Volumetric Primitives [76.95231302205235]
本稿では,512解像度画像をリアルタイムにサンプリング・レンダリングできる最初の純3次元生成モデルである生成ボリュームプリミティブ(GVP)を提案する。
GVPは、複数のプリミティブとその空間情報を共同でモデル化し、どちらも2D畳み込みネットワークを介して効率的に生成することができる。
いくつかのデータセットの実験は、最先端技術よりも優れた効率性とGVPの3次元一貫性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T16:50:23Z) - 3D-EDM: Early Detection Model for 3D-Printer Faults [0.0]
正確なキャリブレーションを施した3Dプリンタを使用するのは難しい。
従来の研究では、センサデータと機械学習を用いた画像データを用いてこれらの問題を検出できることが示唆されている。
将来、実際の利用を考えると、収集が容易なデータによる軽量早期検出モデルの作成に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-23T02:46:26Z) - Towards Smart Monitored AM: Open Source in-Situ Layer-wise 3D Printing
Image Anomaly Detection Using Histograms of Oriented Gradients and a
Physics-Based Rendering Engine [0.0]
本研究では,物理レンダリングエンジンであるBlenderで生成した理想的なプロセスのG符号による参照画像と静止単眼カメラからのプリント層画像を比較し,3次元印刷異常を検出するオープンソース手法を提案する。
局所画像領域の向き勾配(HOG)のヒストグラムの類似性を解析することにより,視覚偏差の認識を実現した。
本手法の実装は, 予備データを必要としないため, 部品の大量生産において, 同一形状の添加物あるいは減算的製造を行うことで, 最大効率を実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-04T09:27:10Z) - Open Source Computer Vision-based Layer-wise 3D Printing Analysis [0.0]
本稿では,オープンソースのコンピュータビジョンに基づくハードウェア構造とソフトウェアアルゴリズムについて述べる。
3Dプリンティングプロセスを階層的に分析し、印刷エラーを追跡し、信頼性を向上させるために適切なプリンタアクションを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-12T08:33:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。