利用机器学习评估 STL 文件的可打印性
机器学习
2025-09-17 v1 人工智能
摘要
长期以来，3D 打印一直是面向愿意自行调试甚至组装机器的工业专业人士和爱好者的技术。这与当今的市场形成了鲜明对比，近期的技术发展优先考虑易用性，以吸引更广泛的受众。如今的切片软件有几种方法可以对输入文件以及输出的 gcode 进行基本检查。我们的方法引入了一种新颖的支持层，通过训练 AI 模型来检测 3D 模型中的常见问题。其目标是通过在打印开始前识别出由于难以打印的几何形状而可能导致打印失败的特征，来协助经验较少的用户。
引用
@article{arxiv.2509.12392,
title = {Evaluating the printability of stl files with ML},
author = {Janik Henn and Adrian Hauptmannl and Hamza A. A. Gardi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12392},
year = {2025}
}