導(dǎo)讀：如果有人用3D打印機(jī)打印了一個(gè)物品遞給你，你有多大把握能準(zhǔn)確說出這是什么型號(hào)的3D 打印機(jī)打印的？如果不靠猜測，我們或許根本無法確定是哪臺(tái)機(jī)器打印的。
 

2025年5月28日，伊利諾伊大學(xué)的研究人員利用人工智能技術(shù)開發(fā)了一種可以準(zhǔn)確識(shí)別出3D打印零件的制造設(shè)備、工藝和材料的方法，標(biāo)志著增材制造溯源與質(zhì)量監(jiān)管進(jìn)入了一個(gè)新的階段。
 

3D打印具有獨(dú)特的“指紋”
      研究團(tuán)隊(duì)由伊利諾伊大學(xué)香檳分校機(jī)械科學(xué)與工程教授Bill King領(lǐng)導(dǎo)。團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，每臺(tái)工業(yè)3D打印機(jī)在打印過程中都會(huì)留下獨(dú)特的、機(jī)器特有的微觀表面“指紋”。基于這一原理，研究人員開發(fā)并訓(xùn)練了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠幾乎完美地識(shí)別零件的來源打印機(jī)。該模型基于EfficientNet-V2架構(gòu)，并結(jié)合多重圖像裁剪投票機(jī)制，在測試中表現(xiàn)出極高精度。
 

King表示：“世上存在成千上萬臺(tái)3D打印機(jī)，數(shù)以千萬計(jì)的3D打印部件被廣泛應(yīng)用于飛機(jī)、汽車、醫(yī)療設(shè)備、消費(fèi)品及其它眾多領(lǐng)域。每個(gè)部件都擁有其獨(dú)特的特征，這些特征可以通過人工智能技術(shù)識(shí)別出來，它們隱藏在顯而易見的地方。”

在實(shí)驗(yàn)中，團(tuán)隊(duì)使用21臺(tái)商用3D打印機(jī)生產(chǎn)了9192個(gè)零件，覆蓋四種主流增材制造工藝：數(shù)字光合成（DLS）、多噴射熔合（MJF）、立體光刻（SLA）和熔融沉積成型（FDM）。每個(gè)零件都通過平板文檔掃描儀以5.3微米/像素的高分辨率掃描，構(gòu)建出詳盡的圖像數(shù)據(jù)庫供模型訓(xùn)練與驗(yàn)證使用。
 

人工智能系統(tǒng)將改善更大規(guī)模的制造流程

模型在未見過的測試樣本上展現(xiàn)出98.5% 的準(zhǔn)確率用于識(shí)別打印設(shè)備；在制造工藝與材料識(shí)別上，更是達(dá)到接近100%的準(zhǔn)確率。此外，對(duì)于數(shù)字光合成工藝，模型還能推斷出構(gòu)建托盤上的具體位置。

驚訝嗎？事實(shí)上，就連King本人也難以置信。他說道：“我們至今仍對(duì)它的有效性感到驚訝。我們可以在兩臺(tái)完全相同的機(jī)器上打印相同的零件，設(shè)計(jì)相同的型號(hào)、相同的工藝設(shè)置、相同的材料。每臺(tái)機(jī)器都會(huì)留下獨(dú)特的指紋，AI模型可以追溯到這臺(tái)機(jī)器。這可以精確地確定某件物品的制造地點(diǎn)和制造方式。”

研究還系統(tǒng)分析了識(shí)別精度對(duì)圖像分辨率與裁剪尺寸的依賴性。結(jié)果顯示，對(duì)于DLS等高分辨率工藝，200微米的圖像區(qū)域已足夠；而FDM等低分辨率工藝則需更大區(qū)域（約3毫米），但對(duì)圖像清晰度要求相對(duì)較低。這一特性確保了該方法可廣泛適配市面上的常規(guī)掃描設(shè)備與工業(yè)相機(jī)。

總的來說，這種AI模型不僅提升了3D打印質(zhì)量控制能力，還為供應(yīng)鏈監(jiān)管與防偽追溯提供了切實(shí)可行的工具。制造商和承包商可利用該系統(tǒng)驗(yàn)證生產(chǎn)設(shè)備的合規(guī)性、檢測流程變更或異常，乃至在不依賴標(biāo)簽或供應(yīng)商合作的前提下，有效識(shí)別假冒或缺陷零部件。

(責(zé)任編輯：admin)

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