CN109153186B - 预测3d物体部件的质量 - Google Patents

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Abstract

根据一个示例，一种计算设备可以包括处理装置和机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储的指令由所述处理装置执行时，使得所述处理装置从传感装置访问与构建材料层中3D物体的部件的形成有关的信息，其中助熔剂液滴已经或将要选择性地沉积在所述构建材料层上。所述指令还可以使得所述处理装置基于所访问的信息，预测所述部件的质量，并输出所预测的部件的质量的指示。

Description

预测3D物体部件的质量
背景技术
在三维(3D)打印中，增材打印过程可以用于根据数字模型、制造三维固体部件。3D打印可以用于快速产品原型制作、模具生成、母模生成和短期制造。一些3D打印技术被视为增材过程，因为它们涉及施加连续的材料层。这不同于传统的机械加工过程，传统的机械加工过程通常依赖移除材料来构建最终的部件。在3D打印中，可以对构建材料进行固化或熔融，对于一些材料，可以使用热辅助挤压、融化或烧结来执行，而对于其它材料，可以使用数字光投射技术来执行。
附图说明
本公开文件的特征是通过举例来说明的，且不限于下面的附图，其中类似的附图标记指示类似的元件，其中：
图1示出了用于生成、构造或打印三维部件的示例性三维(3D)打印机的简化轴测图；
图2A和图2B分别示出了示例性计算设备的简化框图；
图3至图5分别描述了用于对由构建材料层中的构建材料所形成的部件的质量进行预测的示例性方法。
具体实施方式
为简明起见、且出于说明目的，通过主要参考本公开文件的示例来描述本公开文件。在下面的描述中，记载了若干具体细节，以提供对本公开文件的彻底了解。然而，不限于这些具体细节也可以实现本公开文件，这是显而易见的。在其它实例中，未具体描述一些方法及结构，为的是不要非必要地使本公开文件难以理解。如本文所用的，术语“一”和“一个”旨在指示特定元件的至少一个，术语“包括”意指包括但不限于，术语“包含”意指包含但不限于，术语“基于”意指至少部分基于。
本文公开了一种计算设备、用于实现该计算设备的方法，以及存储用于实现该计算设备的机器可读指令的机器或计算机可读介质。尤其是，例如，本文公开的计算设备可以包括处理装置，其可以从传感装置访问与构建材料层中3D物体的部件的形成有关的信息，助熔剂液滴已选择性地沉积在构建材料层上或要选择性地沉积在构建材料层上。处理装置可以基于所访问的信息、预测部件的质量，并可以输出预测的部件的质量的指示。在一方面，用户可以被告知预测的部件的质量，并且可以决定是否继续进行3D物体的打印。例如，用户可以响应于被告知部件的打印质量，决定放弃3D物体的打印。
在另一示例中，处理装置可以基于预测的部件的质量，确定形成的部件是否存在问题。如本文下面更具体讨论的，在预测的部件的质量无法满足或低于预定义的阈值的实例中，处理装置可以确定部件存在问题。另外，处理装置可以确定所确定的问题的解决方案是否可用，且可以实施该解决方案。解决方案的实施可以包括，例如，控制3D打印机的组件对助熔剂的施加进行更改、对熔融辐射的施加进行更改、对加温的热的施加进行更改，等等。
通过本文公开的计算设备及方法的实施，可以基于传感装置检测到的状况，对构建材料层中形成的3D物体部件的质量进行预测。另外，可以通过更改3D打印机执行的操作，改善部件的质量。处理装置可以自动更改3D打印机的操作，即无需用户干预。然而，用户可以被告知预测的质量，且还可以被警告问题具有相当大的严重性，因而如有必要或需要时，用户可以干预打印过程。
首先参考图1，示出了用于生成、构造或打印三维部件的示例性三维(3D)打印机100的简化轴测图。应该理解图1描述的3D打印机100可以包括额外的组件，且可以移除和/或更改本文描述的一些组件，而不背离本文公开的3D打印机100的范畴。
将3D打印机100描述为包括构造区域平台102、包含构建材料106的构建材料供给104和涂覆机108。构建材料供给104可以是将构建材料106置于涂覆机108和构造区域平台102之间的容器或表面。构建材料供给104可以是送料斗或表面，其中可以例如从位于构建材料供给104之上的构建材料源(未示出)提供构建材料106到送料斗或表面上。另外或替代地，构建材料供给104可以包括将构建材料106从存储位置提供、例如移动到要扩散到构造区域平台102或之前形成的构建材料层106上的位置。例如，构建材料供给104可以包括送料斗、螺旋输送器等。一般而言，3D物体或部件将由构建材料106生成，并且构建材料106可以由任意适当的材料构成，包括但不限于聚合物、金属和陶瓷。另外，构建材料106可以以粉末的形式。
涂覆机108可以在如箭头110所示的方向移动，例如沿y轴、在构建材料供给104之上、并跨构造区域平台102，以将构建材料106扩散入构造区域平台102的表面上的层114。可以将层114形成为跨构造区域平台102、厚度基本均匀。在一个示例中，层114的厚度的范围可以从约90μm至约110μm，尽管还可以使用更薄或更厚的层。例如，层114的厚度的范围可以从约20μm至约200μm，或从约50μm至约200μm。涂覆机108在扩散构建材料106之后，还可以返回与构建材料供给104相邻的位置。另外，或替代地，可以在构造区域平台102的对侧上提供第二构建材料供给(未示出)，且形成构建材料106层后，涂覆机108可以位于第二构建材料供给之上。涂覆机108可以是刮刀、辊子、对转辊子或适于将构建材料106在构造区域平台102上扩散的任意其它装置。
3D打印机100还被描述为包括构造区域平台102之上的、布置成阵列的多个加热装置120。每个热温装置120可以是灯，或将热施加到构建材料106的扩散层上的其它热源，例如，以将构建材料106维持在预定的温度范围内。加热装置120可以将构建材料106的温度维持在相对高的、便于构建材料106的选择性熔融的温度。即，加热装置120可以将构建材料106维持在足够高的温度，这使其上提供有助熔剂液滴的构建材料106能够一接收到熔融辐射，就熔在一起，不会使构建材料106以其它方式熔在一起。可以以非连续的方式触发加热装置120，这样当对构建材料106执行各种过程、包括熔融辐射的施加时，将构建材料106保持在预定的温度范围内。
将3D打印机100进一步描述为包括第一递送装置122和第二递送装置124，可以在箭头126指示的两个方向、例如沿x轴，跨构造区域平台102上的层114对两者进行扫描。例如，当在第一x方向126对第一递送装置122进行扫描时，第一递送装置122可以沉积第一液态液滴，而当在相反的x方向126对第二递送装置124进行扫描时，第二递送装置124可以沉积第二液态液滴。第一递送装置122和第二递送装置124可以是热喷墨式打印头、压电打印头等，并可以扩展构造区域平台102的宽度。第一递送装置122和第二递送装置124可以各自包括可从加利福利亚的帕洛阿尔托的帕卡德公司的获得的一个打印头或多个打印头。尽管第一递送装置122和第二递送装置124各自在图1中被描述为由分离的装置构成，但应该理解第一递送装置122和第二递送装置124的每一个都可以包含在同一打印头上。例如，第一递送装置122可以包括打印头中的第一组致动器及喷嘴，第二递送装置124可以包括打印头中的第二组致动器和喷嘴。
在第一递送装置122和第二递送装置124不对构造区域平台102的宽度进行扩展的其它示例中，还可以沿y轴对第一递送装置122和第二递送装置124进行扫描，从而使得第一递送装置122和第二递送装置124位于构造区域平台102之上的大部分区域上。第一递送装置122和第二递送装置124因而可以附于移动的XY台或平移字车(均未示出)，其将第一递送装置122和第二递送装置124移到构造区域平台102附近，以在构建材料106的层114的预定区域内沉积相应的液体。
尽管未示出，但第一递送装置122和第二递送装置144可以各自包括将相应的液态液滴喷射到层114上的多个喷嘴。第一递送装置122可以沉积第一液体，第二递送装置124可以沉积第二液体。第一液体和第二液体可以都是助熔剂，可以都是细化剂，或一种可以是助熔剂，另一种可以是细化剂。助熔剂可以是当熔融辐射被施加时吸收熔融辐射(例如，以光和/或热的形式)、以使得其上沉积了助熔剂的构建材料106熔在一起的液体。细化剂可以是相较于助熔剂、可以吸收的熔融辐射明显较少的液体。在一个示例中，细化剂可以防止或大大减少其上沉积了细化剂的构建材料106熔在一起。在其它示例中，可以将细化剂实现为给已熔在一起的构建材料106的外部提供着色。
第一液体和第二液体还可以包括用于加大或减小辐射吸收的各种增材和/或催化剂。例如，第一液体可以包括辐射吸收试剂，即活性材料、金属纳米粒子等。第一液体和第二液体还可以包括共溶剂、表面活性剂、杀菌剂、抗垢剂、分散剂和/或其组合的任一。
尽管未示出，但3D打印机100可以包括额外的递送装置，例如打印头，其可以将相对彼此、具有不同辐射吸收属性的多种液体进行沉积。举例来说，多种液体可以相对彼此、具有不同的颜色，可以相对彼此、具有不同的化学组成物(例如不同的反应剂和/或催化剂)，等等。在3D打印机100可以沉积多种液体的示例中，3D打印机100可以包括多个打印头，其中多个打印头的每一个可以对相对其它液体、具有不同辐射吸收属性的液体进行沉积。
将第一液态液滴和/或第二液态液滴沉积到构建材料106的层114的选择区域上后，可以将第一辐射发生器130和/或第二辐射发生器132实现为将熔融辐射施加到层114中的构建材料106上。尤其是，可以触发辐射发生器130、132，并使辐射发生器130、132跨层114移动，例如，沿箭头126指示的方向，以将形式为光和/或热的熔融辐射施加到构建材料106上。辐射发生器130、132的示例可以包括UV、IR或近IR固化灯、IR或近IR发光二极管(LED)、在可视及近IR范围内发射的卤素灯、或具有期望电磁波长的激光。辐射发生器130、132的类型可能至少部分取决于液体中所用的活性材料的类型。根据一个示例，第一递送装置122、第二递送装置124、第一熔融辐射发生器130和第二熔融辐射发生器132可以支撑在字车(未示出)上，可以在箭头126指示的方向、在构造区域平台102上对第一递送装置122、第二递送装置124、第一熔融辐射发生器130和第二熔融辐射发生器132进行扫描。
在多次通过(pass)期间施加液体液滴之后、且施加辐射以将构建材料106的选择的部分熔在一起之后，可以如箭头112所指示的、例如沿z轴，降低构造区域平台102。另外，涂覆机108可以跨构造区域平台102移动，以在之前形成的层114的顶部形成构建材料106的新层。而且，如上讨论的，在单次和/或多次通过中，第一递送装置122可以将第一液体液滴沉积到构建材料106的新层的相应的选择区域上，第二递送装置124可以将第二液体液滴沉积到构建材料106的新层的相应的选择区域上。可以重复上面描述的过程，直至在预定数目的层中形成3D物体的部件，以制造3D物体的坯体。
另外，在跨构建材料层的液体沉积操作之后、或在跨多个构建材料层的多个液体沉积操作之后，第一递送装置122和第二递送装置124可以位于擦除机制134附近。擦除机制134可以对第一递送装置122和第二递送装置124的喷嘴、还有假如包含在3D打印机100中的额外的递送装置的喷嘴进行擦除。擦除机制134可以移到擦除机制134的诸如清洁网(未示出)之类的表面与喷嘴的外表面接触的位置。擦除机制134可以在如箭头136所示的z方向移动，以除去诸如构建材料106、液体、灰尘等之类、可以与第一递送装置122和第二递送装置124的外表面接触的残渣，为的是将递送装置122、124维持在处于或高于期望的性能程度。
如图1进一步所示的，3D打印机100可以包括可以控制构造区域平台102、构建材料供给104、涂覆机108、加热装置120、第一递送装置122、第二递送装置124、辐射发生器130、132及擦除机制134的操作的处理装置140。尤其是，例如，处理装置140可以控制致动器(未示出)，以对3D打印机100组件的各种操作进行控制。处理装置140可以是计算装置、基于半导体的微处理装置、中央处理单元(CPU)、特定用途集成电路(ASIC)和/或其它硬件装置。尽管未示出，但处理装置140可以经通信线路连接到3D打印机100。
还可以将处理装置140描述为与数据存储142通信。数据存储142可以包括关于由3D打印机100打印的3D物体的数据。例如，该数据可以包括每个构建材料层中的、第一递送装置122要沉积第一液体且第二递送装置124要沉积第二液体以形成3D物体的坯体的位置。在一个示例中，处理装置140可以使用该数据来控制每个构建材料层上的、第一递送装置122及第二递送装置124分别沉积第一及第二液体的液滴的位置。
3D打印机100还可以包括可以对与构建材料106的层114中3D物体的零件的形成有关的属性进行检测和/或测量的传感装置144、146。该部件可以是通过对层144中的多种构建材料106进行选择性熔融而形成的3D物体的一部分。无论如何，传感装置144、146可以检测到的属性可以包括例如跨层114的温度、构建材料平台102的前移、构建材料供给104中存储的构建材料106的温度等。举例来说，第一传感装置144可以是热传感装置，例如红外传感装置，其可以在将助熔剂液滴选择性地施加到形成层114的构建材料106上之前、期间及之后的至少之一、检测跨层114的温度。另外，第二传感装置146可以是位置传感装置，例如编码器，其可以检测并追踪构造区域平台102的移动。传感装置144、146可以将检测到的状况传递给处理装置140。如本文下面更详细讨论的，处理装置140可以基于检测到的状况，对在层114中形成的部件的质量进行预测。处理装置140还可以根据预测的质量，基于预测的质量来确定该部件是否存在问题，若有则可以采取正确的措施，并可以输出预测的质量的指示。
现在转向图2A和图2B，分别示出了示例性计算设备200、200’的简化框图。根据一个示例，可以将计算设备200、200’之一实现为3D打印机100的一部分。例如，计算设备200、200’之一可以是3D打印机100的命令模块或其它控制系统。在另一示例中，计算设备200、200’之一可以与3D打印机100分离，且可以例如为个人计算机、膝上电脑、服务器计算机等。应该理解图2A和图2B中描述的计算设备200、200’可以包括额外的组件，且可以移除和/或更改本文描述的一些组件，而不背离本文公开的计算设备200、200’的范畴。
首先参考图2A，计算设备200被示为包括处理装置140，其可以与上面关于图1所描述的、且图1中描绘的处理装置140相同。同样，不对图2A中描绘的处理装置140进行详细描述，相反，上面关于图3D打印机100所提供的处理装置140的描述旨在也关于计算设备200对此组件进行描述。
计算设备200还可以包括其上存储处理装置140可以执行的机器可读指令212、216和224的机器可读存储介质210。尤其是，处理装置140可以取出、解码并执行指令212、216和224，以对与构建材料106的层114中3D物体的部件有关的信息进行访问(212)，以预测部件的质量(216)并输出预测的质量(224)，其中助熔剂液滴已选择性沉积在层114上或要选择性沉积在层114上。作为替代或除了检索和执行指令外，处理装置140可以包括一个以上电子电路，其包含用于执行指令212、216及224的功能的组件。无论如何，且如上面讨论的，处理装置140可以将指令信号经通信线路传递给3D打印机100的各种组件，使得这些组件可以按照本文描述的方式操作。
现在参考图2B，计算设备200’被示为包括处理装置140和数据存储142，其可以与上面关于图1描述的、且图1中描绘的处理装置140和数据存储142相同。同样，不对图2B中描绘的处理装置140和数据存储142进行详细描述，相反，上面关于3D打印机100提供的处理装置140和数据存储142的描述还旨在关于计算设备200’对这些组件进行描述。
计算设备200’还可以包括其上存储处理装置140可以执行的机器可读指令212至224的机器可读存储介质210。尤其是，处理装置140可以取出、解码并执行指令212至214，以访问与其上已选择性沉积或将选择性沉积助熔剂液滴的构建材料106的层114中3D物体的部件有关的信息(212)，将所访问的信息中的值与预定的值进行比较(214)，预测部件的质量(216)，确定该部件是否存在问题(218)，对所确定的问题的解决方案是否可用/实施解决方案进行确定(220)，确定所确定的问题的严重性是否超过预定义的严重程度(222)，且输出预测的质量和/或质量警告(224)。作为替代或除了检索和执行指令外，处理装置140还可以包括一个以上电子电路，其包含用于执行指令212至228的功能的组件。无论如何，且如上讨论的，处理装置140可以经通信线路将指令信号传递给3D打印机100的各种组件，使得组件可以以本文描述的方式操作。
图2A和图2B中描绘的机器可读存储介质210可以是包含或存储可执行指令的任意电子、磁、光或其它物理存储装置。因此，机器可读存储介质210可以例如为随机存取存储器(RAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、存储装置、光盘等。机器可读存储介质210可以是非暂时性机器可读存储介质，术语“非暂时性”不涵盖暂时性的传播信号。
关于图3至图5中分别描绘的方法300、400及500，更详细地讨论可以实现计算设备200、200’的各种方式。尤其是，图3至图5分别描绘了用于对构建材料106的层114中的构建材料106所形成的部件的质量进行预测的示例性方法300、400及500。方法300、400及500可以表示广义说明，且可以增加其它操作、或移除、更改或重新配置现有的操作，而不背离方法300、400及500的范畴，这对于本领域技术人员应该是显而易见的。
出于说明目的，参考图1所示的3D打印机100和图2A及图2B所示的计算设备200、200’对方法300、400及500进行描述。然而，应该理解3D打印机和具有其它配置的计算设备可以实现为执行方法300、400及500的任一，而不背离方法300、400及500的范畴。
首先参考图3，在框320，可以从传感装置144、146访问与构建材料106的层114中3D物体的部件的形成有关的信息，其中助熔剂液滴已选择性沉积在层114上或要选择性沉积在层114上。例如，处理装置140可以执行指令212以访问诸如传感装置144、146检测到的状况的信息。处理装置140可以直接从传感装置144、146和/或从诸如数据存储142之类的数据存储位置、且在传感装置144、146将检测到的状况信息存储在该数据存储位置的实例中访问该信息。
在框304，可以基于所访问的信息，预测部件的质量。例如，处理装置140可以执行指令216，以基于部件形成时检测到的状况，预测该部件的质量。例如，处理装置140可以响应于形成部件的构建材料106的温度低于阈值温度，预测部件的质量相对较低。举特定示例来说，阈值温度可以是构建材料106熔在一起的温度。在此示例中，因为构建材料106可能未充分熔在一起，处理装置140可以预测部件的机械属性低于阈值。
处理装置140在预测部件的质量时，可以额外和/或替代地预测其它类型的因素。例如，处理装置140可以基于访问的信息，预测部件具有特定的粗糙度、特定的尺寸精度、特定的颜色等。根据一个示例，处理装置140可以对与预测的部件的不同属性和部件形成期间可以检测到的不同状况之间的关联有关的数据进行访问。在此示例中，可以通过对导致属性的各种状况进行测试来生成该数据。
在框306，可以输出预测的部件质量的指示。处理装置140可以执行指令224，以输出预测的质量。例如，处理装置140可以通过将预测的质量存储在数据存储142中、通过将预测的质量传递给用户的计算装置、通过在显示监控器上显示预测的质量等，输出预测的质量。处理装置140还可以输出检测到的、用于确定部件质量的访问信息的值，例如预测的机械强度、预测的颜色等。
现在参考图4，在框420和框404，可以从传感装置144、146访问与部件形成有关的信息，且基于所访问的信息，可以预测部件的质量。框402和框404可以等同于上面关于图3中方法300所描述的框302和框304。
在框406，可以基于预测的部件质量，确定部件是否存在问题。处理装置140可以执行指令218，以基于预测的部件质量，确定部件是否存在问题。假如预测的部件质量低于预定的质量阈值水平，处理装置140可以确定部件存在问题。通过其中预测的部件质量为机械强度的示例，假如预测的部件的机械强度低于预定的阈值水平，例如部件无法承受约30兆帕斯卡的压力，处理装置140可以确定部件存在问题。在预测的部件质量为颜色的另一示例中，假如部件的颜色被预测为与期望的颜色差了预定的阈值数量，处理装置140可以确定部件存在问题，其中预定的阈值数量可以是用户定义的。
在框408，可以实施问题的解决方案和/或可以响应于确定部件存在问题，输出预测的部件质量的指示。处理装置140可以执行指令220，以实施所确定的问题的解决方案和/或可以执行指令224，以输出预测的部件质量。例如，当解决方案可用时、处理装置140可以实施该解决方案，且当解决方案不可用时，处理装置140可以输出预测的部件质量。在另一示例中，处理装置140可以既输出预测的部件质量，又可以实施解决方案。无论如何，处理装置140可以以上面关于图3中框306所讨论的任一方式输出预测的部件质量。
根据一个示例，处理装置140可以基于已确定的问题的类型，对所确定的问题的解决方案进行确定。例如，在部件的颜色被预测为无法满足期望的颜色的示例中，处理装置140可以确定解决方案是将额外的正确颜色的液态液滴增加到形成部件的构建材料106上。在此示例中，在框408，处理装置140可以通过控制递送装置122将额外的正确颜色的液态液滴沉积到构建材料106上，实施解决方案。在部件的机械强度被预测为无法满足预定的阈值的示例中，处理装置140可以确定解决方案是将额外的熔融辐射施加到形成部件的构建材料106上。在此示例中，在框408，处理装置140可以通过对熔融辐射发生器130进行控制、以将额外的熔融辐射施加到形成部件的构建材料106上，实施解决方案。
现在参考图5，在框502，可以从传感装置144、146访问与在构建材料中形成的3D物体的部件的形成有关的信息。框502可以等同于上面关于图3中方法300所描述的框302。
在框504，可以将所访问的信息中的值与对应的预定值进行比较。处理装置140可以将所访问的信息中的值与对应的预定值进行比较。例如，处理装置140可以将跨层114所检测到的温度与预定的温度值进行比较。作为另一示例，处理装置140可以将检测到的构造区域平台102的移动距离与预定义的移动距离进行比较。作为进一步的示例，处理装置140可以将把液态液滴施加到构建材料106上后所检测到的形成部件的构建材料106的颜色与预定义的颜色进行比较。
在框506，可以基于在框504执行的比较的结果，预测部件的质量。处理装置140可以执行指令216，以基于例如所访问的信息中的值如何与对应的预定值相关联，来预测或以其它方式确定部件的质量。例如，处理装置140可以响应于所访问的信息中的值在范围内或与对应的预定值匹配，确定部件具有相对高的质量。在另一示例中，处理装置140可以响应于所访问的信息中的值或低于或超过对应的预定值范围，确定部件具有相对低的质量。例如，处理装置140可以基于值的比较，确定部件的某些属性被预测为具有相对高的质量，同时还确定部件的其它属性被预测为具有相对低的质量。
在框508，基于预测的部件质量，可以关于部件是否存在问题进行确定。处理装置104可以执行指令218，以确定预测的部件质量是否指示部件存在诸如潜在问题之类的问题。例如，因为预测的部件质量低于预定阈值，处理装置140可以确定预测的部件质量指示存在问题。举例来说，处理装置140可以以上面关于图4中框406所讨论的任意方式确定部件存在问题。
如框510所示，响应于确定部件不存在问题，可以输出预测的部件质量的指示。例如，处理装置140可以执行指令224，以用上面关于图3中框306所讨论的任意方式输出预测的部件质量。然而，如框512所示，响应于确定部件存在问题，可以对关于问题的解决方案是否可用进行确定。处理装置140可以执行指令220，以确定问题的解决方案是否可用。例如，假如问题与之前识别的问题匹配或等同于其，处理装置140可以确定问题的解决方案可用，其中已对之前识别的问题识别了解决方案，且该解决方案已存储在数据存储142中。
如框514所示，响应于确定问题的解决方案可用，可以实施该解决方案。例如，处理装置140可以执行指令220，以控制3D打印机100的组件解决问题。通过其中问题为构造区域平台120前移得比前个层处理操作所计划的要远的示例，处理装置140可以控制加热装置120增加能量输出，以对加热装置120与层114之间增加的距离进行补偿。在此示例中，处理装置140可以增加传递给加热装置120的脉冲宽度调整信号，以使得来自加热装置120的能量输出增大。
然而，根据另一示例，当解决方案可用时，处理装置140不会总是实施解决方案。相反，处理装置140可以基于打印部件时选择的3D打印机100的模式，确定是否实施解决方案。打印模式可以包括例如草稿质量打印模式、自定义质量打印模式、高质量打印模式等，其中部件(和3D物体)的质量可以与选择的打印模式相对应。在此示例中，响应于选择的打印模式高于草稿质量打印模式，处理装置140可以实施解决方案。即，例如，在3D物体的质量可能不重要、因而较低质量的部件可能合适的情况下，用户可以选择以草稿质量打印模式对3D物体进行打印。
参考回框512，响应于确定问题的解决方案不可用，可以关于问题的严重性是否超过预定义的严重程度进行确定。处理装置140可以执行指令222以确定问题的严重性，并可以将确定的问题的严重性与预定义的严重程度进行比较。根据一个示例，预定义的严重程度可以基于选择的、打印3D物体的打印模式。因此，例如，预定义的严重程度对于较低质量打印模式、可能比对于较高质量打印模式相对较高。另外，预定义的严重程度可能取决于所确定的问题的类型和/或可以是用户定义的。
在框510，响应于确定问题的严重程度未超过预定义的严重程度阈值，可以输出预测的部件质量的指示。然而，在框518，响应于确定问题的严重性超过预定义的严重程度，可以输出质量警告。例如，处理装置140可以执行指令224，以输出预测的质量和质量警告之一或两者。处理装置140可以通过显示监控器、可听见的警报等来输出预测的质量和质量警告之一或两者。响应于被警告预测的部件质量，用户可以继续或可以取消部件的打印。
可以将方法300、400及500中记载的一些或全部操作作为实用程序、程序、子程序包含在任意期望的计算机可访问介质中。另外，方法300、400及500可以由计算机程序体现，其可以以活跃及不活跃的各种形式存在。例如，它们可以作为机器可读指令存在，包括源代码、对象代码、可执行代码或其它格式。上面任一可以体现在非暂时性机器(或计算机)可读存储介质上。非暂时性机器可读存储介质的示例包括计算机系统RAM、ROM、EPROM、EEPROM和磁盘或光盘或磁带。因此，要理解能够执行上面描述的功能的任意电子装置都可以执行上面枚举的那些功能。
尽管纵贯整个马上公开的文件进行了特定描述，但本公开文件的代表性示例在宽范围的应用上具有实用性，且上面的描述不旨在且不该被解释为是限制性的，而是作为本公开文件的方面的说明性讨论而提供。本文已描述且图示的是本公开文件的示例及其一些变化。本文使用的术语、描述及图是仅通过图示来阐明的，但不意为限制。许多变化在本公开文件的精神及范畴内是可能的，其旨在由随后的权利要求及其等同体限定，除非另有指示，在最广泛的合理意义上表示随后的权利要求及其等同体中的所有术语的意思。

Claims (12)

1.一种计算设备，包括：
处理装置；
机器可读存储介质，所述机器可读存储介质上存储有指令，所述指令由所述处理装置执行时，使得所述处理装置：
从传感装置访问信息，以预测与构建材料层中3D物体的部件的形成期间的不同属性和状况有关的多个因素，助熔剂液滴已选择性地沉积在所述构建材料层上或要选择性地沉积在所述构建材料层上；
基于根据所访问的信息的所述多个因素的关联，预测所述部件的质量；
基于预测的质量，确定所述部件是否存在问题；
确定所述问题的严重性是否超过预定义的严重程度，其中所述预定义的严重程度与选择的、用于所述部件的形成的打印模式相对应；以及
响应于确定所述问题的严重性超过所述预定义的严重程度，输出所预测的部件的质量的指示。
2.根据权利要求1所述的计算设备，其中所访问的信息包括由所述传感装置检测到的、所述构建材料层的温度，并且其中为了预测所述部件的质量，所述指令进一步使得所述处理装置：
将检测到的温度与预定的温度范围进行比较；以及
基于比较的结果，预测所述部件的质量。
3.根据权利要求2所述的计算设备，其中所述指令进一步使得所述处理装置：
响应于确定存在问题，对所确定的问题的解决方案是否可用进行确定，其中所述所确定的问题的解决方案取决于检测到的温度是否超过或低于预定的阈值范围，并且所述所确定的问题的解决方案包括改变加热装置的操作。
4.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述指令进一步使得所述处理装置：
响应于确定存在问题，对所述问题的解决方案是否可用进行确定；以及
响应于确定所述问题的解决方案可用，实施所述解决方案。
5.根据权利要求1所述的计算设备，其中所述指令进一步使得所述处理装置：
对所述部件的形成中所遵循的所述打印模式进行识别；
响应于确定所述问题的严重性超过所述预定义的严重程度，对所述问题的解决方案是否可用进行确定；
确定识别的打印模式是否超过预定义的质量水平；以及
响应于所述识别的打印模式超过所述预定义的质量水平，实施所述解决方案。
6.根据权利要求1所述的计算设备，其中所访问的信息包括检测到的、支撑所述构建材料层的构造区域平台的前移，并且其中为了预测所述部件的质量，所述指令进一步使得所述处理装置：
将检测到的、所述构造区域平台的前移与预定的前移距离进行比较；以及
基于比较的结果，预测所述部件的质量。
7.根据权利要求1所述的计算设备，其中预测的部件的质量包括所述部件的机械属性、粗糙度、尺寸精度及颜色中至少之一。
8.一种用于预测部件的质量的方法，包括：
由处理装置从传感装置访问信息，以预测与构建材料层中3D物体的部件的形成期间的不同属性和状况有关的多个因素，助熔剂液滴已选择性地沉积在所述构建材料层上或要选择性地沉积在所述构建材料层上；
由所述处理装置基于根据访问的信息的所述多个因素的关联、预测所述部件的质量；
由所述处理装置基于预测的质量、确定所述部件是否存在问题；
由所述处理装置确定所述问题的严重性是否超过预定义的严重程度，其中所述预定义的严重程度与选择的、用于所述部件的形成的打印模式相对应；以及
响应于确定所述问题的严重性超过所述预定义的严重程度，由所述处理装置实施所述问题的解决方案和/或由所述处理装置响应于确定而输出预测的部件的质量的指示。
9.根据权利要求8所述的方法，其中访问信息进一步包括：对检测到的、所述构建材料层的温度和检测到的、支撑所述构建材料层的构造区域平台的前移中的至少一个进行访问。
10.根据权利要求8的所述方法，进一步包括：
对所述部件的形成中所遵循的所述打印模式进行识别；以及
确定识别的打印模式是否超过预定义的质量水平，且其中实施所述解决方案进一步包括：响应于所述识别的打印模式超过所述预定义的质量水平而实施所述解决方案。
11.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：
通过根据预定义的热能的施加、改变所述构建材料层上热能的施加，实施所述解决方案。
12.一种非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质上存储有机器可读指令，所述机器可读指令由处理装置执行时，使得所述处理装置：
从传感装置访问信息，以预测与构建材料层中3D物体的部件的形成期间的不同属性和状况有关的多个因素，助熔剂液滴已选择性地沉积在所述构建材料层上或要选择性地沉积在所述构建材料层上；
基于根据访问的信息的所述多个因素的关联，预测所述部件的质量；
基于预测的质量，确定所述部件是否存在潜在问题；
确定所述潜在问题的严重性是否超过预定义的严重程度，其中所述预定义的严重程度与选择的、用于所述部件的形成的打印模式相对应；以及
响应于确定所述潜在问题的严重性超过所述预定义的严重程度，实施所确定的潜在问题的解决方案和/或输出预测的所述部件的质量的指示。
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