CN111107973A - 3d打印机 - Google Patents

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B·贝
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Hewlett Packard Development Co LP
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Abstract

一种示例方法包括：在3D打印机的构建平台上形成一层构建材料，以及针对基于测量属性而被确定为超出阈值标准的该层构建材料中的构建材料的颗粒，关联X‑Y位置数据和立体Z位置数据。

Description

3D打印机
背景技术
可以使用增材制造系统来生产三维(“3D”)对象。在一些示例中，使用构建材料分层地产生3D对象。
附图说明
图1A至1E是示例3D打印机的示例示意性图示，并且图1F至1H是根据本公开的教导从示例3D打印机获得的示例图像数据的示例。
图2是根据本公开的教导的图1的示例构建控制器的示意性图示。
图3A至3B是根据本公开的教导在示例构建过程期间由图1A至1H的示例3D打印机施加的示例的一层构建材料的示例俯视图。
图4是根据本公开的教导的在图1A至1H的示例3D打印机的构建过程期间的示例3D对象的示例截面图。
图5A至5B是根据本公开的教导的在图1A至1H的示例3D打印机的构建过程期间的示例3D对象的示例截面图，其示出了颗粒Z高度的理想表示(假设层厚度均匀)与实际颗粒Z高度(与实际层厚度相关)之间的差异。
图6A示出了根据本公开的教导的在示例构建过程期间由图1A至1H的示例3D打印机施加的示例的离散化的一层构建材料的示例俯视图、以及用以识别该离散化的一层构建材料的区域中的异常的示例粗纹理分析。
图6B补充图6A，图示了根据本公开的教导的对该离散化的一层构建材料的区域中的识别出的异常的示例聚焦分析。
图7A至7B是代表机器可读指令的流程图，所述机器可读指令可以被执行以实现图2的示例构建控制器。
图8是要执行图7A至7B的指令以实现图2的示例构建控制器的处理器平台。
附图并非是按比例的。在任何可能的地方，遍及(一个或多个)附图将使用相同的参考标号，并且伴随的书面描述将指代相同或相似的部分。尽管附图图示了打印机和相关联的构建控制器的示例，但是可以采用其他示例来实现本文公开的示例。
具体实施方式
本文公开的示例涉及用于在增材制造过程期间使用立体视觉来逐层解析构建材料的各个颗粒的属性(例如大小、颜色、x位置、y位置、z位置等)的系统和方法。在一些示例中，构建材料颗粒包括由塑料、陶瓷或金属形成的粉末、粉末状材料和/或材料的短纤维(例如，通过将材料的长条或线切割成较短的段而形成的短纤维等)。在一些示例中，构建材料颗粒包括尼龙粉末、玻璃纤维尼龙粉末、铝纤维尼龙粉末、丙烯腈丁二烯苯乙烯(ABS)粉末、聚甲基丙烯酸甲酯粉末、不锈钢粉末、钛粉末、铝粉末、钴铬粉末、钢粉末、铜粉末、具有多种材料的复合材料(例如，不同材料的粉末的组合、粉末材料或粉末状材料与纤维材料的组合等)。在一些示例中，3D打印材料可以包括涂料(例如，二氧化钛)或填料，以更改3D打印材料的一种或多种特性和/或行为(例如，摩擦系数、选择性、熔融粘度、熔点、粉末流量、水分吸收等)。
在一些示例中，标示特定的感兴趣颗粒(例如，高于尺寸阈值的颗粒、具有特定形状的颗粒等)并将其映射到该层，以允许相对于关键构建结构对所标示的颗粒进行评估，以确定在增材制造过程中施加的一层构建材料是否可接受(例如，所标示的颗粒位于非关键区域)，或者是否需要对所施加的该层构建材料实现校正动作以确保由增材制造过程产生的3D对象满足3D对象的预定构建标准。
在一些示例中，校正动作可以包括改变增材制造过程的构建特性，诸如在工作区域上重新分发构建材料以减小形貌变异、改变工作区域的z位置以改变工作区域上的构建材料的坡度和/或厚度、和/或改变构建材料分发器的z位置以改变工作区域上的构建材料的坡度和/或厚度。在一些示例中，增材制造过程的构建特性的改变包括更改来自能量源的能量分布和/或能量分配以更改能量(例如，用于融合构建材料的能量等)，和/或施加于构建材料层或该构建材料层的任何(一个或多个)部分的试剂(例如，粘合试剂、化学粘合剂，BinderJet、可硬化液体粘合试剂、融合试剂、装饰试剂(detailing agent)等)。在一些示例中，试剂包括与准确度和/或细节相关联的试剂、与不透明度和/或半透明度相关联的试剂、与表面粗糙度、纹理和/或摩擦相关联的试剂、与强度、弹性和/或其他材料性质相关联的试剂、与颜色相关联的试剂(例如，表面和/或嵌入的)、和/或与导电性和/或导热性相关联的试剂。
在一些示例中，校正动作不是由增材制造过程在直接受影响的层(例如，具有所标示的颗粒的层等)上实现的，而是在后续施加的构建材料层上和/或在在完成3D对象之后对3D对象进行后处理期间实现的。在一些示例中，校正动作不是由增材制造过程在直接受影响的3D对象上实现的，而是在后续构建的3D对象上实现的。例如，如果预期所识别的问题将在后续打印的3D对象上重复，则在增材制造过程期间获得的数据可以用于动态地更新增材制造过程的参数和/或用于更新后续的增材制造过程的参数。
在一些示例中，立体视觉系统和方法解析构建材料的各个颗粒的属性，并实时地或基本上实时地(例如，虑及传输和/或处理延迟等)标示并映射构建材料的各个颗粒。
在一些示例中，立体视觉系统能够通过分析用于立体深度提取的子集(用于关联的图像的较小子区)内的可跟踪纹理的质量/量来辨别构建材料颗粒大小的空间分布。每个子集内的可跟踪纹理的质量/量与由相机系统解析的颗粒的数量成比例。由于立体视觉系统为特定的成像实例提供了固定的空间解析度(resolution)，因此它可以测量视场中解析度阈值之上或之下的颗粒百分比(例如，可以使用以不同空间解析度的多个相机以数字方式对构建材料进行筛选)。在一些示例中，使用立体视觉系统150的图像数据来导出构建材料颗粒大小的空间分布、颗粒的可跟踪纹理以及颗粒的位置信息，其可以结合地使用以提取另外的在空间上解析的构建材料度量(例如，粉末填充密度等)。
为了使由增材制造过程产生的3D对象能够在3D空间中进行空间建模，在一些示例中，模型包括有关所产生的3D对象的每一层构建材料的形貌的细节、和/或表示和/或涉及(一个或多个)层(例如，层的局部细节)的坐标(X、Y、Z坐标)。
图1A是可以用于实现本公开的教导的示例增材制造装置和/或3D打印机100的框图。在该示例中，3D打印机100要生成3D对象101(例如，零件、结构等)。为了在示例工作区(例如，构建平台)102上生成示例3D对象101，在所示示例中，3D打印机100实现示例构建模型104，该示例构建模型104包括描述要在构建平台102上产生的3D对象101的数据。在一些示例中，构建平台102可从3D打印机100移除和/或可附接到3D打印机100。在一些示例中，构建平台102耦接到3D打印机100。
为了基于构建模型和/或描述3D对象101的其他数据在构建平台102上产生3D对象101，示例构建控制器106使示例第一机械结构(mechanics)108相对于构建平台102移动示例构建材料分发器110，以在构建平台102上分发、散布和/或分布(一个或多个)构建材料层。在一些示例中，构建材料分发器110包括擦拭装置、散布装置、滚筒、刀片、刷子或类似物，以在构建平台102上分布和/或分发构建材料层。为了获得选定的构建材料厚度和/或选定的构建材料坡度，构建材料分发器110可经由第一机械结构108移动，和/或构建平台102可经由第二机械结构111移动。在一些示例中，机械结构(例如，第一机械结构108、第二机械结构111等)包括马达、致动器、轨道和/或齿条、和小齿轮，以促进可移动对象(例如，构建材料分发器110、构建平台102等)的相对移动。
在所示示例中，从示例构建材料供应装置112存取(access)构建材料。在一些示例中，未使用的和/或过量的构建材料经由重力馈送路径(例如，导管等)和/或传送系统(例如，传送装置等)返回到构建材料供应装置112。在一些示例中，未固化的构建材料在未经处理的情况下直接返回到构建材料供应装置112。在一些示例中，在将构建材料返回到构建材料供应装置112之前，对构建材料进行处理。在图1A的示例3D打印机100中，构建材料分发器110直接在构建平台102上分发构建材料。在一些示例中，构建材料分发器110包括构建材料分布器和重涂器，其中构建材料分布器将构建材料分布到与构建平台102相邻的3D打印机100的集结待命区域(staging area)上，并且重涂器在构建平台102上分发、散布和/或分布构建材料层。在这样的示例中，集结待命区域可以邻近构建平台102和/或是构建平台102的一部分。
为了使得能够确定所沉积的各层构建材料的特性，示例3D打印机100包括传感器113以生成传感器数据。在一些示例中，传感器113由3D成像器件来实现，诸如但不限于立体相机和/或红外(IR)立体相机和/或成像装置的阵列(例如，互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器阵列、微机电系统(MEMS)阵列等)。然而，可以以任何其他方式来实现传感器113，以使得能够确定正在形成的3D对象101和/或层、构建材料的特性和/或度量114，并且特别是以在构建过程中逐层解析单个粉末颗粒的属性(例如大小、颜色、x位置、y位置、z位置等)。
在其中通过示例立体成像器来实现传感器113的示例中，传感器113获得由示例构建控制器106处理以使得能够确定构建材料和/或层的度量114的图像数据(例如，传感器数据)。度量114中的一些可以包括构建材料的最上层的形貌、构建平台102上的构建材料的每一层和构建材料的每个区域的厚度、构建平台102上的构建材料的每一层的每个区域的z高度、描述正在构建平台102上形成的层和/或3D对象101的坐标、和/或各个粉末颗粒的属性(例如大小、颜色、x位置、y位置、z位置等)。例如，立体成像器生成构建材料厚度图，该厚度图映射了构建材料的每个颗粒和/或每一层中的构建材料的每个区的真实z高度。在一些示例中，比较每一层的每个区域(例如，颗粒大小区域、大于构建材料的颗粒的区域、大于构建材料的多个颗粒的区域等)的所确定的z高度与先前施加的层的每个对应区域的所确定的z高度，以确定其之间的厚度或z高度差。
在一些示例中，该处理包括对传感器数据(例如，图像数据)执行分析，其中，构建平台102上的所有层的z高度数据(例如，立体Z高度数据)被确定，然后被从构建平台102上的各层的z高度数据(不包括最上层)中减去。例如，构建平台102上的当前层(例如，最上层)115的任何部分的厚度可以通过减去在(一个或多个)感兴趣部分下面的(一个或多个)层的对应部分的累积z高度来确定。在一些示例中，在沉积构建材料之后、但在施加试剂之前，传感器113执行第一次z高度确定以确定层115的每个区域(例如，颗粒大小区域、大于构建材料的颗粒的区域、大于构建材料的多个颗粒的区域、最多至包括整个层115等)的z高度，在将试剂施加于构建材料层115之后执行第二次z高度确定，并在经由能量源132向层115的选定部分施加能量(例如，热熔合等)之后执行第三次z高度确定。
在一些示例中，构建控制器106生成和/或更新表示(例如，在视觉上表示、在结构上表示等)所产生和/或正在产生的3D对象101的模型117。通过分析模型117和/或将模型117的数据与构建模型104的参考数据119进行比较，可以使用模型117来在质量评定(qualification)指示正在形成的层和/或3D对象101满足质量阈值时将正由示例3D打印机100形成的3D对象101评定为合格。在一些示例中，参考数据119包括与正在形成的3D对象101相关联的数据，传感器数据包括从传感器113存取的未处理数据(例如，图像数据)，并且所确定的度量114包括由处理传感器数据得到的结果，包括例如描述层115的形貌、层115的尺寸、正在形成的3D对象101的尺寸和/或特性等的数据。
为了确定构建平台102的层115是否在由构建模型和/或其他数据描述的相关联的层的阈值之内，在一些示例中，构建控制器106将来自模型117的所确定的度量114与来自数据存储设备120的参考数据119进行比较。在该示例中，度量114、模型117和参考数据119存储在数据存储设备120中。在其中正在构建平台102上形成的层115和/或3D对象101的度量114满足参考数据119的阈值的示例中，构建控制器106将该层与满足参考数据119相关联。在其中正在构建平台102上形成的层115和/或3D对象101的度量114不满足参考数据119的阈值的示例中，构建控制器106将该层关联为不满足参考数据119。附加地和/或替换地，在其中正在构建平台102上形成的层115和/或3D对象101的度量114不满足参考数据119的阈值的示例中，构建控制器106确定是否要继续增材制造过程。
如果层115被确定为具有被构建控制器106确定为不满足度量114的质量阈值的特性(例如，被标示的颗粒等)，则构建控制器106确定该特性是否可通过校正动作来纠正、或是否要拒绝3D对象101。
在一些示例中，构建控制器106通过使第一机械结构108相对于构建平台102移动示例构建材料分发器110以改变构建平台102上的最上层构建材料的特性来纠正(一个或多个)特性。在一些示例中，构建控制器106通过使第二机械结构111移动示例构建平台102以使得能够在构建材料分发器110相对于构建平台102移动之前、在其同时、和/或之后改变构建平台102上的最上层构建材料的特性来纠正(一个或多个)特性。
为了计划要如何选择性地融合构建材料和/或为了纠正所施加的构建材料层的(一个或多个)特性，构建控制器106从多个能量分布123中选择能量分布。在该示例中，能量分布123存储在数据存储设备120中。能量分布可以与所确定的度量114、构建材料和/或层115相关联。在一些示例中，当使得构建材料选择性地融合在一起时，能量分布可导致较多或较少的试剂沉积在构建材料层115上和/或可导致较多或较少的能量施加于构建材料层115。例如，如果检测到在构建层内的位置X、Y附近粉末层厚度的局部增大，则能量分布(例如，选定的能量分布、所生成的能量分布)可导致邻近位置X、Y施加较多的试剂/能量以使得能够和/或确保完全融合。在其他示例中，如果检测到在构建层内的位置X、Y附近粉末层厚度的局部减小，则能量分布(例如，选定的能量分布、所生成的能量分布)可导致邻近位置X、Y(例如，在其处测量值指示薄粉末区)减小试剂/能量的量，以避免邻近位置X、Y处充满液体(例如，添加过多的液体)和/或避免邻近X、Y位置处零件过热。换言之，如果检测到物理构建过程中的偏差，则在一些示例中，基于情况来更改输入参数以实现期望的结果。在一些示例中，使用方程/模型来确定要施加的试剂/能量的量，所述方程/模型例如根据测得的构建度量偏差和材料性质来估计流体渗透深度/熔融深度。一些材料性质可以包括流体渗透系数、热传递系数、熔点等。在一些示例中，从模型推断结果以基于假设的和/或估计的构建度量来确定这些参数的初始值。
为了使试剂能够分发在构建材料层115上，构建控制器106使示例第三机械结构122相对于构建平台102以及在构建材料层115上方移动示例打印头126的示例试剂分发器124。在一些示例中，试剂分发器124的示例喷嘴128随着喷嘴128被第三机械结构122移动而根据选定的能量分布将试剂沉积在构建材料上。
在所示示例中，试剂分发器124和/或打印头126从示例试剂供应装置130吸取和/或存取试剂。试剂供应装置130可以包括容纳在增材制造过程期间使用的(一种或多种)试剂(例如，1、2、3、4种类型的试剂)和/或另外(一种或多种)液体的(一个或多个)腔室(例如，1、2、3个等)。
在一些示例中，在喷嘴128选择性地将试剂沉积在构建材料上期间和/或之后，传感器113获得图像数据，和/或构建控制器106以其他方式存取与试剂分发器124和/或正在产生的3D对象101、打印头126和/或喷嘴128相关联的数据。构建控制器106处理数据以确定所沉积的试剂的(一个或多个)试剂分发特性、试剂分发器124、打印头126和/或喷嘴128的操作特性。
为了确定所沉积的试剂是否满足对应的参考能量分布的阈值，在一些示例中，构建控制器106将试剂分发特性与来自数据存储设备120的与选定的能量分布相关联的参考数据119进行比较。在其中所确定的试剂分发特性满足参考数据119的阈值的示例中，构建控制器106将构建材料层115的试剂分发特性与满足参考数据119相关联。在其中所确定的试剂分发特性不满足参考数据119的阈值的示例中，构建控制器106将构建材料层115的试剂分发特性与不满足参考数据119相关联。
在所示示例中，为了选择性地融合和/或固化已在其处将试剂施加于层115的构建材料，构建材料控制器106使第一机械结构108根据选定的能量分布相对于构建平台102移动示例能量源132，并根据选定的能量分布向构建平台102上的构建材料施加能量。例如，在化学粘合剂系统中，可以使用能量源132来使粘合剂试剂干燥或硬化。能量源132可以施加任何类型的能量以选择性地使构建材料融合和/或固化。例如，能量源132可以包括红外(IR)光源、近红外光源、激光器等。尽管能量源在图1中被示为位于邻近构建材料分发器110并且由第一机械结构108来移动，但是在其他示例中，能量源132可以位于邻近试剂分发器124并由第三机械结构122来移动。在其他示例中，能量源132可以可经由专用机械结构来移动，或者可以是相对于构建平台102静止的。
在一些示例中，传感器113在施加层115之后、在将试剂施加于层115之后、和/或在经由能量源132施加能量以使层115熔合之后，获得构建材料层115的图像数据。构建控制器106使用图像数据来确定层115是否包括感兴趣的颗粒(例如，尺寸阈值以上的颗粒、具有特定形状的颗粒、偏离特定形状的颗粒等)，并标示和映射任何这样的(一个或多个)颗粒，以供构建控制器106关于在构建模型104中定义的3D对象101的关键构建结构进行评估。例如，构建控制器106要存取构建模型104，以确定所标示的颗粒相对于层115和/或相对于正在使用构建模型104形成的3D对象101的位置(X，Y，Z)是位于关键区域还是非关键区域(例如，稍后在对象外部等)，并因此确定是否需要对层115实现任何校正动作以确保由增材制造过程产生的3D对象满足3D对象101构建标准。在一些示例中，传感器113可经由第四机械结构134移动，作为示例，该第四机械结构134可以包括(一个或多个)马达、(一个或多个)致动器、(一个或多个)轨道、和/或(一个或多个)齿条和(一个或多个)小齿轮，以促进传感器113相对于构建平台102的相对移动。在后文在图1B中讨论的示例中，传感器113包括间隔距离B的第一相机和第二相机，其可以瞄准共同焦点和/或相对于彼此移动和/或经由第四机械结构134相对于构建平台102移动。
在所示示例中，图1的示例3D打印机100包括用于与构建模型104对接的接口135。接口135可以是连接3D打印机100和构建模型104的有线或无线连接。构建模型104可以是3D打印机100从其接收数据的计算设备，所述数据描述要由构建控制器106执行的任务(例如，要形成的对象、打印作业等)。在一些示例中，接口135促进3D打印机100和/或构建控制器106与各种硬件元件进行对接，诸如构建模型104和/或在3D打印机100外部和/或内部的硬件元件。在一些示例中，接口135与输入或输出设备(诸如例如，显示设备、鼠标、键盘等)对接。接口135还可以提供对其他外部设备的访问，诸如，外部存储设备、网络设备(诸如例如服务器、交换机、路由器)、客户端设备、其他类型的计算设备和/或其组合。
在一些示例中，示例构建控制器106包括硬件架构，以从示例数据存储设备120检索并执行可执行代码。可执行代码可以在由构建控制器106执行时使构建控制器106至少实现控制第一机械结构108和/或构建材料分发器110以基于构建模型104和/或描述3D对象101的其他数据来在构建平台102上分发构建材料的功能性。可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106至少实现控制第一机械结构108和/或能量源132以将能量施加于构建平台102上的构建材料层115的功能性。
可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106至少实现控制第二机械结构111和/或包括相关联的打印头126和喷嘴128的试剂分发器124以基于构建模型104和/或描述3D对象101的其他数据来将试剂分发到构建材料上的功能性。
可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106至少实现控制第三机械结构122和/或试剂分发器124以基于构建模型104和/或描述3D对象101的其他数据来将试剂分发在构建平台102上的构建材料层115上的功能性。
可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106至少实现控制第四机械结构134以控制传感器113相对于构建平台102和/或按照构建模型104形成的3D对象101的层115的位置的功能性。
可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106基于正在形成的层115和/或3D对象101的度量114来选择和/或更新增材制造过程的参数，以使得使用本文公开的示例产生的3D对象101(例如，所产生的当前对象、所产生的后续对象等)能够满足质量阈值。可执行代码在由构建控制器106执行时可以使构建控制器106在3D对象101不满足质量阈值的情况下生成警报和/或以其他方式拒绝正在生产的零件。
图1的数据存储设备120存储由构建控制器106和/或其他处理设备执行的指令。示例数据存储设备120可以存储表示示例构建控制器106和/或其他处理设备执行以实现本文公开的示例的众多应用、固件、机器可读指令等的计算机代码。
图1B是示例传感器113的示意性图示，该示例传感器113包括示例立体视觉系统150，该示例立体视觉系统150具有双角度立体相机——间隔距离B(例如，基线或眼间距离)并对准的示例第一相机154和示例第二相机155，以对构建材料层115中的构建材料的颗粒成像。在一些示例中，立体视觉系统150使用校准误差因子以促进测量可靠性。总体上，存在于来自第一相机154和第二相机155中的每一个的图像数据中的任何表面特征(例如，颗粒P等)在本文中可以称为共同特征(common feature)。在一些示例中，立体视觉系统150包括基准以通过辅助处理来自第一相机154和第二相机155的所记录的图像数据来促进对具有平坦或精细表面的共同特征(例如，颗粒等)的处理。为了便于描述，在本文中使用笛卡尔(X，Y，Z)坐标系24，尽管可以使用其他坐标系(例如，极坐标系等)。在一些示例中，术语“上和下”涉及z方向、“左和右”涉及x方向，并且“页面内和外”涉及y方向。这些描述符并不意在是限制性的，并且轴可以以不同的方式定向，并且可以使用其他坐标系。对于本公开，Z轴表示z高度尺寸，并且X轴和Y轴表示垂直于Z轴的平面。
在该示例中，共同特征P(例如，颗粒、颗粒团等)最初被第一相机154视为在第一投影平面160上的第一表面特征P1——共同特征P在由第一相机154获取的图像中的投影，并且被第二相机155视为在第二投影平面162上的第二表面特征P2——共同特征P在由第二相机155获取的图像中的投影。P1的X坐标由f*X/Z给出，并且P2的X坐标由f*(X-B)/Z给出。P1与P2之间的距离是图1C至1D中所示的“视差距离”D，其可以用于计算共同特征P与立体视觉系统150之间的深度信息。视差距离D由(f*B)/Z表示。由于共同特征P可以重叠多个像素，因此可以使用图像处理例程来对准和关联来自第一相机154的图像数据和来自第二相机155的图像数据，并通过使用插值技术在子像素精度内确定测得的(一个或多个)视差距离。由于光学配置、取向误差和其他因素，来自第一相机154的图像数据和来自第二相机155的图像数据可能未将共同特征P表示为具有相同的大小、对准和/或形状。在一些示例中，可以使用纠正或另一图像处理功能来重新调整图像的大小和形状以改进对准和关联。在一些示例中，纠正包括校正图像以匹配图像传感器几何形状和/或校正图像数据以虑及任何预期的光学失真。
在一些示例中，诸如在图1B的示例中所示，第一相机154和第二相机155被部署在与由正在检查的表面区域(例如，层115)限定的X-Y平面基本上相似的相对的角度θ1和θ2处。在一些示例中，相对的角度θ1和θ2是约45°或更大(例如，在约55°至约70°度之间，等等)。在一些示例中，第一相机154基本上与Z轴对准(例如，θ2＝约90°)，并且第二相机155被部署在另一角度处(例如，θ1＝约45°至约85°之间)。在一些示例中，θ1和θ2是大致相同的角度，而在其他示例中，θ1和θ2是不同的角度。立体视觉系统150增强来自第一相机154的图像数据和来自第二相机155的图像数据中的共同特征P的对比度和表面细节。
在一些示例中，第一相机154和第二相机155被间隔距离B间隔，该间隔距离B大于要成为图像的表面(例如，层115)的尺寸(例如，层115的一侧的尺寸等)以增强解析度。增大间隔距离B可以增大准确度，但也由于限制了能够辨别的最接近的共同特征而会降低解析度。增大间隔距离B还可以减少有效视差距离像素的百分比，这是因为由于图像剪切而使得图像重叠不太确定。在一些实例中，第一相机154和第二相机155的角度设置带来了在成像表面区域(例如，层115)的整个视场(FOV)上保持一致的焦点或景深(DOF)的难题。DOF取决于相机、镜头和所配置系统的几何形状。可以通过使用较大的镜头光圈值(f-number)、减小镜头的焦距(f)、使用具有较大模糊圈的图像传感器以及增大相机与要成像的表面区域的距离来增大DOF。使相对的角度最小化也增大了更大遮蔽的可能性以及共同特征P出现在第一相机154和第二相机155之间的更多变化。
在一些示例中，传感器113包括示例彩色相机164，以促进对构建材料和/或层115的基于颜色的度量114的感测。
在一些示例中，提供示例光源166(例如，可见光源、红外(IR)光源等)以照明要成像的表面区域(例如，层115等)，以增强要成像的表面区域的图像纹理(例如，通过减少阴影、通过减少光斑、通过减少不期望的反射等)。在一些示例中，为要成像的表面区域和/或表面特征专门选择光源166，以提供在解析共同特征P所需的适当角度、(一个或多个)频率、偏振和强度下的选定的光(例如，可见光、IR等)。在一些示例中，光源166包括可以发射相同类型的光或不同类型的光的多个光源。光源166可以由构建控制器106控制其强度、偏振和颜色，以取决于要成像的表面区域(例如，层115)和/或照明源来提供不同的照明水平和/或照明源。例如，较高强度的光可以用于未处理的构建材料层，而较低强度的光可以用于经处理的构建材料层，由于烧结或形成的构建材料具有反射性更强的表面，因此经处理的构建材料层可以具有更强的反射。
在一些示例中，光源166是单色的，以减小相机镜头中的色差，从而提高z测量读数的准确度。在一些示例中，光源166具有可编程的或固定的多个互补的不同偏振光源，在第一相机154和/或第二相机155上具有互补的不同偏振滤光器，其被提供以减少反射并增强表面纹理。在一些示例中，采用交叉偏振来消除不对称反射并促进立体相关性(即，深度提取)。在这样的示例中，第一相机154的镜头、第二相机155的镜头和光源166被偏振(例如，包括偏振滤光器等)以控制光照条件。在一些示例中，偏振滤光器是可调整的，使得可以滤除对共同特征P的识别有负面影响的反射。
图1C示出了聚焦在层115的位置(X，Y，Z)处的共同特征P上的第一相机154和第二相机155的示例布置。Z表示从立体视觉系统150到共同特征P或目标的垂直距离(例如，以米或另一测量单位计)。镜头的焦距(例如，以像素或另一测量单位计)表示为“f”。B是第一相机154和第二相机155之间的基线距离(例如，以米或另一测量单位计)。D表示立体图像中的共同特征P之间的视差(例如，以像素或另一测量单位计)。深度Z由(f*B)/D表示。
图1D示出了其中使用示例立体视觉系统150的几何形状来确定相对于层115和表面170的Z高度解析度的示例。使用前面的关系，任何两个z高度测量值之差可以写作：
Figure BPA0000285756450000131
通过最小化上面的结果获得测量解析度：
Figure BPA0000285756450000132
其中，min(ΔD)是用于测量立体图像对中共同特征之间的视差的子像素插值。然后，通过包括校准误差以获得z高度测量误差的逼真的近似值，使该理想解析度适合于实际应用。在一些示例中，为了在测量像素视差时虑及这种不确定性，通过将投影校淮误差ε(以像素计)加到子像素插值来将解析度转换为误差近似值。
Figure BPA0000285756450000133
这会产生Z高度测量误差的闭合形式近似：
Figure BPA0000285756450000134
图1E至1F示出了确定Z高度测量准确度的示例方式，其中传感器113(例如，立体视觉系统150)的准确度是通过使用构建平台102的精度来提供已知的高度变化的实验而直接获得的。在确定期间，如图1E中所示，构建平台102向下递增，至数量n个Z位置(例如，在图1E的示例中n＝3)。对于构建平台102的Z位置中的每一个，测得的ΔZ(例如ΔZ1、ΔZ2、ΔZ3等)以约+/-0.02％的准确度来确定。在一些示例中，立体视觉系统150使用具有15μm/像素的空间解析度的115mm的镜头以实验的方式验证了闭合形式的近似。在一些示例中，每当需要测量准确度的验证时，就执行传感器113(例如，立体视觉系统150)的实例化。
图1G示出了来自VIC-3D程序的示例截屏的表示，其示出了对于30μm的平台下落的示例ΔZ全局统计。图1H示出了图1G的示例测得ΔZ数据(以微米计)相对于已知的ΔZ(约+/-0.02％)的示例绘图。对应的理论上边界180(+2Ze)和理论下边界182(-2Ze)(ε＝0.073像素，min(ΔD)＝0.0625像素，B＝687mm，Z＝600mm)表示为30微米和60微米处的盒形图184。
图2图示了图1的示例构建控制器106的示例实现。如图2的示例中所示，构建控制器106包括示例构建材料分发器控制器205、示例构建控制器106、示例比较器215、示例构建建模器220、示例颗粒大小确定器225、示例颗粒颜色确定器230和示例颗粒z高度确定器235。
构建材料分发器控制器205要使构建材料分发器110相对于构建平台102移动，以按照构建模型104分发构建材料。
构建控制器106要存取来自传感器113、第一机械结构108和/或构建材料分发器110的数据，并处理数据以确定在构建平台102上的构建材料层的度量114。度量114可以包括构建材料的最上层的形貌、构建材料和/或最上层的厚度、包括局部尺寸的最上层的尺寸、描述该层和/或其形貌和/或正在构建平台102上形成的3D对象101的坐标等。在一些示例中，度量114包括构建材料和/或构建平台102上的层上的像素级细节和/或体素级细节。在一些示例中，度量114可以包括与正在进行的增材制造过程有关的任何附加和/或替换的数据。
为了确定构建平台102上的构建材料层115的度量114是否在对应参考数据119的阈值之内，比较器215将所确定的度量114与来自数据存储设备120和构建模型104的参考数据119进行比较，并确定所确定的度量114是否在参考数据119的阈值内。在其中正在构建平台102上形成的层115和/或3D对象101的度量114满足参考数据119的阈值的示例中，比较器215将层与满足参考数据119相关联。附加地或替换地，在其中正在构建平台102上形成的层115和/或3D对象101的度量114不满足参考数据119的阈值的示例中，比较器215将层关联为不满足参考数据119，并且构建建模器220鉴于由未能满足参考数据119所指示的构建与构建模型104的偏离而确定是否要继续增材制造过程。
当度量114不满足参考数据119的阈值并且构建建模器220确定不能通过处理和/或后处理来纠正由参考数据119指示的偏离时，构建建模器220可以拒绝形成3D对象101，并中断3D对象101的增材制造过程。在其他示例中，在构建建模器220确定构建与构建模型104的偏离是可纠正的情况下，构建建模器220可以使构建材料分发器控制器205改变层115的厚度和/或改变层115的形貌/坡度、使构建平台102改变其位置以使构建材料分发器110能够改变层115的厚度和/或形貌/坡度(例如，使用滚筒、刮刀或其他操纵器来去除和/或重新分布构建材料层等)。在一些这样的示例中，在构建材料分发器110对层115做出修改之后，传感器113获得更新的图像数据，构建控制器106使用该更新的图像数据来确定正在构建的层和/或3D对象101的更新的度量，并且构建建模器220确定层115是否满足参考数据119的阈值。
构建建模器220生成和/或更新模型117，该模型117关联和/或映射所确定的度量114和正在形成的3D对象101的层115。在一些示例中，模型117包括关于以下的细节：该层形成的时间、表示和/或关于(一个或多个)层和/或(一个或多个)层的形貌和/或(一个或多个)层的(一个或多个)组成部分(例如，颗粒图等)和/或与上述相关的坐标(X、Y、Z坐标)。在一些示例中，表示和/或关于(一个或多个)层和/或(一个或多个)层的形貌和/或(一个或多个)层的(一个或多个)组成部分(例如，颗粒图等)和/或与上述相关的坐标(X、Y、Z坐标)被映射到3D对象101本身。
在一些示例中，构建控制器106、比较器215和/或构建建模器220经由示例颗粒大小确定器225、示例颗粒颜色确定器230和/或示例颗粒z高度确定器235来确定层115和/或层115的子部分是否满足参考数据119的阈值。在一些示例中，来自传感器113的图像数据包括由示例构建控制器106处理的立体图像数据，以使得能够确定构建材料和/或层115的度量114，包括真实厚度、粉末层厚度、融合层厚度和/或颗粒度量。在一些示例中，颗粒度量包括经由颗粒大小确定器225使用来自传感器113的图像数据(例如，立体图像数据等)确定的构建材料颗粒大小(例如10μm、20μm、40μm、60μm、80μm等)。在一些示例中，颗粒度量包括经由颗粒颜色确定器230使用来自传感器113的图像数据(例如，立体图像数据等)确定的颗粒颜色。在一些示例中，传感器113包括彩色相机164，以促进对构建材料和/或层115的基于颜色的度量114的感测。例如，在构建材料包括白色聚合物粉末的情况下，当能量源132向层115施加能量时，可以预期到层115的其厚度小于设计厚度的子部分会过热，因此使该子部分处的构建材料相对于层115的其厚度对应于构建模型104的设计厚度的邻接部分变暗。在一些示例中，传感器113包括彩色立体视觉系统或包括立体视觉系统和单独的彩色成像器。在一些示例中，颗粒度量包括经由颗粒z高度确定器235使用来自传感器113的图像数据(例如，立体图像数据等)确定的颗粒z高度。在一些示例中，颗粒z高度包括相对于预定(例如，经校准的)坐标系的颗粒位置(X、Y、Z位置)和/或相对于层115的颗粒位置(例如，下抬(sub-elevated)颗粒、上抬(super-elevated)颗粒等)。
尽管在图2中图示了实现图1的构建控制器106的示例方式，但是图2中图示的元件、过程和/或设备中的任何一个都可以被组合、划分、重新布置、省略、消除和/或以任何其他方式实现。在一些示例中，构建控制器106、比较器215和/或构建建模器220经由示例颗粒大小确定器225、示例颗粒颜色确定器230和/或示例z高度确定器235来确定层115和/或层115的子部分(例如，颗粒P)是否满足参考数据119的阈值。构建控制器106、比较器215、构建建模器220、颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒z高度确定器235和/或更一般地图1的示例构建控制器106可以通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任何组合来实现。因此，例如，构建控制器106、比较器215、构建建模器220、颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒z高度确定器235中的任何和/或更一般地图1的示例构建控制器106可以由(一个或多个)模拟或数字电路、逻辑电路、(一个或多个)可编程处理器、(一个或多个)专用集成电路((一个或多个)ASIC)、(一个或多个)可编程逻辑器件((一个或多个)PLD)和/或(一个或多个)现场可编程逻辑器件((一个或多个)FPLD)来实现。当阅读本专利的任何装置或系统权利要求以涵盖纯软件和/或固件实现时，构建控制器106、比较器215、构建建模器220、颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒z高度确定器235和/或更一般地图1的示例构建控制器106中的至少一个藉此被明确限定为包括存储软件和/或固件的有形的计算机可读存储设备或存储盘，诸如存储器、数字多功能盘(DVD)、紧凑盘(CD)、蓝光光盘等。更进一步地，图1的示例构建控制器106除了或代替图2中图示的那些之外，可以包括(一个或多个)元件、(一个或多个)过程和/或设备，和/或可以包括不止一个的所图示的元件、过程和设备中的任何或全部。
图3A至3B是在示例构建过程期间由图1A至1H的3D打印机100施加的构建材料层115的示例俯视图310、320。图3A的俯视图310表示6″×8″的示例视场(FOV)，其中第一相机154和第二相机155是具有35mm镜头并且在FOV上提供48μm/像素的解析度的12兆像素相机。在图3A中，当视场为8″x6″(例如，8″x6″的构建平台102等)时，图1A至1H的3D打印机100执行在至少6.5微米内的z高度测量。图3A示出了层115的斑点，其中一些颗粒330的大小大于形成层115的构建材料的均衡(balance)。图3B的俯视图320表示2″x2.5″的示例视场(FOV)，其中第一相机154和第二相机155是具有115mm镜头并且在FOV上提供15μm/像素的解析度的12兆像素相机。在图3B中，当视场减小到2.5″×2″时，图1A至1H的3D打印机100执行在至少1.4微米内的z高度测量。通过进一步减少校准误差和z高度测量误差，潜在地可以实现额外的改进。与图3A相似，图3B示出了层115的斑点，其中一些颗粒340的大小大于形成层115的构建材料的均衡。
图4是在图1A至1H的示例3D打印机的示例构建过程期间的示例3D对象101的示例截面图。在图4的示例中，对象101位于相邻的构建材料410之间。施加在构建材料410顶上的层115包括被下抬的示例第一颗粒420(例如，基本在层115下方)和被上抬的示例第二颗粒430(例如，基本在层115上方)。构建控制器106要使传感器113和颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒z高度确定器235分别确定第一颗粒420和第二颗粒430的大小、颜色和/或z高度。
图5A至5B是在使用传感器113(例如，立体视觉系统150)的图1A至1H的示例3D打印机的示例构建过程期间的示例3D对象101的示例截面图。图5A示出了示例颗粒510的第一Z高度的理想化表示，其中假设构建材料层520A至520P中的每一个都具有均匀的厚度t。在这样的示例中，假设的Z高度可以被认为是标称层厚度t乘以层数的乘积。与之相比，图5B描绘了表现出预期变异的相对于层540A至540P位于第二Z高度的颗粒510。在图5B的示例中，特定(X，Y)位置处的Z高度被确定为
Figure BPA0000285756450000181
其中Z是Z高度，N是层数，ZN(X，Y)表示每层特定(X，Y)位置处的Z高度。因此，通过将(X，Y)位置处的每层的实际Z高度加和来计算Z高度。
图5A至5B一起示出了颗粒510的实际位置与颗粒510的理论位置相差了高度ΔZ，突出了可以预期有关层一致性的假设会导致确定颗粒510的实际Z高度时的误差。对3D对象101的构建内的颗粒高度的准确评估有助于构建控制器106进行更准确地基于构建模型104定位层115和/或3D对象101内的颗粒510(例如，经由比较器215和/或构建建模器220、颗粒z高度确定器235等)，以使构建控制器106能够更准确地确定颗粒510是位于关键区域还是非关键区域。这进而告知了在处理期间(如果继续的话)或在后处理期间要执行的校正动作(例如，热处理、表面处理、应力消除、检查规程等)。
图6A示出了使用图1A至1H的3D打印机100的示例构建过程的示例阶段600，其中示例传感器113(例如，立体视觉系统150)在传感器的113的视场(FOV)内对构建材料605的层601进行成像。通过示例构建过程形成的示例对象610(在此实例中为示例涡轮叶片的示例环)以虚线示出在构建材料605的层601下方。在一些示例中，对FOV进行离散化以促进分析。例如，FOV被划分为多个区，诸如区Ri，j615的阵列613，其中i和j分别表示针对示例阵列613的每个区的行和列的整数。在图6A的示例中，角突出显示了构建材料605的层601的左下的区R1，1。展开了区R9，7、区R9，13和区R9，14，以图示对层601执行的示例粗纹理分析。在对层601进行的粗纹理分析中，使用可观察的现象与可量化的图像度量之间的关系来快速减少经历聚焦分析的区Ri，j615或子图像的数量。例如，使用粉末和/或纹理质量度量来标示可能有必要进行进一步分析的区域异常(例如，相对于选定区域中的其他颗粒，在诸如大小、形状和/或颜色之类的一个或多个特性方面在统计上不同的颗粒等)。在一些示例中，诸如图6A的示例中所示，可以使用局部强度直方图的标准差来识别区Ri，j615或子图像中的异常的存在，诸如大颗粒。
在图6A中，区R9，14的局部强度直方图的标准差为14.269，表明在此示例中，区R9，14中的颗粒群中没有可辨别的异常。区R9，13的局部强度直方图的标准差为15.188，表明在此示例中，区R9，13中的颗粒群中有第一异常620。在这种情况下，第一异常620表示比区R9，13中的其他颗粒明显更大(例如，大于预定阈值等)的颗粒。如图6A的区R9，13中所示，第一异常620导致标准差增大，但低于3D打印机100要采取行动的预定阈值。R9，7区域的局部强度直方图的标准差为15.404。在该示例中，在区R9，7中的颗粒群中有第二异常630，该异常是由相对于区R9，7中的其他颗粒较大的颗粒引起的。如区R9，7中所示，第二异常630导致标准差(例如，相对于区R9，14和/或基线)增大，并且超出了3D打印机100要采取行动的预定阈值(例如，在本示例中，大于15.2的标准差等)。
在图6A的粗纹理分析和/或一种或多种类型的粗纹理分析的多次迭代之后，对表现出异常(例如，相对于选定区域中的其他颗粒，在大小、形状、颜色等方面在统计学上不同等等)的每个区Ri，j615执行聚焦分析，无论所述异常是如何确定的。
在图6B中表示的聚焦分析中，在每个区Ri，j615或子图像内准确地定位一个或多个异常。在图6B的左上图像中，示出了来自图6A的粗纹理分析的区R9，7。在一些示例中，为了促进异常定位，聚焦分析包括将图像处理技术(表示为F(Ri，j)，例如，边缘检测、阈值处理和/或斑点检测等)应用于在图6A的粗纹理分析期间标示的(一个或多个)区Ri，j615的图像数据。在图6B的右上方，将图像处理技术F(Ri，j)(例如，边缘检测算法)应用于示例区R9，7，以加重第二异常630的边界。在一些示例中，在构建材料颗粒大小小于约10μm的情况下，图像处理技术F(Ri，j)还可以包括图像拼接。
在应用图像处理技术来定位一个或多个异常之后，测量一个或多个异常的属性。在一些示例中，可以通过一个或多个颗粒的大小、形状、颜色、取向和/或形心(X-Y位置)相对于背景的变化来定义异常。在一些示例中，异常可以是用户定义的和/或过程定义的，以适应针对特定过程和/或构建材料和/或要生产的对象的预期异常(例如，以反映对不同对象的差异化的质量控制要求)。例如，在一些过程中，可能期望映射60μm或更大的异常，而在其他过程中可能期望映射10μm或更大的异常。在图6B的底部图像中，来自区R9，7的聚焦分析的解析图像数据经由构建建模器220映射回3D对象101。
同时，在执行聚焦分析之前或之后，将一个或多个异常(例如，大颗粒等)与构建体积内的Z高度位置精确地相关联，这是通过将每个异常的(X，Y)位置关联至立体视觉系统150的实时或基本上实时的基于逐层测量的Z(X，Y)数据。在一些示例中，每一层中的每个异常颗粒的位置及其准确的Z高度的映射(例如，经由立体视觉系统150达到层厚度的1/6的精度等)。
在图1A至1H的3D打印机100中，示例立体视觉系统150能够在约0.1秒内捕获构建材料605的层601的图像，在约0.5秒内离散化图像，并在小于约1秒内执行粗纹理分析。然后，将聚焦分析选择性地应用于所标示的区Ri，j615或子图像，其中示例立体视觉系统150用于以每秒约80,000个离散测量的速率获得Z高度测量。对层进行成像的整个过程约为1+(1/80,000)*N秒，其中N是每层601的测量点总数。换言之，在许多实例中，处理时间少于2秒，这不会在时间上干扰底层的构建过程。如上所述，3D打印机100的该实例化可以在视场约为8″x6″时在至少6.5微米内执行z高度测量，并且在视场约为2.5″x2″时在至少1.4微米内执行z高度测量。
在图7A至7B中示出了代表用于实现图1的构建控制器106的示例机器可读指令的流程图。在这些示例中，机器可读指令包括由处理器执行的程序，所述处理器诸如在后文结合图8讨论的示例处理器平台800中示出的处理器812。程序可以体现为存储在有形计算机可读存储介质上的软件，所述有形计算机可读存储介质诸如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字多功能盘(DVD)、蓝光盘或与处理器812相关联的存储器，但是整个程序和/或其部分可以替换地由处理器812以外的设备执行和/或以固件或专用硬件来体现。此外，尽管参考图7A至7B中图示的流程图描述了示例程序，但是可以替换地使用实现示例构建控制器106的许多其他方法。例如，可以改变框的执行顺序，和/或可以改变、消除或组合所描述的一些框。
如上所述，图7A至7B的示例机器可读指令可以使用存储在有形计算机可读存储介质上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现，所述有形计算机可读存储介质诸如硬盘驱动器、闪存、只读存储器(ROM)、紧凑盘(CD)、数字多功能盘(DVD)、高速缓存、随机存取存储器(RAM)和/或其中存储信息达任何持续时间(例如，达延长的时间段、永久地、短暂的情况、暂时缓冲和/或信息缓存)的任何其他存储设备或存储盘。如本文所使用的，术语“有形计算机可读存储介质”被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘，并且排除传播信号并排除传输介质。如本文所使用的，“有形计算机可读存储介质”和“有形机器可读存储介质”可互换地使用。附加地或替换地，图7A至7B的示例过程可以使用存储在非暂时性计算机和/或机器可读介质上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现，所述非暂时性计算机和/或机器可读介质诸如硬盘驱动器、闪存、只读存储器、紧凑盘、数字多功能盘、高速缓存、随机存取存储器和/或其中存储信息达任何持续时间(例如，达延长的时间段、永久地、短暂的情况、暂时缓冲和/或信息缓存)的任何其他存储设备或存储盘。如本文所使用的，术语“非暂时性计算机可读介质”被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘，并且排除传播信号并排除传输介质。如本文所使用的，当在权利要求的前序部分中使用短语“至少”作为过渡词时，其以与术语“包括”是开放式的相同的方式而是开放式的。
图7A的示例程序700开始于构建控制器106使用3D打印机100来经由构建材料分发器控制器205在构建平台102上(或在构建平台上的另一层已硬化/融合或未融合的构建材料顶上)施加一层构建材料(框702)。然后，构建控制器106使用立体视觉系统150和构建度量确定器210、构建建模器220、颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒Z高度确定器235来测量该层中的构建材料的颗粒的属性(框704)。然后，构建控制器106单独地或与构建度量确定器210、构建建模器220、颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒Z高度确定器235结合地使用比较器215基于测得的属性来确定该层中是否有任何颗粒超出了一个或多个阈值标准(例如，预定的颗粒大小等)(框706)。在基于测得的属性确定了该层中的任何颗粒是否超出了一个或多个阈值标准(例如，预定的颗粒大小等)之后，构建控制器106在框708处确定是否要施加下一层构建材料。如果框708处的结果为“是”，则控制转到框702。如果框708处的结果为“否”，则程序结束。
图7B的示例程序720开始于构建控制器106使用3D打印机100来经由构建材料分发器控制器205在构建平台102上(或在构建平台上的另一层已硬化/融合或未融合的构建材料顶上)施加一层构建材料(框725)。在框730处，构建控制器106然后使立体视觉系统150对该层中的构建材料和构建建模器220进行成像。在框732处，构建控制器106确定是否要调整用于照明该层的光源166、立体视觉系统150的第一相机154的第一镜头和立体视觉系统150的第二相机155的第二镜头的偏振，诸如以减少不对称反射。如果在框732处，构建控制器106确定其要调整第一相机154的第一镜头和/或第二相机155的第二镜头的偏振，则构建控制器106诸如经由第四机械结构134来实现所述调整，以配置立体视觉系统150以过滤影响对一个或多个共同特征的识别或分析的反射。
控制然后转到框735，其中，构建控制器106使用构建建模器220对来自立体视觉系统150的图像数据执行粗纹理分析，以将图像数据离散化成区Ri，j615，并在其中识别可能有必要进行进一步分析的异常。在一些示例中，构建建模器220从立体视觉系统150确定图像数据或其派生或离散化的局部强度直方图的标准差，以识别图像数据的区Ri，j615中是否存在异常。控制然后转到框740，其中，构建建模器220确定是否有必要进行聚焦分析。在一些示例中，构建建模器220确定粗纹理分析是否指示在来自立体视觉系统150的图像数据的至少一个区Ri，j615中存在异常。
如果框740处的结果为“否”，则控制转到框745，其中，构建控制器106使用构建模型104来确定是否需要另一层。如果框745处的结果为“是”，则控制转到框725，其中，构建控制器106使用3D打印机100经由构建材料分发器控制器205来在构建平台上的已硬化/熔融或未熔融的构建材料的最顶层顶上施加一层构建材料。在一些示例中，在施加下一层之前，构建控制器106使试剂分发器124和/或能量源132按照构建模型104的指示选择性地施加试剂和/或选择性地粘合或融合该层。如果框745处的结果为“否”，则程序结束。
如果框740处的结果为“是”，则控制转到框750，其中，构建控制器106使构建建模器220对在框735的粗纹理分析期间确定为潜在异常的区Ri，j615执行聚焦分析。在聚焦分析中，构建建模器220使颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒Z高度确定器235使用图像处理技术准确地定位图像数据的每个区Ri，j615内的一个或多个异常，所述图像处理技术诸如但不限于边缘检测、阈值处理和/或斑点检测。然后控制转到框755。
在框755处，构建建模器220使颗粒大小确定器225、颗粒颜色确定器230和/或颗粒Z高度确定器235表征包括Z高度位置的一个或多个异常的位置(例如，异常颗粒等)。在框755处，构建建模器220还逐层地关联构建空间内的每个异常的(X，Y)位置，并映射每一层中的每个异常颗粒的位置(X，Y，Z)。
在框760处，构建建模器220确定每个异常的位置(X，Y，Z)和/或每个异常本身的特性、或结合其他异常的位置(X，Y，Z)和/或特性是否导致层(例如601)和/或3D对象101无法满足质量阈值。在框760处，构建建模器220还确定一个或多个异常，单独地或组合起来，是否可经由处理和/或后处理来纠正，或者替代地，是否对3D对象101的质量是致命的，需要拒绝3D对象101。如果框760处的结果为“是”，则控制转到框765，其中，构建控制器106停止3D对象101的构建过程；并且转到框770，其中，构建控制器106诸如经由接口135在结束构建过程之前生成警报。
如果框760处的结果为“否”，则控制转到框762，其中，构建控制器106基于构建模型104来确定是否要实现校正动作。如果框762处的结果为“是”，则控制转到框764，其中，构建控制器106实现校正动作。在一些示例中，校正动作可以包括对经由试剂分发器124施加的融合试剂的改变、对经由构建材料分发器110施加的层的厚度的改变、和/或对经由能量源132的能量施加的改变。如果框762处的结果为“否”，则控制转到框745，其中，构建控制器106使用构建模型104来确定是否需要另一层。
图8是能够执行图7A至7B的指令以实现图2的构建控制器106的示例处理器平台800的框图。处理器平台800可以是例如服务器、个人计算机、移动设备(例如，蜂窝电话、智能电话、诸如iPadTM的平板电脑)、个人数字助理(PDA)、互联网装置或任何其他类型的计算设备。
所示示例的处理器平台800包括处理器812。所示示例的处理器812是硬件。例如，处理器812可以由来自期望的家族或制造商的集成电路、逻辑电路、微处理器和/或控制器来实现。在所示示例中，处理器812实现示例构建材料分发器控制器205、示例构建控制器106、示例比较器215、示例构建建模器220、示例颗粒大小确定器225、示例颗粒颜色确定器230、示例颗粒z高度确定器235和/或更一般而言的构建控制器106。
所示示例的处理器812包括本地存储器813(例如，高速缓存)。所示示例的处理器812经由总线818与包括易失性存储器814和非易失性存储器816的主存储器通信。易失性存储器814可以由以下来实现：同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任何其他类型的随机存取存储器设备。非易失性存储器816可以由闪存和/或任何其他期望类型的存储设备来实现。由存储器控制器来控制对主存储器814、816的存取。
所示示例的处理器平台800还包括接口电路820。接口电路820可以通过任何类型的接口标准来实现，诸如以太网接口、通用串行总线(USB)和/或PCI快速接口。
在所示示例中，(一个或多个)输入设备822连接到接口电路820。(一个或多个)输入设备822允许用户将数据和命令输入到处理器812中。(一个或多个)输入设备可以通过例如音频传感器、麦克风、相机(静止或视频)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、触控板、轨迹球、单点(isopoint)、和/或语音辨识系统来实现。
(一个或多个)输出设备824也连接到所示示例的接口电路820。输出设备824可以例如由显示设备(例如、发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT)、触摸屏、触觉输出设备、打印机和/或扬声器)来实现。因此，所示示例的接口电路820通常包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路820还包括通信设备，诸如发射器、接收器、收发器、调制解调器和/或网络接口卡，以促进经由网络826(例如，以太网连接、数字订户线(DSL)、电话线、同轴电缆、蜂窝电话系统等)与外部机器(例如，任何种类的计算设备)的数据交换。
所示示例的处理器平台800还包括用于存储软件和/或数据的(一个或多个)大容量存储设备828。这种大容量存储设备828的示例包括软盘驱动器、硬驱动盘、紧凑盘驱动器、蓝光盘驱动器、RAID系统和数字多功能盘(DVD)驱动器。在所示示例中，(一个或多个)大容量存储设备828实现数据存储设备120。
图7A至7B的编码指令832可以存储在大容量存储设备828中、在易失性存储器814中、在非易失性存储器816中和/或在诸如CD或DVD之类的可移除的有形计算机可读存储介质上。
从前述内容将领会到，前文公开的方法、装置、系统和制品涉及三维(3D)打印机，所述3D打印机通过由构建模型104引导的增材构建过程来生成3D对象101。在一些示例中，使用立体视觉系统测量构建材料的颗粒的属性，并且使用来自立体视觉系统的图像数据基于测得的属性来确定构建层中的颗粒是否超出一个或多个阈值标准，所述阈值标准诸如预定的颗粒大小和/或颗粒的Z高度。在一些示例中，测得的属性包括横向位置(X，Y)，从所述横向位置可以确定颗粒是位于关键构建结构中还是仅部署在非关键区域中。在一些示例中，针对构建材料的最顶层的校正动作以颗粒的Z高度为条件，其中针对第一范围的Z高度(例如，下抬的颗粒)采取第一校正动作，并针对第二范围的Z高度(例如，上抬的颗粒)采取第二校正动作。
前文公开的方法、装置、系统和制品产生了解析度的显著改进(例如，在1.4微米内)或大于约10倍。以这些解析度，图像数据可以告知先前未实现的过程增强。例如，前文公开的方法、装置、系统和制品可以用于确定各次运行中(run-to-run)颗粒大小的变化和/或颗粒大小分布的变化，以确定构建材料(例如，包括来自先前运行的回收构建材料的构建材料等)的老化效应，然后响应于各次运行中颗粒大小的变化和/或颗粒大小分布的变化来为构建材料更换或更新提供正确的时机。作为另外的示例，前文公开的方法、装置、系统和制品可以用于通过分析用于立体深度提取的区Ri，j内的可跟踪纹理的质量/量来辨别颗粒大小的空间分布，其中区Ri，j的小的子区用于进行关联。每个子集内的可跟踪纹理的质量/量将与由立体视觉系统150解析的颗粒的数量成比例。由于立体视觉系统150具有固定的空间解析度，因此可以确定在视场中(例如，选定区Ri，j)大小高于/低于解析度阈值的颗粒的百分比。
在一些示例中，多个立体视觉系统150可以用于例如提供多个不同的空间解析度。在一些示例中，可以使用不同的空间解析度来以数字方式筛选构建材料。此方法提供了一种独特的颗粒大小分布的空间测量，其在与来自立体视觉技术的x、y、z数据结合使用时，可以被利用以提取另外的在空间上解析的粉末度量(例如，粉末填充密度)。
尽管本文的示例涉及包括大颗粒的异常(例如，第二异常630)，但本公开不限于大颗粒，而是替代地包括在可接受的大小和/或形状以及构建材料分布(例如，一层内的构建材料的分布、相邻层之间的构建材料的分布、3D对象101内的构建材料的分布、各次运行中的针对一个或多个层的构建材料的分布等)之外的所有颗粒。此外，在一些示例中，传感器113包括微机电系统(MEMS)相机的阵列(例如，平板相机阵列等)来代替示例立体视觉系统150。
尽管本文已公开了某些示例方法、装置和制品，但本专利的覆盖范围不限于此。相反，本专利涵盖清晰地落入本专利的权利要求的范围内的所有方法、装置和制品。

Claims (15)

1.一种方法，包括：
使用3D打印机施加一层构建材料；
使用立体视觉系统测量该层中的构建材料的属性；以及
基于测得的属性来确定该层中的构建材料是否超出阈值标准。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述属性包括构建材料的颗粒大小，并且其中，所述阈值标准包括预定的颗粒大小。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述属性包括针对被确定为驻留在正在打印的3D对象的一部分内并且被确定为超出所述阈值标准的颗粒的位置信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述位置信息包括超出所述阈值标准的颗粒的(X，Y)位置和Z高度。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括使用所述位置信息来映射超出所述阈值标准的颗粒的位置。
6.根据权利要求4所述的方法，还包括测量颗粒大小的空间分布或测量颗粒的可跟踪纹理。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括使用所述位置信息和颗粒大小的空间分布来提取在空间上解析的粉末度量。
8.根据权利要求4所述的方法，还包括使用于照明所述层的光源、所述立体视觉系统的第一相机的第一镜头和所述立体视觉系统的第二相机的第二镜头交叉偏振，以减少不对称反射。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括调整所述立体视觉系统的第一镜头和第二镜头，以过滤不利地影响共同特征的识别的反射。
10.根据权利要求3所述的方法，其中，所述测量所述构建材料的颗粒的属性包括：执行粗纹理分析，以及对被所述粗纹理分析确定为具有超出所述阈值标准的异常的层的部分执行聚焦分析。
11.一种方法，包括：
在3D打印机的构建平台上形成一层构建材料；以及
针对基于测量属性而被确定为超出阈值标准的该层构建材料中的构建材料的颗粒，关联X-Y位置数据和立体Z高度数据。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，使用包括第一相机和第二相机的立体视觉系统来获得所述立体Z高度数据，所述第一相机和第二相机被对准以对该层构建材料中的构建材料的颗粒进行成像，并且其中，所述阈值标准包括相对于正在打印的3D对象的预定颗粒位置和预定颗粒大小中的至少一个。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，测量所述构建材料的颗粒的属性包括：执行粗纹理分析，以及对被所述粗纹理分析确定为具有超出所述阈值标准的异常的层的部分执行聚焦分析。
14.一种3D打印机，包括：
构建控制器，其要经由立体视觉系统来测量一层构建材料中的构建材料的颗粒的属性；
构建建模器，其要按照构建模型经由所述构建控制器在所述3D打印机上构建3D对象；以及
比较器，其要比较所述颗粒的属性与针对所测属性的阈值标准。
15.根据权利要求14所述的3D打印机，其中，所述属性包括构建材料的颗粒的大小或构建材料的颗粒的Z高度。
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