CN112272608A - 确定构造材料的比率以实现选定特征 - Google Patents

Abstract

根据示例，一种装置可以包括处理器和非暂时性计算机可读介质，非暂时性计算机可读介质上存储有机器可读指令，机器可读指令用于使得处理器执行以下操作：从第一构造材料的样本的图像确定第一构造材料的光学属性值；从所确定的第一构造材料的光学属性值计算第一构造材料的寿命；并且基于所计算的第一构造材料的寿命，计算第一构造材料与第二构造材料的混合物的比率，该比率导致混合物实现选定特征，第二构造材料具有与第一构造材料不同的寿命。

Description

确定构造材料的比率以实现选定特征

背景技术

在三维(3D)打印中，可以使用累加打印过程从数字模型制作三维实体部件。3D打印可用于快速产品原型制作、模具生成、模具母版生成和制造。某些3D打印技术被视为累加过程，因为该累加过程涉及将材料的连续层施加到已存在的表面(模板或上一层)。这与传统的机械加工过程不同，传统的机械加工过程通常依靠移除材料来创建最终部件。3D打印可以涉及构造材料的固化或熔合，这对于某些材料而言，可以使用热量辅助的熔化或烧结来完成，并且对于其他材料而言，可以通过对基于聚合物的构造材料进行UV固化来执行。

附图说明

本公开的特征通过示例的方式示出，并不受限于以下附图，在以下附图中，相似的附图标记指示相似的元件，其中：

图1示出了可以计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物可以实现选定特征的示例设备的框图；

图2示出了包括图1所描绘的装置和测试站的示例系统的图，在该测试站处可以捕获构造材料样本的图像；

图3示出了可以计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物具有选定特征的示例设备的框图；

图4示出了分别在图1和图3中所描绘的示例处理器的流程图，其中处理器可以控制3D建造系统的构造周期；

图5示出了示例3D建造系统的框图；

图6描绘了用于计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物可以实现选定特征的示例方法；

图7描绘了用于捕获第一构造材料样本的图像的示例方法；

图8描绘了用于计算成像设备的优化的白平衡值的示例方法的流程图；

图9A和图9B共同描绘了用于确定构造材料的寿命的示例方法的流程图；以及

图10描绘了示例非暂态计算机可读介质的框图。

具体实施方式

采用构造材料来打印3D对象的3D打印技术通常从先前的构造周期获取未使用的构造材料，以在后续的构造周期中重用。在构造周期期间使用热量以选择性地熔合构造材料的3D打印技术中，每次构造材料经历构造周期时，熔合和未熔合的构造材料的分子结构可能改变。即，由于构造材料可以加热到至少可以接近构造材料的熔点的温度，因此构造材料的分子结构可以改变。分子结构中的改变可能对使用已经经历一个构造周期或多个构造周期的构造材料建造的3D对象的机械和/或材料属性产生负面影响。然而，针对每个构造周期仅使用新鲜(fresh)的构造材料可能会显著导致构造成本增加和构造材料浪费增加。

本文公开了用于使得能够重用先前已经经历一个构造周期或多个构造周期的构造材料，同时使得从重用的构造材料(本文中也称为第一构造材料)建造的3D对象具有选定的光学和/或机械属性的装置和方法。具体地，本文公开的装置和方法可以从重用的构造材料的样本的图像或视频流确定重用的构造材料的光学属性值。本文公开的装置和方法还可以从所确定的光学属性值和第二构造材料的光学属性值计算要混合在一起的重用的构造材料和第二构造材料的比率，以实现选定特征。选定特征(例如光学特征、机械特征等)可以是混合物的特征和/或要使用混合物来建造的3D对象的特征。

在一些示例中，本文公开的装置和方法可以基于所确定的光学属性值来确定第一构造材料的寿命。寿命可以定义第一构造材料已经经历构造周期的表观次数，并因此可以指示第一构造材料的特征和/或要使用第一构造材料来建造的3D对象的特征。第二种构造材料也可以具有寿命，该寿命可以与第一构造材料的寿命不同。在这些示例中，本文公开的装置和方法可以基于所确定的第一构造材料的寿命和第二构造材料的寿命来计算第一构造材料和第二构造材料的比率。

根据示例，本文公开的装置和方法可以确定比率以包括第一构造材料的最大浓度和第二构造材料的最小浓度。在这方面，本文公开的装置和方法可以使先前使用的构造材料的再循环最大化，同时仍然利用混合物实现选定特征。另外，可以最小化对第二构造材料(其可以是新鲜的构造材料)的使用，同时利用混合物实现选定特征。

根据示例，本文公开的装置和方法可以在第一构造材料和第二构造材料混合之前，计算选定的第一构造材料和第二构造材料的比率下的混合物的特征，例如光学特征、机械特征和/或类似特征。例如，可以基于历史数据和/或根据第一构造材料的光学属性值和第二构造材料的光学属性值通过实施预测模型来计算特征。

通过实施本文公开的装置和方法，可以以非侵入性和非繁琐的方式确定构造材料的光学属性值。另外，所确定的光学属性值可以用作用于确定可以组合构造材料以实现混合物的选定特征和/或使用该混合物建造的3D对象的选定特征的比率的基础。因此，在这方面，在满足选定特征(例如，用户定义的特征、预期特征等)的同时，可以重用先前在构造周期中使用的构造材料。

在继续之前，应注意，如本文所用，术语“包括”和“包含”意指但不限于“包括”或“包含”，以及“至少包括”或“至少包含”。术语“基于”意指“基于”和“至少部分地基于”。

首先参考图1和图2。图1示出了可以计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物可以实现选定特征的示例装置100的框图。图2示出了示例系统200的框图，该示例系统200包括装置100和测试站210，在测试站210处可以捕获构造材料样本的图像。应该理解，图1中描绘的装置100和/或图2中描绘的系统200可以包括附加组件，并且在不脱离本文所公开的装置100和/或系统200的范围的情况下，可以移除和/或修改本文所描述的组件中的一些组件。

装置100可以是计算装置，例如，个人计算机、膝上型计算机、平板计算机，智能电话等。在这些示例中，装置100可以与3D建造系统分离，并且可以通过直接连接或网络连接将指令传送到3D建造系统。在其他示例中，装置100可以是3D建造系统或另一制造方法系统的一部分。在这些示例中，装置100可以是3D建造系统的控制系统的一部分，并且可以例如通过通信总线将指令传送到3D建造系统的组件。举例来说，装置100的处理器102可以将指令传送到3D建造系统的组件或以其他方式控制3D建造系统的组件，以从构造材料层建造3D对象，其中构造材料可以包括第一构造材料和第二构造材料的特定混合物，尽管混合物中也可以使用附加构造材料。

如图1所示，装置100可以包括可以控制装置100的操作的处理器102。处理器102可以是基于半导体的微处理器、中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)和/或其他硬件设备。装置100还可以包括非暂时性计算机可读介质110，该非暂时性计算机可读介质可以具有存储于其上的处理器102可以执行的机器可读指令112-116(也可以称为计算机可读指令)。非暂时性计算机可读介质110可以是包含或存储可执行指令的电子存储设备、磁性存储设备、光学存储设备或其他物理存储设备。非暂态计算机可读介质110可以是例如随机存取存储器(RAM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、存储设备、光盘等。术语“非暂时性”不包括暂时性传播信号。

处理器102可以获取、解码和执行指令112，以从第一构造材料的样本的图像或视频流确定第一构造材料的光学属性值。如本文所使用的，术语“图像”可以定义为静态图像和/或视频流。如图2所示，测试站210可以支持成像设备212(诸如相机、智能电话、平板电脑、网络摄像头等)以及光源214。光源214可以照明调色板(palette)220的顶部部分，并且成像设备212可以捕获调色板220被照亮的顶部部分的图像216或多个图像(例如，视频流)。成像设备212也可以是可旋转的，使得成像设备212可以如本文所描述的在校准和验证过程期间捕获光源214的图像。如本公开自始至终所使用的，“图像”、“捕获的图像”或实时流也可以解释为指代可以包括视频流的一组图像或一系列图像。就这一点而言，成像设备212可以是数字静态成像设备和/或数字视频成像设备。

第一构造材料的光学属性值可以涉及第一构造材料的颜色、光泽度、半透明性、透明性和/或类似值。处理器102可以通过分析第一构造材料图像的特征来确定光学属性值。例如，处理器102可以识别图像中的第一构造材料的颜色，例如，RGB颜色值、LAB颜色空间值和/或类似值。在另一个示例中，处理器102可以识别图像中的第一构造材料的光泽度、半透明性等。在一些示例中，处理器102可以确定图像的多个位置处的光学属性值，并且可以基于函数(例如，平均函数、平均值函数、中值函数、加权平均值函数等)的应用来确定第一构造材料的光学属性值。

如图2所示，调色板220可以包括托盘(tray)或其他支撑位置222，其中可以包含第一构造材料样本224。调色板220可以从测试站210移除，并且还可以包括可以容纳第二样本232的另一个托盘或支撑位置230。第二样本232可以是构造材料或其他材料的样本，例如，一层介质，该层介质的光学属性值可以是已知的。如下文关于图9所讨论的，第二样本232可以是黄金(golden)目标。根据示例，成像装置212可以被向上翻转以捕获由光源214发射的光的图像，并且所捕获的光的图像可以用于成像装置212的校准和验证目的。例如，可以将捕获的来自光源214的光的图像或视频图像发送到装置100，并且处理器102可以使用所捕获的光的所捕获的图像或所捕获的视频图像来执行成像装置212的校准和验证过程。在捕获由光源214发射的光的图像或视频图像之后，成像装置212可以被翻转为背向调色板220以捕获第一构造材料样本224和第二样本232的图像216。

尽管未示出，但是调色板220可以包括附加的托盘，该附加的托盘可以容纳可能已经经历各种构造周期的附加构造材料。例如，附加构造材料可以是可能已经在其他建造系统上使用的构造材料。就这一点而言，例如，处理器102可以例如从调色板220的顶部的共同图像同时确定附加构造材料中的每种附加构造材料的光学属性值。

在一些示例中，第一构造材料样本224可以包括在3D对象构造操作期间未使用、并且可以被容纳以重用或再循环的构造材料。未使用的构造材料可以是在3D对象构造操作期间未熔合在一起和/或未结合在一起的构造材料。如本文所讨论的，在3D对象构造操作期间，可以将第一构造材料加热到可以接近第一构造材料的熔点温度的温度。在这些示例中的任何示例中，第一构造材料的分子结构可以在3D对象构造操作期间改变。在一些情况下，将热量施加到第一构造材料上可导致第一构造材料的光学和/或机械属性改变。另外，使第一构造材料经历附加的构造周期可导致第一构造材料的属性进一步改变。

处理器102可以获取、解码并执行指令114，以从所确定的第一构造材料的光学属性值计算第一构造材料的寿命。本文描述了处理器102可以计算第一构造材料的寿命的各种方式。

处理器102可以获取、解码并执行指令116，以基于所计算的第一构造材料的寿命来计算第一构造材料与第二构造材料的混合物的比率，该比率使得混合物实现选定特征。第二构造材料可以具有与第一构造材料不同的光学属性值，并且因此可以具有与第一构造材料不同的寿命。第二构造材料可以是与第一构造材料相比已经经历不同数量的构造周期的构造材料。例如，第二构造材料可能已经经历较少数量的构造周期，例如没有经历构造周期，在这种情况下，第二构造材料可以是新鲜的构造材料。在第二构造材料已经经历构造周期的情况下，处理器302可以按照类似于上述关于确定第一构造材料已经经历的构造周期的数量的方式来确定第二构造材料已经经历的构造周期的数量(例如，第二构造材料的寿命)。

在任何方面，由于第二构造材料可以与第一构造材料相比已经经历不同数量的构造周期，因此，第二构造材料可以具有与第一构造材料不同的光学属性值。作为结果，第一构造材料和第二构造材料的混合物的特征，例如光学和/或机械特征，可以与第一构造材料的特征值和第二构造材料的特征值两者不同。混合物的特征还可以取决于混合物中第一构造材料的浓度和第二构造材料的浓度而变化。例如，如果第一构造材料的颜色比第二构造材料的颜色深，则较大浓度的第一构造材料可导致混合物具有比较小浓度的第一构造材料更深的颜色。

根据示例，可以已经对包含各种浓度(例如，比率)的具有不同光学属性值的构造材料的混合物进行了测试，并且可以已经确定各种浓度对构造材料混合物的属性的结果。另外或在其他示例中，可以已经对包含各种浓度的具有不同光学属性值的构造材料的混合物进行了测试，并且可以已经确定各种浓度对待使用该混合物建造的3D对象的属性的结果。在这些示例中的任何示例中，通过测试确定的构造材料的各种浓度与混合物和/或待建造的3D对象的属性之间的相关性可以存储在查找表中。查找表可以存储于数据库中，该数据库可以是装置100的一部分或可以在装置100的外部。

在一些示例中，可以生成预测模型，其中该预测模型可以在数学上关联构造材料的各种浓度以及混合物和/或待建造的3D对象的特征。预测模型可以使用测试数据中的一些来生成，例如，通过分析在测试期间可以已识别的相关性的趋势。

在以上讨论的示例中，处理器102可以访问数据库以计算第一构造材料和第二构造材料的混合物的比率，该比率可以导致混合物实现选定特征。在这些示例中，处理器102可以从数据库识别具有第一光学属性值的第一构造材料与具有第二光学属性值的第二构造材料的哪种比率导致选定特征，该数据库可以包括表。另外或可替代地，处理器102可以将第一构造材料的光学属性值、第二构造材料的光学属性值以及选定特征输入到预测模型中，以计算混合物的导致该混合物实现选定特征的比率。

在以上示例中的任何示例中，特征可以是混合物和/或待建造的3D对象的光学特征，例如颜色、光泽度、半透明性、透明性、纹理和/或类似。该特征可以附加地或可替代地是构造材料和/或待使用该混合物建造的3D对象的物理特征、材料特征、化学特征或其组合。举例来说，物理特征可以是构造材料和/或待使用该混合物建造的3D对象的强度、弹性、硬度、脆性和/或类似特征。

现在参考图3，图3示出了可以计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物具有选定特征的示例装置300的框图。应该理解，图3中描绘的装置300可以包括附加组件，并且在不脱离本文所公开的装置300的范围的情况下，可以移除和/或修改本文所描述的组件中的一些组件。

装置300可以类似于图1和图2中所描绘的装置100。如图3所示，装置300可以包括可以控制装置300的操作的处理器302和非暂时性计算机可读介质310。处理器302可以类似于处理器102，并且非暂时性计算机可读介质310可以类似于图1中所描绘的非暂时性计算机可读介质110。

处理器302可以读取(fetch)、解码和执行指令312，以从第一构造材料的样本的图像确定第一构造材料的光学属性值。如以上关于图2所讨论的，可以已经捕获和接收第一构造材料样本的图像。

处理器302可以读取、解码和执行指令314，以基于所确定的光学属性来计算第一构造材料的寿命，其中第一构造材料的寿命可以对应于第一构造材料已经经历的构造周期的表观数量。即，第一构造材料的寿命可以对应于在构造周期期间先前对第一构造材料加热的次数。在一些示例中，由于不同寿命的构造材料可以已经针对该构造周期混合在一起，因此，第一构造材料可以包括具有不同寿命的构造材料的混合物。根据示例，处理器302可以基于多个光学属性值来计算寿命，例如通过计算多个寿命的平均寿命。

根据示例，可以确定构造材料已经经历已知数量的构造周期之后的构造材料的光学属性值，并且所确定的光学属性值与构造材料已经经历的构造周期的数量之间的相关性可以存储于数据库中，例如，查找表中。在一些示例中，可以生成预测模型，其中，该预测模型可以在数学上关联构造周期的数量与得到的光学属性值。预测模型可以使用测试数据中的一些测试数据来生成，例如，通过分析在测试期间可以已识别的相关性的趋势。

在以上讨论的示例中，处理器302可以访问查找表以计算第一构造材料的寿命。在这些示例中，处理器302可以从查找表识别哪个寿命或表观寿命对应于所确定的第一构造材料的光学属性值。另外或可替代地，处理器302可以将第一构造材料的光学属性值输入到对应于构造材料的寿命的预测模型中，以计算第一构造材料的寿命或表观寿命。

处理器302可以读取、解码和执行指令316，以基于所确定的第一构造材料的寿命来计算第一构造材料和第二构造材料的混合物的比率，该比率使得混合物实现选定特征，第二构造材料具有与第一构造材料不同的光学属性值。选定特征可以涉及如本文所讨论的混合物和/或待使用该混合物建造的部件。如本文还讨论的，第二构造材料可以是与第一构造材料相比已经经历不同数量的构造周期的构造材料。例如，第二构造材料可以已经经历较少数量的构造周期，例如没有经历构造周期，在这种情况下，第二构造材料可以是新鲜的构造材料。

在第二构造材料已经经历构造周期的情况下，处理器302可以按照类似于上述关于确定第一构造材料的寿命的方式确定第二构造材料的寿命。在其他示例中，可以输入第二构造材料的寿命，或者可以以其他方式告知处理器302该寿命。

处理器302可以读取、解码和执行指令318，以输出所计算的混合物的比率。例如，处理器302可以将所计算的比率输出到显示器，使得用户可以观看所计算的比率。在这些示例中，用户可以以所计算的比率手动混合第一构造材料和第二构造材料。另外或可替代地，处理器302可以读取、解码和执行指令318，以控制供应来自存储第一构造材料的第一箱的第一构造材料以及供应来自存储第二构造材料的第二箱的第二构造材料。本文讨论了处理器302可以控制供应第一构造材料和第二构造材料的各种方式。

现在转到图4，图4示出了分别在图1和图3中描绘的示例处理器102、302的图400，其中处理器102、302可以控制3D建造系统的构造周期。如图所示，可以包括多个粒子的构造材料404的批次402可以在3D建造系统的构建平台406上供应。构造材料404可以由包括但不限于塑料、聚合物、金属和陶瓷的任何合适的材料形成，并且可以是粉末或粉末状材料的形式。本文对“粉末”的引用也应解释为包括“粉末类”材料。

另外，构造材料404可以形成为具有通常在约5μm至约100μm之间的尺寸，例如宽度、直径等。在其他示例中，构造材料404可以具有通常在约30μm与约60μm之间的尺寸。例如，由于构造材料中的粒子的表面能和/或用于制造粒子所采用的过程，构造材料404通常可以具有球形形状。术语“通常”可以定义为包括构造材料404中的大多数粒子具有指定的大小和球形形状。在其他示例中，术语“通常”可以定义为大百分比(例如，约80％或更多)的粒子具有指定的大小和球形形状。构造材料404可以附加地或可替代地包括短纤维，该短纤维可以例如已经从长股材料或长线材料切成短长度。

在3D对象的建造期间，可以在多个层408、410中、构建平台406上提供构造材料404。在层408中，3D对象的区段412被描绘为已通过熔合该区段中的构造材料404(例如，通过施加来自加热机构414的热量)形成。另外，区段416中的构造材料404被描述为经历熔合过程，从而使区段416与区段412熔合。也就是说，供应装置418可以已经在区段416中将熔合剂施加到构造材料404上，并且加热机构414可以将热量施加到构造材料404的层410上以熔化区段416中的构造材料404。该过程可以在构造周期期间在后续的层和区段上重复以形成3D对象。

根据示例，熔合剂可以增强来自加热机构414的热量吸收，以将构造材料404加热到足以使得其上已经沉积有熔合剂的构造材料404熔化的温度。另外，加热机构414可以例如以热量和/或光的形式施加处于如下程度的热量：使得其上已经施加有熔合剂的构造材料404熔化，而不使得其上未施加有熔合剂的构造材料404熔化。另外，在一些示例中，可以控制加热机构414以使得构造材料404获得某些构造属性的某种方式施加热量。

根据一个实例，合适的熔合剂可以是包括炭黑的墨料型制剂，例如，可购自HP股份有限公司的商业上被称为V1Q60A“HP熔合剂”的熔合剂制剂。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括红外光吸收剂。在一个示例中，这种墨料可以另外包括近红外光吸收剂。在一个示例中，这种熔合剂可以另外包括可见光吸收剂。在一个示例中，这种墨料可以另外包括紫外光吸收剂。包括可见光增强剂的墨料的示例是基于染料的有色墨料和基于颜料的有色墨料，例如可购自HP股份有限公司的商业上被称为CE039A和CE042A的墨料。根据一个示例，合适的细化剂可以是可购自HP股份有限公司的商业上被称为V1Q61A“HP细化剂”的制剂。根据一个示例，合适的构造材料可以是可购自HP股份有限公司的商业上被称为V1R10A“HPPA12”的PA12构造材料。根据一个示例，熔合剂可以是低色度熔合剂(LTFA)。

如图4还示出的，可以提供收集机构420，用于在从已经熔合和/或结合以形成区段412、416的构造材料404建造3D对象之后回收未使用的构造材料404。收集机构420可以包括真空或其他抽吸设备，该真空或抽吸设备可以将未使用的构造材料404从形成的3D对象中移除，并且将移除的构造材料404存储于回收材料料斗422中。如本文中所讨论的，回收材料料斗422中的构造材料404可以重用和/或存储以供将来重用，例如，与其他构造材料混合以用于将来的构造周期。另外，尽管收集机构420已被描绘为位于构造平台406的下方，但是应该理解，收集机构420可以定位于构建平台406的上方并且也可以相对于构建平台406可移动。

参考图5，图5示出了示例3D建造系统500的框图。应该理解，图5中所描绘的3D建造系统500可以包括附加组件，并且在不脱离本文所公开的3D建造系统500的范围的情况下，可以移除和/或修改本文所描述的组件中的一些组件。出于说明的目的，图5的描述参考图1-4中所示的元件。

3D建造系统500可以包括构建室502，在该构建室502内可以由在构造桶506中的各个层中提供的构造材料404来建造3D对象504。特别地，可以在构造桶506中提供可移动构造平台508，并且当3D对象504在构件材料404的连续层中形成时，可移动构造平台508可以向下移动。还可以包括旋风分离器的上料斗512可以向散布器510供应构建材料404，并且散布器510可以跨构造桶506移动，以形成构件材料404的连续层。另外，可以实施成形组件514以将剂输送到构建材料404的层上的选定位置上，以在连续层中形成3D对象504的区段。成形组件514可以包括剂输送设备或多个剂输送设备，例如供应设备418。因此，尽管成形组件514已被描绘为单个元件，但是应该理解，成形组件514可以表示多个元件。在构建室502中还可以提供加热机构414，该加热机构用于将热量施加到构建材料404的层上以形成3D对象504的区段。

3D建造系统500可以包括以上关于图1至图3所讨论的装置100、300。装置100可以包括可以控制3D建造系统500中的各种操作的处理器102、302，包括散布器510、料斗512和成形组件514。即，例如，处理器102、302可以控制成形组件514以在包含于构建篮506中的大量构造材料404中形成3D对象504。

用于形成3D对象504的构造材料404可以由来自构造材料的第一供应器520的构造材料、来自构造材料的第二供应器522的构造材料或其混合物构成。第一供应器520可以表示可移除容器，该可移除容器容纳已经经历至少一个3D对象形成周期(例如，构造周期)的第一构造材料。第一供应器520还可以或者可替代地容纳相对于彼此已经经历不同数量的3D对象形成周期的构造材料。第二供应器522可以表示可移除容器，该可移除容器容纳未经历任何3D对象形成周期(例如，构造周期)或已经经历比第一供应520中的第一构造材料更少数量的构造周期的第二构造材料。

如所示出的，可以将第一供应器520中的第一构造材料提供到第一材料箱524中，并且可以将第二供应器522中的第二构造材料提供到第二材料箱526中。另外，第一材料箱524和第二材料箱526中的一个或两个可以按照本文所讨论的各种比率供应到上料斗512。在实施构建周期之前，可以将构造材料从各自的供应器520、522提供到箱524、526中，以确保有足够的构造材料404可用于完成构造周期。

一般而言，处理器102、302可以控制供应到上料斗512的第一材料箱524中的第一构造材料和第二材料箱526中的第二构造材料的混合物或比率。即，处理器102/302可以以本文所讨论的方式中的任何方式确定比率，并且处理器102/302可以通过控制各自的馈送器528、530来控制供应到上料斗512的第一构造材料和第二构造材料的比率。第一馈送器528可以定位于沿着来自第一材料箱524的供应线路，并且第二馈送器530可以定位于沿着来自第二材料箱526的供应线路。第一馈送器528和第二馈送器530可以是旋转的气闸，该旋转的气闸可以调节构造材料从各自的箱524、526沿着馈送线路532朝向上料斗512的流动。还可以从输入设备534向馈送线路532供应空气以辅助从箱524、526到上料斗512的构造材料的流动。

第三馈送器536(也可以是旋转气闸)可以定位于沿着从上料斗512到散布器510的供应线路。上料斗512可以包括可检测容纳于上料斗512中的构造材料的水平的水平传感器(未示出)。处理器102、302可以从检测到的水平确定容纳于上料斗512中的构造材料的水平，并且可以在处理器102、302确定上料斗512中的构造材料水平低于阈值水平时控制馈送器528、530以特定的比率供应附加构造材料，例如，以确保在下一散布器510通过期间有足够量的构造材料来形成具有一定厚度的构造材料404的层。

3D建造系统500还可包括以上关于图4所讨论的收集机构420。收集机构420可以包括吹气箱540、过滤器542、筛子544和回收材料料斗546。通过收集机构420的气流可以由收集鼓风机548提供。收集机构420可以从构造桶506以及从与构造桶506相邻的位置回收未使用的构建材料404，如图5所示。特别地，如上所述，在形成3D对象504之后，构造材料404可以保持未熔合或未结合的形式，并且收集机构420可以回收未形成为3D对象504的构造材料404。即，可以通过在构造桶506内部施加真空力将未使用的构造材料404与3D对象504分离。收集机构420也可以振动以将未使用的构造材料404与3D对象504分离。

构造桶506中的未使用的构造材料404可以在被收集到回收材料料斗546中之前吸入到吹气箱540中并通过过滤器542和筛子544。另外，在散布构造材料404以在构造桶506上形成层期间(例如，当散布器510跨构造桶506移动时)，过量的构造材料404可以围绕构造桶506的周界收集。如所示出的，可以提供周界真空516以收集过量的构造材料404，使得所收集的构造材料404可以被提供给收集机构420。阀550(例如电子可控制的三通阀)可以沿着来自构造桶506和周界真空516的馈送线路552设置。在示例中，处理器102、302可以操纵阀550，使得未使用的构造材料在形成3D对象504期间从周界真空516流出，并且在形成3D对象504之后从构造桶506流出。

可以提供第四馈送器554(也可以是旋转气闸)，以将容纳于回收材料料斗546中的回收的构造材料556馈送到上料斗512和/或下料斗558。如图5所示，第四馈送器554可以通过馈送线路532馈送回收的构造材料556。阀560(例如电子三通阀)可以沿着馈送线路532设置，并且可以将回收的构造材料556引导到上料斗512，或者可以将回收的构造材料556转移到下料斗558。处理器102、302还可以操纵阀560，以控制将回收的构造材料556供应到上料斗512还是下料斗558。如上所述，处理器102、302可以基于待用于形成3D对象504的新鲜的和再循环的构造材料的比率来确定。

可以提供第五馈送器562(可以是旋转气闸)，以将容纳于下料斗558中的回收的构造材料556馈送到第一供应552和/或第一材料箱526。处理器102、302可以在当前构造周期中将不使用回收的构造材料556的情况下控制第五馈送器562，以将回收的构造材料556馈送到第一供应522中。另外，处理器102、302可以在当前构造周期中待使用回收的构造材料556的情况下控制第五馈送器562，以将回收的构造材料556馈送到第一材料料斗526中。

根据示例，回收的构造材料556中的一些可以从3D建造系统500(例如，从回收材料料斗546、从下料斗558、第一供应520或第一材料箱524)中移除。可以在调色板220(图2)上提供回收的构造材料556，并且可以捕获调色板220上的回收的构造材料556的样本的图像，并将其发送到处理器102、302。另外，处理器102、302可以使用如本文所讨论的图像来计算第一构造材料和第二构造材料的比率。

3D建造系统500还可以包括过滤鼓风机570，该过滤鼓风机570可以产生吸力以增强通过3D建造系统500中的线路的气流。气流可以流动通过过滤箱572和过滤器574，该过滤箱572和过滤器574可以在从3D建造系统500排出气流之前，从来自上料斗512和下料斗558的气流中移除粒子。换言之，过滤鼓风机570、过滤箱572和过滤器574可以表示上料斗512和下料斗558的旋流构造材料捕获器的出口的一部分，并且可以从上料斗512和下料斗558中的气流收集粒子。

尽管未在图5中示出，装置100、300还可以包括接口，处理器102、302可以通过该接口将指令传送到包含于3D建造系统500中的多个组件。该接口可以是任何合适的硬件和/或软件，处理器102、302可以通过该接口传送指令。就这一点而言，处理器102、302可以如上所述与3D建造系统500的组件进行通信。

参考图6中描绘的方法600更详细地讨论了可以实施装置100、300和3D建造系统500的各种方式。具体地，图6描绘了用于计算构造材料的混合物的比率以使得该混合物可以实现选定特征的示例方法600。对于本领域普通技术人员而言应显而易见的是，方法600可以表示一般性的说明，并且在不脱离方法600的范围的情况下，可以添加其他操作或者可以移除、修改或重新排列现有操作。

出于说明的目的，参考图1-5中示出的装置100、300、测试台210和3D建造系统500来描述方法600。应该理解，在不脱离方法600的范围的情况下，可以实施具有其他配置的装置、测试站和3D建造系统以执行方法600。

在框602处，处理器102、302可以访问第一构造材料样本的图像。例如，处理器102、302可以访问第一构造材料样本224的由如图2所示的测试站210的成像设备212捕获的图像或视频流。

在框604处，处理器102、302可以从所访问的图像或视频流确定第一构造材料的第一光学属性值。如本文所讨论的，处理器102、302可以通过分析图像中包含的第一构造材料来确定第一构造材料的第一光学属性值。

在框606处，处理器102、302可以从第一构造材料的第一光学属性计算第一构造材料的第一寿命。处理器102、302可以以本文所讨论的方式中的任何方式来计算第一构造材料的第一寿命。

在框608处，处理器102、302可以识别第二构造材料的第二寿命。第二寿命可以与第一寿命不同。处理器102、302可以通过如本文所述的对包含第二构造材料的图像进行类似类型的分析来识别第二构造材料的寿命。在其他示例中，处理器102、302可以从例如用户输入访问其上已存储第二光学属性值的源等来识别第二寿命。

在框610处，处理器102、302可以基于第一寿命和第二寿命来计算待混合在一起的第一构造材料与第二构造材料的混合物的比率，以使得要使用该混合物来建造的3D对象具有选定特征。如本文所讨论的，处理器102、302可以使用查找表中包含的信息和/或通过实施预测模型来计算比率。

根据示例，处理器102、302可以计算比率，以在混合物中包括最大浓度的第一构造材料，同时实现待建造的3D对象的选定特征，该待建造的3D对象使用以所计算的比率混合在一起的第一构造材料和第二构造材料来建造。在第二构造材料是新鲜的情况下，构造周期中使用的新鲜的构造材料的量可以最小化，这可以减少与使用混合物来建造3D对象相关联的成本。

在框612处，处理器102、302输出所计算的比率。即，例如处理器102、302可以使得显示所计算的比率和/或可以如本文所讨论的以所计算的比率来控制从箱524、526供应第一构造材料和第二构造材料。

现在转向图7，图7示出了用于捕获第一构造材料样本的图像的示例方法700。对于本领域普通技术人员而言应显而易见的是，方法700可以表示一般性的说明，并且在不脱离方法700的范围的情况下，可以添加其他操作或者可以移除、修改或重新排列现有操作。

在框702处，可以校准测试站210的成像设备212。即，可以校准成像设备212的设置以确保成像设备212的输出图像(和/或视频图像)类似于分光光度计响应。也可以实施校准以确保正确地裁剪所捕获的图像上的感兴趣区域(ROI)。例如，如果所捕获的图像上的ROI被裁剪在调色板220的井(well)的外部，则图像属性验证可能失败。在框704处，可以验证成像设备212的校准。在框706处，可以使用成像设备212来捕获第一构造材料的图像。另外，在框708处，可以将所捕获的图像传送到处理器102、302。参考图8、图9A和图9B进一步详细地描述了可以校准和验证成像设备212的各种方式。

现在参考图8、图9A和图9B。图8描绘了用于计算成像设备212的优化的白平衡(WB)值的示例方法800的流程图。图9A和9B共同描绘了用于确定构造材料的寿命的示例方法900的流程图。对于本领域普通技术人员而言应显而易见的是，方法800和/或900可以表示一般性的说明，并且在不脱离方法800和/或900的范围的情况下，可以添加其他操作或者可以移除、修改或重新排列现有操作。还应该理解，诸如处理器102、302的处理器可以执行方法800和/或900中阐述的操作中的一些或全部操作。

首先参考图8，在框802处，方法800可以开始。方法800可以通过手动激活成像设备212、通过自动激活成像设备212、通过输入指令以在计算装置中开始方法800和/或类似来开始。在框804处，可以初始化图像设备212。在框806处，可以实施预定义的白平衡过程，在该白平衡过程中例如可以定位(例如旋转)成像设备212以定位成捕获相对于成像设备212的预定义的位置的图像。例如，如图2所示，成像装置212可以被旋转以捕获从光源214发射的光的图像。

在框808处，成像设备212可以抓取(例如捕获)中性面上的框架。例如，成像设备212可以捕获从光源204发射的光的图像。在框810处，可以记录所捕获的图像中的白平衡值。在框812处，可以确定是否已记录足够的白平衡值。基于确定尚未记录足够的白平衡值，可以在框806处重新发起预定义的白平衡过程。但是，基于确定已记录足够的白平衡值，在框814处，可以计算优化的白平衡值。根据示例，优化的白平衡值可以通过使用多种统计算法中的任何一种统计算法来计算，例如对白平衡值进行平均、采用白平衡值的模式、对白平衡值进行线性回归等。统计算法中的每个统计算法可以使用不同数量的数据集，这可以取决于成像设备、光源、环境等的稳定性。确定实施哪种统计算法以及足够的白平衡值的数量可以通过实验确定。另外，在框816处，可以存储和/或输出优化的白平衡值。

现在转到图9A和图9B，在框902处，方法900可以开始。另外，在框904处，可以初始化成像设备。在框906处，可以将优化的白平衡值应用于由成像设备捕获的图像。优化的白平衡值908可以通过执行方法800已经确定，并且可以在框906处使用。

在框910处，可以拍摄调色板220上的帧。即，成像设备212可以捕获包含第一构造材料样本224的调色板220的图像。在框912处，可以找到调色板220的角。在框914处，可以计算感兴趣区域(ROI)坐标信息以处于调色板220的所找到的角内。ROI可以包括调色板220上的区域，在该区域可以已经提供构造材料样本。在框916处，可以裁剪黄金目标的ROI。黄金目标可以是具有已知、中性、控制良好和准确颜色的区域，例如第二样本232。例如，黄金目标可以是一张白色的纸、成像设备212的视场下面的白色背景表面。

在框918处，可以确定是否已经验证黄金目标的颜色。基于确定尚未验证黄金目标的颜色(例如，已经失败)，在框920处，可以输出(例如显示给用户)错误消息。但是，基于确定已经验证黄金目标的颜色(例如，已经通过)，在框922处，可以从所捕获的调色板220的图像裁剪出一个或多个构造材料的ROI。在框924处，图像颜色信息可以与黄金值926进行比较。黄金目标可以具有可以存储于非易失性存储器或查找表中的已知颜色表面值。在完成成像设备212的白平衡校准之后，可以捕获黄金目标(例如，第二样本232)的图像或视频流，并且可以确定黄金目标的颜色值。所确定的黄金目标颜色值可以与所存储的黄金值进行比较以识别差异。另外，可以从所识别出的差异确定白平衡校准过程产生了好的白平衡值还是差的白平衡值。在框928处，可以以本文所讨论的方式中的任何方式来确定所捕获的调色板220的图像中的构造材料的寿命。另外，在框930处，可以输出(例如显示)关于构造材料的寿命的消息。

一般而言，通过实施方法800，可以使用已知光源作为参考来设置成像设备212的曝光和白平衡。即，可以使用已知光源来校准成像设备212。另外，可以实施方法900以确保已正确执行成像设备的校准。即，可以基于预定义的通过/失败标准在校准之后执行验证过程，并且可以基于验证过程来确认或拒绝(reject)校准。在拒绝的情况下，成像设备212可以输入重新校准和随后的重新验证。另外，可以提供关于何时将引导成像设备212捕获光源214的图像以及何时成像设备212将观看光学目标的用户反馈。此外，一旦验证成像装置212的校准，就可以测试调色板220中的构造材料样本。

方法600-900中阐述的操作中的一些或全部操作可以作为实用程序、程序或子程序包含在任何期望的计算机可访问介质中。另外，方法600-900中阐述的操作中的一些或全部操作可以由计算机程序来体现，该计算机程序可以以活动和不活动的各种形式存在。例如，计算机程序可以作为机器可读指令(包括源代码、目标代码、可执行代码或其他格式)存在。以上中的任何都可以体现在非暂时性计算机可读存储介质上。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括计算机系统RAM、ROM、EPROM、EEPROM以及磁性盘或光盘或磁带。因此，应该理解，能够执行上述功能的任何电子设备都可以执行以上列举的那些功能。

现在转向图10，图10示出了示例非暂时性计算机可读介质1000的框图，该非暂时性计算机可读介质1000可以具有存储于其上的机器可读指令，该机器可读指令在由处理器执行时可以使得处理器在第一构造材料和第二构造材料被混合在一起之前计算第一构造材料和第二构造材料的混合物的光学属性值。应该理解，图10中所描绘的非暂时性计算机可读介质1000可以包括：图10的示例可以包括附加指令，并且在不脱离本文所公开的非暂时性计算机可读介质1000的范围的情况下，可以移除和/或修改本文所描述的指令中的一些指令。

非暂时性计算机可读介质1000可以具有存储于其上的、诸如处理器102、302的处理器可以执行的机器可读指令1002-1012。非暂时性计算机可读介质1000可以是包含或存储可执行指令的电子存储设备、磁性存储设备、光学存储设备或其他物理存储设备。非暂态计算机可读介质1000可以是例如随机存取存储器(RAM)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、存储设备、光盘等。术语“非暂时性”不包括暂时性传播信号。

处理器可以读取、解码和执行指令1002，以访问第一构造材料样本的图像。处理器可以读取、解码和执行指令1004，以分析所访问的图像以确定第一构造材料的光学属性值。处理器可以读取、解码和执行指令1006，以基于所确定的第一构造材料样本的光学属性值来计算第一构造材料的寿命。处理器可以读取、解码和执行指令1008，以识别待混合在一起的第一构造材料和第二构造材料的选定比率，第二构造材料的寿命与第一构造材料的寿命不同。选定比率可以是用户输入的选定比率，例如，用户可以输入第一构造材料的第一浓度和第二构造材料的第二浓度作为选定比率。即，用户可以将要在构造周期中使用的第一构造材料的预期浓度水平和第二材料的预期浓度水平输入到处理器。

处理器可以读取、解码和执行指令1010，以在第一构造材料和第二构造材料以选定比率被混合在一起之前计算混合物的光学属性值。例如，处理器可以基于先前存储的各种混合物和寿命之间的相关性来确定光学属性值。另外或在其他示例中，处理器可以通过实施预测模型来确定光学属性值，该预测模型可以在数学上关联被预测从各种混合物组合得到的光学属性值。

处理器可以读取、解码和执行指令1012，以输出所确定的构造材料混合物的光学属性值。例如，处理器可以使得所确定的构造材料混合物的光学属性值显示在显示器上。用户可以使用输出的光学属性值来确定选定比率是否可以导致构造材料混合物和/或要使用该构造材料混合物来建造的3D对象的期望属性。

根据示例，处理器可以访问在测试站220捕获的多个构造材料样本的图像。构造材料样本可以来自多个3D建造系统。处理器还可以分析所访问的图像以确定多种构造材料的各自的光学属性值。另外，处理器可以从所确定的各自的光学属性值来计算多种构造材料中的每一种构造材料已经经历构造周期的各自的次数，例如，处理器可以计算构造材料的寿命。就这一点而言，处理器可以同时计算多种构造材料的各自的光学属性值，这可以减少用于计算多种构造材料中的每一种构造材料已经经历构造周期的各自的次数的总时间量。

尽管在本公开的全文中进行了具体描述，但是本公开的代表性示例在广泛的应用中具有实用性，并且以上讨论并非旨在且不应解释为限制性的，而是作为对本公开的方面的说明性讨论而提供。例如，尽管具体提及第一构造材料和第二构造材料的混合物，但是应该理解，本公开的特征可以针对多于两种构造材料的混合物。

在此已经描述和说明的是本公开的示例连同其变型中的一些。本文所使用的术语、描述和附图仅通过说明的方式阐述，并不意味着限制。在本公开的精神和范围内，可以有许多变型，其旨在由以下权利要求及其等同物来限定，其中除非另外指出，否则所有术语均意指其最广泛的合理的含义。

Claims (15)

1.一种装置，包括：

处理器；和

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，所述机器可读指令用于使得所述处理器执行以下操作：

从第一构造材料的样本的图像确定所述第一构造材料的光学属性值；

从所确定的所述第一构造材料的光学属性值计算所述第一构造材料的寿命；以及

基于所计算的所述第一构造材料的寿命，计算所述第一构造材料和第二构造材料的混合物的比率，所述比率导致所述混合物实现选定特征，所述第二构造材料具有与所述第一构造材料不同的寿命。

2.如权利要求1所述的装置，其中，所述指令还用于使得所述处理器执行以下操作：

实施预测模型，以基于所确定的所述第一构造材料的光学属性值来计算所述第一构造材料的寿命，所述第一构造材料的寿命对应于所述第一构造材料已经经历的构造周期的表观数量；并且

其中，为了计算所述混合物的所述比率，所述指令还用于使得所述处理器基于所计算的所述第一构造材料的寿命来计算所述第一构造材料和所述第二构造材料的所述混合物的所述比率。

3.如权利要求2所述的装置，其中，所述第二构造材料具有与所述第一构造材料不同的寿命，并且，其中，所述第二构造材料的寿命对应于所述第二构造材料已经经历的构造周期的表观数量。

4.如权利要求1所述的装置，其中，所述指令还用于使得所述处理器执行以下操作：

输出所计算的所述第一构造材料和所述第二构造材料的所述混合物的所述比率。

5.如权利要求1所述的装置，其中，所述第一构造材料存储于第一箱中，并且，其中，所述第二构造材料存储于第二箱中，并且，其中，所述指令还用于使得所述处理器执行以下操作：

根据所计算的所述混合物的比率，控制供应来自所述第一箱的所述第一构造材料以及供应来自所述第二箱的所述第二构造材料。

6.如权利要求1所述的装置，其中，所述选定特征包括待使用所述第一构造材料和所述第二构造材料的所述混合物建造的部件的光学特征、物理特征、材料特征、化学特征或其组合。

7.如权利要求1所述的装置，其中，所述指令还用于使得所述处理器执行以下操作：

从多种构造材料的样本的图像确定所述多种构造材料的光学属性值；

从各自的所确定的光学属性值计算所述多种构造材料的寿命；并且

其中，为了计算所述混合物的所述比率，所述指令还用于使得所述处理器基于所计算的所述多种构造材料的寿命来计算所述多种构造材料中的至少一些构造材料的混合物的比率。

8.一种方法，包括：

由处理器访问第一构造材料样本的图像；

由所述处理器从所访问的图像确定第一构造材料的第一光学属性值；

从所确定的第一光学属性值计算所述第一构造材料的第一寿命；

识别第二构造材料的第二寿命；

由所述处理器并且基于所述第一寿命和所述第二寿命来计算待混合在一起的所述第一构造材料和所述第二构造材料的混合物的比率，以使得要使用所述混合物来建造的3D对象具有选定特征；以及

由所述处理器输出所计算的比率。

9.如权利要求8所述的方法，还包括：

校准测试站的成像设备；

验证对所述成像设备的校准；

在验证所述图像之后，使用所述测试站的所述成像设备捕获所述第一构造材料的所述图像；以及

将所捕获的图像传送给所述处理器。

10.如权利要求8所述的方法，其中，计算所述比率还包括：计算所述比率以在所述混合物中包括最大浓度的所述第一构造材料，同时实现要使用以所计算的比率混合在一起的所述第一构造材料和所述第二构造材料来建造的部件的选定特征。

11.如权利要求8所述的方法，还包括：

根据所计算的比率，控制从第一箱到建造系统的建造区域的所述第一构造材料的供应和从第二箱到所述建造系统的建造区域的所述第二构造材料的供应。

12.如权利要求8所述的方法，还包括：

对所确定的所述第一构造材料的第一光学属性值应用预测模型以计算所述第一构造材料的所述第一寿命，所述第一构造材料的所述第一寿命对应于所述第一构造材料已经经历的构造周期的表观数量。

13.如权利要求8所述的方法，其中，计算所述比率还包括：基于先前存储的所述第一构造材料和所述第二构造材料的各种比率与使用所述各种比率来建造的部件的所得到的属性之间的相关性，计算所述混合物的所述比率。

14.一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，所述机器可读指令在由处理器执行时使得所述处理器执行以下操作：

访问第一构造材料样本的图像；

分析所访问的图像以确定第一构造材料的光学属性值；

基于所确定的所述第一构造材料的光学属性值来计算所述第一构造材料的寿命；

识别待混合在一起的所述第一构造材料和第二构造材料的选定比率，所述第二构造材料具有与所述第一构造材料的寿命不同的寿命；

计算以所述选定比率混合在一起的所述第一构造材料和所述第二构造材料的混合物的光学属性值；以及

输出所确定的所述混合物的光学属性值。

15.如权利要求14所述的非暂时性计算机可读介质，其中，所述指令还用于使得所述处理器执行以下操作：

访问在测试站处捕获的多个构造材料样本的图像；

分析所访问的图像以确定多种构造材料的各自的光学属性值；以及

从所确定的各自的光学属性值计算所述多种构造材料中的每种构造材料已经经历构造周期的各自的次数。

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