JPWO2021021469A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JPWO2021021469A5
JPWO2021021469A5 JP2022531999A JP2022531999A JPWO2021021469A5 JP WO2021021469 A5 JPWO2021021469 A5 JP WO2021021469A5 JP 2022531999 A JP2022531999 A JP 2022531999A JP 2022531999 A JP2022531999 A JP 2022531999A JP WO2021021469 A5 JPWO2021021469 A5 JP WO2021021469A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
printing
sensor
dimensional object
dimensional
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2022531999A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022544339A (en
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/US2020/042596 external-priority patent/WO2021021469A1/en
Publication of JP2022544339A publication Critical patent/JP2022544339A/en
Publication of JPWO2021021469A5 publication Critical patent/JPWO2021021469A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Description

いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法、装置、システム、およびコンピュータ可読媒体は、(i)生産機械に関連する1つ以上の入力変数が、正しい状態(例えば、規定または所定の状態)にあるかどうか、(ii)1つ以上の入力変数が、誤った状態にあるかどうか、および(ii)1つ以上の入力変数の任意の誤った状態と、その1つ以上の入力変数の正しい状態との間の違いは何か、に関係する。場合によっては、これらの関心事を満たすのは困難である。いくつかの実施形態では、本明細書に開示される方法、装置、システム、およびコンピュータ可読媒体は、これらの関心事を少なくとも部分的に満たす。 In some embodiments, the methods, apparatus, systems, and computer-readable media disclosed herein relate to (i) whether one or more input variables associated with a production machine are in a correct state (e.g., a prescribed or predetermined state), ( ii ) whether one or more input variables are in an erroneous state, and (ii) what is the difference between any erroneous state of one or more input variables and the correct state of the one or more input variables. In some cases, these concerns are difficult to meet. In some embodiments, the methods, apparatus, systems, and computer-readable media disclosed herein at least partially meet these concerns.

いくつかの実施形態では、より多くの変数が、それらの意図された値(例えば、許容範囲内の)からの偏差を示すため、三次元オブジェクトにおける故障予測の精度(例えば、意図された目的のためのその性能に影響を及ぼし得る)が向上し得る。例えば、より多くのキー変数が、それらの意図された値からの偏差を示すため、故障予測精度が、向上し得る。いくつかの実施形態では、複数の(例えば、キー)変数の(それぞれの)値の集合的な偏差は、単一の(例えば、キー)変数の値の偏差よりも、故障のより良好な予測である。いくつかの実施形態では、複数の(例えば、キー)変数の(それぞれの)値の(例えば、より小さな)偏差は、単一の(例えば、キー)変数の値の(例えば、より大きな)偏差よりも、故障のより良好な予測である。より良好な予測とは、より早い予測、より正確な予測、および/またはより信頼できる予測を指し得る。任意の故障を予測するために統合された変数の値のうちの少なくとも2つは、異なる重要度(例えば、重み)が与えられ得る。任意の故障を予測するために統合された変数の値のうちの少なくとも2つは、(例えば、実質的に)同じ重要度(例えば、重み)を有し得る。重要度は、製造機械および/またはプロセス大きく依存しうるIn some embodiments, the accuracy of failure prediction in a three-dimensional object (which can, for example, affect its performance for its intended purpose) can be improved because more variables exhibit deviations from their intended values (e.g., within tolerance). For example, failure prediction accuracy can be improved because more key variables exhibit deviations from their intended values. In some embodiments, the collective deviation of the (respective) values of multiple (eg, key) variables is a better predictor of failure than the deviation of the values of a single (eg, key) variable. In some embodiments, a (e.g., smaller) deviation in the (each) value of multiple (e.g., key) variables is a better predictor of failure than a (e.g., larger) deviation in the value of a single (e.g., key) variable. Better prediction can refer to earlier prediction, more accurate prediction, and/or more reliable prediction. At least two of the values of the variables integrated to predict any failure may be given different importance (eg, weights). At least two of the values of the variables integrated to predict any failure may have (eg, substantially) the same importance (eg, weight). Criticality can be highly dependent on manufacturing machines and/or processes.

いくつかの実施形態では、QAプログラムは、(i)形成されるべき3Dオブジェクトのモデル、(ii)形成された、形成される、または形成されようとしている3Dオブジェクトの層、および/または(iii)形成された、または形成されようとしている3Dオブジェクトの複数の層を例示する。QAプログラムは、3Dオブジェクトおよび/または3Dオブジェクトの層の識別番号を表示および/または割り当てし得る。QAプログラムは、クライアント名、構築名(例えば、ユーザー、例えば、クライアントによって与えられた)を表示し得る。QAプログラムは、3Dオブジェクトの形成の開始時刻、および推定終了時刻1185、1195を表示し得る。QAプログラムは、3Dオブジェクトを形成するための推定終了時刻を編集し得る。QAプログラムは、構築終了時間、許容誤差、閾値、および/または最適な(例えば、要求された)変数値の推定のための別のプログラムから動作可能に結合され、および/または別のプログラムからの入力を受け入れることができる。QAプログラムによって使用および/または出力されるデータは、暗号化され得る。QAプログラムは、レポートを編集し得る。レポートは、QAプログラムによって表示および/または処理された項目のいずれかを含み得る。レポートに含まれる項目は、事前に定義され得る。レポートに含まれる1つ以上の項目は、ユーザー定義され得る。レポート内の1つ以上の項目の順序は、事前定義されるか、またはユーザー定義され得る。プラットフォームの上および/または印刷体積(例えば、材料床)内の3Dオブジェクトの構成は、ユーザーインターフェースpfQAプログラム内で計算および/または表示され得る。図12は、様々なユーザーインターフェースの一例を示す。図12の例に示されるユーザーインターフェース1200は、プリンタ1という名前のツール内で印刷された、プラットフォームの上の構築体積1202内の3Dオブジェクト1201を表示する。印刷物の様々な識別データが、表示される1203(例えば、構築識別番号(ID番号)、構築名、総層数のうちの印刷された層数、開始時刻およびデータ、ならびに終了日時)。QAは、構築の完了のための(完了を示す)視覚的タイムライン1204を表示する。QAプログラムのユーザーインターフェース(UI)は、注意が必要であること1205を示す。QAプログラムUIは、レポートを生成する(例えば、表示する)ためのオプションを提供する1206。QAプログラムUIは、構築の進捗状況に関連する任意のパラメータを示し得る。例えば、平均スループット、中断回数、最大中断時間、アラート数、予備変形された材料(例えば、粉末)の識別、残っている予備変形された材料、粉末再循環フィルタのステータス、ふるいにかけられた層数、ユーザー名、ユーザーの最後のログ、および/またはQAプログラムのバージョン。QAプログラムUは、様々なウィンドウ、タブ、ドロップダウンメニュー、またはボタンを有し得る。QAプログラムUIに表示される特徴のいずれかは、(例えば、ユーザーに対して)インタラクティブであってもよいか、またはインタラクティブでなくてもよい。QAプログラムUIは、プリンタの構成要素/プロセス/センサの状態のいずれかを散文形式で、視覚的に、総累積印刷にわたる平均、いくつかの層にわたる平均として(例えば、1207)、および/またはリアルタイムで、表示し得る。USインターフェースは、構成要素/プロセス/センサの任意のステータスを示し得る。図12は、監視される項目(例えば、ヒートマップ)に関連する3つの監視される変数の例1207を示す。図12に示される3つのセンサは、酸素レベル、再循環フィルタ、および残りの粉末を含む。どのセンサのステータスが、250層ごとに平均化されて、適合(例えば、「仕様内」)、様々なレベルの不適合(例えば、「警告」および「アラーム」)、およびデータの欠如(「データなし」)として示されるか。図12は、ユーザーによってトグルされ得る2つのタブ(例えば、構築の進捗状況1209および構築の構成1208)を示す。構築構成タブは、形成されるべき3Dオブジェクトの総体積、その表面積、3Dオブジェクトを形成するために必要な総層数、3Dオブジェクトが形成される材料、推定総構築時間、顧客、構築ファイル名、統合されたソフトウェアの任意のバージョン(例えば、QAソフトウェアとは異なるFlowソフトウェア)、ファイルが準備される日付、および使用される特定のスライス操作(例えば、スライスツーロケーション(slice-to-location))を含み得る。 In some embodiments, the QA program illustrates (i) a model of the 3D object to be formed, (ii) layers of the 3D object that have been formed, formed, or about to be formed, and/or (iii) multiple layers of the 3D object that have been or are about to be formed. The QA program may display and/or assign identification numbers for 3D objects and/or layers of 3D objects. The QA program may display the client name, build name (eg, given by the user, eg, the client). The QA program may display the start time and estimated end time 1185, 1195 of building the 3D object. The QA program may compile an estimated finish time for building the 3D object. A QA program can be operatively coupled to and/or accept input from another program for estimation of build end times, tolerances, thresholds, and/or optimal (e.g., requested) variable values. Data used and/or output by the QA program may be encrypted. A QA program may compile the report. A report may include any of the items viewed and/or processed by the QA program. The items included in the report can be predefined. One or more items included in the report may be user-defined. The order of one or more items within the report may be predefined or user-defined. The configuration of 3D objects on the platform and/or within the printing volume (eg, material bed) can be calculated and/or displayed within the user interface pfQA program. FIG. 12 shows an example of various user interfaces. The user interface 1200 shown in the example of FIG. 12 displays a 3D object 1201 in a build volume 1202 on a platform printed in a tool named Printer1. Various identification data for the print is displayed 1203 (eg, build identification number (ID number), build name, number of layers printed out of total layers, start time and data, and end date and time). QA displays a visual timeline 1204 (indicating completion) for completion of the build. The QA program user interface (UI) indicates 1205 that attention is required. The QA program UI provides 1206 options for generating (eg, viewing) reports. The QA program UI may show any parameters related to build progress. For example, average throughput, number of interruptions, maximum interruption time, number of alerts, identification of pre-deformed material (e.g., powder), remaining pre-deformed material, powder recirculation filter status, number of layers screened, user name, user's last log, and/or QA program version. The QA program UI may have various windows, tabs, drop down menus or buttons. Any of the features displayed in the QA program UI may or may not be interactive (eg, to the user). The QA program UI may display any of the printer component/process/sensor states in prose form, visually, as an average over the total cumulative print, as an average over several layers (e.g., 1207), and/or in real-time. The US interface can indicate any status of the component/process/sensor. FIG. 12 shows an example 1207 of three monitored variables associated with a monitored item (eg, heatmap). The three sensors shown in FIG. 12 include oxygen level, recirculation filter, and residual powder. Which sensor's status is averaged over every 250 layers and shown as conforming (e.g., "in spec"), various levels of non-conforming (e.g., "warning" and "alarm"), and missing data ("no data"). FIG. 12 shows two tabs (eg, Build Progress 1209 and Build Configuration 1208) that may be toggled by the user. The build configuration tab may include the total volume of the 3D object to be built, its surface area, the total number of layers required to build the 3D object, the material from which the 3D object is built, the estimated total build time, the customer, the build file name, any version of software integrated (e.g., Flow software different from QA software), the date the file is prepared, and the specific slicing operation used (e.g., slice-to-location).

Claims (33)

少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷する際の品質を保証するための方法であって、
(a)第1のセンサによって収集された第1のデータを分析して、第1の期待値からの第1の偏差を識別することであって、前記第1のセンサが前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の第1の態様を感知するように構成されており、前記第1の態様が前記印刷の第1の変数を含むことと、
(b)第2のセンサによって収集された第2のデータを分析して、第2の期待値からの第2の偏差を識別することであって、前記第2のセンサが前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の第2の態様を感知するように構成されており、前記第2のセンサは、センサのタイプおよび/またはセンサの位置が前記第1のセンサと異なり、前記第2の態様が前記印刷の第2の変数を含むことと、
(c)少なくとも(I)前記第1の偏差および(II)前記第2の偏差を考慮することによって、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の前記品質を評価して、結果を生成することであって、前記結果は第3の態様を含み、前記第3の態様は前記第1の態様と異なり、前記第3の態様は前記第2の態様と異なり、前記結果は、(i)前記第1のセンサによって収集された前記第1のデータおよび(ii)前記第2のセンサによって収集された前記第2のデータの統合を含むことと、
(d)前記結果に少なくとも部分的に基づいて前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷するように三次元プリンタに指示することと、
を含む方法。
A method for quality assurance in printing at least one three-dimensional object, comprising:
(a) analyzing first data collected by a first sensor to identify a first deviation from a first expected value, wherein the first sensor is configured to sense a first aspect of the printing of the at least one three-dimensional object, the first aspect comprising a first variable of the printing;
(b) analyzing second data collected by a second sensor to identify a second deviation from a second expected value, the second sensor being configured to sense a second aspect of the printing of the at least one three-dimensional object, the second sensor being different than the first sensor in sensor type and/or sensor location, the second aspect comprising a second variable of the printing;
(c) assessing the quality of said printing of said at least one three-dimensional object by considering at least (I) said first deviation and (II) said second deviation to generate a result, said result comprising a third aspect, said third aspect being different from said first aspect, said third aspect being different from said second aspect, said result comprising (i) said first data collected by said first sensor and (ii) collected by said second sensor. and integrating the second data obtained by
(d) directing a three-dimensional printer to print the at least one three-dimensional object based at least in part on the result;
method including.
前記第3の態様は前記印刷である、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein said third aspect is said printing. 前記第3の態様は監視される項目である前記印刷である、請求項2に記載の方法。 3. The method of claim 2, wherein said third aspect is said printing being a monitored item. 前記第3の態様は、(a)印刷プロセスまたは(b)前記印刷プロセスに利用される前記三次元プリンタの印刷デバイス構成要素を含む前記印刷である、請求項2に記載の方法。 3. The method of claim 2, wherein the third aspect is (a) a printing process or (b) the printing comprising a printing device component of the three-dimensional printer utilized in the printing process. 前記第3の態様は、層分配装置、エネルギー源、光学システム、ガスフローシステム、圧力システム、材料リサイクルシステム、または、前記印刷の間に前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを支持するプラットフォームを含む印刷デバイス構成要素を含む前記印刷である、請求項4に記載の方法。 5. The method of claim 4, wherein the third aspect is the printing comprising printing device components including a layer distribution device, an energy source, an optical system, a gas flow system, a pressure system, a material recycling system, or a platform that supports the at least one three-dimensional object during the printing. 前記第3の態様は、ガスフロー、ガス圧力、層分配、前記印刷の標的表面、構築プレートの場所、ガスリサイクル、前記印刷の雰囲気の清浄度、または材料リサイクルを含む印刷プロセスを含む前記印刷である、請求項4に記載の方法。 5. The method of claim 4, wherein the third aspect is the printing comprising a printing process comprising gas flow, gas pressure, layer distribution, target surface of the printing, build plate location, gas recycling, cleanliness of the printing atmosphere, or material recycling. 前記印刷の前記品質を評価することは、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの少なくとも1つの特性を考慮することを含み、前記少なくとも1つの特性は、寸法精度、材料構成、多孔性、材料相、結晶構造、引張応力、強度、または表面粗さを含む、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein assessing the quality of the print comprises considering at least one property of the at least one three-dimensional object, the at least one property including dimensional accuracy, material composition, porosity, material phase, crystal structure, tensile stress, strength, or surface roughness. 前記第1の変数および/または前記第2の変数は、(a)前記少なくとも1つの三次元オブジェクトが印刷されるための予備変形された材料、(b)前記予備変形された材料が変形されて前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷する標的表面、(c)前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷するために前記予備変形された材料を変形された材料に変形する変形剤、(d)前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷に利用される任意の光学構成要素、または(e)(a)、(b)、(c)および(d)の任意の組合せに関する、請求項1に記載の方法。 (b) a target surface on which the pre-deformed material is transformed to print the at least one three-dimensional object; (c) a transforming agent that transforms the pre-deformed material into a transformed material for printing the at least one three-dimensional object; (d) any optical components utilized in the printing of the at least one three-dimensional object; or (e)(a). , (b), (c) and (d) in any combination. 前記第1の変数および/または前記第2の変数は、(a)前記少なくとも1つの三次元オブジェクトが印刷されるための予備変形された材料、(b)前記予備変形された材料が変形されて前記少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷する標的表面、または(c)(a)および(b)の組合せに関する、請求項8に記載の方法。 9. The method of claim 8, wherein the first variable and/or the second variable relate to (a) a pre-deformed material for printing the at least one three-dimensional object, (b) a target surface on which the pre-deformed material is deformed to print the at least one three-dimensional object, or (c) a combination of (a) and (b). (I)前記第1のセンサによって収集された前記第1のデータが前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の間に(a)その場で、(b)リアルタイムで、もしくは(c)その場で、かつリアルタイムで収集され、(II)前記第2のセンサによって収集された前記第2のデータが前記印刷の間に(d)その場で、(e)リアルタイムで、もしくは(f)その場で、かつリアルタイムで、収集され、または(III)前記第1のセンサによって収集された前記第1のデータおよび前記第2のセンサによって収集された前記第2のデータが前記印刷の間に、(g)その場で、(h)リアルタイムで、もしくは(i)その場で、かつリアルタイムで収集される、請求項1に記載の方法。 (I) the first data collected by the first sensor is collected during the printing of the at least one three-dimensional object (a) in situ, (b) in real time, or (c) in situ and in real time; (II) the second data collected by the second sensor is collected during the printing (d) in situ, (e) in real time, or (f) in situ and in real time; or (III) the first data collected by the first sensor. 2. The method of claim 1, wherein the data and the second data collected by the second sensor are collected during the printing: (g) in situ; (h) in real time; or (i) in situ and in real time. 前記印刷は、元素金属または金属合金を含む前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの印刷であり、前記印刷は、水または酸素を含む雰囲気における印刷である、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein said printing is printing said at least one three-dimensional object comprising an elemental metal or metal alloy, and said printing is printing in an atmosphere comprising water or oxygen. 前記統合は、(i)第1の重みを前記第1のデータに、かつ(ii)第2の重みを前記第2のデータに割り当てることを含み、前記第2の重みは前記第1の重みと異なる、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein said combining comprises assigning (i) a first weight to said first data and (ii) a second weight to said second data, said second weight being different than said first weight. 前記統合は、(i)第1の重みを前記第1のデータに、かつ(ii)第2の重みを前記第2のデータに割り当てることを含み、前記第1の重みおよび前記第2の重みは(I)前記三次元プリンタおよび/または(II)前記印刷に応じて変化する、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein said combining comprises assigning (i) a first weight to said first data and (ii) a second weight to said second data, said first weight and said second weight varying in response to (I) said three-dimensional printer and/or (II) said printing. 前記第1の態様および前記第2の態様のうちの少なくとも1つは、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷に関する装置のステータスを含み、前記装置は末再循環フィルタを含む、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein at least one of the first aspect and the second aspect includes a device status regarding the printing of the at least one three-dimensional object, the device including a non-recirculating filter. 前記方法は、前記印刷に関する装置のステータスを評価することを含み、前記装置は前記粉末再循環フィルタを含む、請求項14に記載の方法。 15. The method of claim 14, wherein the method includes assessing the status of a device with respect to the printing, the device including the powder recirculation filter. 前記少なくとも1つの三次元オブジェクトは、予備変形材料リサイクルシステムを備える、または予備変形材料リサイクルシステムに動作可能に結合された前記三次元プリンタによって印刷され、前記予備変形された材料は粉末である、請求項15に記載の方法。 16. The method of claim 15, wherein the at least one three-dimensional object is printed by the three-dimensional printer comprising or operably coupled to a pre-deformed material recycling system, and wherein the pre-deformed material is a powder. (A)センサは前記第1のセンサおよび前記第2のセンサを含み、前記センサは、前記三次元プリンタの雰囲気に関する変数を測定するように構成された少なくとも1つのセンサを含み、(B)前記第3の態様は前記三次元プリンタの前記雰囲気中の汚染物質に関し、または(C)(A)および(B)の組合せである、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, wherein (A) sensors include the first sensor and the second sensor, the sensors include at least one sensor configured to measure a variable related to the atmosphere of the three-dimensional printer, and (B) the third aspect relates to contaminants in the atmosphere of the three-dimensional printer, or (C) a combination of (A) and (B). 前記第3の態様は、前記三次元プリンタの前記雰囲気中の汚染物質に関する、請求項17に記載の方法。 18. The method of claim 17, wherein the third aspect relates to contaminants in the atmosphere of the three-dimensional printer. 前記汚染物質は、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷の間に生成される、請求項18に記載の方法。 19. The method of claim 18, wherein said contaminants are generated during said printing of said at least one three-dimensional object. 前記第2のセンサは、センサタイプが前記第1のセンサと異なる、請求項18に記載の方法。 19. The method of claim 18, wherein the second sensor differs from the first sensor in sensor type. 前記汚染物質は、フューム、すす、ダスト、または汚れを含む、請求項18に記載の方法。 19. The method of claim 18, wherein the contaminants comprise fumes, soot, dust, or dirt. 前記汚染物質は、加熱、溶融、蒸発、および/または他の遷移プロセスから生じる物質を含む、請求項18に記載の方法。 19. The method of claim 18, wherein said contaminants include materials resulting from heating, melting, evaporation, and/or other transition processes. 前記センサは、前記第1のセンサおよび前記第2のセンサを含み、前記センサは、前記三次元プリンタの前記雰囲気に関する前記変数を測定するように構成された前記少なくとも1つのセンサを含む。請求項17に記載の方法。 The sensors include the first sensor and the second sensor, the sensors including the at least one sensor configured to measure the variable related to the atmosphere of the three-dimensional printer. 18. The method of claim 17. 前記少なくとも1つのセンサは、酸素センサ、湿度センサ、ガスフローセンサ、または圧力センサを含む、請求項23に記載の方法。 24. The method of claim 23, wherein the at least one sensor comprises an oxygen sensor, humidity sensor, gas flow sensor, or pressure sensor. 前記第2のセンサは、センサタイプが前記第1のセンサと異なる、請求項23に記載の方法。 24. The method of claim 23, wherein the second sensor differs from the first sensor in sensor type. 前記第2のセンサは、センサの位置が前記第1のセンサと異なる、請求項23に記載の方法。 24. The method of claim 23, wherein the second sensor differs from the first sensor in sensor position. 収集された第3のデータをスタンプすることをさらに含み、前記スタンプすることは、タイムスタンプおよび位置スタンプを含み、前記第3のデータは、前記第1のセンサおよび/または前記第2のセンサによって収集される、請求項1に記載の方法。 2. The method of claim 1, further comprising stamping collected third data, said stamping comprising a time stamp and a location stamp, said third data collected by said first sensor and/or said second sensor. 前記少なくとも1つの三次元オブジェクトは層単位で印刷され、前記位置スタンプの位置は、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの一部としての層の位置に対応する、請求項27に記載の方法。 28. The method of claim 27, wherein the at least one three-dimensional object is printed layer-by-layer, and wherein positions of the position stamps correspond to positions of layers as part of the at least one three-dimensional object. 少なくとも1つの三次元オブジェクトを印刷する際の品質を保証するための装置であって、請求項1から28のいずれか一項の1つまたは複数の動作を指示するように構成された少なくとも1つのコントローラを備える装置。 Apparatus for quality assurance in printing at least one three-dimensional object, comprising at least one controller configured to direct one or more operations of any one of claims 1 to 28. 前記少なくとも1つのコントローラは、材料床の少なくとも一部から1つまたは複数の三次元オブジェクトの印刷を制御する、またはその制御を指示するように構成された、請求項29に記載の装置。 30. The apparatus of Claim 29, wherein the at least one controller is configured to control or direct printing of one or more three-dimensional objects from at least a portion of a material bed. 請求項1から28のいずれか一項に記載の1つまたは複数の動作を実行する、またはその実行を指示するように構成された1つまたは複数のプロセッサを有するコンピュータシステムに実行させるためのコンピュータプログラム Computer program for execution by a computer system having one or more processors configured to perform or direct the performance of one or more operations recited in any one of claims 1 to 28 前記動作は、三次元印刷による1つまたは複数の三次元オブジェクトの印刷を制御すること、またはその制御を指示することを含む、請求項31に記載のコンピュータプログラム。 32. The computer program product of claim 31, wherein the action comprises controlling or directing the control of printing one or more three-dimensional objects by three-dimensional printing. 前記1つまたは複数のプロセッサが、外部データを組み込んだデータベースを備え、または当該データベースに動作可能に結合されており、前記印刷の前記品質を評価することは前記外部データを考慮することを含み、前記外部データが、前記少なくとも1つの三次元オブジェクトの前記印刷に利用される前記三次元プリンタの外部で収集されたデータである、請求項31に記載のコンピュータプログラム。 32. The computer program product of claim 31, wherein the one or more processors comprise or are operably coupled to a database incorporating external data, and wherein assessing the quality of the printing includes considering the external data, the external data being data collected external to the three-dimensional printer utilized in the printing of the at least one three-dimensional object.
JP2022531999A 2019-07-26 2020-07-17 Quality assurance in the formation of three-dimensional objects Pending JP2022544339A (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962879048P 2019-07-26 2019-07-26
US62/879,048 2019-07-26
PCT/US2020/042596 WO2021021469A1 (en) 2019-07-26 2020-07-17 Quality assurance in formation of three-dimensional objects

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022544339A JP2022544339A (en) 2022-10-17
JPWO2021021469A5 true JPWO2021021469A5 (en) 2023-07-24

Family

ID=74228771

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022531999A Pending JP2022544339A (en) 2019-07-26 2020-07-17 Quality assurance in the formation of three-dimensional objects

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20220250328A1 (en)
EP (1) EP4003701A4 (en)
JP (1) JP2022544339A (en)
KR (2) KR20220031745A (en)
CN (1) CN114340876A (en)
CA (1) CA3148849A1 (en)
WO (1) WO2021021469A1 (en)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016161010A2 (en) 2015-03-30 2016-10-06 Regeneron Pharmaceuticals, Inc. Heavy chain constant regions with reduced binding to fc gamma receptors
US11691343B2 (en) 2016-06-29 2023-07-04 Velo3D, Inc. Three-dimensional printing and three-dimensional printers
JP2021535142A (en) 2018-08-31 2021-12-16 リジェネロン・ファーマシューティカルズ・インコーポレイテッドRegeneron Pharmaceuticals, Inc. Dosing strategies to reduce cytokine release syndrome of CD3 / C20 bispecific antibodies
EP4010129A4 (en) * 2019-08-05 2023-09-27 Major Wire Industries Limited Self-cleaning screen
DE102022103617A1 (en) 2022-02-16 2023-08-17 Cunova Gmbh Method of making a welding cap and welding cap
US20230325064A1 (en) * 2022-04-11 2023-10-12 At&T Intellectual Property I, L.P. Interactive visualization and exploration of multi-layer alerts for effective anomaly management
DE102022111992A1 (en) * 2022-05-12 2023-11-16 Eos Gmbh Electro Optical Systems Calibration of an energy beam
SE2250597A1 (en) * 2022-05-19 2023-11-20 Cellink Bioprinting Ab Multi-sensor evaluation of a printing process
DE102022114445A1 (en) 2022-06-07 2023-12-07 Nikon Slm Solutions Ag Calibration method and printing system set up to produce a three-dimensional workpiece
CN115213433B (en) * 2022-07-28 2023-10-10 北京理工大学 Multi-self-adaptive low-stress additive manufacturing device
CN115243311A (en) * 2022-07-29 2022-10-25 浙江大学 Iterative focusing type millimeter wave integrated communication and sensing method
CN117183331A (en) * 2023-09-06 2023-12-08 张家港爵启科技有限公司 3D printing modeling method based on digital twin three-dimensional model

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10348145A1 (en) * 2003-10-13 2005-05-19 Krones Ag Plastic recycling with controllable decontamination
US20080047628A1 (en) * 2006-05-26 2008-02-28 Z Corporation Apparatus and methods for handling materials in a 3-D printer
US20100011062A1 (en) * 2008-07-14 2010-01-14 St-Infonox, Inc. Automated bioremediation system
US8425218B2 (en) * 2010-08-18 2013-04-23 Makerbot Industries, Llc Networked three-dimensional printing
US8854669B1 (en) * 2011-12-06 2014-10-07 Google Inc. Printer search and selection for a cloud-based print service
US9606001B2 (en) * 2015-01-07 2017-03-28 The Boeing Company Systems and methods for monitoring ultraviolet light exposure in an environment
US10291816B2 (en) * 2015-01-23 2019-05-14 Xerox Corporation System and method for identification and control of z-axis printhead position in a three-dimensional object printer
JP6645681B2 (en) * 2015-03-11 2020-02-14 キヤノン株式会社 3D data management device
JP2018536560A (en) * 2015-11-16 2018-12-13 レニショウ パブリック リミテッド カンパニーRenishaw Public Limited Company Machine control for additive manufacturing processes and equipment
US10232439B2 (en) * 2015-11-20 2019-03-19 General Electric Company Gas flow monitoring in additive manufacturing
US10434573B2 (en) * 2016-02-18 2019-10-08 Velo3D, Inc. Accurate three-dimensional printing
US11364685B2 (en) * 2016-05-12 2022-06-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Predicting quality of a 3D object part
US11155034B2 (en) * 2016-06-27 2021-10-26 General Electric Company System and method for distortion mitigation and compensation in additive manufacturing processes through B-spline hyperpatch field
US20180186081A1 (en) * 2017-01-05 2018-07-05 Velo3D, Inc. Optics in three-dimensional printing
CN106815439A (en) * 2017-01-20 2017-06-09 上海市地下空间设计研究总院有限公司 Municipal Engineering Construction monitoring method and its system based on BIM
US20180297114A1 (en) * 2017-04-14 2018-10-18 Desktop Metal, Inc. Printed object correction via computer vision
CN110621480A (en) * 2017-04-26 2019-12-27 惠普发展公司,有限责任合伙企业 Assigning object generation tasks
US10234848B2 (en) * 2017-05-24 2019-03-19 Relativity Space, Inc. Real-time adaptive control of additive manufacturing processes using machine learning
EP3662331A4 (en) * 2017-08-02 2021-04-28 Strong Force Iot Portfolio 2016, LLC Methods and systems for detection in an industrial internet of things data collection environment with large data sets
EP3851269A1 (en) * 2017-08-07 2021-07-21 CL Schutzrechtsverwaltungs GmbH Apparatus for additively manufacturing threedimensional objects
EP3482910B1 (en) * 2017-11-08 2022-06-22 CL Schutzrechtsverwaltungs GmbH Apparatus for additively manufacturing three-dimensional objects
WO2019090377A1 (en) * 2017-11-13 2019-05-16 AmPro Innovations Pty Ltd System for gas supply in additive manufacturing of metallic components
KR101996058B1 (en) * 2017-11-21 2019-07-03 엘지전자 주식회사 Artificial intelligence Air conditioner and control method thereof
EP3495142B8 (en) * 2017-12-07 2023-04-19 Concept Laser GmbH System for additively manufacturing of three-dimensional objects
US10520922B2 (en) * 2018-03-09 2019-12-31 Accenture Global Solutions Limited Decentralized supply chain for three-dimensional printing based on distributed ledger technology
US10942686B2 (en) * 2018-11-19 2021-03-09 Palo Alto Research Center Incorporated Printer recommendation system
US20220365511A1 (en) * 2021-05-14 2022-11-17 Baker Hughes Oilfield Operations Llc Additive manufacturing distributed inventory management

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3308945B1 (en) Method and system for topographical based inspection and process control for additive manufactured parts
CN107924173B (en) Monitoring device, monitoring system, and computer-readable storage medium
JP6073452B2 (en) Identify and capture trivial knowledge specific to each driver in a semi-automated manufacturing configuration to perform automated technical oversight operations to improve manufacturing system performance
US10073424B2 (en) Intelligent 3D printing through optimization of 3D print parameters
JPWO2021021469A5 (en)
CN110573977B (en) Method of providing a data set for additive manufacturing and corresponding quality control method
JP2019016226A (en) Work data management system and work data management method
WO2018084180A1 (en) Production management system and production management method
Yosofi et al. Framework to combine technical, economic and environmental points of view of additive manufacturing processes
JP2020001302A (en) Molding prediction system, molding prediction display system, information processor and program
JP2018147419A (en) Management device and management program
JP2021051698A (en) Control method, control device, mechanical facility, control program, and recording medium
CN111316077A (en) Optical train monitoring for additive manufacturing
JP2021077147A (en) Factory management system
JP2007053264A (en) Failure detecting device for packaging quality and failure detecting method of packaging quality
Mendonça et al. OEE approach applied to additive manufacturing systems in distributed manufacturing networks
JP7456111B2 (en) Production visualization system
JP2007265361A (en) Method for managing and operating information on tool used in manufacturing process
JP2978778B2 (en) Production line management method
JP2011158931A (en) Working time estimation system, method, and program
JP2008097509A (en) Operation simulation system
JP4825482B2 (en) Failure occurrence prediction device and failure occurrence prediction method
Kar et al. A fuzzy Bayesian network-based approach for modeling and analyzing factors causing process variability
JP2005107936A (en) Process management system, server, and computer-readable recording medium with process management data recorded
JP2009271865A (en) Replenishment production method, replenishment production apparatus, and replenishment production program