Благодаря быстрому созданию эстетически точных предварительных изображений изготовленных объектов, система VisiPrint может ускорить процесс прототипирования и уменьшить количество отходов. 
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали простой в использовании инструмент, который генерирует точный, эстетически привлекательный предварительный просмотр того, как будет выглядеть объект до его 3D-печати. Цель инструмента — помочь производителям избежать повторной печати, которая приводит к потере времени, усилий и материала. Изображение: Предоставлено исследователями.
Дизайнеры, производители и другие специалисты часто используют 3D-печать для быстрого создания прототипов различных функциональных объектов, от реквизита для фильмов до медицинских приборов. Точный предварительный просмотр печати имеет важное значение, чтобы пользователи знали, что изготовленный объект будет функционировать должным образом.
Однако предварительные просмотры, создаваемые большинством программ для 3D-печати, ориентированы скорее на функциональность, чем на эстетику. В результате напечатанный объект может получиться другого цвета, текстуры или оттенка, чем ожидал пользователь, что приведет к многократным перепечаткам, которые отнимают время, силы и материал.
Чтобы помочь пользователям представить, как будет выглядеть изготовленный объект, исследователи из Массачусетского технологического института и других учреждений разработали простой в использовании инструмент предварительного просмотра, который ставит внешний вид на первое место.
Пользователи загружают скриншот объекта из своей программы для 3D-печати, а также одно изображение материала для печати. На основе этих данных система автоматически генерирует визуализацию того, как, вероятно, будет выглядеть изготовленный объект.
Система VisiPrint, работающая на основе искусственного интеллекта, предназначена для взаимодействия с различными программами 3D-печати и может обрабатывать любые материалы. Она учитывает не только цвет материала, но и блеск, прозрачность, а также то, как нюансы процесса изготовления влияют на внешний вид объекта.
Подобные предварительные просмотры, ориентированные на эстетику, могут быть особенно полезны в таких областях, как стоматология, помогая врачам убедиться в том, что временные коронки и мосты соответствуют внешнему виду зубов пациента, или в архитектуре, помогая дизайнерам оценивать визуальное воздействие моделей.
«3D-печать может быть очень расточительным процессом. По некоторым исследованиям, до трети используемого материала попадает прямо на свалку, часто это прототипы, которые пользователь в итоге выбрасывает. Чтобы сделать 3D-печать более экологичной, мы хотим сократить количество попыток, необходимых для получения желаемого прототипа. Пользователю не нужно будет перепробовать все доступные материалы для печати, прежде чем он определится с дизайном», — говорит Максин Перрони-Шарф, аспирантка факультета электротехники и информатики (EECS) и ведущий автор статьи о VisiPrint.
Вместе с ней в работе над статьей приняли участие Фараз Фаруки, аспирант кафедры электротехники и информатики; Рауль Эрнандес, студент Массачусетского технологического института; Суён Ан, аспирант Кванджуского института науки и технологий; Шимон Русинкевич, профессор информатики Принстонского университета; Уильям Фриман, профессор кафедры электротехники и информатики имени Томаса и Герда Перкинса в Массачусетском технологическом институте и член Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL); и старший автор Стефани Мюллер, доцент кафедр электротехники и информатики и машиностроения Массачусетского технологического института и член CSAIL. Результаты исследования будут представлены на конференции ACM CHI по человеческим факторам в вычислительных системах.
Точная эстетика
Исследователи сосредоточились на технологии послойного наплавления (FDM), наиболее распространенном типе 3D-печати. При FDM нить для печати расплавляется, а затем распыляется через сопло для послойного изготовления объекта.
Создание точных эстетических предварительных изображений представляет собой сложную задачу, поскольку процесс плавления и экструзии может изменять внешний вид материала, как и высота каждого нанесенного слоя и траектория движения сопла во время изготовления.
VisiPrint использует две модели искусственного интеллекта, которые работают вместе для преодоления этих проблем.
Предварительный просмотр в VisiPrint основан на двух входных данных: снимке экрана цифрового дизайна из программного обеспечения для 3D-печати пользователя (так называемой программы-слайсера) и изображении материала для печати, которое может быть взято из онлайн-источника или получено с напечатанного образца.
На основе этих входных данных модель компьютерного зрения извлекает из образца материала характеристики, важные для внешнего вида объекта.
Эти данные передаются в генеративную модель искусственного интеллекта, которая вычисляет геометрию и структуру объекта, учитывая при этом так называемый «шаг нарезки», которому будет следовать сопло при экструзии каждого слоя.
Ключ к подходу исследователей заключается в специальном методе настройки. Он включает в себя тщательную корректировку внутренних механизмов модели, чтобы она следовала схеме нарезки и подчинялась ограничениям процесса 3D-печати.
Их метод обработки изображений использует карту глубины, которая сохраняет форму и затенение объекта, а также карту ребер, отражающую внутренние контуры и структурные границы.
«Если не соблюдать правильный баланс между этими двумя факторами, можно получить плохую геометрию или неправильную схему нарезки. Нам нужно было тщательно сочетать их правильным образом», — говорит Перрони-Шарф.
Система, ориентированная на пользователя
Команда также разработала простой в использовании интерфейс, позволяющий загружать необходимые изображения и просматривать предварительные результаты.
Интерфейс VisiPrint позволяет более опытным специалистам настраивать множество параметров, например, влияние определенных цветов на конечный результат.
В конечном итоге, эстетический предварительный просмотр призван дополнить функциональный предварительный просмотр, создаваемый программным обеспечением для нарезки моделей, поскольку VisiPrint не оценивает возможности печати, механическую осуществимость или вероятность отказа.
Для оценки VisiPrint исследователи провели пользовательское исследование, в ходе которого участникам было предложено сравнить систему с другими подходами. Почти все участники отметили, что она обеспечивает лучшее общее качество изображения, а также большее текстурное сходство с напечатанными объектами.
Кроме того, процесс предварительного просмотра в VisiPrint занимал в среднем около минуты, что более чем в два раза быстрее, чем при использовании любого конкурирующего метода.
«VisiPrint действительно показал себя с лучшей стороны по сравнению с другими интерфейсами ИИ. Если вы дадите более универсальной модели ИИ одни и те же скриншоты, она может случайным образом изменить форму или использовать неправильный шаблон нарезки, потому что у нее нет прямого механизма настройки», — говорит она.
В будущем исследователи планируют устранить артефакты, которые могут возникать при предварительном просмотре моделей с чрезвычайно мелкими деталями. Они также хотят добавить функции, позволяющие пользователям оптимизировать отдельные этапы процесса печати, помимо изменения цвета материала.
«Важно задуматься о том, как мы изготавливаем предметы. Нам необходимо продолжать стремиться к разработке методов, которые сокращают количество отходов. В этом отношении сочетание искусственного интеллекта с физическим процессом изготовления является захватывающим направлением будущей работы», — говорит Перрони-Шарф.
«Принцип „Что видишь, то и получаешь“ был главным фактором, способствовавшим развитию настольных издательских систем в 1980-х годах, поскольку он позволял пользователям получать желаемый результат с первой попытки. Пришло время внедрить принцип „что видишь, то и получаешь“ и в 3D-печать. VisiPrint — это большой шаг в этом направлении», — говорит Патрик Баудиш, профессор информатики в Институте Хассо Платтнера, который не принимал участия в этой работе.
Данное исследование было частично профинансировано за счет стипендии MIT Morningside Academy for Design Fellowship и стипендии MIT MathWorks Fellowship.
Источник: news.mit.edu
