Build time prediction for fused filament fabrication 3D printing with convolutional neural networks
Creators: name: Τσιτλακίδης, Θεόδωρος Ηρακλή
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τρισδιάστατη εκτύπωση
Χρόνος τρισδιάστατης εκτύπωσης
Νευρωνικά δίκτυα για τρισδιάστατες εκτυπώσεις
3D printing
Build time for fused deposition modeling
Convolutional neural networks for 3D printing

description: The main objective of this thesis is to develop a neural network capable of predicting the required build time for a 3D printed object based on a binary image of a slice and essential printing configuration settings. The foundation of our work begins with an exploration of fundamental 3D printing techniques and processes, with a particular emphasis on fused filament fabrication (FFF) 3D printing. Subsequently, we delve into the underlying principles of neural networks to provide a solid theoretical grounding. Our research is closely intertwined with Morph´e’s innovative image-based slicing software known as REFORM. Therefore, we conduct an in-depth examination of the software’s capabilities and methodologies to establish a strong context for our study. Moving forward, we elucidate the methodology employed to develop our neural network. Our initial steps involve the creation of a synthetic dataset, featuring images of slices from 3D printed objects, ranging from basic geometric shapes to more intricate structures. Using a fundamental time prediction formula, which calculates build time based on the ratio of the slice’s total printinh length to the nozzle head’s printing speed, we generate preliminary time predictions for each slice, considering their specific printing configurations. This synthetic dataset forms the basis for configuring and fine-tuning our neural network. To enhance the accuracy and real-world applicability of our model, we progress to physically printing various 3D models (within a dimension range) with diverse printing configurations. Subsequently, we measure the actual build time for each slice within these objects. This real-world data serves as the final dataset for our network training, closely mirroring practical scenarios. Through extensive training, our neural network attains an impressive accuracy rate of 99.3% with a mean error of 0.69%.Furthermore, most predictions exhibit errors within the 0 to around 2.5% range, with an average error of 0.69%. Notably, there are predictions that have significantly higher errors, falling between 10% and 27%, and these errors are linked to prints involving limited material extrusion, often associated with small printing areas It’s important to note that these results are currently limited to the dataset of 3D printed objects we employed. In future endeavors, we aspire to expand the scope of our research by incorporating larger and more complex objects and integrating additional printing parameters. Ultimately, our goal is for this network to evolve into REFORM’s go-to tool for accurate print time estimation, further advancing the field of 3D printing.
description: Ο κύριος στόχος της διπλωματικής είναι η ανάπτυξη ενός νευρωνικού δικτύου που είναι σε θέση να προβλέπει τον απαιτούμενο χρόνο κατασκευής ενός τρισδιάστατα εκτυπωμένου αντικειμένου με βάση την binary image ενός slice και βασικές παραμέτρους εκτύπωσης. Η εργασία ξεκινά με τη διερεύνηση των θεμελιωδών τεχνικών και διαδικασιών τρισδιάστατης εκτύπωσης, με ιδιαίτερη έμφαση στην τρισδιάστατη εκτύπωση με τη μέθοδο της σύντηξης εναπόθεσης υλικού (FFF). Στη συνέχεια, εμβαθύνουμε στις υποκείμενες αρχές των νευρωνικών δικτύων για να παράσχουμε μια στέρεη θεωρητική βάση. Η έρευνά μας είναι στενά συνυφασμένη με το καινοτόμο slicing λογισμικό με βάση την εικόνα, της Morph´e, γνωστό ως REFORM. Ως εκ τούτου, διεξάγουμε μια εις βάθος εξέταση των δυνατοτήτων και των μεθοδολογιών του λογισμικού για να δημιουργήσουμε ένα ισχυρό πλαίσιο για τη μελέτη μας. Προχωρώντας, διευκρινίζουμε τη μεθοδολογία που χρησιμοποιήθηκε για την ανάπτυξη του νευρωνικού μας δικτύου. Τα αρχικά μας βήματα περιλαμβάνουν τη δημιουργία ενός dataset, το οποίο περιλαμβάνει slices από τρισδιάστατα εκ- τυπωμένα αντικείμενα, που κυμαίνονται από βασικά γεωμετρικά σχήματα έως πιο περίπλοκες δομές. Χρησιμοποιώντας έναν θεμελιώδη τύπο πρόβλεψης του χρόνου εκτύπωσης, ο οποίος υπολογίζει τον χρόνο κατασκευής με βάση τον λόγο του συνολικού μήκους εκτύπωσης του slice προς την ταχύτητα εκτύπωσης της κεφαλής ακροφυσίου, δημιουργούμε προβλέψεις για τον χρόνο εκτύπωσης, για κάθε slice, λαμβάνοντας υπόψη τις εκάστοτε παραμέτρους εκτύπωσης. Αυτό το dataset αποτελεί τη βάση για τη διαμόρφωση και τη ρύθμιση των παραμέτρων του νευρωνικού μας δικτύου. Για να ενισχύσουμε την ακρίβεια και την εφαρμογή του μοντέλου μας στον πραγματικό κόσμο, προχωράμε στη φυσική εκτύπωση διαφόρων τρισδιάστατων μοντέλων (εντός ενός εύρους διαστάσεων) με διαφορετικές παραμέτρους εκτύπωσης. Στη συνέχεια, μετράμε τον πραγματικό χρόνο κατασκευής για κάθε slice για αυτά τα αντικείμενα. Αυτά τα δεδομένα, αποτελούν το τελικό dataset για την εκπαίδευση του δικτύου μας. Εκπαιδεύοντας αρκετές φορές, το νευρωνικό μας δίκτυο επιτυγχάνει ένα εντυπωσιακό ποσοστό ακρίβειας 99,3 % με μέσο σφάλμα 0,69 %.Επιπλέον, οι περισσότερες προβλέψεις παρουσιάζουν σφάλματα από 0 έως περίπου 2,5 %, με μέσο σφάλμα 0,69 %. Αξίζει να σημειωθεί ότι υπάρχουν προβλέψεις με σημαντικά υψηλότερα σφάλματα, που κυμαίνονται μεταξύ 10% και 27%, και τα σφάλματα αυτά συνδέονται με εκτυπώσεις που περιλαμβάνουν περιορισμένη εναπόθεση υλικού, η οποία συχνά συνδέεται με μικρές περιοχές εκτύπωσης.