视频：2023首篇3D打印Science，实时监测监测缺陷，预测率100%

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4.重磅分享（一）：航空航天增材制造批量生产面临的挑战与解决之道

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毕设帮扶：从0到1搭建基于YOLOv5的3D打印机零件检测系统——助你搞定深度学习毕设
LXY_LOVE36的博客
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做完这个毕设，你已经掌握了从数据准备到模型部署、界面开发的全流程。把模型部署到3D打印机的嵌入式系统上，实现本地化实时检测与异常报警；加入零件磨损程度分析、打印进度预测，让系统从“检测”升级为“全流程管控”；尝试融合更多传感器数据（如温度、振动），打造多模态的3D打印智能监控系统。按照这个教程一步步做，你的毕设肯定能做得很扎实。要是过程中遇到啥问题，别担心，慢慢梳理或者咱们一起聊聊，一定能把这个毕设做成你满意的作品。
如何使用YOLO11与SwinTransformer进行3D打印缺陷检测与分割——工业质检数据集训练详解
2501_94133706的博客
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YOLO11与SwinTransformer的结合为3D打印缺陷检测提供了一种高效、准确的解决方案。通过本文的详细介绍，我们了解了从数据集构建、模型训练到系统部署的全过程，并验证了该方法在实际应用中的有效性。未来，随着深度学习技术的不断发展，3D打印质检领域还将有更多创新可能。比如，结合3D点云数据进行立体检测，或者引入元学习技术实现快速适应新类型缺陷等。我们期待看到更多研究成果推动这一领域的进步，让3D打印产品质量更上一层楼！🎯。
打印缺陷检测：基于深度学习的智能解决方案
yang_csdn_2025的博客
03-06 1129
系统结构数据采集模块：使用高清相机或工业相机采集3D打印件的表面图像。多角度拍摄确保全面覆盖目标区域。数据预处理模块：对图像进行去噪、对比度调节等增强处理，增强缺陷区域特征，并对裂纹、孔洞、翘曲等缺陷进行标注，生成标准数据集。缺陷检测模型：使用标注数据集对深度学习模型进行训练，调整模型参数以适应缺陷的特征，实现缺陷区域的精准定位和分类。实时监控与报警模块：部署在打印设备的生产线上，实时捕获图像并检测缺陷，通过警报或显示界面提示操作员处理缺陷。结果记录与分析模块。
YOLOv8 工业质检：3D 打印件成型缺陷检测与可视化平台构建
u014481728的博客
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在工业生产领域，3D 打印技术正以前所未有的速度改变着传统的制造模式。然而，3D 打印件在成型过程中易出现各种缺陷，像层间剥离、孔隙、球化等，这些问题若不能被精准检测并及时修正，会严重影响产品质量，甚至导致整个生产批次的报废，给企业造成巨大的经济损失。传统的检测方法往往依赖人工目视检查，这种方式效率低、易疲劳且主观性强，难以满足现代工业生产对于高精度、高效率质检的要求。
视频：2023首篇Science，实时监测3D打印缺陷，预测率100%
AmReference的博客
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汇总：2023年3D打印《Science》《Nature》正刊文章，共11篇
AmReference的博客
12-25 1286
2023年接近尾声，《自然》和《科学》杂志正刊发表了11篇关于3D打印技术的研究，这些成果代表了3D打印技术当前发展的最前沿水平。本期，3D打印技术参考带大家回顾这些突破性进展。01预测率达100%实时检测3D打印缺陷2023年Science正刊首篇关于3D打印技术的研究已经于1月5日发表。弗吉尼亚大学材料科学与工程专业孙涛副教授领导的研究团队取得了新发现，极大提高了金属3D打印技术的质量保证能力...
97%！FlyNeRF:基于无人机的NeRF实现超高质量3D重建！
3D视觉工坊
04-27 1677
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫...
2025医疗3D打印最新进展五类案例，颠覆想象！
AmReference的博客
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该团队未来的工作将侧重于生物体内植入、与宿主组织的移植以及在具有挑战性的口腔微环境中的长期稳定性的研究，以评估移植体在口腔环境中的整合情况，并探索使用多材料生物打印技术将血管纳入构建体中，旨在期望他们的研究成果能推动再生牙科和更广泛的组织工程应用。聚焦于个体差异、精准满足个性化需求，还注重全方位减少患者在就医过程中的痛苦，无论是生理上的伤痛，还是心理上的焦虑，都在3D打印技术的助力下得到缓解，同时最大化地提升治疗效果。药物可以像贴纸一样，基本上简单的、可扩展的、通过3D打印精确设计的，且对患者来说无痛。
视频：深度学习算法，使3D打印部件的CT检测更快、更准确
AmReference的博客
12-01 179
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pymicro：一个用于处理材料微观结构和3d数据集的Python包
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- **陶瓷材料**：在陶瓷材料中，它可以用于研究晶界、孔隙率和缺陷对材料性能的影响。 - **复合材料**：分析复合材料中各组分的分布和界面特性，评估材料的综合性能。 - **腐蚀工程**：在腐蚀研究中，pymicro可以...
开发具有视频分析能力的AI Agent
AI天才研究院
03-24 1104
在当今数字化时代，视频数据呈现爆炸式增长，广泛应用于安防监控、智能交通、视频娱乐、医疗影像等众多领域。然而，海量的视频数据给人工处理带来了巨大挑战，因此开发具有视频分析能力的AI Agent具有重要的现实意义。本项目的目的是构建一个能够自动对视频内容进行分析、理解和决策的智能系统，实现诸如目标检测、行为识别、场景分类、视频摘要等功能。
Science Advances|用于肌电检测的柔性微针电极阵列（健康监测/柔性传感/柔性电子）
感知科学前沿
07-08 1602
可伸缩的三维穿透式微电极阵列在多个领域具有潜在的应用前景，如神经科学、组织工程和可穿戴生物电子学。这些三维微电极阵列可以穿透并适应动态变形的组织，从而以微创方式促进对内部区域的定向感知和刺激。然而，定制可伸缩的三维微电极阵列的制作面临着材料整合和图案化的挑战。在这项研究中，作者介绍了一种用于体外检测局部肌肉内肌电信号的可伸缩微针电极阵列（SMNEAs）的设计、制造和应用。作者采用了一种独特的混合制造方案，基于激光微加工、微加工和转移印刷技术，实现了可扩展制造可独立寻址的高可延伸性SMNEA（60%至90%）
第42篇：AI+制造：智能制造、预测性维护与质量控制
to do , to be .
09-22 775
AI+制造核心技术解析：从预测性维护到数字孪生 本文系统阐述人工智能在智能制造中的关键应用：1）预测性维护（PdM）通过LSTM/Transformer模型实现设备故障预警；2）AI视觉检测（AOI）运用深度学习进行产品缺陷识别；3）柔性生产通过强化学习优化调度；4）数字孪生构建虚实映射实现仿真优化；5）工业机器人结合视觉与力控提升自主性。同时分析边缘计算部署、数据孤岛、OT/IT融合等实施挑战，为工业4.0转型提供技术框架。全球制造业AI市场规模预计2027年超200亿美元，预测性维护可降低30%维护成本
车辆类型识别数据集（4类，400张图像）
12-05
这是一个包含四种不同类型车辆的车辆图像分类数据集：汽车、卡车、公交和摩托车。该数据集旨在帮助学习者开发和评估图像分类模型，以从图像中识别各种车辆类型。
基于C++与Qt的消消乐游戏可视化系统设计与实现（附完整源码）
12-05
本资源提供一款采用C++编程语言并结合Qt图形界面框架实现的消除类益智游戏完整开发方案，包含全部可执行程序与源代码。该方案特别适用于高等院校计算机相关专业的毕业设计、课程实践或软件开发项目等教学与科研场景。项目代码结构清晰、注释详尽，且已通过系统化功能验证与稳定性测试，具备较高的可靠性与可复用性。使用者可基于现有代码框架进行功能扩展、算法优化或界面定制等二次开发，为学习面向对象程序设计、图形界面开发及游戏设计原理提供实践参考。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于Python的北上广深空气质量可视化分析与优良天气占比研究
最新发布
12-05
本研究针对2018年度北京、上海、广州、深圳四个主要城市的空气质量状况展开数据可视化分析。核心工作包括绘制空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）浓度两项关键指标的年度时间序列变化图。通过对全年监测数据的系统梳理与统计计算，进一步评估了各城市空气质量达到优良级别的天数及其在全年中的比例分布，从而对四座城市的整体空气污染状况与治理成效进行量化比较与综合研判。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
在人工智能+时代，破解信息不对称壁垒难题，科技服务合作伙伴的出路在哪里？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
为响应国家创新驱动战略，技术转移机构如何利用AI+数智应用应对全流程服务水平？.docx
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salesPredict：90%准确率的ARIMA销量预测模型详解
这可能意味着模型采用了部分实时数据进行修正，以反映最近的变化趋势，这通常会导致预测结果更加准确，因为它可以使模型适应最新的市场动态。 3. **技术环境**: - **操作系统**: Windows 10，表明该模型的开发和...
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