若何借助AI实现齿科制造自动化这份实用指南送给你

3D打印是一项相对较新的技能，在自动化方面掉队于钣金制造等更成熟的制造工艺。
为了使增材制造的运用更加简化，Oqton 开拓了可摘局部义齿 (RPD) 支架的自动分区功能，这一功能可以每天为牙科技师节省韶光。
这是机器学习将演习有素的员工从繁琐的任务中解放出来并改变牙科生产的完美案例。

© Oqton

Bertram Dental Lab 是最早考试测验此功能的实验室之一，它是美国一家大型 RPD 制造商。
自动化是他们在Oqton Manufacturing OS中创造的紧张上风之一，并且他们在 RPD 细分方面看到了重大进展，这是他们一贯希望实现自动化的流程。
该实验室的共同所有人蒂姆·伯特伦 (Tim Bertram) 阐明道：“只有知道牙科实验室人工智能用场的人才能真正开拓出这种能力。
”

让我们仔细看看基于人工智能的分区是如何事情的。

3D打印局部义齿支架

偶尔会涌现一种远远优于以前利用的任何技能的制造技能。
如今 RPD 支架的金属 3D 打印便是这种情形。

在一些实验室中，它已经完备取代了手工铸造。
它的事情流程更大略，并且可以生产出更合身、更坚固、符合审美期望的产品。

也便是说，3D打印也须要牙科技师做大量的事情，个中很大一部分涉及重复性任务。
这不可避免地让人想起支撑构造。

如果没有支撑构造，就不可能成功3D打印某些零件。
然而，支撑构造的存在将导致劳动韶光、材料本钱和后处理事情的增加。

许多牙科技师花费数小时为 3D 打印 RPD 准备数据，包括手动调度软件天生的支撑。
一些软件公司声称供应理解决方案。
他们提出了标准支持策略，建议可运用于牙科零件和工业零件。
这将使牙科技师能够自动天生精确的支撑。

这只是部分准确。
虽然这些标准策略确实考虑了零件的悬伸和位置，但这种自动化水平并不能为 RPD 支架供应令人满意的结果。

RPD支架中所需的支撑量在很大程度上取决于零件的截面 – 扣环须要更密集的支撑，而板须要更少的支撑。
技能职员理解如何调度支撑，因此他们会调度自动天生的支撑。
这项事情每天可能须要几个小时。

简而言之：RPD 支架的3D打印支撑构造天生非常耗时、劳动密集且本钱高昂。

AI为3D打印供应支持

更大略的支撑天生的办理方案在于特色分区。

支撑的密度和数量取决于 RPD 支架的区域，因此须要自动化的任务是识别支架的所有区域，我们称之为分区。
如果我们希望软件能够大幅提高效率，那么它对局部义齿的分区精度必须与牙科技师相同，这一点至关主要。

Oqton 通过将 AI 与其他技能相结合，实现了 RPD 自动化分区。
这种类型的任务非常适宜人工智能。
开拓此功能的 Oqton 工程师 Vice Rončević 和 Anthony Rathé 阐明了该过程的事情事理。

“RPD 分区识别是人工智能与其他基于几何的技能协同事情的一个很好的例子，” Anthony 阐明道：“这个别系的核心是基于人工智能的。
它可以可靠地识别 RPD 支架的基本区域 – 卡环、连接体、固位网。
然而，这并不能直接天生完美的区域分区，以是用场有限。
它须要与其他方法相辅相成。
”

（AI 会预测上传到 Manufacturing OS 的 RPD 3D 模型的各个部分，这些部分以不同的颜色进行标记。
）

由于局部假牙须要适宜每个人的解剖构造，因此它们的变革很大。
变异性是泛化的一个很好的候选者——这正是人工智能的上风所在。

第一步是在现有的分区 RPD 上演习人工智能模型，以便它可以概括和预测以前“未见过”样本的分区。

这产生了一个能够识别 RPD 的某些区域的模型，但还须要更多细微差别。
“演习结束后，人工智能可以预测 RPD 的基本区域，”Vice 阐明道：“然而，还有其他区域和次区域须要不同的支撑设计谋略，因此人工智能结果也被扩展以考虑这些问题。
”

额外的区域至关主要。
扣环须要贴合良好，这意味着它们须要非常精确地打印，并且须要精确的支撑策略。
橙色区域须要支撑，内部赤色部分根本不应该有任何支撑。

为了扩展人工智能预测，该团队利用了一种称为“区域成长”的基于几何的技能，与后处理管道相结合，以肃清预测中的小偏差。
这种自动分区策略可以识别所有干系区域。

自动化3D模型分区的更广泛潜力

自动分区是 Oqton 专门为 3D 打印局部义齿开拓的一项功能，但其潜力超出了这一领域。
将任何部件分区成其组成特色对付许多下贱运用都很有用。
CNC 铣削和零件识别分类、打标和连接杆自动天生只是可以从自动分区中受益的几个过程。
由于它能够提高生产效率，Oqton 的专业人工智能团队将连续致力于进一步推进这种方法。

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