硅胶悬浮3D打印!香港中文大学联合开发机器人辅助多轴嵌入式系统

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在软体机器人与生物医学工程飞速发展的今天,如何制造出既具有复杂几何构型,又保持高致密度的实体硅胶模型,一直是困扰业界的难题。2026年1月16日,香港中文大学机械系联合英国曼彻斯特大学、中科院、英国诺丁汉Trent大学提出了一项突破性的解决方案——机器人辅助多轴嵌入式硅胶打印系统(Multi-axis Embedded Silicone Printing, ESP)。研究通过创新的曲面切片算法交错路径规划,成功消除了传统3D打印的阶梯效应,将软体模型的填充率提升至99.47%,推动了个性化医疗辅具与高性能软体机器人的发展。

研究背景

      硅胶材料因其卓越的耐热性、绝缘性以及与人体组织高度相似的生物相容性,成为了制造人工组织、可穿戴设备及软体机器人的首选材料。然而,想要制造出形状复杂的硅胶实体,并非易事。传统的模具铸造工艺虽然成熟,但面对复杂的拓扑结构或倒扣特征时,往往需要设计极其昂贵且繁琐的多部件模具,且无法满足个性化定制的需求。

      为了解决这一问题,直写式3D打印(DIW)应运而生,但在打印低粘度硅胶时,材料极易因重力塌陷。随后出现的嵌入式打印(ESP)技术,即在凝胶状的支撑基质中进行打印,这虽然解决了塌陷问题,却在制造实体体积模型时遭遇了新的瓶颈。

      当前的ESP技术主要依赖传统的三轴打印机和平面切片策略。这种层层叠加的方式在处理曲面时,不可避免地会产生粗糙的阶梯效应,导致模型表面精度极差。更为严重的是,由于硅胶墨水与支撑基质互不相溶,在打印大体积实体时,层与层之间的重叠往往导致墨水堆积或产生内部空隙,极大地削弱了成品的机械性能。如何打破平面打印的局限,实现高保真、高致密的软体制造,成为了该领域亟待攻克的难题。

研究内容:软硬结合的“多维”突破

       面对上述挑战,香港中文大学团队摒弃了传统的平面思维,开发了一套软硬件深度融合的机器人辅助多轴打印框架。这项研究的核心在于利用六自由度机械臂的灵活性,配合先进的计算制造算法,实现了从“二维堆叠”向“三维随形”的跨越。


提出的多轴嵌入式硅胶打印 (ESP) 系统,通过机器人辅助的空间材料沉积,在凝胶类支撑基质中制造自由形态的体积硅胶模型

△(a) 提出的多轴嵌入式硅胶打印 (ESP) 系统,通过机器人辅助的空间材料沉积,在凝胶类支撑基质中制造自由形态的体积硅胶模型。(b) 空间路径生成的流程包括:为统一层高而优化的基于场的切片;(c) 边界贴合路径规划,包含层内交错沉积。此处路径密度通过关于局部层高的挤出约束来控制。(d) 与基于平面的解决方案相比,提出的多轴 ESP 有效减少了阶梯效应,增强了表面光洁度和几何保真度。(e) 定制假肢接受腔的制造结果,具有近乎实心的填充(CT 扫描显示填充率为 99.47%)。

1. 硬件系统:六轴联动打破空间限制

研究团队构建了一套由UR5e六自由度机械臂驱动的打印系统。与只能在XYZ三个方向移动的传统打印机不同,系统能够灵活调整喷头的姿态,使其始终垂直于打印曲面。这种多轴运动能力是实现复杂曲面保真打印的硬件基础。

2. 核心算法:基于场的曲面切片与路径规划

这是该研究最核心的创新点。团队并未沿用传统的水平切片法,而是提出了一种基于标量场的曲面切片策略:

曲面切片(Curved Slicing): 通过计算优化,生成与模型几何特征高度贴合的曲面层,而非平直的切片层。这种方法顺应了模型的自然曲率,从根本上消除了因层级错位产生的“阶梯纹路”。

交错路径规划(Interleaved Path Planning): 针对实体填充难的问题,团队开发了一种独特的交错纹理策略。在奇数层和偶数层分别采用相互垂直的路径(如轮廓路径与锯齿路径交替)。这种设计就像编织布料一样,迫使硅胶墨水在不同方向上均匀铺展,有效填补了层间空隙。

用于边界贴合交错路径生成算法的概述

△用于边界贴合交错路径生成算法的概述。(a) 曲面打印层。(b) 边界距离场。(c) 为奇数层计算的边界贴合路径。(d) 在三角形单元上使用周期函数生成路径的示意图。(e) 控制向量场。(f) 周期标量场。(g) 为偶数层生成的条纹图案路径。(h) 不同方法生成的路径宽度分布比较。

3. 工艺控制:自适应宽度约束

在曲面切片中,层高可能随位置变化,这要求局部挤出材料的高度与之相匹配,才能实现层间可靠融合;然而,材料高度与局部沉积量相互耦合,容易造成局部沉积不均。为此,研究人员引入了体积恒定的宽度控制算法:该算法依据局部层高变化实时计算并调整路径宽度,使变层高曲面切片上各位置的材料沉积量尽可能均匀,从而既避免过充导致的肿胀,也防止欠充造成的断裂。

宽度约束路径算法概述
△宽度约束路径算法概述。(a) 具有路径宽度场的原始等值层。(b) 具有恒定路径宽度场的基于宽度的变形后的等值层。(c) 在变形等值层上生成的等宽路径。(d) 在原始等值层上提取的宽度约束路径。(e) 有无基于宽度的变形时的路径宽度误差累积分布。

三、 研究结论

为了验证这套系统的实际效能,研究团队进行了一系列严苛的实验,涵盖了从医疗辅具到仿生器官的多种应用场景,实验结果令人振奋。

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△(a) 多轴 ESP 的物理实验设置,其中使用 6-DOF 机械臂提供沿挤出机同步运动的空间材料挤出。(b) 假肢接受腔模型的制造过程

1. 多材料软体机器人的功能验证

为了验证系统对不同流变性能材料的适应性,团队制造了多种构型的软体气动机器人(S型、L型、扭转致动器)。实验采用了三种不同硬度和特性的硅胶材料(Ecoflex 0030, Mold Star 30, Dragon Skin 10)进行打印。结果显示,得益于交错的路径规划,所有打印出的机器人在充气后均表现出优异的气密性,无漏气现象。不同硬度的机器人在相同气压下展现了预期的差异化变形行为(如软材料弯曲曲率更大),证明了该工艺在制造功能性软体驱动器方面的可靠性和通用性。

使用各种硅胶材料的软体机器人模型的打印结果

△使用各种硅胶材料的软体机器人模型的打印结果。(a) 机器人辅助 ESP 的打印过程;(b) S 形软体机器人的纵向横截面及其充气形状;(c) 充气的扭曲型和 (d) L 形软体机器人;这三个机器人均由 Ecoflex 0030 制造,但内部设计不同。(e) 由 Mold Star 30 制成的 S 形软体机器人在不同压力下的变形;(f) 由 Dragon Skin 10(左)和 Mold Star 30(右)制成的 S 形软体机器人在相同压力下的变形。

2. 变厚度薄膜与仿生形态模拟

研究团队通过打印人体胸部模型,展示了该技术在制造变厚度薄膜结构上的独特优势。传统的等厚度打印模型在充气后只能形成球状隆起,而利用该系统特有的“基于变形的变宽控制算法”,团队成功制造了具有可变壁厚的胸部模型。该模型在充气后,能够精准模拟真实人体胸廓的形态变化。这证明了多轴ESP系统不仅能打印实体,也能在复杂的自由曲面上精确控制材料分布,为定制化可穿戴设备和医疗模拟器的制造提供了新思路。

具有可变厚度的双层胸部模型的多轴 ESP 工艺
△(a) 具有可变厚度的双层胸部模型的多轴 ESP 工艺,其中 (a2) 突出了构成封闭气动腔室的工艺(细节也可在补充视频中找到)。(b) 胸部模型在充气后呈现不同的形状。左:恒定厚度的胸部模型;右:具有可变厚度设计的胸部模型可以更好地模仿人类胸部形状,并允许形状从 (c) 人类胸部形状(左)变为人类胸部形状(右)

3. 复杂解剖结构的无损高精制造

在极具挑战性的主动脉模型(包含薄壁和实体区域)打印中,多轴ESP技术展现了惊人的细节还原能力。相比传统平面打印出现的严重拉丝、塌陷和尺寸偏差,新技术利用6轴机械臂的空间运动,始终保持喷头垂直于打印面,完美保护了血管内壁等关键区域。几何精度: 3D扫描显示表面误差控制在 1.5毫米以内(仅为模型尺寸的1%),平均尺寸误差从传统工艺的0.49毫米降低至 0.20毫米(精度提升59%)。致密度: CT扫描证实内部填充极其致密,孔隙率仅为 0.25%,实现了真正的实体打印。

主动脉模型的多轴 ESP 工艺,其中机器人的空间运动实现了贴合打印以保护关键区域

△(a) 主动脉模型的多轴 ESP 工艺,其中机器人的空间运动实现了贴合打印以保护关键区域。(b) 传统基于平面的 ESP 的打印结果显示墨水沉积不当,关键区域有明显的拉丝缺陷,导致较大的尺寸误差。(c) 我们的方法的打印结果显示出良好的表面光洁度、高几何精度和良好的填充性能——CT 扫描结果 (c3) 证明了这一点。(d) 多个打印周期的误差分布。三个多轴打印周期表现出极好的一致性和可重复性。与传统的平面 ESP 相比,多轴打印实现了更高的尺寸精度,将平均误差从 0.49 mm 降低到 0.20 mm。

未来展望

这项研究不仅解决了当前嵌入式打印的技术痛点,更为软材料的数字化制造描绘了蓝图:

1. 材料与尺度的拓展

研究团队计划在未来进一步拓展材料库,测试更多种类的支撑基质与功能性硅胶,以适应不同硬度和弹性的需求。同时,针对大尺寸模型打印中可能出现的机械臂碰撞问题,团队将致力于开发更智能的避障算法,从而制造出体积更大、结构更复杂的软体系统。

2. 智能化闭环控制

目前的系统主要依赖预先计算的路径。未来,研究人员设想引入原位监测系统(如视觉传感器),实时监控打印过程中的墨水沉积状态。通过建立闭环反馈机制,系统将能动态修正打印参数,从而在面对环境干扰或材料批次差异时,依然保持工业级的制造稳定性。

3. 个性化医疗的普及

随着技术的成熟,这套多轴打印系统有望在医疗领域大规模落地。从贴合患者皮肤的穿戴式电子设备,到模拟真实触感的手术训练模型,该技术将极大地降低定制化医疗器械的制造门槛与成本,让精准医疗惠及更多患者。



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