2026年5月，美国能源部橡树岭国家实验室 (ORNL) 的研究人员研发出一款全自动控制器，能在大型塑料复合材料3D打印过程中，无需人工干预即可精准检测并修正温度误差。
在大型增材制造中，维持每一层的温度平衡至关重要：材料既要足够热以与下层牢固粘合，又要足够硬以保持形状。这款控制器通过环绕在机械喷嘴周围的一圈低成本热成像仪，配合追踪喷嘴位置、打印速度及材料温度的传感器来解决这一难题。计算机视觉技术会实时处理热成像画面，一旦发现温度偏离目标值，系统便会自动调整打印速度，确保每一层在下一层铺设前完成正确的冷却。项目首席研究员Kris
Villez表示，这项技术的创新之处在于控制器能像人类一样通过“观察”并微调设置来实时反应，直到达到理想效果。
△橡树岭国家实验室的Kris Villez正在调整一台大型3D打印机中集成的热成像摄像头，准备测试一项用于错误识别和纠正的新技术
实测表现优异，适用场景广泛
在测试阶段，系统打印了一个比卡车轮胎还大的六边形结构。研究人员故意将初始打印速度设得很低，导致沉积材料的温度比目标值低了约30%。控制器迅速识别出这一偏差，并自动提高打印速度，成功恢复了层间牢固粘合所需的正确温度。
△用于自动化纠正3D打印错误的新型平台的测试期间
Kris Villez的合作伙伴、University of Tennessee的研究生Chris
O’Brien指出，此系统能敏锐察觉仅几度的温差，这对避免因微小热波动导致零件报废极为关键。与需要针对每种新几何形状重新训练的监控系统不同，这款控制器的架构与具体设计无关，无需重新配置即可适配不同类型的打印机、材料和零件形状。自动化监控不再需要操作员繁琐监视，能够专注于微调速度、形状和零件强度的平衡，大大拓宽大型3D打印在冷藏集装箱、船体模具及建筑墙板等领域的应用。
△橡树岭国家实验室（ORNL）用于实验大型3D打印机
橡树岭国家实验室 (ORNL)
是全球领先的增材制造技术研发机构，致力于提升增材制造的精度、经济性和可扩展性。本项目基于ORNL此前与普渡大学和缅因大学合作开展的一项研究，研究表明将热成像与统计模型相结合，能够有效提升大规模3D打印的故障检测能力。
田纳西大学诺克斯维尔分校和ORNL的研究人员也证实，此方法能够可靠地检测出与预设值相差仅15%的打印速度偏差。
△田纳西大学研究生Chris O’Brien在橡树岭国家实验室（ORNL）架设3D打印设备，测试用于制造大型塑料复合材料物体的新型传感和控制技术。
Kris Villez畅想道，未来操作这些机器能像烤面包一样简单：设定好温度，放入原料，等计时器响了再回来检查成品，全程无需实时盯着烤箱温度。
点评
ORNL团队巧妙地将计算机视觉与实时反馈机制结合，成功攻克了复合材料打印中极易出现的层间温控难题。其最大的亮点在于极高的通用性，无需针对不同设计反复训练即可跨机型应用，降低了工业落地的门槛。这种让机器具备“自我纠错”能力，有望大幅提升生产良率，为未来大规模自动化生产提供了极具价值的参考范本。
来源：南极熊
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