MIT和INKBIT開發(fā)可擴展的光譜封裝方法，在40秒內放置670個物體

2023年6月30日，南極熊獲悉，麻省理工學院（MIT）和Inkbit公司合作開發(fā)可擴展的計算方法，將用于提升3D打印的效率和速度。

△使用SSP將對象快速打包到SIGGRAPH字母中

新穎的SSP技術

這種方法被稱為"密集、無互鎖且可擴展的光譜封裝"（SSP），為增材制造提供了巨大的潛力。研究表明，SSP可以通過高密度批量3D打印非互鎖零件來最大限度地提高3D打印吞吐量。

首席研究員Wojciech Matusik認為，當前的批量3D打印方法對容器體積的利用率非常有限，密度通常約為20%。他說：“如果我們能夠提高封裝密度，我們就可以提高打印過程的整體效率，從而降低制造零件的總體成本�！�

Matusik補充道：“我們獲得的密度接近40%，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法獲得的密度。”

SSP還為一系列非3D打印技術應用提供了價值，例如在倉庫和運輸中，各種物體定期包裝到不同尺寸的盒子中。

普渡大學計算機科學教授Bedrich Benes表示，這項工作代表了有效組織3D對象這一長期存在問題的突破性解決方案。他說：“所提出的解決方案最大限度地提高了封裝密度，并有可能在從機器人到制造等許多實際領域找到應用。”

△ACM Transactions on Graphics雜志

該研究論文將于下個月發(fā)表在《ACM Transactions on Graphics》雜志上。此外，這項新技術將于8月在全球最大的計算機圖形和交互技術會議SIGGRAPH 2023上展示。

在3D打印的批量生產(chǎn)中，批量生產(chǎn)扮演著重要的角色。許多公司正在擴展其增材制造能力，以實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)。因此，優(yōu)化生產(chǎn)密度以提高3D打印的吞吐量顯然是必要的。

頻譜打包如何工作？

為了開發(fā)這種新穎的計算方法，研究人員采用了體素化技術。在這種方法中，容器和要進行封裝的物體都被表示為由小立方體或"體素"組成的3D網(wǎng)格。這個網(wǎng)格清晰地顯示了哪些體素被填充，哪些是空的。

為了確定每個物體的可用空間，SSP算法計算了每個體素的碰撞指標，即計算占用體素的數(shù)量，用以表示對象之間的重疊或"碰撞"。然后，物體只能放置在沒有碰撞的體素中。

接下來，需要確定物體的最佳位置。為了實現(xiàn)這一點，算法在每個體素上計算了另一個度量，旨在局部最大化堆積密度。這個度量衡量了物體與容器壁或其他物體之間的距離，距離越大，度量值越高。目標是最小化物體之間的間隙，通過將物體放置在值最低的位置來實現(xiàn)。研究人員將這個過程比作俄羅斯方塊游戲，要盡量減少空白空間。

△通過SSP算法生成的包裝具有34.3%的堆積密度

最后，SSP算法必須確保封裝是"無互鎖"的，這是為了確保所有物體能夠到達其指定位置，并在需要移除時能夠與其他物體分離。

這個過程需要大量的計算。因此，研究團隊采用了快速傅里葉變換（FFT），這是一種以前未應用于封裝問題的數(shù)學技術。FFT允許通過一系列相對較小的計算來解決最小化體素重疊和最小化容器中體素間隙的任務，從而大幅提高了封裝速度。這樣就不需要在物體的所有可能位置上進行測試，從而大幅提高了封裝速度。

實際上，在一次演示中，這項技術能夠在短短40秒內有效地放置670個物體，堆積密度約為36%。此外，只需兩個小時即可排列6596個物體，堆積密度為37.3%。