Mitigating Scattering Effects in Light-Based Three-Dimensional Printing Using Machine Learning
Mitigating Scattering Effects in Light-Based Three-Dimensional Printing Using Machine Learning
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使用机器学习减轻基于光的三维打印中的散射效应
DOI：
10.1115/1.4046986
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Chen, Shaochen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
You, Shangting;Guan, Jiaao;Alido, Jeffrey;Hwang, Henry H.;Yu, Ronald;Kwe, Leilani;Su, Hao;Chen, Shaochen
当使用基于光的三维（3D）打印方法来制造功能性微器件时，在打印过程期间不期望的光散射是实现高分辨率制造的重大挑战。我们报告了使用基于深度神经网络（NN）的机器学习（ML）技术来减轻散射效应，其中我们的NN用于研究输入数字掩模与其相应的输出3D打印结构之间的高度复杂的关系。此外，NN还用于建模逆3D打印过程，其中它将所需的打印结构作为输入，随后生成灰度数字掩模，根据所需结构的局部特征优化曝光剂量。验证结果表明，与使用与所需结构相同的掩模相比，使用NN生成的数字掩模在印刷保真度方面有显着改善。
When using light-based three-dimensional (3D) printing methods to fabricate functional micro-devices, unwanted light scattering during the printing process is a significant challenge to achieve high-resolution fabrication. We report the use of a deep neural network (NN)-based machine learning (ML) technique to mitigate the scattering effect, where our NN was employed to study the highly sophisticated relationship between the input digital masks and their corresponding output 3D printed structures. Furthermore, the NN was used to model an inverse 3D printing process, where it took desired printed structures as inputs and subsequently generated grayscale digital masks that optimized the light exposure dose according to the desired structures’ local features. Verification results showed that using NN-generated digital masks yielded significant improvements in printing fidelity when compared with using masks identical to the desired structures.
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影响因子：
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Gardner, John M.;Hunt, Kevin A.;Sauti, Godfrey
通讯作者：
Sauti, Godfrey
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通讯作者：
Samal, Ashok
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Tumbleston, John R.;Shirvanyants, David;DeSimone, Joseph M.
通讯作者：
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DOI：
10.1115/1.4038598
发表时间：
2018-03-01
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