3 d авто: Автотовары и автоаксессуары оптом. Продажа автомобильных аксессуаров с доставкой по всей России. Товары торговой марки SKYWAY. // Интернет-магазин 3Davto.ru

Это наиболее агрессивные продукты из трех различных категорий.

Детализация автомобиля – В мире детализации и для мастеров-самоучек составы используются, когда дефекты, которые вы пытаетесь удалить, носят глубокий характер по всему автомобилю и/или краска очень твердая.

Кузовные мастерские – В кузовных мастерских компаунды в основном используются в качестве первого шага для удаления следов шлифовки после ручной или машинной шлифовки краски для удаления апельсиновой корки, текстуры поверхности, потеков, наплывов и грязи в краске или ОКУНАТЬ.

Они бывают среднего, тонкого и сверхтонкого качества. Полироли менее агрессивны, чем настоящие составы.

Автодетейлинг — В мире детейлинга полироли обычно используются для ПРОВЕРКИ краски, чтобы убедиться, что полироль действительно устранит дефекты. Это называется выполнением тестового пятна. Если обнаруживается, что полировка устранит дефекты, такие как завитки, царапины, водяные пятна и окисление, в соответствии с ожиданиями владельца, то для первого этапа процесса вместо состава используется полировка. Заводская краска тонкая, и лучший подход при коррекции окраски — использовать наименее агрессивный процесс для выполнения работы, потому что таким образом вы удаляете дефекты, сохраняя при этом как можно больше заводской краски.

Кузовные мастерские — В кузовных мастерских полироли обычно используются после любых этапов приготовления для улучшения результатов этапа приготовления. Полироли из-за того, что они менее агрессивны, как правило, дают хорошие и отличные результаты на еще более высоком уровне качества отделки. Поскольку свежая краска не должна быть запечатана до тех пор, пока не пройдет не менее 30 дней, в большинстве случаев после этапа полировки работа будет завершена. Иногда автомастерская наносит на краску неабразивную глазурь после этапа полировки, чтобы придать ей глубокий влажный блеск.

Продукты, используемые в кузовных мастерских, называются «Безопасными для кузовных цехов». Это означает, что они не содержат каких-либо ингредиентов, которые могут герметизировать поверхность краски или создавать поверхностное натяжение и, таким образом, вызывать эффект «рыбий глаз» или другие дефекты, связанные и/или вызванные загрязнением краски, воздуховодов или покрасочной камеры.

В продуктах «все-в-одном» используется абразивная технология, такая как составы и полироли, но, в отличие от составов и полиролей, составы «все-в-одном» также включают в формулу некоторый тип защитного ингредиента, который герметизирует краску во время использовать. Это ключевое отличие, которое отличает AIO от состава или полироли.

Автодетейлинг — В мире автодетейлинга AIO могут различаться по степени агрессивности или неагрессивности, а также по уровню режущей или абразивной способности, которую они предлагают.

Только химическая очистка — Существуют неабразивные многофункциональные устройства, которые обеспечивают только химическую очистку, но не обладают абразивной способностью. Это наименее агрессивные из всех AIO и обычно используются, когда требуется только легкая местная очистка поверхности для автомобилей в новом и почти новом состоянии.

Легкая коррекция окраски –  Существуют многофункциональные устройства, которые обеспечивают очень легкую резку или истирание. Они предназначены для транспортных средств, которые страдают только от легкого небрежного обращения и не накопили годы небрежного обращения, что привело к более глубоким водоворотам, царапинам, водяным пятнам и окислению. Некоторые легкорежущие AIO предназначены для использования в качестве AIO для обслуживания ежедневных водителей. Идея заключается в том, что, поскольку они не обеспечивают больших возможностей для исправления, и поскольку водители, регулярно обслуживаемые ежедневно, не требуют большой корректирующей работы, эти типы продуктов предпочтительнее, поскольку они восстанавливают отделку при удалении наименьшего количества краски. Таким образом, краска имеет наилучшие шансы продержаться столько же, сколько механический срок службы автомобиля.

Коррекция агрессивной окраски —  Это AIO, которые на самом деле обладают значительной способностью к порезам или истиранию. Огранка, которую предлагают эти продукты, будет похожа на полироль средней огранки. 3D SPEED  подпадает под эту категорию. Пусть вас не пугает слово «агрессивность», 3D Speed ​​невероятно безопасна, а поскольку в ней используется отличная абразивная технология, она не поцарапает и не поцарапает покрытие вашего автомобиля, как продукты, в которых используется низкокачественная абразивная технология.

Кузовные мастерские —  AIO не являются безопасными для кузовного ремонта. Поскольку цель настоящего AIO состоит в том, чтобы предложить как коррекцию краски, так и оставление некоторого типа защитного ингредиента на поверхности, чтобы защитить краску и выдержать многократную стирку и ненастную погоду, по самой своей природе, AIO любой марки или типа являются не безопасный кузовной цех. Та же логика применима к любому обычному не очищающему автомобильному воску, синтетическому герметику для краски и керамическому лакокрасочному покрытию.

Как и все продукты для 3D-коррекции окраски, 3D SPEED использует нашу собственную запатентованную абразивную технологию. Мы делаем это сами. В отличие от большинства брендов в отрасли по уходу за автомобилем, мы не покупаем наши абразивные технологии у одной и той же горстки глобальных поставщиков, мы производим их на собственном заводе в Санта-Кларите, штат Калифорния.

Двигаясь вперед, прежде чем покупать какой-либо состав, полироль или AIO у какой-либо другой компании, сначала проверьте, есть ли у них видео, подобное приведенному выше, показывающее и доказывающее, что они производят собственную абразивную технологию. Если они не производители, это означает, что они должны покупать у кого-то еще. Это ставит их в зависимость от горстки поставщиков, которые не контролируют качество или эффективность абразивной технологии.

Реальные функции для 3D SPEED —  Отличная способность к коррекции, отсутствие пыли, бесконечное время работы, очень легкое стирание, глянцевый блеск, срок службы более 6 месяцев для ежедневного вождения.

• Ручной. Если вы все еще работаете вручную, это наиболее эффективный способ ручного нанесения.
• Орбитальная полировальная машина – (любой тип или марка орбитальной полировальной машины).
• Ротационная полировальная машинка – не рекомендуется, но возможно.

Цена —  Когда вы делаете покупки напрямую у производителя, вы исключаете всех посредников и получаете лучшие цены ПЛЮС самые свежие продукты. 3D SPEED  доступен в 3 различных размерах, и все они имеют отличное соотношение цены и качества.

• 16 унций — 18,99 доллара США = 1,20 доллара США за унцию.
• 32 унции — 29,99 доллара США = 1,06 доллара США за унцию.
• 1 галлон — 99,99 доллара = 0,78 доллара за унцию.

Посчитайте. Сравните цену 3D SPEED с любым другим AIO, и вы не только получите лучший AIO на рынке, но и сэкономите деньги, получив лучшее предложение за свои с трудом заработанные доллары.

И помните, любой, кто не производит собственную абразивную технологию, по умолчанию должен пройти через посредника, чтобы получить свою абразивную технологию, и для получения прибыли они должны переложить эти дополнительные расходы на вас – клиент .

Хотя всем нравится удобство использования такого замечательного одношагового продукта, как 3D SPEED , ни один из брендов AIO не прослужит дольше при ежедневном вождении от 3 до 6 месяцев. Это просто природа зверя. Это восходит к загадке, как продукт, который корректирует краску (удаляет мелкие частицы краски или выравнивает поверхность), в то же время оставляет после себя защитный слой. Или наоборот – как продукт, защищающий краску, может одновременно стирать краску?

Ответ заключается в этой категории продуктов, то есть AIO может делать все эти вещи за один шаг как один продукт, но жертва состоит в том, что, чтобы получить один продукт, делающий так много, вы отказываетесь от крайней коррекции цвета на одном конце. спектр производительности, и вы отказываетесь от экстремальной защиты на другом конце спектра производительности.

У вас всегда есть возможность превратить одноэтапный процесс в многоэтапный, где вы используете специальный этап компаундирования, за которым следует специальный этап полировки, за которым следует специальный этап герметизации, но очевидным недостатком является количество времени, работа, энергия, количество прокладок и полотенец, которые потребуются для этого продолжительного процесса.

Для большинства людей, особенно для тех, кто использовал 3D SPEED и приобрел реальный опыт, полюбил возможность коррекции краски, оставив краску защищенной за один шаг, и с удовольствием принял компромисс между простотой и скоростью использования. по сравнению с лучшими результатами с большим количеством времени, энергии и работы.

Хорошей новостью является то, что после того, как вы детализировали свой автомобиль с помощью очень простого в использовании 3D SPEED , выжать больше защиты и долговечности из уже проделанной работы так же просто, как превзойти результаты.

Практика нанесения другого типа воска или герметика для краски поверх первого нанесения воска или герметика для краски либо для создания более толстого и прочного защитного слоя, либо для создания глубокого влажного слоя. выглядеть сияющим, и обычно вы можете получить оба этих конечных результата.

Хотя о топпинге часто думают в контексте нанесения не очищающего карнаубского воска (воск для шоу-каров или отделочный воск) поверх предварительно нанесенного не очищающего синтетического герметика для краски.

Но мы не ограничиваемся приведенным выше протоколом, и другим распространенным процессом нанесения покрытия является нанесение не очищающего воска или герметика поверх одноэтапного AIO. Преимущество заключается в том, что одноэтапный AIO выполнил всю коррекцию краски и наложил основной защитный слой, а затем вы нанесли неочищающий слой, воск или герметик, который связывается с основным защитным слоем и ПОКРЫВАЕТ его для еще более долговечной красоты. и защита. И из личного опыта — работает.

Чтобы продлить защиту и срок службы идеально отполированной краски, нанесите вручную или машиной 3D POXY , нанеся тонкий равномерный слой продукта.

Дайте 3D POXY полностью высохнуть, а затем аккуратно удалите. Сделанный. Теперь ваш автомобиль должен выглядеть лучше, чем когда вы его купили, и защищен на срок до одного года в зависимости от того, как автомобиль используется, моется и хранится или где он припаркован (в гараже или на открытом воздухе), на срок до одного года. до одного года.

Еще более быстрый способ превзойти результаты, достигнутые с помощью 3D SPEED , для увеличения защиты — использовать 3D Bead It Up . 3D  Bead It Up – это самый быстрый и простой в использовании наносимый спреем, стираемый усилитель керамического покрытия на современном рынке. Кроме того, его можно использовать поверх любого средства для защиты лакокрасочного покрытия, включая 3D SPEED .

3D Bead It Up — это наносимый спреем бустер на основе синтетического полимера, который создает супергидрофобную поверхность на любой гладкой и твердой поверхности, на которую он наносится. Первоначально разработан для использования на автомобилях с керамическим покрытием, 3D Bead It Up более универсален, чем конкурирующий продукт, потому что он будет работать на любой поверхности, независимо от того, какой химический состав использовался в продукте, нанесенном ранее на последнем этапе.

Эта уникальная способность делает его лучшим выбором для быстрого и легкого обслуживания всех ваших автомобилей, а также для восстановления и поддержания максимального блеска, блеска, защиты и того, что все любят… гладкость .

Помимо всех этих замечательных свойств, свежий аромат тропического островного манго пахнет так хорошо, что вам захочется его выпить, но не оставляйте его для отделки вашего автомобиля.

3D-печать для автомобилей | 3D Системы

Применение аддитивного производства в автомобильной промышленности

• Оптимизируйте физическое, функциональное и визуальное восприятие кабины. Не требуя дорогостоящих инструментов, наши решения для аддитивного производства позволяют создавать лучшие прототипы концептуальных автомобилей. Вы можете сделать их с реалистичной текстурой и отделкой поверхности, которые можно напечатать, покрыть, покрасить и обернуть напрямую. Кроме того, вы можете создавать такие инновации, как системы крепления и встроенные защелки, чтобы обеспечить новые методы проектирования для производства и обслуживания.

Сотрудничество с вами для улучшения автомобильного дизайна и разработки

Посмотрите один из наших автомобильных вебинаров

Поговорите с экспертом

Для использования этой формы у вас должен быть включен JavaScript.

Имя

Фамилия

Деловая электронная почта

Компания

Страна — Select Country —AfghanistanAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua & BarbudaArgentinaArmeniaArubaAscension IslandAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia & HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBruneiBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCanary IslandsCape VerdeCaribbean NetherlandsCayman IslandsCentral African RepublicCeuta & MelillaChadChileChinaChristmas IslandClipperton IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongo — BrazzavilleCongo — KinshasaCook IslandsCosta RicaCroatiaCuraçaoCyprusCzechiaCôte d’IvoireDenmarkDiego GarciaDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEswatiniEthiopiaFalkland IslandsFaroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench ПолинезияФранцузские южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГуамГватемалаГернсиГу ineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard & McDonald IslandsHondurasHong Kong SAR ChinaHungaryIcelandIndiaIndonesiaIraqIrelandIsle of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKosovoKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacao SAR ChinaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmar (Burma)NamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorth MacedoniaNorwayOmanOutlying OceaniaPakistanPalauPalestinian TerritoriesPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandsPolandPortugalPuerto RicoQatarRomaniaRussiaRwandaRéunionSamoaSan MarinoSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint MaartenSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia & South Sandwich IslandsSouth KoreaSouth SudanSpai nШри-ЛанкаРеспублика Судан (Северный Судан)St. Бартелеми Св. ЕленаСв. Китс и НевисСент. Люсия Св. МартинСт. Пьер и МикелонСв. Винсент и ГренадиныСуринамШпицберген и Ян-МайенШвецияШвейцарияСан-Томе и ПринсипиТайваньТаджикистанТанзанияТаиландТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТристан-да-КуньяТунисТурцияТуркменистанОстрова Теркс и КайкосТувалуСША. Отдалённые островаСША Виргинские островаУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыВеликобританияСоединенные ШтатыУругвайУзбекистанВануатуВатиканВенесуэлаВьетнамУоллис и ФутунаЗападная СахараЙеменЗамбияЗимбабвеАландские острова

Состояние — Select State —Buenos AiresCatamarcaChacoChubutCiudad Autónoma de Buenos AiresCórdobaCorrientesEntre RíosFormosaJujuyLa PampaLa RiojaMendozaMisionesNeuquénRío NegroSaltaSan JuanSan LuisSanta CruzSanta FeSantiago del EsteroTierra del FuegoTucumánAustralian Capital TerritoryNew South WalesNorthern TerritoryQueenslandSouth AustraliaTasmaniaVictoriaWestern AustraliaBurgenlandKärntenNiederösterreichOberösterreichSalzburgSteiermarkTirolVorarlbergWienAcreAlagoasAmapáAmazonasBahiaCearáDistrito FederalEspírito SantoGoiásMaranhãoMato GrossoMato Grosso do SulMinas GeraisParáParaíbaParanáPernambucoPiauíRio de JaneiroRio Grande do NorteRio Grande do SulRondôniaRoraimaSanta CatarinaSão PauloSergipeTocantinsAlbertaBritish ColumbiaManitobaNew BrunswickNewfoundland и ЛабрадорСеверо-Западные территорииНовая ШотландияНунавутОнтариоОстров Принца ЭдуардаКвебекСаскачеванЮконские территорииАйсен-дель-Хенерал Карлос Ибаньес дель КампоАнтофагастаАрауканияАрика-и-ПаринакотаАтакамаБио-БиоКокимбоЛибертадор-Генерал Берна rdo O’HigginsLos LagosLos RíosMagallanesMauleRegión Metropolitana de SantiagoTarapacáValparaísoAnhuiBeijingChinese TaipeiChongqingFujianGansuGuangdongGuangxiGuizhouHainanHebeiHeilongjiangHenanHong KongHubeiHunanJiangsuJiangxiJilinLiaoningMacaoNei MongolNingxiaQinghaiShaanxiShandongShanghaiShanxiSichuanTianjinXinjiangXizangYunnanZhejiangÎle-de-FranceOccitanieAuvergne-Rhône-AlpesBourgogne-Franche-ComtéBretagneCentre-Val de LoireCorseGrand EstHauts-de-FranceJuraNormandieNouvelle-AquitainePays de la LoireProvence-Alpes-Côte d’AzurBaden-WürttembergBayernBerlinBrandenburgBremenHamburgHessenMecklenburg-VorpommernNiedersachsenNordrhein- WestfalenRheinland-PfalzSaarlandSachsenSachsen-AnhaltSchleswig-HolsteinThüringenAndaman and Nicobar IslandsAndhra PradeshArunachal PradeshAssamBiharChandigarhChhattisgarhDadra and Nagar HaveliDaman and DiuDelhiGoaGujaratHaryanaHimachal PradeshJammu and KashmirJharkhandKarnatakaKeralaLakshadweepMadhya PradeshMaharashtraManipurMeghalayaMizoramNagalandOdishaPuduche rryPunjabRajasthanSikkimTamil NaduTripuraUttar PradeshUttarakhandWest BengalCarlowCavanClareCorkDonegalDublinGalwayKerryKildareKilkennyLaoisLeitrimLimerickLongfordLouthMayoMeathMonaghanOffalyRoscommonSligoTipperaryWaterfordWestmeathWexfordWicklowAgrigentoAlessandriaAnconaAostaArezzoAscoli PicenoAstiAvellinoBariBarletta-Andria-TraniBellunoBeneventoBergamoBiellaBolognaBolzanoBresciaBrindisiCagliariCaltanissettaCampobassoCarbonia-IglesiasCasertaCataniaCatanzaroChietiComoCosenzaCremonaCrotoneCuneoEnnaFermoFerraraFirenzeFoggiaForlì-CesenaFrosinoneGenovaGoriziaGrossetoImperiaIserniaLa SpeziaL’AquilaLatinaLecceLeccoLivornoLodiLuccaMacerataMantovaMassa — CarraraMateraMedio CampidanoMessinaMilanoModenaMonza e BrianzaNapoliNovaraNuoroOgliastraOlbia-TempioOristanoPadovaPalermoParmaPaviaPerugiaPesaro e UrbinoPescaraPiacenzaPisaPistoiaPordenonePotenzaPratoRagusaRavennaReggio CalabriaReggio EmiliaRietiRiminiRomaRovigoSalernoSassariSavonaSienaSondrioSiracusaTarantoTeramoTerniTrapaniTrentoTrevisoTries teTorinoUdineVareseVeneziaVerbano-Cusio-OssolaVercelliVeronaVibo ValentiaVicenzaViterboAichiAkitaAomoriChibaEhimeFukuiFukuokaFukushimaGifuGunmaHiroshimaHokkaidoHyogoIbarakiIshikawaIwateKagawaKagoshimaKanagawaKochiKumamotoKyotoMieMiyagiMiyazakiNaganoNagasakiNaraNiigataOitaOkayamaOkinawaOsakaSagaSaitamaShigaShimaneShizuokaTochigiTokushimaTokyoTottoriToyamaWakayamaYamagataYamaguchiYamanashiBusanDaeguDaejeonGangwonGwangjuGyeonggiIncheonJejuNorth ChungcheongNorth GyeongsangNorth JeollaSeoulSouth ChungcheongSouth GyeongsangSouth JeollaUlsanJohorKedahKelantanMelakaNegeri SembilanPahangPerakPerlisPulau PinangSabahSarawakSelangorTerengganuWilayah Persekutuan Kuala LumpurWilayah Persekutuan LabuanWilayah Persekutuan PutrajayaAguascalientesBaja CaliforniaBaja California SurCampecheChiapasChihuahuaCoahuilaColimaDurangoFederal DistrictGuanajuatoGuerreroHidalgoJaliscoMexico StateMichoacánMorelosNayaritNuevo LeónOaxacaPueblaQuerétaroQuintana RooSan Luis PotosíSinaloaSonoraTabascoTamaulipasTlaxcalaVer acruzYucatánZacatecasŚląskieŁódzkieŚwiętokrzyskieDolnośląskieKujawsko-pomorskieLubelskieLubuskieMałopolskieMazowieckieOpolskiePodkarpackiePodlaskiePomorskieWarmińsko-mazurskieWielkopolskieZachodniopomorskieAdygeya, RespublikaAltay, RespublikaAltayskiy krayAmurskaya oblast’Arkhangel’skaya oblast’Astrakhanskaya oblast’Bashkortostan, RespublikaBelgorodskaya oblast’Bryanskaya oblast’Buryatiya, RespublikaChechenskaya RespublikaChelyabinskaya oblast’Chukotskiy avtonomnyy okrugChuvashskaya RespublikaDagestan, RespublikaIngushetiya, RespublikaIrkutskaya oblast’Ivanovskaya oblast’Kabardino-Balkarskaya RespublikaKaliningradskaya oblast’Kalmykiya, RespublikaKaluzhskaya oblast’Kamchatskiy krayKarachayevo-Cherkesskaya RespublikaKareliya, RespublikaKemerovskaya oblast’Khabarovskiy krayKhakasiya, RespublikaKhanty-Mansiyskiy avtonomnyy okrug-YugraKirovskaya oblast’Komi, RespublikaKostromskaya oblast’Krasnodarskiy krayKrasnoyarskiy krayKurganskaya oblast’Kurskaya oblast’Leningradskaya oblast’Lipetskaya oblast’Magadanskaya oblast’Mariy El, RespublikaMordoviya, RespublikaMoskovskaya oblast’MoskvaMurmanskaya oblast’Nenetskiy avtonomnyy okrugNizhegorodskaya oblast’Novgorodskaya oblast’Novosibirskaya oblast’Omskaya oblast’Orenburgskaya oblast’Orlovskaya oblast’Penzenskaya oblast’Permskiy krayPrimorskiy krayPskovskaya oblast’Rostovskaya oblast’Ryazanskaya oblast’ Саха, РеспубликаСахалинская область’Самарская область’Санкт-ПетербургСаратовская область’Северная Осетия-Алания, РеспубликаСмоленская область’Ставропольский крайСвердловская область’Тамбовская область’Татарстан, РеспубликаТомская область’Тульская область’Тверская областьУниверситетская РеспубликаТюменская область,Тюменская область ‘Яновская область’Владимирская область’Волгоградская область’Вологодская область’Воронежская область’Ямало-Ненецкий автономный округЯрославская область’Еврейская автономная область’Забайкальский крайЦентральный СингапурСеверо-ВостокСеверо-ЗападЮг ВостокЮг-ЗападКоруньяАлава / АрабаАльбасетеАликанте / AlacantAlmeríaAsturiasÁvilaBadajozBalearsBarcelonaBurgosCáceresCádizCantabriaCastellón / CastellóCiudad RealCórdobaCuencaGironaGranadaGuadalajaraGuipúzcoa / GipuzkoaHuelvaHuescaJaénLa RiojaLas PalmasLeónLleidaLugoMadridMálagaMurciaNavarra / NafarroaOurensePalenciaPontevedraSalamancaSanta Cruz de TenerifeSegoviaSevillaSoriaTarragonaTeruelToledoValencia / ValènciaValladolidVizcaya / BizkaiaZamoraZaragozaAargauAppenzell AusserrhodenAppenzell InnerrhodenBasel-LandschaftBasel-StadtBernFribourgGenèveGlarusGraubündenJuraLuzernNeuchâtelNidwaldenObwaldenSankt GallenSchaffhausenSchwyzSolothurnThurgauTicinoUriValaisVaudZugZürichChanghua CountyChiayi CityChiayi CountyHsinchu CityHsinchu CountyHualien CountyKaohsiung CityKaohsiung CountyKeelung CityMiaoli CountyNantou CountyPenghu CountyPingtung CountyTaichung CityTaichung CountyTainan CityTainan CountyTaipei CityTaipei CountyTaitung CountyTaoyuan CountyYilan CountyYunlin CountyŞırnakŞanlıurfaİstanbulİzmirAğrıAd?yamanAdanaAfyonkarahisarAksarayAmas yaAnkaraAntalyaArdahanArtvinAydınBalıkesirBartınBatmanBayburtBilecikBingölBitlisBoluBurdurBursaÇanakkaleÇankırıÇorumDenizliDiyarbakırDüzceEdirneElazığErzincanErzurumEskişehirGaziantepGiresunGümüşhaneHakkâriHatayIğdırIspartaKırşehirKırıkkaleKırklareliKahramanmaraşKarabükKaramanKarsKastamonuKayseriKilisKocaeliKonyaKütahyaMalatyaManisaMardinMersinMuşMuğlaNevşehirNiğdeOrduOsmaniyeRizeSakaryaSamsunSiirtSinopSivasTekirdağTokatTrabzonTunceliUşakVanYalovaYozgatZonguldakCrimeaCherkasyChernihivChernivtsiDnipropetrovskDonetskIvano-FrankivskKharkivKhersonKhmelnytskyiKirovohradKyivLuhanskLvivMykolaivOdesaPoltavaRivneSumyTernopilVinnytsiaVolynZakarpattiaZaporzhzhiaZhytomyrAberdeen CityAberdeenshireAngusAntrimArgyll and ButeArmaghAvonBanffshireBedfordshireBerkshireBlaenau GwentBordersBridgendBristolBuckinghamshireCaerphillyCambridgeshireCardiffCarmarthenshireCeredigionChannel IslandsCheshireClackmannanshireClevelandConwyCornwallCumbriaDenbighshireDerbyshireDevonDorsetDownDumfries and GallowayDurhamEa st AyrshireEast DunbartonshireEast LothianEast RenfrewshireEast Riding of YorkshireEast SussexEdinburghEssexFalkirkFermanaghFifeFlintshireGlasgowGloucestershireGreater ManchesterGwyneddHampshireHerefordshireHertfordshireHighlandHumbersideInverclydeIsle of AngleseyIsle of ManIsle of WightIsles of ScillyKentLancashireLeicestershireLincolnshireLondonLondonderryMerseysideMerthyr TydfilMiddlesexMidlothianMonmouthshireMorayNeath Port TalbotNewportNorfolkNorth AyrshireNorth East LincolnshireNorth LanarkshireNorth YorkshireNorthamptonshireNorthumberlandNottinghamshireOrkneyOuter HebridesOxfordshirePembrokeshirePerthshire and KinrossPowysRenfrewshireRhondda, Cynon, TaffRoxburghshireRutlandShetlandShropshireSomersetSouth AyrshireSouth LanarkshireSouth YorkshireStaffordshireStirlingSuffolkSurreySwanseaTorfaenTyne and WearTyroneVale of GlamorganWarwickshireWest DunbartonshireWest LothianWest MidlandsWest SussexWest YorkshireWiltshireWorcestershireWrexhamAlabamaAlaskaAmerican SamoaArizonaArkansasCa liforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFederated MicronesiaFloridaGeorgiaGuamHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarshall IslandsMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaNorthern Mariana IslandsOhioOklahomaOregonPalauPennsylvaniaPuerto RicoRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUnited States Minor Outlying IslandsUS Virgin IslandsUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyoming

Промышленность — Нет — Академические и исследовательские Авиакосмическая и оборонная промышленностьСтоматологияЗдравоохранениеПроизводство и прототипированиеТранспорт и автоспорт

Подотрасль — Select -Medical Device ManufacturersMedical Contract ManufacturersHospital or Medical ClinicMedical SchoolsOther HealthcareDental ClinicsDental Equipment ManufacturersDental LabsDental SchoolsOther DentalMilitary AviationCommercial AviationDefenseSpace & UAVOther Aerospace & DefenseAutomotiveTruck, Bus & RailMotorsportsAftermarket & ServiceRecreation & MarineOther Transportation3D Printing Service BureausFoundriesElectronics & ConnectorsSemiconductorTurbomachineryJewelryConsumer & Durable GoodsOther Manufacturing

Адрес

Почтовый индекс

Должностной уровень — Выберите уровень работы —C-LevelPresident или VPDirectorManagerProfessional StaffConsultant or ContractorIntern or StudentHobbyist

Должностная функция — Выберите должность —Инженерия — Разработка программного обеспечения — Производство оборудования Финансы IT Юридические услуги Маркетинг Закупки Техник по обслуживанию продаж — Техник по обслуживанию оборудования — Другое

Уровень интереса — Выберите интересующий вас уровень —Начало исследованияОценка решений и конкурентовЗаинтересованы в покупке через 1-3 месяцаЗаинтересованы в покупке в течение 3-6 месяцевЗаинтересованы в покупке в течение 6-12 месяцевЯ хотел бы поговорить со специалистом по решениямУ меня проблема или вопрос

Область интереса — Выберите -Принтеры• Профессиональный принтер (ColorJet, MultiJet)• Производственный принтер (SLA, SLS, Metal/DMP)• Рисунок 4• Titan Additive• Другое программное обеспечениеHaptics• HapticsHealthcare• Виртуальное хирургическое планирование• Анатомическое моделирование• Kumovis Additive

3D-принтер — Выберите -MJP• ProJet 2500• ProJet 2500 Plus• ProJet 2500W• ProJet 2500 IC• ProJet 3600• ProJet 5600CJP• ProJet 260 Plus• Projet 360• ProJet 460 Plus• ProJet 660Pro• ProJet 860ProDMP• DMP Flex 100• DMP 200• ProX 200 Flex 200• DMP Flex 350• DMP Factory 350• DMP Factory 500• ProX 100• ProX 300SLS• SLS 6100• SLS 380• sPro 140• sPro 230SLA• SLA 750• ProJet 6000• ProJet 7000• ProX 800• ProX 950Рисунок 4• Рисунок 4 Автономный• Рисунок 4 Модульный• Рисунок 4 Производство• Рисунок 4 Ювелирные изделияNextDent• NextDent 5100Kumovis• Kumovis R1Atlas• Atlas H• Atlas HSMaterialsBioprinter

Программный продукт — Выберите -3D Connect Manage3D Connect Service3D Modeling Services3D Sprint3D Sprint Pro для SLA3DXpertGeomagic Control XGeomagic Design XGeomagic для SOLIDWORKSGeomagic FreeformGeomagic SculptGeomagic TouchGeomagic Touch XGeomagic WrapOpenHapticsPhantom Premium

Область интереса — Select -Проектирование и производство медицинских устройствМедицинские симуляторыАнатомические моделиПрограммное обеспечение D2PСтоматологические услуги по производству и дизайну

Хотите получать специальные предложения, обновления продуктов и новости о событиях от 3D Systems? Нажимая «Да», вы соглашаетесь получать последующие сообщения от 3D Systems или наших партнеров. Вы также можете отказаться от общения в любое время. Нажмите здесь, чтобы ознакомиться с нашей Политикой конфиденциальности, или нажмите здесь, чтобы управлять своими настройками.

Зона интереса — Нет -Модели внешнего видаЛитье из уретанаCJPCNCCNC МеталлЧПУ пластикЛитье под давлениемЦифровая обработка/сканированиеDMPИнженерные проектыFDMЛитье под давлениемИнструментальная оснасткаЛитье по выплавляемым моделямВыкройка для литья по выплавляемым моделямМеталлическое литьеMJPMJP-ElastomersQuick Cast PatternsRIMSЛистовой металлSLASLSИнструментыВакуумное литьеВакуумная формовка

Пользовательская область интереса

PPP

PST

Программное обеспечение

Здравоохранение

ODM

Область интереса Требуется

Этот сайт защищен reCAPTCHA. Применяются Политика конфиденциальности и Условия использования Google.

Как компания Vital Auto напечатала эти концепт-кары на 3D-принтере?

Изображение предоставлено Formlabs

Начать слайд-шоу ›

Компания Vital Auto создала концепт электромобиля NIO EP9, используя 3D-печать в дополнение к традиционным субтрактивным методам производства.

В этом разделе вопросов и ответов мы подробно расскажем об увлекательном процессе 3D-печати Vital Auto для создания концепт-каров.

Дэн Карни | 23 марта 2022 г.

Узнайте об этом вебинаре

Наша недавняя статья об использовании компанией Vital Auto технологий 3D-печати для создания экзотических шоу-каров для различных OEM-производителей заставила нас задуматься о некоторых деталях этого процесса.

Vital Auto и их поставщик 3D-принтеров, Formlabs, согласились предоставить нам дополнительные вопросы и ответы, которые должны предоставить дополнительную информацию об этой работе.

Нашими собеседниками были Адам Хуриган, технический инженер по продажам Formalabs, и Шей Моради, вице-президент Vital Auto по инновациям и эмпирическим технологиям.

Новости дизайна: Какие именно материалы используются для печати различных частей концепт-кара и каковы свойства каждого из них?

Адам Хуриган: Команда Vital Auto использовала несколько материалов из обширной библиотеки материалов Formlabs для печати ряда деталей и поддержки итерации дизайна с использованием материалов SLA и SLS. Что касается SLS, команда использовала порошок Nylon 12, высокоэффективный нейлоновый материал, идеально подходящий для функционального прототипирования и мелкосерийного производства благодаря его способности выдерживать удары и поглощать износ с течением времени для создания качественных деталей, таких как тормоза. суппорта и дверные ручки. Они также использовали материалы SLA , такие как Draft Resin, из-за быстрого времени печати для создания прототипов различных деталей, включая вентиляционные отверстия. Гибкая 80A, одна из новейших смол Formlabs, использовалась для деталей, которые в противном случае были бы дорогими в производстве, таких как дверные уплотнители, для печати секций в течение ночи, а не в течение нескольких дней, для проверки различных геометрий с предельной точностью.

Новости дизайна: Какие виды 3D-принтеров лучше подходят для каких видов деталей?

Адам Хуриган: Vital Auto использовала 3D-принтеры Formlabs SLA и SLS, каждый из которых предлагает уникальные преимущества для проектирования и производственного процесса. Использование принтера Fuse 1 SLS сэкономило от двух до четырех дней на прототипировании и тестировании, что позволило команде производить детали конечного использования для таких деталей, как дверные петли, внутренние части дверных ручек, внутренние детали дверей и другие структурные компоненты менее чем за 24 часа. Принтер Form 3L, SLA, позволил Vital Auto производить автозапчасти с гладкой поверхностью, которые можно было быстро добавить в автомобиль сразу после печати.

Новости дизайна: Сколько времени и средств экономится при создании концепт-каров таким способом, а не старым?

Адам Хуриган: С помощью 3D-печати компания Vital Auto смогла производить сотни деталей различной геометрии быстрее и дешевле, чем когда-либо прежде. Низкая стоимость одной детали позволяет Vital Auto быстро создавать как прототипы, так и детали для конечного использования, что позволяет более эффективно и с меньшими затратами выводить новые концепции на рынок.

Новости дизайна: действительно ли эти инструменты позволяют концептуальным автомобилям включать в себя функции, которые нельзя было сделать традиционным способом?

По сравнению с медленными и дорогостоящими традиционными методами производства, такими как фрезерование на станках с ЧПУ, принтеры Formlabs позволили компании Vital Auto печатать больше деталей и предлагать новые концепции дизайна быстрее и дешевле. С помощью 3D-печати команда Vital Auto может приступить к более тщательному изучению дизайна, сокращая время производства.

Новости дизайна: Какие концепт-кары до сих пор производились таким образом?

Shay Moradi: Концепт Nio EP9, Apex AP 0, Tata h3X, Naran, Royal Enfield KX100 и другие.

Новости дизайна: Какой компонент или деталь было труднее всего создать или чем вы больше всего гордитесь?

Шей Моради:  Мы притворяемся, но не притворяемся. Понимание, воображение и создание иногда приводят вас к работе над действительно сложными проектами или абстрактными вещами. Например, как мы можем использовать освещение для передачи эмоций? Как мы можем очеловечить машину? Мы используем амбициозные дизайнерские исследования, чтобы изучить эти виды работ. Мы хотели привнести эмоции в программу освещения. E-heart от Pininfarina Battista — прекрасный пример интерпретации и расширения дизайнерского замысла с помощью креативной электроники. Вдохните жизнь в функциональное украшение.

Новости дизайна: стали ли концепт-кары лучше/легче/менее хрупкими?

Шей Моради:  3D-печать дает нам больше возможностей заполнить временную шкалу большим количеством итераций дизайна, вещи, которые невозможно изготовить в сжатые сроки с меньшими ресурсами, внезапно становятся возможными. Это расширяет творческий аппетит так же, как и пространство для итераций.

Начать слайд-шоу ›

ТЕГИ: Auto Design Аддитивное производство Vital Auto Nio Rolls-Royce Jaguar Nissan McLaren

Трехмерные автоконтекстно-ориентированные адаптивные мультимодальные сети GAN для синтеза ПЭТ

[1] Чен В. , «Клинические применения ПЭТ при опухолях головного мозга», Журнал ядерной медицины, том. 48, нет. 9, стр. 1468–1481, 2007. [PubMed] [Google Scholar]

[2] Алессио А., Вессель Х., Льюис Д., Матесан М., Бениа Ф., Сухи Дж., де Бур Б., Манявски П. и Миношима С. , «Возможность применения низких доз ФДГ для проведения TOF ПЭТ/КТ всего тела в онкологическом исследовании», Journal of Nuclear Medicine, vol. 53, нет. приложение 1, стр. 476–476, 2012. [Google Scholar]

[3] Ли Б.Дж., Грант А.М., Чанг С.М., Уоткинс Р.Д., Гловер Г.Х. и Левин К.С., «Производительность МРТ в присутствии проникающей через радиочастоту позитронно-эмиссионной томографической вставки (ПЭТ) для одновременной ПЭТ/МРТ». IEEE Transactions on Medical Imaging, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[4] Delbeke D, Coleman RE, Guiberteau MJ, Brown ML, Royal HD, Siegel BA, Townsend DW, Berland LL, Parker JA и Hubner K, «Руководство по процедуре визуализации опухолей с помощью 18F-FDG PET/CT 1. 0», Journal of Nuclear Medicine, vol. 47, нет. 5, стр. 885–89.5, 2006. [PubMed] [Google Scholar]

[5] Song Y, Cai W, Huang H, Wang X, Zhou Y, Fulham MJ и Feng DD, «Обнаружение и характеристика поражений с контекстно-зависимой аппроксимацией в торакальной FDG ПЭТ-КТ-изображения исследований НМРЛ», Транзакции IEEE по медицинской визуализации, том. 33, нет. 2, стр. 408–421, 2014. [PubMed] [Google Scholar]

[6] Huang Y, Shao L, and Frangi AF, «Кросс-модальный синтез изображений с помощью слабосвязанного и геометрического совместного изучения словарей». », IEEE Transactions on Medical Imaging, 2017. [PubMed] [Google Scholar]

[7] Cao X, Gao Y, Yang J, Wu G и Shen D, «Обучающая мультимодальная регистрация изображений для лучевой терапии рака предстательной железы», Международная конференция по вычислениям медицинских изображений и компьютерным вмешательствам, 2016 г., стр. 1–9: Спрингер. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[8] Kang J, Gao Y, Shi F, Lalush DS, Lin W и Shen D, «Прогноз изображения ПЭТ головного мозга со стандартной дозой с использованием МРТ и низкой -доза головного мозга [18F] ФДГ ПЭТ-изображения // Медицинская физика. 42, нет. 9, стр. 5301–5309, 2015. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[9] Wang Y, Zhang P, An L, Ma G, Kang J, Shi F, Wu X, Zhou J, Лалуш Д.С. и Лин В. «Прогнозирование изображения ПЭТ со стандартной дозой на основе изображений ПЭТ с низкой дозой и мультимодальных МРТ-изображений с использованием разреженного представления на основе картирования», Physics in Medicine & Biology, vol. 61, нет. 2, с. 791, 2016. [PubMed] [Google Scholar]

[10] Wang Y, Ma G, An L, Shi F, Zhang P, Lalush DS, Wu X, Pu Y, Zhou J, and Shen D, «Semisupervised изучение словаря для прогнозирования изображения ПЭТ со стандартной дозой с использованием ПЭТ с низкой дозой и мультимодальной МРТ», IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 64, нет. 3, стр. 569–579, 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[11] An L, Zhang P, Adeli E, Wang Y, Ma G, Shi F, Lalush DS, Lin W, and Shen D, «Многоуровневый канонический корреляционный анализ для оценки изображений ПЭТ со стандартной дозой», IEEE Transactions on Image Processing, vol. 25, нет. 7, pp. 3303–3315, 2016. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[12] Liu M, Cheng D, Wang K, Wang Y, and A. s. Инициатива Д. Н., «Многомодальные каскадные сверточные нейронные сети для диагностики болезни Альцгеймера», Нейроинформатика, стр. 1–14, 2018 г. [PubMed] [Google Scholar]

[13] Schlemper J, Caballero J, Hajnal JV, Price A и Rueckert D, «Глубокий каскад сверточных нейронных сетей для динамической реконструкции МР-изображений», препринт arXiv arXiv:170402422, 2017. [PubMed] [Google Scholar ]

[14] Бахрами К., Ши Ф., Рекик И. и Шен Д., «Сверточная нейронная сеть для реконструкции 7T-подобных изображений из 3T МРТ с использованием внешнего вида и анатомических особенностей», в Deep Learning and Data Labeling for Medical Applications: Спрингер, 2016, стр. 39–47. [Академия Google]

[15] Yuan Y, Chao M и Lo Y-C, «Автоматическая сегментация поражений кожи с использованием глубоких полностью сверточных сетей с расстоянием Жаккара», IEEE транзакции по медицинской визуализации, том. 36, нет. 9, стр. 1876–1886, 2017. [PubMed] [Google Scholar]

[16] де Вос Б.Д., Вольтеринк Дж.М., де Йонг П.А., Лейнер Т., Вьергевер М.А., Ишгум И., «Локализация анатомических Структуры в трехмерных медицинских изображениях», Транзакции IEEE по медицинской визуализации, том. 36, нет. 7, стр. 1470–1481, 2017. [PubMed] [Google Scholar]

[17] Dong C, Loy CC, He K и Tang X, «Суперразрешение изображения с использованием глубоких сверточных сетей», транзакции IEEE по анализу паттернов и машинному интеллекту, том. 38, нет. 2, стр. 295–307, 2016. [PubMed] [Google Scholar]

[18] Li R, Zhang W, Suk H-I, Wang L, Li J, Shen D, and Ji S, «Данные визуализации на основе глубокого обучения завершение для улучшения диагностики заболеваний головного мозга», в Международной конференции по вычислениям медицинских изображений и компьютерным вмешательствам, 2014 г., стр. 305–312: Springer. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[19] Xiang L, Qiao Y, Nie D, An L, Lin W, Wang Q, and Shen D, «Глубокие автоконтекстные сверточные нейронные сети для оценки изображения ПЭТ со стандартной дозой на основе ПЭТ/МРТ с низкой дозой, Нейрокомпьютинг, вып. 267, стр. 406–416, 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[20] Nie D, Trullo R, Lian J, Wang L, Petitjean C, Ruan S, Wang Q и Shen D, «Синтез медицинских изображений с помощью глубоких сверточных состязательных сетей», IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2018, vol. 62, стр. 2720–2730. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[21] Лонг Дж., Шелхамер Э. и Даррелл Т., «Полностью сверточные сети для семантической сегментации», в материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2015 г., стр. 3431–3440. [Google Scholar]

[22] Li Y, Shen L, and Yu S, «Сегментация и классификация изображений образцов HEp-2 с использованием очень глубокой полностью сверточной сети», IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 36, нет. 7, pp. 1561–1572, 2017. [PubMed] [Google Scholar]

[23] Nie D, Trullo R, Lian J, Petitjean C, Ruan S, Wang Q, and Shen D, «Медицинский синтез изображений с учетом контекста». -осведомленные генеративные состязательные сети», в Международной конференции по вычислениям медицинских изображений и компьютерному вмешательству, 2017 г. , стр. 417–425: Springer. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[24] Xiang L, Wang Q, Nie D, Qiao Y и Shen D, «Глубокая встраивание сверточной нейронной сети для синтеза КТ-изображения из T1-взвешенного MR-изображения», препринт arXiv arXiv:170

[25] Роннебергер О., Фишер П. и Брокс Т., «U-net: сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений», Международная конференция по обработке медицинских изображений и компьютерному вмешательству, 2015, стр. 234–241: Springer. [Академия Google]

[26] Салехи ССМ, Эрдогмус Д. и Голипур А., «Сверточная нейронная сеть с автоматическим контекстом (авто-сеть) для извлечения мозга при магнитно-резонансной томографии», IEEE транзакции по медицинской визуализации, том. 36, нет. 11, стр. 2319–2330, 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[27] Чичек О., Абдулкадир А., Линкамп С.С., Брокс Т. и Роннебергер О., «3D U-Net: обучение плотная объемная сегментация из разреженных аннотаций», Международная конференция по вычислениям медицинских изображений и компьютерным вмешательствам, 2016 г. , стр. 424–432: Springer. [Академия Google]

[28] Салиманс Т., Гудфеллоу И., Заремба В., Ченг В., Рэдфорд А. и Чен Х. «Улучшенные методы тренировки оружия», в Достижениях в области систем обработки нейронной информации, 2016 г., стр. 2234–2242. [Google Scholar]

[29] Zhang H, Xu T, Li H, Zhang S, Huang X, Wang X и Metaxas D, «Stackgan: преобразование текста в фотореалистичный синтез изображений с помощью сложенных генеративных состязательных сетей», в IEEE. Междунар. конф. вычисл. Видение (ICCV), 2017 г., стр. 5907–5915. [Google Scholar]

[30] Мирза М. и Осиндеро С., «Условные генеративные состязательные сети», препринт arXiv arXiv: 14111784, 2014. [Google Scholar]

[31] Дентон Э.Л., Чинтала С. и Фергус Р., «Глубокие генеративные модели изображений с использованием лапласовской пирамиды состязательных сетей», в Достижениях в области нейронных систем обработки информации, 2015, стр. 1486–1494. [Google Scholar]

[32] Chen X, Duan Y, Houthooft R, Schulman J, Sutskever I, and Abbeel P, «Infogan: интерпретируемое репрезентативное обучение с помощью информации, максимизирующей генеративные состязательные сети», в Advances in Neural Information Processing Systems, 2016. С. 2172–2180. [Академия Google]

[33] Arjovsky M, Chintala S, and Bottou L, «Wasserstein gan», препринт arXiv arXiv:170107875, 2017. [Google Scholar]

[34] Wang Y, Yu B, Wang L, Zu C, Lalush Д.С., Линь В., Ву С., Чжоу Дж., Шен Д. и Чжоу Л., «3D условно-генеративные состязательные сети для оценки высококачественного ПЭТ-изображения при низкой дозе», NeuroImage, 2018. [бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[35] Би Л., Ким Дж., Кумар А., Фенг Д. и Фулхэм М., «Синтез изображений позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) с помощью многоканальных генеративно-состязательных сетей (GAN)», в книге «Молекулярная визуализация, реконструкция». и анализ движущихся органов тела, визуализация и лечение инсульта: Springer, 2017, стр. 43–51. [Академия Google]

[36] Ни Д., Ван Л., Гао И. и Шен Д., «Полностью сверточные сети для мультимодальной изоинтенсивной сегментации изображений мозга младенцев», в журнале «Биомедицинская визуализация» (ISBI), 2016 г., 13-й международный симпозиум IEEE, 2016 г. , стр. 1342–1345: IEEE. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[37] Рэдфорд А., Мец Л. и Чинтала С. «Неконтролируемое репрезентативное обучение с помощью глубоких сверточных генеративно-состязательных сетей», препринт arXiv arXiv: 151106434, 2015. [Google Scholar ]

[38] Гудфеллоу И., Пуже-Абади Дж., Мирза М., Сюй Б., Уорд-Фарли Д., Озаир С., Курвиль А. и Бенжио И., «Генеративные состязательные сети», Достижения в системах обработки нейронной информации, 2014, стр. 2672–2680. [Google Scholar]

[39] Aubert-Broche B, Griffin M, Pike GB, Evans AC и Collins DL, «Двадцать новых цифровых мозговых фантомов для создания баз данных проверочных изображений», IEEE транзакции по медицинской визуализации, том. 25, нет. 11, стр. 1410–1416, 2006. [PubMed] [Google Scholar]

[40] Aubert-Broche B, Evans AC и Collins L, «Новая улучшенная версия реалистичного цифрового фантома мозга», NeuroImage, vol. 32, нет. 1, стр. 138–145, 2006. [PubMed] [Google Scholar]

[41] Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR и Simoncelli EP, «Оценка качества изображения: от видимости ошибок к структурному сходству», IEEE Trans. Процесс изображения, том. 13, нет. 4, pp.600–612, 2004. [PubMed] [Google Scholar]

[42] Smith SM, Jenkinson M, Woolrich MW, Beckmann CF, Behrens TE, Johansen-Berg H, Bannister PR, De Luca M, Drobnjak I и Флитни Д.Е., «Достижения в функциональном и структурном анализе МР-изображений и реализации в виде FSL», Neuroimage, vol. 23, стр. S208–S219, 2004. [PubMed] [Google Scholar]

[43] Oehmigen M, Susanne Z, Bjoern WJ, Georgi J, Paulus DH и Harald HQ, «Снижение дозы радиофармпрепарата при интегрированной ПЭТ/МР: последствия от Национальной ассоциации производителей электротехники Фантомные исследования», Journal of Nuclear Medicine, vol. 55, нет. 8, стр. 1361–1367, 2014. [PubMed] [Google Scholar]

[44] Havaei M, Guizard N, Chapados N, and Bengio Y, «HeMIS: Hetero-Modal Image Segmentation», Международная конференция по вычислениям медицинских изображений и компьютерное вмешательство Спрингер, Чам, том. 3896, стр. 469–477, 2016. [Google Scholar]

[45] Чартсиас А. , Джойс Т., Джуффрида М.В. и Цафтарис С.А., «Мультимодальный синтез МР с помощью модально-инвариантного скрытого представления». IEEE Trans Med Imaging, том. 37, нет. 3, pp. 803–814, 2018. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

[46] Baete K, Nuyts J, Van PW, Suetens P, and Dupont P, «Анатомический ФДГ-ПЭТ реконструкция для обнаружения гипометаболических областей при эпилепсии». IEEE Trans Med Imaging, том. 23, нет. 4, стр. 510–519.., 2004. [PubMed] [Google Scholar]

[47] Vunckx K, Atre A, Baete K, Reilhac A, Deroose CM, Laere KV и Nuyts J, «Evaluation of Three MRI-Based Anatomical Priors for Quantitative PET Мозговая визуализация». IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 31, нет. 3, pp. 599–612, 2012. [PubMed] [Google Scholar]

[48] Vunckx K, Dupont P, Goffin K, Van PW, Van LK, and Nuyts J, «Воксельное сравнение состояния -современные алгоритмы реконструкции для 18F-FDG ПЭТ-визуализации головного мозга с использованием смоделированных и клинических данных». Neuroimage, vol.102, pp. 875–884, 2014. [PubMed] [Google Scholar]

Руководство по обновлению Auto Bed Leveling для 3D-принтеров Creality — эксперты Creality

Благодаря датчику автоматического выравнивания 3D-принтер может измерять высоту платформы во многих точках на платформе и учитывать небольшие несоответствия, например, более высокие задние углы на этой поверхности печати. Это известно как «выравнивание сетки».

Модернизация вашего 3D-принтера Creality для включения функции автоматического выравнивания платформы гарантирует, что ваши отпечатки каждый раз будут иметь идеальные первые слои, и значительно уменьшит проблемы с адгезией платформы. При использовании системы автоматического выравнивания, такой как датчик BLTouch, датчик обеспечивает лучшую устойчивость к слегка искривленным печатным платформам, измеряя и компенсируя любые несоответствия. Многие 3D-принтеры премиум-класса включают эту функцию в стандартную комплектацию, но, к счастью, ее также можно установить на многие более дешевые 3D-принтеры в качестве обновления.

В этой статье мы подробно рассмотрим, как работает автоматическое выравнивание и какое оборудование мы рекомендуем. Затем мы покажем вам, как применить это обновление к вашему 3D-принтеру Creality, чтобы дать вам общее представление о том, чего ожидать. Поскольку это обновление для некоторых 3D-принтеров сложнее, чем для других, мы предоставим конкретную информацию о процессе установки и оборудовании, которое вам понадобится для многих наиболее популярных принтеров Creality, включая серию Ender 3, серию Ender 5, серию CR-10. и серии CR-X.

Примечание. Creality Experts получает комиссию за товары, которые вы покупаете на этой странице, без каких-либо дополнительных затрат для вас. Для получения дополнительной информации см. нашу политику в отношении партнерских ссылок .

Как работает автоматическое выравнивание кровати?

Этот датчик выравнивания платформы BLTouch точно определяет, когда сопло находится на правильном расстоянии от платформы печати.

При традиционном ручном выравнивании в 3D-принтере используется концевой упор Z , небольшой переключатель, расположенный рядом с двигателем оси Z, который сообщает принтеру, когда сопло полностью опущено на платформу для печати. Поскольку при этом не учитывается положение печатной платформы, вы будете использовать ручки на углах платформы для регулировки вертикального положения платформы до тех пор, пока она не окажется на нужном расстоянии от сопла. Этот процесс требует значительного количества ручных усилий и калибровки, чтобы все получилось правильно.

Вместо этого в автоматической системе выравнивания используется небольшой датчик возле горячего конца для измерения расстояния от сопла до станины . Когда принтер опускает сопло ближе к печатной платформе, датчик определяет, когда сопло достигло желаемого смещения. Поскольку это учитывает положение платформы, сопло может быть установлено правильно независимо от положения платформы.

Кроме того, поскольку зонд находится на каретке горячего конца, он может легко измерять различные положения на станине. Для этого аппарат проверяет печатную платформу в виде сетки в начале печати. После измерения печатной платформы в нескольких точках программное обеспечение 3D-принтера может автоматически вносить небольшие корректировки в высоту по оси Z по мере того, как сопло перемещается в разные положения на платформе, что обеспечивает постоянное смещение от платформы. Мы обнаружили, что почти все печатные платформы имеют небольшие неровности, и этот процесс очень помогает обеспечить однородность первого слоя в каждой позиции на платформе.

Какую систему автоматического выравнивания платформы мне следует купить для моего 3D-принтера Creality?

Мы пришли к выводу, что BLTouch является наиболее точной и воспроизводимой системой выравнивания кровати.

Если вы хотите добавить автоматическое выравнивание платформы к вашему Creality Ender 3, CR-10 V2 или другому 3D-принтеру Creality, мы рекомендуем использовать датчик BLtouch, исходя из нашего опыта их использования и других вариантов на рынке. BLTouch — лучший датчик автоматического выравнивания грядки, который мы использовали , благодаря высокой точности и воспроизводимости.

Датчик BLTouch представляет собой небольшой цилиндр, который можно установить сбоку каретки горячего конца. В нем используется небольшой зонд, который проходит вниз за сопло, когда оно используется. Датчик обнаруживает кровать, когда зонд соприкасается с кроватью. После завершения измерения зонд втягивается, чтобы предотвратить повреждение.

В прошлом мы пробовали другие типы датчиков выравнивания платформы, в том числе индуктивные датчики, которые используют магнитную индукцию вместо физического контакта для обнаружения платформы печати. Мы обнаружили, что они не столь точны, а также могут быть непоследовательными из-за изменений температуры. Мы также видели на рынке несколько более дешевых альтернатив BLTouch, но мы не рекомендуем их, поскольку известно, что они срезают углы и используют компоненты более низкого качества. Тем не менее, Creality недавно выпустила свой собственный датчик на основе BLTouch, с которым мы до сих пор имели успех, но еще не видели, как он работает в долгосрочной перспективе. Нам очень нравится, что в нем используется металлический щуп вместо пластикового, что гарантирует, что щуп не будет поврежден, если неудачная печать приложит к нему изгибающие усилия. Сенсор Creality Touch полностью совместим с BLTouch и использует те же кабели, поэтому установка будет такой же, как и для сенсора BLTouch.

Совместимость с вашим 3D-принтером Creality

Вы можете приобрести комплект, содержащий все необходимое для установки BLTouch на ваш 3D-принтер Creality, включая сам датчик, монтажный кронштейн, а также необходимые кабели и адаптеры для подключения его к 3D-принтеру. плата управления принтером. Конкретный набор, который вы должны приобрести, зависит от вашего 3D-принтера, поэтому используйте следующую таблицу, чтобы найти правильный набор для вашего принтера. В таблице также приведены уровни сложности установки для каждого принтера, которые мы подробно опишем в оставшейся части этой статьи.

Ender 3 / Ender 3 Pro	—	ISP Adapter	connects via provided adapter	kit 1	1.1.4
Ender 3 V2 / Max	—	SD Card	plugs into dedicated port on mainboard	kit 2	4,2. 2 or 4.2.7 (previously 1.1.5)
Ender 5	—	ISP Adapter	connects via provided adapter	kit 1	1.1.4
Ender 5 Pro	—	SD Card	plugs into dedicated port on mainboard	kit 2	4,2.2 or 4.2.7 ( previously 1.1.5)
Ender 5 Plus	Yes	—	—	—	2.2.0
Ender 6	—	SD Card	plugs into dedicated port near Z мотор	kit 3 (+ printed bracket)	4.3.1
CR-10 / CR-10 Mini	—	ISP Adapter	connects to pinboard and Z endstop	kit 1	1. 1.4
CR-10 S / S4 / S5	—	ISP Adapter	connects to pinboard and Z endstop	kit 1	2.2.0
CR-10 Max	Yes	—	—	—	2.4.0
CR-10S Pro V2	Yes	—	—	—	2.4.0
CR-10 V2/V3	—	SD Card	plugs into dedicated port near Z motor	kit 4	2.5.2
CR-X	—	ISP Adapter	connects to pinboard and Z endstop	kit 1	2.2.0
CR-X Pro	Да	—	—	—	2. 2.1

Как установить комплект автоматического выравнивания платформы BLTouch на принтер

Установка датчика BLTouch с помощью входящего в комплект кронштейна

Комплект автоматического выравнивания платформы BLTouch содержит все необходимое для добавления зонда BLTouch к вашему 3D-принтеру Creality. В этом разделе вы найдете обзор процесса, чтобы вы могли понять, о чем идет речь, и посмотреть на различия в процессе для различных популярных принтеров Creality. Эта страница предназначена для того, чтобы дать вам представление о том, как выглядит процесс; это не исчерпывающее руководство по установке. Вы можете найти ссылки на наши руководства по установке для конкретных принтеров в таблице совместимости или воспользоваться инструкциями, включенными в комплекты датчиков BLTouch.

1. Установите датчик BLTouch на каретку горячего конца

В Ender 3 V2 и многих других более современных 3D-принтерах датчик подключается через специальный порт на материнской плате.

Во-первых, вам нужно будет установить датчик BLTouch на принтер, что является довольно простым процессом. В комплект входит несколько кронштейнов, которые вы можете использовать в зависимости от модели вашего принтера Creality. Точное место установки зависит от модели, но во всех случаях оно будет сбоку от горячего конца. На Ender 3 скоба ввинчивается в те же отверстия, что и корпус хотэнда. Для Ender 3 V2 и CR-10 V2 кронштейн крепится к специальным отверстиям на каретке, добавленным специально для этого обновления.

2. Подсоедините кабель датчика BLTouch к материнской плате 3D-принтера.

Независимо от того, какой у вас 3D-принтер, маленький белый порт на кабеле будет подключаться к датчику BLTouch. Чтобы подключить зонд к принтеру, вам нужно будет проложить проводку к материнской плате принтера или к специальной плате (на Ender 6 и CR-10 V2/V3). В принтерах серии CR-10 материнская плата представляет собой отдельную коробку, а в серии Ender она интегрирована в корпус принтера. В любом случае вам потребуется получить доступ к материнской плате принтера или коммутационной плате. В зависимости от вашего принтера способ подключения датчика может различаться:

Для более старых машин, таких как Ender 3/Pro, Ender 5 или CR-X, вы будете использовать адаптер для подключения датчика к материнской плате.

Новые материнские платы, например, используемые в Ender 3 V2 и Ender 5 Pro, имеют специальный порт для датчика BLTouch.

На CR-10 V2 и V3 порт датчика расположен на переходной плате, расположенной рядом с двигателем Z, и доступ к материнской плате не требуется.

3. Обновление прошивки принтера

Многие 3D-принтеры Creality позволяют легко обновлять прошивку через USB или SD-карту. Для некоторых принтеров вам потребуется использовать адаптер и специальное программное обеспечение на вашем компьютере для обновления прошивки на материнской плате. Это может быть немного сложно, но в приложенных инструкциях все описано шаг за шагом.

После установки и подключения аппаратного датчика BLTouch необходимо обновить микропрограмму принтера, чтобы он мог использовать новый датчик. Процесс обновления микропрограммы зависит от того, имеет ли ваш принтер загрузчик. Загрузчик позволяет обновлять прошивку с помощью USB-подключения или SD-карты, что является простым процессом. Для принтеров без загрузчика потребуется использовать специальный адаптер для обновления прошивки через ISP (который входит в комплект для этих принтеров). Обратитесь к приведенной выше таблице совместимости, чтобы узнать, какой метод требуется для вашего 3D-принтера.

4. Калибровка смещения по оси Z для зонда BLTouch

После установки вам потребуется откалибровать смещение по оси Z, чтобы убедиться, что сопло находится на правильном расстоянии от кровати.