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如何檢測出3D打印手槍?

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: 3D打印,3D打印技術,3D打印企業

      2014年5月,曾經報道日本一名大學職工因利用3D打印機制造手槍而被逮捕,個人也能制作危險物品是3D打印機的負面因素等觀點引起了廣泛關注。據報道,這名大學職工是從國外網站上下載3D數據并制作出了手槍。

      雖然也有人指出,“就算沒有3D打印機,以前也有人用其他方法制造槍支,因此只指責3D打印機并不正確”。但是,用樹脂制作的槍支用金屬探測器是檢測不出來的,這就讓問題變得更加棘手。有意見稱,與復印機、一體機等植入了無法制造假鈔的功能一樣,廠家也必須在責任范圍內為3D打印機附加能控制危險數據輸出的功能。

      恰在這時,日本最大的印刷公司Dai Nippon Printing發布了用來檢查3D數據的“安全程序”,目的是防止用戶制作這種危險物品以及有可能侵犯版權的仿制品。比如,當程序判斷出形狀數據與手槍數據相似時,就會停止打印(見下圖)。

      

      什么是相似的3D數據

      這種程序必須要有可自動判斷3D數據描述的形狀是否存在問題的技術。也就是說,要判斷“是否與手槍部件相似”、“是否與某公司擁有版權的老鼠卡通形象相似”等,因此必須對3D數據進行對比,查明形狀“是否相似”。

      3D打印機使用的數據被定義為立體的多邊形(小三角形或四邊形)的集合體。完全相同的文件還判斷,但要判斷被稍作加工的3D數據是否與原始數據相同卻并非易事。就算表現出的形狀相同,如果多邊形的細節或分割方法不同,文件中的bit(0、1)的排列就會完全改變,數據容量也不相同。如果要查明“形狀有兩個突起還是三個突起”等,就必須從形狀中提取突起部分這樣的處理,這同樣不容易實現。

      DNP開發出了簡化多邊形之后進行對比的方法。簡化多邊形的原因有三點,第一是容易統一多邊形的粒度來進行對比,第二是可消除形狀的微小差異,第三是可減輕比對的計算負荷。首先要刪掉對整個3D形狀影響較小的三角形,同時還要刪掉或者修正相鄰的三角形。然后對3D數據的尺寸和角度(朝向)做符合標準的“規格化”處理。最后再進行多邊形之間的比對。

      進行規格化處理時,要計算出各個多邊形的中心位置的平均值并以此為原點,將其與最遠的多邊形的距離作為標準長度,并將其方向作為Z軸。在比對處理中,要對表面積、體積及坐標等進行對比,觀察相似性。總之,這是一種可直接處理多邊形的方法。

      從庫中選出CAD數據相似的部件

      判斷相似形狀的技術已被用于制造業的設計開發制造用BOM(Bill of Materials)工具及部件庫工具。不設計新部件、而是盡量對現有部件進行再利用,是最近制造業低成本化的一大趨勢,為此,必須進行搜索,看看是否有接近目的形狀的現有部件。由于比較對象往往不是多邊形的集合體,而是表面由曲面及平面構成的3D-CAD數據,因此算法與使用3D打印機時不同。

      比如,日本圖研公司為BOM(Bill of Materials)管理系統“PreSight/visualBOM”設置了通過“Osada法”這種算法來檢索類似形狀部件的功能。這種算法能以一定的密度在形狀表面的曲面(或者平面)上產生很多點,并針對取出其中兩點的所有組合,計算出任意兩點之間的距離。先繪制出橫軸為距離、縱軸為組合數(頻率)的矩形圖(頻率分布),并將該矩形圖作為形狀的特征量。然后對兩個形狀的矩形圖進行對比(對二者之差的絕對值進行積分運算),越相近(積分值越小)則相似度越高。

      加拿大3D Semantix公司開發出了用來檢索相似形狀部件的系統“3DPartFinder”,并將其植入PDM工具中。據了解,該系統可以查找出3D形狀與檢索部件相似的部件,并顯示出檢索結果。

      該系統采用的算法是,以數學方式表示3D數據的特征,并將其作為大小約15KB的“signature”數據提取出來,然后在signature之間進行對比。signature數據與壓縮表示數據不同,無法據此復原形狀,只能用來判斷形狀的相似度。

      雖然相似形狀檢索功能已開始普及,但其實用化歷史還很短。圖研公司在發布系統時說,“本來以為市場上已經有幾種3D相似形狀檢索功能,但發現幾乎沒有,所以只能自己開發”。今后該公司還要積累業績,將誤判(將相同的形狀誤認為不同,或者將不同的形狀誤認為相同)概率降到最小程度。

    (審核編輯: 小王子)

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