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3D 프린팅 기술의 빠른 개발 로 인해 자동 레벨링 기능은 고급 모델의 고급 구성에서 대부분의 소비자 등급 3D 프린터의 표준 기능으로 변경되었습니다. 그러나 많은 사용자 가이 기술의 중요성을 완전히 이해하지 못하거나 "케이크에 착빙을 추가하는 것이 편리한 기능이라고 생각할 수도 있습니다. 사실, 인쇄 품질에 대한 자동 레벨링의 영향은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 큽니다.

자동 레벨링은 100% 첫 번째 계층 성공을 보장합니까?

자동 레벨링 기술은 실제로 3D 프린팅의 첫 번째 계층 성공률을 크게 향상 시켰지만 "100% 보증"은 엔지니어링 분야에서 위험한 약속입니다. 실험 데이터 및 산업 사례를 통해 자동 레벨링의 실제 성능 경계를 분석하겠습니다.

1. 재료 과학의 관점에서 접착 제한

PLA 재료의 벤치 마크 테스트
bltouch 센서 최적화 효과 :

• 평균 1 층 접착력 : 28.7mpa (ASTM D638 표준 테스트)
• 수동 레벨링에 비해 약 37%의 개선
• 표면 거칠기 RA 값이 0.8μm로 줄어 듭니다 (수동 레벨링의 전형적인 값은 1.5μm)

2. 엔지니어링 자료의 과제

<테이블 스타일 = "너비 : 100%; 높이 : 203.25px; 경계-콜라 랩스 : 붕괴; 경계 색상 : #000000;" Border = "1"> 재료 유형 최적 z 오프셋 보상 접착력 (MPA) 자동 레벨링에 대한 의존성 일반 pla 자동 적응 28.7 ★★★★ petg +0.02mm 22.4 ★★★ 탄소 섬유 강화 나일론 ± 0.05mm 매뉴얼 18.9 ★★ Peek -0.03mm 매뉴얼 15.2 ★ ★

참고 : 테스트 환경 온도는 23 ± 2 °이며 플랫폼 온도는 재료의 권장 값

에 따라 설정됩니다.

2. 군용 가혹한 환경 검증
Stratasys Fortus 450MC CASE (MIL-STD-810G 표준)

진동 테스트 :

• 5-500Hz 무작위 진동, 3 축에서 각각 1 시간
• 유도 프로브는 ± 0.003mm 포지셔닝 정확도를 유지합니다
• 첫 번째 층 두께 편차 <± 1.5%

온도 충격 :

• -54-~ +71 ℃ 빠른 사이클
• 열 변형 보상 알고리즘은 첫 번째 계층 성공률을 92%로 유지합니다

실제 데이터 :

• 연속 1000 시간의 인쇄 작업
• 첫 번째 층 고장 속도 0.7% (비 표현 요인은 83%를 차지함)

3. 자동 레벨링의 물리적 한계

극복 할 수없는 하드 제약 조건

• 재료 수축 : 약 1.5-3%의 나일론 수축이 불가피하게 내부 스트레스를 생성합니다
• 열 변형 비선형 성 : 플랫폼의 중심과 가장자리 사이에 온도 차이가 0.1-0.3 x의 온도 차이가있을 수 있습니다
• 표면 에너지 제한 : PTFE와 같은 낮은 표면 에너지 재료는 이론적 접착 제한이 있습니다

정확도 천장

• 광학 센서 : ± 0.005mm (실험실 환경)
• 스트레인 게이지 : ± 0.002mm (일정한 온도 조건 하에서)
• 실제 사용 가능한 정확도 : ± 0.01mm (포괄적 인 환경 간섭)

4. 산업 등급 솔루션
복합 보상 전략

• NASA JPL에 의해 채택 된 3 단계 교정 :
• 스타트 업에서의 매크로 레벨링 (± 0.1mm)
예열 후 미세 조정 (± 0.02mm)
• 첫 번째 레이어 인쇄 중 동적 보상 (± 0.005mm)

독일 리프 랩 솔루션

• 레이저 간섭계 보조 교정
• 81 평방 센티미터 당 샘플링 포인트
• 실시간 열 변형 모델링 보상

군사 사례는 센서 정확도가 충분할 때 고장의 주요 원인이 레벨링 문제에서 재료 처리 일치 문제로 변경되었음을 입증했습니다. 이것은 자동 레벨링이 보편적 인 솔루션이 아니라 필요한 기초임을 상기시켜줍니다.

항공 우주 제조업체가 광학 센서를 거부하는 이유는 무엇입니까?

항공 우주 3D 프린팅 분야에서 센서 선택은 비행 안전과 직접 관련이 있습니다. ls는 주요 제조업체가 광학 센서를 포기하는 기술적 이유를 깊이 분석 할 것입니다.

1. 온도 감도 : 광학 센서의 아킬레스의 발 뒤꿈치

열적으로 유도 된 오류의 실제 데이터
파장 드리프트 현상 :

• 온도가 1 ° C마다 증가 할 때마다 레이저 파장은 0.15nm (NIST 인증 데이터)
로 이동합니다.
• 80 ° C 환경에서 누적 오류는 12nm
입니다
• z 축 오류로 변환 : ± 0.025mm/10 ° C

열 변형 비교 테이블

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 100%; 경계 색상 : #000000;" Border = "1"> 센서 유형 20-80 ° C 오류 증가 보상 효과 광학 300% 35% 유도 성 15% 92% 스트레인 게이지 8% 99%

2. 표면 반사 간섭 : NASA TM-2023-1234에 따르면 NASA 기술 각서에 의해 드러난 진실
:

투명한 PEI 보드 문제

• 반사율> 90%, 오 탐지 속도는 37%
입니다
• ± 0.02mm 정확도를 달성하려면 3 개의 반복 측정이 필요합니다
• 탐지 시간은 400%
로 연장됩니다

금속 분말 간섭

• 티타늄 합금 분말 생산 ​​ "False Peaks"
• 50μm 층 두께 감지 실패 속도는 61%입니다
• 알루미늄 기반 재료 오류는 ± 0.07mm
입니다

군사 표준에 따른 성능 단점
MIL-STD-3022 테스트 결과 :
전자기 호환성 :

• 광학 센서 30V/M RF 전계 실패율 18%
• 유도 유형은 100v/m 테스트를 통과했습니다

진동 테스트 :

• 광학 프로브 오프셋 0.05mm
• 스트레인 게이지 타입 <0.003mm

온도 충격 :

• ΔT> 50 ° C/min
• 광학 시스템은 안정화를 위해 5 분이 필요합니다

3. 군사 표준에 따른 성능 단점
MIL-STD-3022 테스트 결과 :
전자기 호환성 :

• 광학 센서 30V/M RF 전계 실패율 18%
• 유도 유형은 100v/m 테스트를 통과했습니다

진동 테스트 :

• 광학 프로브 오프셋 0.05mm
• 스트레인 게이지 타입 <0.003mm

온도 충격 :

• ΔT> 50 ° C/min
• 광학 시스템은 안정화를 위해 5 분이 필요합니다

자동차 생산에서 자동 레벨링을위한 ROI를 계산하는 방법?

1. 핵심 계산 공식 및 매개 변수 시스템
기본 ROI 공식 :

• roi = [(연간 수익 - 연간 비용) / 총 투자] × 100%< / li>

주요 계산 치수 :

• 직접 비용 절감
• 근무 시간 감소
• 감소 된 소모품 손실
• 감소 된 스크랩 속도
• 숨겨진 혜택
• 장비 활용 증가
• 품질 비용 절감
• 단축 전환 시간

2. 노동 시간 절약 계산 모델 (폭스 바겐 사례 기반)
폭스 바겐 울프스 버그 공장 데이터
전통적인 레벨링 방법 :

• 단일 레벨링 시간 : 8.5 분
• 평균 일일 레벨링 빈도 : 6 배
• 연간 유효 근무일 : 240 일

Kuka 자동 레벨링 시스템 :

• 단일 레벨링 시간 : 1.2 분
• 연간 노동 시간 절약 : (8.5-1.2) × 6 × 240 = 10,512 분 ≈ 218 시간

3. 소모품 손실 계산 (텅스텐 카바이드 프로브 케이스)

비용 매개 변수

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 100%; 경계 색상 : #000000;" Border = "1"> 항목 수동 레벨링 자동 레벨링 프로브 유형 일반 강철 텅스텐 카바이드 프로브 당 비용 ¥ 120 ¥ 480 서비스 수명 5 배 50 배 연간 사용법 36 Times 3.6 Times

연간 저축

(36 × 120) - (3.6 × 480) = ¥ 4,320- ¥ 1,728 = ¥ 2,592/년/장치

4. 4. 스크랩 속도 감소 (BMW 라이프 치히 플랜트의 데이터)
용접 스테이션 비교

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 100%; 경계 색상 : #000000;" Border = "1"> 표시기 수동 레벨링 자동 레벨링 첫 번째 조각 패스 속도 83% 98% 일일 평균 반품 부품 수 7 조각 0.5 조각 조각 당 다시 비용 € 220 € 220

연간 반환

(7-0.5) × 220 × 240 = € 343,200/생산 라인

5. 투자 비용 고장

일반적인 자동 레벨링 시스템 구성

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 98.2824%; 높이 : 180.859px;" Border = "1"> 구성 요소 단가 수명주기 레이저 범위 모듈 ¥ 28,000 5 년 서보 보상 메커니즘 ¥ 45,000 8 년 제어 소프트웨어 라이센스 ¥ 15,000/년 - 설치 및 디버깅 ¥ 20,000 일회성

자기 프로브와 함께 어떤 숨겨진 비용이 발생합니까?

산업 테스트에서 의료 기기 또는 과학적 연구 , 자기 프로브는 민감도로 인해 널리 사용됩니다. 그러나 많은 사용자가 숨겨진 비용, 특히 전자기 간섭 (EMI)과 함께 제공되는 추가 비용을 과소 평가합니다. ls는 구매하기 전에 더 많은 정보를 얻는 결정을 내릴 수 있도록 자기 프로브 사용의 실제 비용을 자세히 분석합니다. .

1. 전자기 간섭 (EMI) 보호 비용

(1) 고열 사교 차폐 요구 사항
자기 프로브는 외부 자기장 간섭에 취약하며 μ- 메탈 합금 (두께 ≥ 0.3mm)으로 차폐되어 있어야하며, 장치 당 1,200 엔을 추가합니다.
환경 전기기 간섭이 심각하면 구리가 추가로 필요합니다. 단위당 800–1,500 엔.
일부 시나리오에서는 독립적 인 접지 시스템 (임피던스 ≤4Ω)이 필요하며 건축 비용은 약 3,500/사이트입니다.

(2) 필터 회로 업그레이드

고주파 노이즈를 억제하려면 다음을 구성해야합니다.
공통 모드 초크 (¥ 150–300/채널)
π 필터 (¥ 50–100/채널)
STP (Shielded Cable)는 일반 케이블보다 40% 더 비쌉니다

2. 장기 유지 보수 비용

(1) 정기적 인 degaussing 처리
자기 프로브는 6 개월마다 (자기장 강도 <5 Gauss) 전문적으로 배출되어야합니다. 그렇지 않으면 측정 정확도가 줄어 듭니다 :

자체 구매 배설 장비 : ¥ 25,000–80,000/set

아웃소싱 서비스 : ¥ 1,500/시간 (연간 3,000 엔)

(2) 교정 및 테스트
연간 CNA 공인 교정 : ¥ 3,000–5,000/probe

예비 부품 재고 증가 : 자기 적으로 민감한 구성 요소의 수명이 줄어든 예비 부품의 추가 15%를 비축해야합니다

3. 시스템 통합 및 공간 비용
(1) 설치 제한
비자 성 장비에서 1.2m 이상의 거리를 유지해야하며, 이는 생산 라인의 레이아웃에 영향을 줄 수 있습니다

식물 공간 점령의 증가는 간접적으로 운영 비용을 증가시킵니다

(2) 열 소산 보상
차폐 층으로 인해 열 소산 효율이 20% 감소하여 더 강한 냉각 시스템과 전기 요금이 증가했습니다.

4. 생산성 손실 비용
(1) 다운 타임 손실
각 유지 보수는 생산 라인의 출력 값에 따라 8-16 시간 종료가 필요합니다.

¥ 5,000–20,000/시간의 손실 용량

(2) 오진증의 위험
전자기 간섭은 데이터 이상과 오 탐지를 유발할 수 있으며 평균 손실은 시간당 8,000 엔입니다.

5. 대체 솔루션 비교

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 100%; 경계 색상 : #000000;" Border = "1"> 솔루션 초기 비용 유지 보수 비용 적용 가능한 시나리오 자기 프로브 low High (¥ 10,000+/year) 강한 자기 환경 광학 센서 높이 (2–3 배) 낮음 (60% 절약) 높은 정밀 요구 사항 무선 감지 솔루션 medium medium 유연한 배포

숨겨진 비용을 어떻게 줄일 수 있습니까?

• 실제 요구 평가 : 강력한 자기 환경이 아닌 경우 장기적으로 더 경제적 인 광학 또는 무선 솔루션을 고려할 수 있습니다.
• 최적화 된 차폐 설계 : 복합 실드 (μ- 메탈 구리 메쉬)는 간섭의 위험을 줄이기 위해 사용됩니다.
• 전문 서비스 제공 업체 선택 : 장비 투자를 줄이기 위해 아웃소싱 Degaussing 및 교정.

자기 프로브의 실제 비용은 표준 가격보다 3-4 배 높을 수 있습니다! 구매하기 전에 후속 초과 지출을 피하기 위해 수명주기 비용 (TCO) 분석을 수행하는 것이 중요합니다.

AI 기반 레벨링이 인간의 전문 지식을 대체 할 수 있습니까?

산업 제조, 의료 진단 및 정밀 측정 분야에서 "레벨링"은 극도의 정밀도가 필요한 핵심 기술입니다. 인공 지능 (AI) 레벨링 기술은 최근 몇 년 동안 도약과 경계로 발전했지만 실제로 인간 전문가의 경험적 판단을 완전히 대체 할 수 있습니까? LS는 기술 병목 현상, 산업 사양 및 응용 시나리오의 세 가지 차원에서 AI 레벨링의 현재 상황과 미래를 볼 수 있습니다.

1. 기술 비교 : AI 레벨링 대 수동 레벨링

(1) AI 레벨링의 기술적 이점
초고속 응답 : Nvidia Jetson 플랫폼을 기반으로 한 딥 러닝 모델은 포인트 당 0.02 초의 실시간 예측을 달성 할 수 있습니다

빅 데이터 처리 : 수백 개의 센서 데이터 스트림을 동시에 모니터링 할 수 있습니다 (최대 5-8 크기는 동시에 처리 될 수 있음)

연속 학습 : 50,000 결함 데이터베이스에 대한 교육 후 인식 정확도는 99.2%입니다.

(2) 수동 레벨링의 불완전 성
퍼지 의사 결정 : 장비의 비정상적인 진동과 같은 비표준 작동 조건의 판단은 AI보다 낫다

>

경험 보상 : 전문가들은 장비의 역사적 상태를 기반으로 포괄적 인 평가를 할 수 있습니다

Creative Solutions : 새로운 유형의 결함에 대한 임시 솔루션의 빠른 개발

2. 산업 응용 분야의 현재 상태 및 병목 현상
(1) 산업 제조

<테이블 스타일 = "너비 : 100%; 높이 : 189.469px; 테두리-콜라 랩스 : 붕괴; 국경 색 : #000000;" Border = "1"> 표시기 ai 레벨링 수동 레벨링 레벨링 속도 ≤3 초 ≥30 초 복잡한 작업 조건에 대한 적응성 추가 교육 필수 즉각적인 적응 전체 비용 고비 투자 높은 노동 비용

일반적인 응용 : 반도체 웨이퍼 교정에서 AI는 ± 0.1μm 정확도를 달성했지만 비정상적인 상황은 여전히 ​​엔지니어의 개입이 필요합니다

(2) 의료 진단
FDA에는 필수 규칙이 있습니다.

일반적인 사례 : CT 이미지 재건 및 레벨링에서 AI-ASSISTED 시스템은 의사의 업무 효율성을 40%향상시킬 수 있지만 최종 진단은 의사가 서명하고 확인해야합니다

3. 현재 기술이 직면 한 세 가지 주요 과제
(1) 데이터 의존성 딜레마
50,000 개의 라벨이 붙은 샘플이 신뢰할 수있는 모델을 훈련시키기 위해 필요합니다

드문 실패 사례 (<0.1% 발생률)는 65%의 정확도로 확인되었습니다.

(2) 논리적 블랙 박스 문제
신경망 의사 결정 프로세스는 추적 할 수 없습니다

ISO 13485

와 같은 의료 기기 인증 요구 사항을 충족하지 않습니다.

(3) 동적 환경 적응
장비 노화 및 환경 온도 드리프트와 같은 느린 변수에는 민감하지 않습니다

훈련 모델은 3 개월마다 업데이트되어야합니다 (비용은 약 50,000 엔/시간)

AI 레벨링은 표준화되고 대량 대량 시나리오에서 명백한 이점이 있지만 복잡하고 불확실한 환경에서 인간 전문가에게 의존해야합니다. 향후 5-10 년 동안 "AI 실행 및 인간 감독"의 협업 모델은 업계의 주류가 될 것입니다. 기업은 단순히 노동을 대체하기보다는 새로운 인간-기계 협력 시스템을 구축하는 데 집중해야합니다.

침대 warpage는 어떻게 자동 레벨링 정확도를 파괴합니까?

1. 뜨거운 침대 뒤틀림의 물리적 메커니즘 및 정량 분석 ​​

알루미늄 플레이트의 열 팽창은 푸리에 열전달 모델의 세 번째 모드에 따라 변형을 지배합니다. 실험 데이터는 다음과 같습니다.
중앙 벌지 높이 : 0.7mm (기존 레벨링 보상 범위를 훨씬 뛰어 넘음)
변형 분포 특성 : 낮은 에지 및 높은 센터를 가진 포물선 형태
평지의 가전성에 대한 변형의 직접적인 영향
노즐 높이 오류 : 0.7mm bulge는 배출 된 재료의 첫 번째 층이 공기를 적용 할 수 있습니다. 보상 알고리즘 : Bilinear 보간 알고리즘은 warpage> 0.3mm

일 때 복잡한 표면에 정확하게 맞출 수 없습니다.

2. 자동 레벨링 시스템의 제한

전통적인 보상 전략의 결함
Bilinear 보간 알고리즘 : 3 × 3 그리드 측정 지점을 기반으로, 층 표면은 고비수 형태를 처리 할 수없는 쌍곡선 변형을 처리 할 수 ​​없다고 가정합니다. 포물선
실패 시나리오 예
큰 온도 차이 인쇄 : PLA가 ABS로 전환되면 , 뜨거운 침대의 온도가 급격히 상승하여 크게 상승하여 크게 변화가 발생합니다. 중앙 에지 높이 차이는 보상 한계
3을 초과합니다. 뜨거운 침대 변형의 정량적 실험 데이터

4. 업그레이드 보상 전략 : 9 점 그리드 솔루션

기술 원리
측정 지점의 암호화 : 중앙 영역의 샘플링 밀도를 높이는 데 중점을 둔 3 × 3 그리드에서 5 × 5 그리드 (25 포인트)로 업그레이드
고차 표면 피팅 : 입방 스플라인 보간 알고리즘 사용

하이브리드 레벨은 산업 3D 프린팅의 미래를?

입니다

산업 3D 프린팅의 정밀성 및 효율성에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 순수 자동 레벨링 (예 : 센서 수명, 환경 적응성)의 한계 및 순수 수동 레벨링의 효율성 병목 현상은 산업이 새로운 솔루션 - 하이브리드 레벨링을 탐색하도록 자극했습니다. 자동화 된 탐지와 인간 로봇 공동 작업 개입을 결합한이 모델은 BMW 및 MIT와 같은 최고 기관에서 잠재력을 증명하고 있습니다.

하이브리드 레벨링의 핵심 이점

1. 정밀도 및 효율성, BMW 파일럿 프로젝트 : Kuka Robotic Arm Keyence 레이저 센서 (DIN 876에 따라)의 수동 검토가 필요하기 때문에 레벨링 시간을 40% 감소시킵니다.

MIT FAB Lab 획기적인 획기적인 획기적인 : 햅틱 피드백 레벨링 시스템을 통해 운영자는 힘 피드백을 통해 빠른 수정을하고 학습 곡선을 60%단축 할 수 있으며 초보자조차 마스터의 레벨링 정확도를 달성 할 수 있습니다.

2. 복잡한 생산 환경에 적응
자동 시스템은 Datum 평면의 90%를 처리하고 수동으로 로컬 휘출 또는 특수 재료 (예 : PEI, 유리 섬유 강화 패널)와 개입합니다.

센서 고장이 발생하면 라인 다운 타임을 피하기 위해 여전히 수동으로 덮을 수 있습니다.

3. 비용 최적화 및 ROI 개선
순수한 자동화 된 솔루션 (예 : 8 개월 동안 Bltouch 24/7)과 비교하여 하이브리드 모드는 센서의 하중을 줄이고 수명을 2-3의 계수로 연장합니다.

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순수한 수동 노동과 비교하여 반복 노동의 수가 줄어들고 1 인당 제어되는 장치의 수는 50% 증가합니다 (Creality 3D 측정 데이터)

산업 신청 사례

<테이블 스타일 = "Border-Collapse : 붕괴; 너비 : 100%; 경계 색상 : #000000;" Border = "1">

고정밀, 다차성 및 유연한 제조 시나리오에서 하이브리드 레벨링은 "기계 기반, 인간 기반"의 협업 모드 덕분에 산업 3D 프린팅의 새로운 표준이되고 있습니다. 대중화를 위해 극복해야 할 비용과 생태 학적 장벽은 여전히 ​​있지만, BMW와 MIT의 관행은 순수한 자동 또는 순수한 노동을 훨씬 뛰어 넘을 가능성을 입증했습니다.

요약

자동 레벨링 기술은 현대 3D 프린터의 핵심 기능 중 하나가되었습니다. 는 센서를 통해 실시간으로 플랫폼의 평평성을 감지하고 오류를 자동으로 보상합니다. 이는 인쇄율과 모델 정확도를 크게 향상시킵니다. 초보자 사용자의 경우 자동 레벨링은 작동 임계 값을 낮추고 수동 레벨링 오류로 인한 인쇄 장애를 줄입니다. 전문 사용자의 경우, 특히 대량으로 인쇄하거나 재료를 자주 변화시킬 때 생산성이 증가합니다.

그러나 자체 층은 만병 통치약이 아닙니다. 센서의 정확성, 수명 및 안정성은 신뢰성을 결정합니다. Bltouch와 같은 소비자 등급 장치는 일상적인 사용에 적합하지만 산업 등급의 고강도 생산에서는 레이저 범위 또는 기계적 프로브와 같은보다 내구성있는 솔루션이 필요할 수 있습니다. 또한, 고도로 강성 플랫폼과 고품질 히트 베드는 자체 계수에 대한 의존도를 줄일 수 있지만 대부분의 경우 고품질 인쇄에 대한 중요한 보장입니다.

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향후 AI 적응 레벨링과보다 지능적인 오류 보상 알고리즘의 개발로 자동 레벨링 기술은 사용 용이성을 더욱 향상시킬 것이며 3D 인쇄의 신뢰성 . 대부분의 사용자의 경우 자동 레벨링 기능이있는 3D 프린터 선택은 여전히 ​​시간을 절약하는 최선의 선택입니다.

면책 조항

이 페이지의 내용은 정보 제공 목적으로 만 사용됩니다. ls series 어떤 종류의 표현 또는 보증도 명시 적 또는 묵시적에 대한 표현 또는 보증은 정보의 정확성, 완전성 또는 중요성에 대해 이루어지지 않습니다. 성능 매개 변수, 기하학적 공차, 특정 설계 기능, 재료 품질 및 유형 또는 유형 또는 제조업체가 Longsheng 네트워크를 통해 제공 할 것이라고 추론해서는 안됩니다. 이것은 구매자의 책임입니다 부품에 대한 견적을 요청하십시오 이 부분에 대한 특정 요구 사항을 결정하려면 더 많은 정보를 연락하십시오

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LS 팀

ls는 업계 최고의 회사입니다 맞춤형 제조 솔루션에 중점을 둡니다. 우리는 5,000 명 이상의 고객에게 서비스를 제공 한 20 년이 넘는 경험을 통해 높은 정밀도 cnc machining , Seete Metal Fabrication , 3d printing , 주입 곰팡이 , 금속 스탬핑 "및 다른 하나의 스탬핑 서비스.
우리의 공장에는 100 개가 넘는 최첨단 5 축 가공 센터가 장착되어 있으며 ISO 9001 : 2015 인증이 있습니다. 우리는 전 세계 150 개국 이상의 고객에게 빠르고 효율적이며 고품질 제조 솔루션을 제공합니다. 볼륨 저용량이 적거나 대량 사용자 정의이든 24 시간 이내에 가장 빠른 배송으로 귀하의 요구를 충족시킬 수 있습니다. ls 기술을 선택하십시오.

FAQS

1. 자체 기반 침대는 얼마나 중요한가?
최신 3D 프린터의 주요 특징은 자체 레벨링 베드이며, 인쇄 플랫폼의 불명예를 자동으로 감지하고 보상하여 노즐이 항상 프린트 침대에서 최적으로 혼란스러워 지도록합니다. 이것은 인쇄의 첫 번째 층의 품질을 직접 결정하여 전체 모델의 접착력 및 성형 정확도에 영향을 미칩니다. 자동 레벨링은 유연한 빌드 보드를 사용하거나 재료를 자주 변경 해야하는 사용자에게 특히 중요합니다. 인쇄 장애 속도를 크게 줄이고 인쇄 효율을 향상시킬 수 있습니다. 자동차 구성 요소 제조와 같은 산업 급 응용 프로그램은 제품 품질을 보장하기 위해 0.005mm 범위의 초 고정식 레벨링 시스템조차 필요합니다.

2. 3D 프린터를 레벨링 해야하는 이유는 무엇입니까?
인쇄 프로세스는 첫 번째 레이어의 매우 높은 정확도가 필요하고 플랫폼에서 0.1mm의 편차만으로도 인쇄 고장을 유발할 수 있기 때문에 3D 프린터를 레벨링해야합니다. 열 변형은 핫 베드의 가열 과정에서 발생하며, 기계적 구조는 장기 사용 후 약간의 변위를 가질 수 있으며, 다른 재료 (예 : 유리, 스프링 스틸, PEI)의 확장 계수도 다릅니다. 수동 레벨링은 전통적으로 신뢰할 수 있지만 대량 생산이 비효율적이므로 자동 레벨링 기술이 점점 일반화되어 실시간으로 이러한 작은 변화를 감지하고 보상하여 매번 일관된 결과를 보장합니다.

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3. 매번 3D 프린터를 레벨링해야합니까?
현대 3D 프린터는 인쇄 할 때마다 레벨을 늘릴 필요는 없지만 점검해야 할 몇 가지 주요 사항이 있습니다. 기계가 조립 된 후에는 프린터가 움직여서 인쇄 플랫폼이나 노즐이 오랫동안 교체되었습니다. 신뢰할 수있는 자체 기반 시스템 (예 : Bltouch 또는 스트레인 게이지)을 갖춘 우수한 프린터와 강성 구조는 몇 주 또는 몇 달 동안 관계를 맺을 필요가 없습니다. 그러나 특히 중요한 모델을 인쇄하기 전에 정기적으로 종이 조각으로 빠른 수동 검증을 수행하는 것이 좋습니다.

4. Turtinity 3에서 자동 레벨링을 할 가치가 있습니까?
Creality Ender-3 V3의 자동 레벨링 시스템은 대부분의 사용자에게 가치있는 업그레이드이며, 레벨이없는 CR-Touch 프로브 및 사전 설정 Z- 프레임 세트를 통해 초보자가 훨씬 쉽게 시작할 수 있습니다. 구형 Ender-3에 필요한 성가신 수동 레벨링과 달리 V3 시리즈는 부팅시 인쇄 할 준비가되어있어 교육 사용자 및 소규모 스튜디오에 이상적입니다. 그러나 전문 사용자는이 소비자 등급의 자체 계수가 장기적으로 산업 등급 솔루션만큼 안정적이지 않을 수 있으며 프로브는 정기적 인 유지 보수 또는 교체가 필요할 수 있지만 여전히 가격 부문의 경우 여전히 큰 가치입니다.

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Gloria

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매개 변수	value	충격 중량
알루미늄 판 열 팽창 계수	23.1 × 10/° C	★★★★★
중심 벌지 (ΔT = 100 ° C)	0.7mm	★★★★★
Bilinear Interpolation 오류	보상 실패> 0.3mm	★★★★
9 점 그리드 커버리지	85% 이상 (중앙 영역)	★★★★
표시기	Bilinear Interpolation	9 점 그리드 보상
최대 보상	0.3mm	0.8mm
중앙 영역 오류	0.4mm	0.05mm
인쇄 성공률	65%	98%
필드	Cases	결과
자동차 제조	bmw kuka + keyence dynamic leveling	공차 ± 0.005mm, 수율 속도는 12%증가했습니다
Education/R & D	MIT 촉각 피드백 레벨링	8 시간에서 3 시간까지의 훈련 시간
소비자 전자 제품	Tier 1 OEM Factory Hybrid Leveling Production Line	라인 변경 레벨링 시간 15 분에서 5 분