Появата на тази нова технология не само прави работата на зъболекарите по-ефективна и прецизна, но и им позволява по-добре да отговарят на нуждите на пациентите. В бъдеще приложението на тази технология ще бъде допълнително разширено в повече области и ще създаде повече практични решения.
Въпреки че технологията за 3D печат и технологията за машинно обучение са нововъзникващи технологии, именно развитието на тези технологии направи пробив в подобряването на ефективността, намаляването на разходите и подобряването на качеството. Тези технологии позволяват на хората да се съсредоточат повече върху това, което правят най-добре, правейки производствения процес по-бърз, по-лесен и по-ефективен.
3D отпечатан държач за частична протеза
През последните години, с непрекъснатия напредък на науката и технологиите, производствените технологии също непрекъснато се обновяват и се появиха някои невероятни технологии. Сред тях технологията за метален 3D печат на RPD скоба е една от тях. Работният процес не само е по-прост от предишното ръчно леене, но също така е в състояние да произвежда продукти, които са по-прецизни и отговарят на естетическите очаквания.
В някои медицински лаборатории технологията за 3D принтиране на метал се превърна в масова, заменяйки предишното ръчно отливане. Тази техника позволява на компютърно проектиране да въведе модела на скобата, необходим за дизайна, директно в принтера за печат. Благодарение на високата прецизност и стабилност на принтера, RPD стентът, произведен чрез метална 3D технология за печат, може да пасне по-точно на устната форма на пациента, като по този начин подобрява комфорта на пациента и ефекта от употреба.
В допълнение, RPD скобата, направена с помощта на технология за 3D печат, също е по-здрава и издръжлива. Всяка шина може да бъде прецизно съобразена с нуждите на пациента, за да осигури стабилност на зъбите и дъвкателна функция. И в сравнение с традиционното ръчно отливане, технологията за 3D принтиране на метал може значително да намали процента на дефекти на продуктите, като по този начин подобри ефективността на използване и намали разходите. Въпреки това, 3D принтирането също изисква много работа от зъботехниците, голяма част от която включва повтарящи се задачи. Това неизбежно напомня на опорни конструкции.
Въпреки че поддръжката може да представлява някои предизвикателства, те също са един от ключовете за успеха на 3D печата. Използването на опори гарантира, че отпечатаният обект остава стабилен, намалявайки възможността за изкривяване и изкривяване. Освен това използването на опори предпазва дюзата на принтера от излишни остатъци от материала.
С развитието на технологиите и подобряването на софтуера поддръжката на печат ще стане по-интелигентна, повишавайки ефективността на печат и намалявайки необходимостта от последваща обработка.
Някои софтуерни компании твърдят, че предлагат решения. Те предлагат стандартни стратегии за поддръжка, които могат да бъдат приложени към дентални части и индустриални части. Това ще позволи на зъботехника автоматично да генерира правилната опора.
Това е само частично точно. Въпреки че тези стандартни стратегии вземат предвид надвеса и позицията на частта, това ниво на автоматизация не осигурява задоволителни резултати за RPD скоби.
Въпреки че количеството поддръжка, необходимо за генериране на RPD скелета, е голямо, с усилия и опит от страна на техниците, тази цена може да бъде намалена чрез коригиране на автоматично генерираните опори. С високо мотивирано отношение и професионални умения, те отделят много време и усилия всеки ден, за да оптимизират производствения процес до възможно най-доброто състояние. При такива условия можем да бъдем уверени, че RPD стентовете ще бъдат произведени с високо качество и също ще донесат по-добри резултати за нашето орално здраве.
AI захранва 3D принтирането
По-просто решение за поддръжка на генериране се крие в разделянето на функции.
Плътността и броят на опорите зависи от площта на RPD скобата, така че задачата, която трябва да бъде автоматизирана, е да се идентифицират всички области на скобата, което наричаме разделяне. Автоматичното сегментиране на RPD е добър пример, чрез анализ на данни с изкуствен интелект, може да направи точността на сегментиране на местните протези да достигне същото ниво като зъботехниците, значително съкращавайки времето за производство и подобрявайки ефективността на работа.
В същото време използването на тази технология може също така да намали натиска върху разходите за труд и лабораториите могат да се съсредоточат повече върху професионални технологии и научноизследователска и развойна дейност. Това също е огромна стъпка напред за индустрията като цяло, за да отговори по-добре на нуждите и изискванията на своите клиенти. „RPD сегментирането е чудесен пример за AI, работещ в тандем с други технологии, базирани на геометрия.“ „Ядрото на тази система е базирано на изкуствен интелект. Тя може надеждно да идентифицира различни зони като вътрешността на фиксиращия пръстен, външната страна на фиксиращия пръстен, конектора, ръба на конектора, задържащата мрежа и т.н. Това обаче не води до много чисто сегментиране и е с ограничена употреба. Трябва да допълва други подходи.“
Тъй като частичните протези трябва да отговарят на анатомията на всеки човек, те се различават значително. Променливостта е добър кандидат за обобщение – и това е мястото, където AI превъзхожда.
Първата стъпка е да обучите AI модела на съществуващ разделен RPD, така че да може да обобщава и предвижда разделяния на предишни "невиждани" проби.
Това води до модел, който идентифицира определени области на RPD рамката, но изисква повече нюанси. „След обучение AI може да предвиди основния регион на RPD“, „Въпреки това, има други региони и подрегиони, които изискват различни стратегии за поддръжка, така че резултатите от AI също се разширяват, за да отчетат тези проблеми.“ "
Допълнителните зони са от съществено значение. Катарите трябва да пасват добре, което означава, че трябва да бъдат отпечатани много прецизно и изискват правилната стратегия за поддържане. Оранжевата зона се нуждае от опора, а червената част вътре не трябва да има никаква опора.
За да мащабира AI прогнозите, екипът използва геометрично базирана техника, наречена „растеж на зона“, комбинирана с тръбопроводи за последваща обработка, за да елиминира малки грешки в прогнозите. Тази стратегия за автоматично сегментиране идентифицира всички подходящи региони.
По-широкият потенциал за автоматизирано сегментиране на 3D модели
Автоматичното сегментиране е функция, разработена за 3D отпечатани частични протези, но нейният потенциал се простира извън тази област. Разделянето на всяка част на нейните съставни характеристики е полезно за много приложения надолу по веригата.
В производствената индустрия е много важно да се подобри ефективността на производството и технологията за автоматично сегментиране може да помогне на предприятията да постигнат ефективно производство. Чрез автоматизиране на CNC фрезоване и сортиране можете да намалите процента грешки при ръчни операции, да увеличите ефективността на работа и да намалите производствените разходи в същото време. Професионалният екип за изкуствен интелект се ангажира непрекъснато да насърчава изследванията и практиката на този метод за по-нататъшно подобряване на производствената ефективност на производствената индустрия.
Прилагането на технология за автоматично сегментиране може да подобри ефективността и икономическите ползи на производствената индустрия, като същевременно създаде повече работни места. Следователно трябва активно да популяризираме тази технология, за да облагодетелстваме повече фирми и физически лица. Нека работим заедно за насърчаване на ефективно и устойчиво производство!
