Un marco independiente del segmentador para medir la precisión del G-code en la impresión 3D médica

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica; Fabricación Aditiva; Geometría Computacional

Sus antecedentes:

• La precisión en la impresión 3D médica es vital para implantes y modelos anatómicos específicos del paciente.; Si bien se estudia el rendimiento de la impresora, el impacto del software de segmentación en la fidelidad geométrica sigue estando menos cuantificado.; La conversión de archivos STL a G-code por los segmentadores puede introducir desviaciones que afectan la precisión de la impresión final.

Objetivo del estudio:

• Cuantificar las desviaciones del G-code inducidas por el segmentador comparando las geometrías derivadas del G-code con sus modelos STL de referencia.; Evaluar la influencia de diferentes software de segmentación en la fidelidad geométrica de los modelos médicos impresos en 3D.; Determinar qué software de segmentación introduce el menor error geométrico en el flujo de trabajo FDM.

Principales métodos:

• Se procesaron veinte modelos mandibulares utilizando cinco segmentadores: PrusaSlicer, Cura, Simplify3D, Slic3r y Fusion 360.; Un flujo de trabajo personalizado de Python convirtió el G-code en nubes de puntos y reconstruyó mallas STL con correcciones XY/Z y extracción de superficies.; La precisión se evaluó utilizando la Distancia Superficial Media (MSD), la desviación de la Raíz Cuadrática Media (RMS) y la Diferencia de Volumen, con un objeto de calibración para la normalización.

Principales resultados:

• La Distancia Superficial Media (MSD) inducida por el segmentador varió de 0,071 a 0,095 mm, y la desviación de la Raíz Cuadrática Media (RMS) de 0,084 a 0,113 mm.; Las diferencias volumétricas dependieron del software de segmentación utilizado.; PrusaSlicer demostró la mayor precisión superficial, mientras que Simplify3D y Slic3r exhibieron la mejor repetibilidad. Fusion 360 arrojó las mayores desviaciones.

Conclusiones:

• El software de segmentación introduce desviaciones geométricas por debajo de 0,1 mm, lo que representa una parte significativa del error general en los flujos de trabajo de Modelado por Deposición Fundida (FDM).; La elección del software de segmentación influye críticamente en la precisión geométrica de los modelos médicos impresos en 3D.; Comprender y mitigar los errores inducidos por el segmentador es esencial para avanzar en la fiabilidad de la impresión 3D médica.