Um modelo de IA lê pistas de profundidade e forma em uma única imagem plana, estima a geometria por trás delas e gera um STL que você pode fatiar e imprimir.
Converter uma imagem em STLA opção de IA de imagem para STL é a que você escolhe quando só tem uma fotografia e a forma importa mais que a superfície. Um mapa de altura só consegue empurrar pixels para cima e para baixo em um plano, o que funciona para o relevo de uma moeda e não serve para a alça de uma caneca. Um modelo de reconstrução lê a silhueta inteira, estima o volume por trás dela e entrega uma malha que se mantém em três eixos. É uma estimativa, não uma medição, e esta página mostra exatamente onde essa estimativa funciona.
A maioria das pessoas chega com um JPEG e sem scanner, paquímetro ou uma sessão de CAD pela frente. A fotogrametria precisa de muitos quadros sobrepostos, capturados em um movimento estável ao redor do objeto; um scanner de luz estruturada precisa de hardware e de um ambiente escuro. A reconstrução a partir de uma única imagem existe porque a alternativa é redesenhar o objeto à mão em um modelador, estimando cada raio. Ela troca precisão por velocidade e é honesta sobre essa troca. Se você precisa que uma dimensão chegue a 0.2 mm, meça a peça real. Se precisa de um molde reconhecível de um suporte para refinar, isso resolve em um único upload.
Cada etapa envolve uma decisão, e cada uma é um ponto em que uma entrada fraca vira uma malha fraca.
Primeiro, o modelo decide quais pixels pertencem ao objeto e quais pertencem ao fundo. Um fundo simples e iluminado por igual facilita essa decisão, então uma parede branca ou uma folha de cartolina cinza é melhor que uma bancada de cozinha cheia de coisas. Tudo que ele classifica como fundo é descartado antes da construção da geometria.
Uma rede treinada prevê a distância de cada pixel do objeto até a câmera e para que lado a superfície aponta naquele ponto. Isso gera um mapa de profundidade denso, não um conjunto de pontos medidos. Sombras suaves e reflexos brilhantes a confundem, porque parecem mudanças na forma, mas não são.
O mapa de profundidade vira uma superfície, e então a parte traseira não visível do objeto é fechada com uma casca plausível. Os triângulos são mesclados e simplificados para manter o arquivo em um tamanho prático. O resultado é um corpo único e fechado, embora paredes finas ainda possam precisar de uma etapa de reparo.
Quatro etapas, na ordem que economiza mais reimpressões.
Um objeto, preenchendo a maior parte do quadro, contra um fundo com tonalidade diferente da do objeto. Uma luz uniforme de uma fonte difusa ajuda mais que a resolução. JPG, PNG, GIF, BMP, TIFF, WebP, SVG e HEIC são aceitos, até 20 MB.
Remova a bagunça ao redor do objeto para que a segmentação tenha menos coisas para adivinhar. Se sombras duras atravessarem o objeto, escolha outro quadro em vez de insistir. A prévia mostra a forma reconstruída antes de você confirmar o arquivo.
Baixe a malha e abra-a na visualização 3D do seu fatiador, não apenas na prévia de impressão. Procure furos, cascas soltas e pontas que acompanhem uma sombra. A maior parte do que precisa de correção aparece nos primeiros segundos girando o modelo.
STL não armazena unidades, então defina o tamanho em milímetros e confira a espessura das paredes em relação a um bico de 0.4 mm. Corte uma base plana onde o objeto ficará apoiado para melhorar a adesão. Imprima uma versão pequena com camadas de 0.2 mm antes de gastar filamento no tamanho completo.
Nestes casos, outro caminho ou uma régua será mais útil.
Envie um arquivo de até 20 MB e receba um STL de volta na mesma aba do navegador. Funciona em Windows, macOS, Linux, iOS e Android, não exige instalação nem conta, e a conversão básica é gratuita.
É uma rede treinada que prevê a profundidade e a direção da superfície a partir dos pixels e depois constrói a geometria com base nessas previsões. Um filtro apenas remapearia o brilho para a altura. O resultado aqui tem volume, então você pode girá-lo e ver a parte de trás do objeto, mesmo que essa parte tenha sido inferida em vez de observada.
As páginas que respondem à próxima pergunta.
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