Agent3D — 3D 打印过程智能监控与闭环控制
3D 打印（这里指常见的桌面 FDM 打印）打到一半常出问题——层与层错位、表面起振纹——人往往等打完才发现，材料和时间就白费了。Agent3D 想让机器自己盯着打印过程：一发现打歪，就当场判断是什么毛病、有多严重，必要时直接给打印机发指令干预，甚至急停。目前这套原型是在虚拟仿真数据上做出来的，还没上真机验证。下面是它的做法与指标。
背景
3D 打印过程监控长期依赖固定阈值规则，难以覆盖振纹、层偏移这类形态相近、成因不同的缺陷。项目在中山大学先进制造学院 AI CUBE 实验室内部立项，目标是把”监测—诊断—决策”做成一个能实时运行、并且可解释的闭环原型。
方法
系统按三个代理分工：
- PMA 检测代理：8 个非泄漏传感通道，各取时域 8 维、频域 2 维、跨通道 2 维，合成 82 维特征，喂给 XGBoost 做三分类；
- EDA 诊断代理：规则 / 知识库五步诊断，用物理判据和历史案例检索推断缺陷亚类型（皮带 / 导轨 / 碰撞）与严重度；
- DSA 决策执行代理：把诊断结论翻译成 G-code 干预，包括降速与 M112 紧急停机。
后端是 Flask + WebSocket，前端用 React / Three.js。数据是 72 个 100 Hz 合成 CSV（基于 Cura 切片 G-code 加物理模型注入缺陷），9 场景 × 3 强度，10 秒窗口共 12,393 样本，按文件分层切分。为防标签泄漏，做了 shuffle-label 诊断：打乱标签后 F1 只有 0.194，低于随机水平 0.33，说明特征没有偷看标签。
结果
- 识别性能：Test macro-F1 0.727，LayerShift F1 0.862，Ringing F1 0.819；
- 实时性：10 Hz 推理、单窗延迟低于 1 s，LayerShift 段首窗即触发、平均置信度 85%；
- 诚实局限（报告自述）：训练数据全为虚拟仿真、未在真实打印机验证；Normal 类在部分文件上 F1 仅 0.5；振纹与层偏移物理相似，存在混淆。
这个项目里我用到 / 练出的能力
- 时频特征工程（82 维）+ XGBoost 做缺陷分类，替代固定阈值规则；
- 实时流处理与闭环系统：10 Hz 监测-诊断-决策，WebSocket 联动 3D 场景与 G-code（含急停）；
- 虚拟传感数据合成，在缺乏真机数据时先把管线跑通，并诚实标注仿真边界。
我的角色
系统研发者，负责 PMA 检测、EDA 诊断、DSA 决策执行三个代理与前后端 demo 的实现。