美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）团队开发出摄像头与软件系统，可在3D打印过程中逐层检查零件，利用AI和机器学习实时标记缺陷。系统针对直接墨水书写工艺，打印机摄像头将图像输入基于机器学习的分割软件，在材料沉积时进行映射。

LLNL工程师兼AI/ML负责人布莱恩·韦斯顿表示，系统可在打印时看到并据此做出数据驱动决策。传统上零件须完成并取出后才能检查，通常使用X射线或机械测试，成本高且缓慢。LLNL系统在每层沉积时捕获图像并实时计算丝径等测量值。团队在近15,000张手工标注图像上训练图像分割模型，55个测试零件结果与手动测量相差仅几微米，软件比手动测量平均快约100,000倍。

在更大规模测试中，团队映射25×25厘米缓冲垫单层约2,500张图像，发现轻微平台倾斜，而平均测量会掩盖该问题。LLNL数据科学、AI与制造副项目主任布莱恩·吉拉表示，在线检测将是降低成本、提高吞吐量并提供更多信息的巨大突破，正在实现该领域的圣杯能力，并可扩展到其他重要领域。