在 3D 列印技術日益普及的今天，伊利諾大學厄巴納－香檳分校（University of Illinois Urbana-Champaign）的研究團隊開發出一種以人工智慧的系統，可以藉由照片辨識製造該零件的特定 3D 列印機型。這項技術的核心在於識別每台機器在列印過程中留下的「獨特指紋」（hidden fingerprints），即使是使用相同型號和製程設定的機器也能顯示不同的特徵。
該研究小組的領導者Bill King教授表示，僅需一張列印零件的照片，系統便能驗證其「獨特指紋」。在實驗中，研究人員對來自六家公司的21台3D列印機所製造的9,192個零件的照片進行測試，辨識這些零件的來源，僅需分析零件表面1平方毫米的區域，正確率高達98%。這成果不僅顯示了該技術在供應鏈管理和品質控制方面的潛力，也可以追蹤非法商品來源地可能性。
▲ 圖為以四台不同3D列印機製作的四個列印零件。深度學習模型可以判斷每個零件的製造機器，比例尺為5毫米。（Source：伊利諾大學厄巴納－香檳分校）
King教授指出，全球有數以千計的3D列印機和數以百萬計的3D列印零件，廣泛應用於飛機、汽車、醫療設備和消費性產品等領域。每一個零件都有其獨特的指紋，這些指紋將可以透過人工智慧辨識。
除了供應鏈管理，這項技術還可能在刑事調查中發揮作用，例如追蹤在犯罪現場查獲的3D列印槍支的來源。儘管目前研究人員尚未深入探討其在刑事調查中的應用，但這一潛力已引發廣泛關注。
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- AI tool traces 3D printed parts using photographs
（首圖為示意圖，來源：Unsplash）
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