PrusaSlicer中实现打印完成后自动回抽耗材的技术方案
2025-05-29 08:27:44作者:蔡丛锟
在3D打印过程中,很多用户都遇到过这样的困扰:打印完成后,耗材残留在挤出机内部,需要手动回抽或加热后取出。这不仅增加了操作步骤,还可能影响耗材的保存。本文将详细介绍如何在PrusaSlicer中配置打印完成后自动回抽耗材的功能。
技术背景
PrusaSlicer作为一款开源的3D打印切片软件,允许用户通过自定义G-code指令来控制打印机的各种行为。在打印流程的最后阶段,软件会执行预设的"结束G-code"指令序列,这正是我们实现自动回抽功能的切入点。
实现方法
要实现打印完成后自动回抽耗材,只需在PrusaSlicer的配置中进行简单设置:
- 打开PrusaSlicer软件
- 进入"打印机设置"选项卡
- 选择"自定义G-code"部分
- 找到"结束G-code"文本框
在现有的结束G-code指令序列中,我们可以添加专门的耗材回抽指令。Prusa官方默认的结束G-code已经包含了相关指令:
G1 E-15.0000 F5800
G1 E-20.0000 F5500
这些指令的作用是:
- 以不同速度分阶段回抽耗材
- 确保耗材完全从热端退出
- 避免残留耗材在冷却后堵塞喷嘴
高级配置建议
对于有特殊需求的用户,可以考虑以下优化方案:
- 分阶段回抽:采用多段不同速度的回抽,可以更彻底地清除热端内的耗材
- 温度控制:在回抽前确保喷嘴保持适当温度,避免耗材卡住
- 电机电流调整:某些打印机可能需要临时增加挤出机电机的电流以保证回抽力度
注意事项
- 回抽距离不宜过大,一般15-20mm足够
- 回抽速度应适中,过快可能导致耗材断裂
- 对于柔性耗材,建议降低回抽速度
- 不同型号打印机可能需要调整具体参数
总结
通过在PrusaSlicer中合理配置结束G-code,我们可以轻松实现打印完成后自动回抽耗材的功能。这不仅简化了打印后的清理工作,还能更好地保护耗材不受潮氧化。用户可以根据自己使用的打印机型号和耗材特性,微调回抽参数以达到最佳效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi-K2-Thinking是最新开源思维模型,作为能动态调用工具的推理代理,通过深度多步推理和稳定工具调用(200-300次连续调用),在HLE、BrowseComp等基准测试中刷新纪录。原生INT4量化模型,256k上下文窗口,实现推理延迟和GPU内存使用的无损降低,支持自主研究、编码和写作等工作流。【此简介由AI生成】Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
296
2.64 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
128
149
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
607
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
228
307
暂无简介
Dart
588
127
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
611
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
474
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
178
62
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
454