SuperSlicer中M83指令未自动生成的问题分析与解决方案
2025-06-15 15:59:36作者:仰钰奇
问题现象
在使用SuperSlicer进行3D打印切片时,用户发现当勾选"使用相对E轴距离"(Use Relative E Distances)选项后,生成的G代码中缺少关键的M83指令。这导致打印机无法正常挤出材料。用户通过手动在"起始G代码"(Start GCode)字段中添加M83指令后,问题得到解决。
问题原因分析
经过技术分析,这个问题主要与SuperSlicer的"仅使用自定义起始G代码"(only custom start g-code)选项有关。当此选项启用时,软件会假设用户已经自行处理了所有必要的初始化指令,包括M83(相对挤出模式)、G21(毫米单位)和G90(绝对坐标)等基础设置。
解决方案
方案一:修改自定义起始G代码
在自定义起始G代码区域添加以下内容:
G21 ; 设置单位为毫米
G90 ; 使用绝对坐标
{if use_relative_e_distances}M83{else}M82{endif} ; 根据设置选择相对或绝对挤出模式
G92 E0 ; 重置挤出距离
这段代码会:
- 确保使用毫米作为单位
- 设置绝对坐标模式
- 根据用户设置自动选择相对(M83)或绝对(M82)挤出模式
- 重置挤出距离计数器
方案二:更改G代码风格
将G代码风格(Gcode Flavor)设置为"Klipper"。这种风格会自动生成一些基础指令,包括G21、G90和M83等。但需要注意,对于某些特定打印机(如RatRig),可能仍需要手动添加这些指令。
技术背景
M83指令在3D打印中至关重要,它告诉打印机使用相对挤出模式。在这种模式下:
- 每个挤出指令都是相对于前一个位置的增量
- 与绝对挤出模式(M82)相比,更便于计算和控制
- 是大多数现代3D打印切片软件的默认选择
G21和G90则是基础设置指令,确保打印机使用正确的单位(mm)和坐标模式(绝对)。
最佳实践建议
- 对于新手用户,建议保持"仅使用自定义起始G代码"选项关闭,让软件自动处理基础设置
- 对于高级用户,如需完全自定义起始G代码,务必包含上述基础指令
- 针对特定打印机品牌(如RatRig),可能需要参考其文档添加特定的初始化指令
- 定期检查生成的G代码文件,确保包含所有必要指令
通过正确配置这些基础设置,可以确保3D打印机能够正确理解切片软件生成的指令,实现精确的材料挤出和运动控制。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100