Marlin固件升级后Z轴偏移问题的分析与解决
2025-05-13 22:43:51作者:秋阔奎Evelyn
问题背景
在3D打印领域,Marlin固件作为最流行的开源固件之一,其稳定性和功能性备受用户信赖。然而,在从Marlin 2.1.1升级到2.1.3-b1版本的过程中,部分用户遇到了Z轴偏移设置异常的问题。本文将深入分析这一问题的成因,并提供详细的解决方案。
问题现象
升级后的固件表现出以下异常行为:
- 设置Z轴偏移后,实际喷嘴高度与显示数值不符
- 执行G28归位命令后,喷嘴停留在距离打印平台约1.4mm的高度
- 显示界面报告的Z轴位置与物理位置存在明显差异
- 虽然显示异常,但实际打印过程却能正常进行
技术分析
固件行为变更
经过对比2.1.1和2.1.3-b1版本的代码,发现Z轴归位后的处理逻辑发生了以下变化:
- Z_AFTER_HOMING参数现在被赋值给Z_POST_CLEARANCE变量
- 归位完成后调用do_move_after_z_homing()函数
- 当Z_POST_CLEARANCE被定义时,会调用do_z_clearance()函数
- 新增了探头触发高度的计算逻辑,以防止探头碰撞障碍物
根本原因
问题的核心在于2.1.3-b1版本中新增的安全保护机制。当使用探头进行Z轴归位时,固件会自动添加探头触发高度作为安全余量,导致喷嘴无法完全下降到打印平台表面。这一设计变更虽然提高了安全性,但改变了原有的Z轴偏移行为模式。
解决方案
推荐方案:使用探头偏移向导
Marlin 2.1.3-b1版本引入了更精确的PROBE_OFFSET_WIZARD功能:
- 在配置文件中启用PROBE_OFFSET_WIZARD
- 通过菜单运行向导程序
- 向导会在探头正上方进行精确校准
- 自动计算并保存最优的Z轴偏移值
这种方法比传统的手动设置更加准确可靠。
高级配置方案
对于需要精确控制Z轴行为的用户,可以考虑以下配置调整:
- 修改Z_POST_CLEARANCE行为:
do_z_clearance(Z_POST_CLEARANCE,
ALL(HOMING_Z_WITH_PROBE, HAS_STOWABLE_PROBE)
&& TERN0(HAS_BED_PROBE, endstops.z_probe_enabled), true);
- 调整Z_PROBE_OFFSET_RANGE_MIN参数
- 必要时禁用MIN_SOFTWARE_ENDSTOP_Z限制
注意事项
- 使用负值Z轴偏移时,必须确保Z_PROBE_OFFSET_RANGE_MIN设置允许负值
- 负值偏移需要禁用Z轴软件限位(MIN_SOFTWARE_ENDSTOP_Z)
- 建议在调整参数前进行完整的热床校准
- 对于BLTouch等可伸缩探头,需特别注意探头触发高度的设置
结论
Marlin 2.1.3-b1版本的Z轴偏移行为变化并非bug,而是安全机制增强的结果。通过使用新的探头偏移向导功能,用户可以获取更精确的校准结果。对于高级用户,通过适当调整配置参数,仍然可以实现对Z轴行为的精细控制。理解这些变更背后的设计理念,有助于用户更好地利用Marlin固件的高级功能,提升3D打印体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
879