哈佛大学Wyss研究所和麻省理工学院媒体实验室的一个研究小组已经想出了一种让3D打印机使用数据集的物理表现而不是几何表示来打印对象的方法。

人脑白质纤维束成像数据物理化，可视化连接不同区域大脑的轴突束。照片：中介物质集团

3D打印在线平台3D工场（www.3Dworks.cn）了解到,当应用于复杂或高度多样化的数据集时，当前的3D打印方法有很大的局限性。为了打印对象，计算对象的数字描述，将数字描述转换为可用于打印对象的几何形状。

麻省理工学院的团队开发了一种技术，使用描述对象的实际数据来打印所需的对象。在他们发表在开放获取网站Science Advances上的论文中，他们提出了一种通过使用多材料3D打印的体素打印来改善当前数据物理化工作流程的物理数据可视化方法。

利用光聚合物材料进行多材料3D打印，可以同时使用多种不同的材料，并且通过使用专用的青色，品红色，黄色，黑色，白色和透明树脂，可创建具有可变透明度的全色模型。在透明材料内部和内部创建对象的功能可以使紧凑的n型流形的物理可视化，如未连接的点云数据，线条和曲线，开放表面和体积数据。

3D打印在线平台3D工场（www.3Dworks.cn）了解到,多材料3D打印机通过在层层喷墨式打印过程中沉积几种UV固化树脂的液滴来操作，以构建高分辨率3D物体。通过在打印机的原始分辨率下以光栅文件格式生成一组图层，可以实现制造过程中的高级别空间控制，其中每个像素定义了液滴的材料标识以及其在3D空间中的位置。该组层可以组合成体素矩阵。然后打印机可以处理这些作为体素矩阵给出的液滴沉积描述，以数字化地制造异质且连续变化的材料复合材料。这种方法通常被描述为基于位图的打印或体素打印。

汇编各种3D打印物理图形。

市场上可买到的多材料3D打印机可以具有500mm×400mm×200mm的构建包络，其液滴沉积分辨率分别为600dpi和300dpi，并且层间距降至12μm，从而导致9290亿个可寻址材料液滴位置，或体素，通过上述方法。

研究人员指出，他们的技术也可用于在3D建模计算机上从头开始创建新对象，然后将其打印出来。为了演示，他们设计了一些有趣的物体，例如精细颜色变化的非常复杂的面具，以及3D打印 - 这样做诞生了一种全新的艺术形式。

代表来自巴厘岛Tampak Siring寺庙的雕像的点云3D打印数据可视化。照片：中介物质集团

根据Mediated Matter研究组的研究助理Christoph Bader的说法，该方法可用于各种领域，包括文物保存和保存，术前规划和教育。