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2026年第三篇3D打印Nature,来自清华大学!

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导读:体积3D打印,被视为突破“逐层堆叠”模式的下一代制造路径。其核心思路是在树脂内部一次性合成三维光场,使结构在体内同步固化成形,从理论上大幅提升打印速度。但现实挑战始终存在,速度与分辨率难以兼得。打印越快,精度往往下降;分辨率越高,构建时间随之拉长。



近日,清华大学戴琼海团队提出一种名为DISH(Digital Incoherent Synthetic Holography,全息光场数字非相干合成)的体积3D打印技术,在速度与精度之间取得重要平衡:实现毫米级结构0.6秒原位打印,同时达到约19微米稳定打印分辨率。



相关成果发表于最新一期《Nature》,论文题为《Sub-second volumetric 3D printing by synthesis of holographic light fields》。这也是2026年以来第三篇发表于Nature正刊的3D打印研究成果。

从“转物”到“转光”:DISH的系统创新

传统体积打印通常需要旋转样品以实现多角度曝光,而DISH采用“转光不转物”的方案。


图1:DISH的原理和示意图

系统在物镜前加入高速旋转潜望镜,使图案化光束以最高10转/秒绕样品投射;DMD芯片以17,000 Hz刷新投影图案,并与旋转角度精准同步。多角度光束在树脂内部叠加,形成三维光强分布,曝光时间由电机转速决定。

实验显示,在PEGDA溶液中,毫米级结构可在0.6秒内完成打印。

全息光场调制:突破景深限制

为了提升分辨率,系统采用0.055 NA长工作距离物镜。但高NA往往意味着更浅的景深。团队通过引入相干激光与全息计算优化,在不移动焦面的情况下实现三维光强调制,有效调制深度扩展至约1厘米,超过物镜原始景深20倍以上。


图2:投影图案粗细全息优化算法的示意与评估

由于DMD本身只能控制亮暗,无法直接调节相位,研究人员通过全息算法,将复杂光场信息编码进二值投影图案中,实现精确的三维光场构建。

不同于传统CAL方法采用光线近似模型,DISH基于波动光学模型进行全息迭代优化。面对毫米级结构涉及上亿体素的计算规模,团队采用“由粗到精”的迭代策略,结合梯度下降算法降低计算成本。

实验表明,当投影数量超过1000幅时结果趋于收敛;最终采用1800次投影,在保证打印保真度的同时维持高速曝光能力。

快速校准:让高速系统可控

在亚秒级曝光与高分辨率运行条件下,系统对误差极为敏感。


图3:DISH的实验校准

团队开发了基于自适应光学的快速校准方法,通过两台正交相机采集荧光反馈,逐角度修正DMD投影位置,实现单像素级对准;同时引入折射模型修正界面误差。

整个校准过程仅需数分钟,固定系统通常只需一次即可完成。

分辨率验证:1厘米范围内稳定19μm

在精度验证中,团队打印了轴向长度1 cm、最小线宽10.8 μm的浮雕结构,测得线宽为11.0 ± 1.2 μm。


图4:DISH打印分辨率的实验表征

在鱼骨、星形、三角锥和海螺等复杂结构的打印测试中,DISH系统展现出稳定而均匀的高分辨能力。实验测得线宽可稳定控制在约11–12 μm范围内,星形结构的角度误差控制在36.0 ± 1.6°,而海螺模型整体稳定打印分辨率约为19 μm,表明该技术在复杂几何形态与不同空间位置下均能保持较高的结构还原精度。

通过X射线CT对复杂雕像进行比对,也验证了结构一致性。值得关注的是,即便远离焦平面,DISH仍能保持较高分辨率,这对于厚层结构、生物组织构建具有现实意义。

连续化生产:体积打印走向制造模式

在完成单次高精度打印验证后,团队进一步将DISH与流体系统结合,实现连续化生产。通过泵输送材料与成品,并回收未固化树脂,每个样品曝光仅0.6秒,可在同一系统中连续制造不同结构。


图5:通过流体通道的DISH连续3D打印多种结构

这突破了传统模具批量生产只能重复单一形态的限制,也使体积打印具备“数字化批量制造”的潜力。实验展示了悬挂结构雕像、Benchy模型、仿血管螺旋管等复杂模型。由于体积同步曝光,还可打印无支撑链等结构,并支持固定表面原位打印。

材料方面,系统兼容刚性树脂、生物水凝胶及弹性材料,显示出在生物打印与微器件制造领域的应用空间。

结与展望

综合来看,DISH实现了0.6秒毫米级打印,在1厘米范围内保持约19 μm稳定分辨率,体积打印速率达333 mm³/s,体素打印速率达1.25×10⁸体素/s,在同尺度体积打印技术中处于领先水平。

更重要的是,这项成果首次在工程层面验证,体积打印可以同时兼顾速度、精度与系统可校准性,为其走向产业化奠定基础。未来结合更高功率光源、更高分辨率DMD及算法加速,性能仍有提升空间。

随着光学与结构设计持续优化,DISH有望推动体积3D打印在生物制造与精密器件领域实现更实际的应用落地。


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